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Autor(es): Conti, Ana Carolina Müller
Orientador: Elias Nunes Martins
Título: Análise genética da probabilidade diária de postura em três linhagens de codornas
Banca: Eduardo Shiguero Sakaguti - UEM
Banca: Eliane Gasparino - UEM
Palavras-chave: Codorna;Herdabilidade;Interação genótipo;Ovos;Brasil.;Quail;Heritability;Genotype;Eggs;Brazil
Data do documento: 2007
Editor: Universidade Estadual de Maringá
Resumo: O objetivo desse trabalho foi estimar os componentes de (co)variância genética e residual, bem como investigar a existência da interação genótipo ambiente em três linhagens de codornas de postura submetidas a dois tipos de alimentação: alta e baixa energia. O controle de postura foi realizado diariamente até o 90º dia a partir da postura do primeiro ovo, sendo realizado o mesmo procedimento para cada linhagem. Os dados de postura foram utilizados para ajustar uma regressão polinomial para cada ave, usando se o método de Modelos Lineares Generalizados, utilizando o software GLIM 4.0, admitindo-se distribuição binomial e função de ligação logit. Para as análises genéticas os parâmetros das curvas de produção individuais foram considerados como variáveis biológicas e avaliadas por meio de modelos animais multi-características. Foram feitas as estimações dos componentes de variância genética aditiva e residual, por meio do software MTGSAM. Na analise bicarater, as herdabilidades estimadas para b0 foram 0,031; 0,009 e 0,387, e para b1: 0,091; 0,763 e 0,443 para as linhagens 1, 2 e 3, respectivamente. A correlação genética entre os dois parâmetros foi de 0,88; -0,113 e -0,984 para as linhagens 1, 2 e 3, respectivamente.. Para obter os ganhos genéticos, a seleção deve ser baseada no b1 nas linhagens 2 e 3, e devido a correlação genética entre os parâmetros nessas duas linhagens ter sido negativa, haverá também ganho genético no parâmetro b0. Além disso, estes resultados indicam diferenciação entre as linhagens, o que pode ser explorado em programas de melhoramento genético. Na análise tetracarater, na qual a performance de genótipos em diferentes ambientes é considerada como outra característica, as herdabilidades estimadas para b0 no ambiente 1 foram: 0,003; 0,002 e 0,282, e para b1: 0,065; 0,034 e 0,379; para b0 no ambiente 2: 0,003; 0,004 e 0,442 e para b1 0,048; 0,514 e 0,502 para as linhagens 1 2 e 3, respectivamente. De forma geral a herdabilidade foi maior no ambiente 2, indicando que um programa de seleção seria mais eficiente se realizada nesse ambiente. As correlações genéticas entre os ambientes para b0 foram: 0,255; 0,234 e 0,987 e para b1 0,408; 0,294 e 0,928 para as linhagens 1, 2 e 3, respectivamente. Indicando existência de interação x genótipo ambiente nas linhagens 1 e 2. Na linhagem 3, a seleção pode ser praticada no ambiente de maior energia e a progênie criada em outro ambiente sem que haja prejuízos na expressão das características da curva de produção de ovos. Já para as linhagens 1 e 2 é recomendável que a progênie seja criada no mesmo ambiente nos quais os pais foram selecionados, para que se obtenha o ganho genético esperado.
Abstract: The objective of this work was to estimate genetic and residual (co)variance components as well as to investigate the existence of the genotype environment interaction, in three lines of laying quails under two feeding types: high and low energy. The posture control was daily accomplished until to the 90th day starting from the first egg laying in each line. The daily egg production data were used to fit a polynomial regression for each animal, using the method of Linear Models Generalized, using the software GLIM 4.0, and assuming that it is a binomial distribution and logit link function. For the genetic analyses the parameters of the individual production curves were considered as biological traits under a multi-trait animal model. The residual and genetic variance components were estimated using the software MTGSAM. In two-trait analyzes the heritability estimative for b0 were 0.031, 0.009 and 0.387, and for b1: 0.091, 0.763 and 0.443 for lines 1, 2 and 3, respectively. The genetic correlation between b0 and b1 was 0.88; -0.113 and -0.984 for the lines 1, 2 and 3, respectively. To produce genetic improvement, the selection should be based on the b1 in lines 2 and 3, and due to genetic correlation among the parameters, in those two lines, to be negative; it will also have improvement genetic in the parameter b0. Besides, these results indicate differentiation between lines that can be explored in genetic improvement programs. In the four-trait analyzes, which the performance in different environments is considered as different traits, the heritability estimated for b0 in the environment 1, for lines 1, 2 and 3 were, respectively: 0.003, 0.002 and 0.282, and for b1: 0.065, 0.034 and 0.379; for b0 in the environment 2: 0.003, 0.004 and 0.442 and for b1 0.048, 0.514 and 0.502. In a general way the heritability was higher in the environment 2, indicating that a selection program would be more efficient if performed in this environment. The genetic correlations between the environments for b0 were: 0.255, 0.234 and 0.987 and for b1 0.408, 0.294 and 0.928 for lines 1, 2 and 3, respectively. These results indicated a strong genotype by environment interaction in lines 1 and 2. In line 3 the selection can be practiced in the environment of higher energy and the progenies reared in other environment, without damages in the expression of the eggs production curve. Already for lines 1 and 2 the progeny should be reared in the same environment that the parents were selected.
URI: http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/1675
Aparece nas coleções:2.1 Dissertação - Ciências Agrárias (CCA)

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