Avaliação genética de bovinos da raça Nelore utilizando-se modelos robustos: análise Bayesiana via amostragem Gibbs

Resumo

O aumento da eficiência da pecuária de corte é alcançada a partir de uma série de fatores, dentre os quais pode ser destacada a melhoria da qualidade genética dos rebanhos. Esta melhoria genética pode ser obtida, principalmente, pela escolha dos indivíduos que serão acasalados para a produção da geração seguinte. A metodologia de modelos mistos tem sido amplamente utilizada na avaliação genética de animais e em geral é assumida a distribuição Gaussiana para os resíduos e demais efeitos aleatórios. Esta suposição, entretanto, torna os modelos e seus resultados vulneráveis à presença de valores discrepantes nas observações como ocorre, por exemplo, com bovinos leiteiros, em decorrência da prática usual de tratamento preferencial de animais, ou com bovinos de corte, em decorrência de erros na coleta ou registro de dados, estimativa visual de peso de animais, etc. Todos esses problemas podem acarretar predições viesadas do real valor genético dos animais. Objetiva-se no presente projeto o estudo de modelos lineares mistos com distribuição normal contaminada assimétrica para os resíduos, e sua utilização na avaliação genética de bovinos da raça Nelore, do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore - PMGRN, do Departamento de Genética, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP, Ribeirão Preto. Todo o trabalho será efetuado dentro de uma perspectiva Bayesiana, com a utilização de Amostragem Gibbs na condução da análise a postenori, comparando-se os modelos propostos com os modelos Gaussianos-, em termos da qualidade de ajuste e do nível de concordância entre DEP's estimadas pelos diferentes modelos. (AU)