Análise de Componentes Principais para as variáveis período de gestação, peso ao
nascer, peso aos 210 dias e produtividade acumulada em bovinos da raça Nelore
Tatiane Cristina Seleguim Chud1,2
Sabrina Luzia Caetano2
Jaqueline de Oliveira Rosa2,3
Rodrigo Pelicioni Savegnago1,2
Salvador Boccaletti Ramos1,2
Natália Vinhal Grupioni1,2
Raysildo B. Lôbo4
Danísio Prado Munari2
Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a relação entre os 11917 valores genéticos do
período de gestação (PG), peso ao nascer (PN), peso aos 210 dias (P210) e produtividade
acumulada (PAC) em bovinos da raça Nelore utilizando a análise de componentes principais
(ACP). As estimativas dos valores genéticos das variáveis avaliadas foram obtidas pelo
método de máxima verossimilhança restrita, em modelo animal bi-característica. Foi
construído um gráfico bidimensional ortogonal onde, os eixos foram os componentes
principais (CPs) que identificaram unidades amostrais que continham padrões específicos e
quais variáveis explicaram esses padrões. Os dois primeiros componentes principais (CP1 e
CP2) explicaram 63,90% da variação original dos dados. As variáveis PG, PN e P210 foram
mais associadas a CP1, indicando que estas possuíram maior interdependência genética entre
si, enquanto que PAC ficou mais associada a CP2. Os animais podem ser selecionados por
meio de “scores” gerados por CP1 para melhorar geneticamente PN, PG e P210 e pelos
“scores” obtidos por CP2 para melhorar a PAC. Menor período de gestação poderá resultar
em menores pesos ao nascer. Deve-se ter cuidado com a seleção para maiores P210, pois pode
levar a uma seleção indireta de PN, aumentando-o.
Palavras–chave: gado de corte, correlação, técnica multivariada
1. Introdução
Para produzirem carne bovina com qualidade, de forma eficiente e competitiva, os
melhoristas buscam alternativas de critérios de seleção visando melhorias no desempenho
reprodutivo e na taxa de crescimento dos animais, que são variáveis econômicas importantes
no melhoramento genético de bovinos de corte.
1
Aluno(a) do programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento Animal da FCAV/UNESP,
Jaboticabal-SP. Contato: e-mail: [email protected]
2
Depto. de Ciências Exatas, FCAV/UNESP, Jaboticabal-SP
3
Aluna do Curso de Graduação em Ciências Biológicas da FCAV/UNESP, Jaboticabal-SP
O período de gestação (PG) é de interesse para o planejamento da estação de monta e
pode sofrer variações entre raças e grupos genéticos. Bezerros provenientes de gestações mais
curtas nascem mais leves e tendem a produzir mais kg de carne/hectare/ano, o que representa,
em média, maior intervalo entre o nascimento e a desmama (Rocha et al., 2005). O peso ao
nascer (PN) é uma variável que deve ser monitorada, uma vez que a seleção não deverá
favorecer indivíduos pesados, uma vez que o peso elevado dificulta o parto. No entanto, se for
muito baixo, acarreta aumento na mortalidade de bezerros.
O peso aos 210 dias (P210) é um bom indicador do potencial de crescimento dos
animais em idades mais avançadas, pois apresentam correlação genética favorável com pesos
em idades posteriores. Além disso, expressa o quanto a vaca pode contribuir para o bezerro
ganhar peso do nascimento a desmama. A produtividade acumulada (PAC), expressa em
quilos de bezerros produzidos por ano, tem a finalidade de mensurar a capacidade reprodutiva
e produtiva das matrizes, considerando o peso do bezerro ao desmame e o número de
progênies produzidas (Lôbo et al., 2000).
O conhecimento da associação genética linear entre as variáveis utilizadas como
critério de seleção é fundamental para programas de melhoramento genético, para verificação
e controle dos efeitos de seleção indireta sobre outras variáveis. A análise de componentes
principais (ACP) deve contribuir na interpretação destas e, conseqüentemente, na tomada de
decisões (Roso e Fries, 1995). O objetivo deste trabalho foi avaliar por meio da análise de
componentes principais a relação entre os valores genéticos de PG, PN, P210 e PAC em
bovinos da raça Nelore.
2. Material e métodos
Foram utilizados 11.917 registros de valores genéticos das variáveis PG, PN, P210 e
PAC de animais da raça Nelore, oriundos do Programa de Melhoramento Genético da Raça
Nelore, coordenado pela Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP). O
sistema de criação é extensivo em regime de pastagens. O desmame ocorre em torno de seis a
oito meses de idade. O manejo reprodutivo consiste de uma estação de acasalamento com
duração de 90 a 130 dias, utilizando inseminação artificial ou monta natural controlada.
As análises para estimação dos valores genéticos foram realizadas pelo método de
máxima verossimilhança restrita, sob modelo animal bi-característica, utilizando o programa
computacional WOMBAT (Meyer, 2007). Os efeitos fixos do modelo geral considerado, para
as variáveis foram o grupo de contemporâneo (GC) e a idade da vaca ao parto, tal que o GC
para PG, PN e P210 foi formado por animais do mesmo sexo, fazenda, ano e estação de
nascimento do animal e o GC para PAC foi constituído por fazenda, ano de nascimento da
vaca e estação de nascimento. Os efeitos aleatórios para PN, P210, PG foram os efeitos
genéticos direto e materno, de ambiente permanente da vaca e residual. Para PAC os efeitos
aleatórios foram os efeitos genéticos direto e residual.
Os valores genéticos das variáveis avaliadas foram submetidos à ACP (Hair, et al.
2005). Foi construído um gráfico bidimensional ortogonal onde, os eixos foram os
componentes principais (CPs) que identificaram unidades amostrais que continham padrões
específicos e quais variáveis explicaram esses padrões. Para a ACP, os valores genéticos das
variáveis avaliadas foram padronizadas pela curva normal. Em um conjunto de dados com p
variáveis, o i-ésimo componente principal é dado por:
PCi = ai1X1 + ai2X2 + · · · + aijXj...........................................................................(1)
Em que: aij é o j-ésimo autovetor relacionado ao valor padronizado da j-ésima variável X no iésimo componente principal.
As correlações entre as variáveis e cada CP foram obtidas conforme:
rxj (CPh ) 
a jh h
Sj
Em que: S = desvio-padrão da variável j; a
(2)
jh
= coeficiente da variável j no h-ésimo
componente principal; λ h = autovalor h; rxj(CPh)= correlação da variável xj com o h-ésimo
componente principal.
A ACP foi processada no programa computacional Statistica (Statistica: Data analysis
software system, version 7). Para selecionar os componentes principais com maior quantidade
relevante de informação das variáveis originais foi utilizado o critério de Kaiser, (1958), onde
somente foram considerados os CPs com autovalores acima de 1.
3. Resultados e discussão
Os dois primeiros componentes principais (CP1 e CP2) explicaram 63,90% da
variação original dos dados (Figura1). As variáveis PN, P210 e PG foram mais associadas a
CP1, indicando que estas possuíram maior interdependência genética entre si, enquanto que
PAC ficou mais associada a CP2 (Tabela 1).
Os resultados indicaram que mudanças genéticas em uma das variáveis associadas à
CP1 podem ocasionar mudanças genéticas de mesmo sentido nas demais, exceto para PAC,
que foi mais associada ao CP2. Logo, PAC possui pouca associação genética com as demais
variáveis. Os animais podem ser selecionados por meio de “scores” gerados por CP1 para
melhorar geneticamente PN, PG e P210 e pelos “scores” obtidos por CP2 para melhorar a
PAC.
1,0
PAC
0,5
CP2 : 26,98%
P210
0,0
PN
PG
-0,5
-1,0
-1,0
-0,5
0,0
0,5
1,0
CP 1 : 36,93%
Figura 1. Projeção do período de gestação (PG), peso ao nascer (PN), peso aos 210 dias
(P210) e produtividade acumulada (PAC) nos dois primeiros componentes principais (CP1 e
CP2, respectivamente)
Tabela 1. Correlação linear entre os componentes principais um e dois (CP1 e CP2) com os
valores genéticos padronizados das variáveis avaliadas. As maiores correlações em cada
componente principal foram realçadas.
Variável
P210
CP1
-0,797183
CP2
0,301870
PAC
-0,062235
0,927433
PG
-0,426083
-0,281534
PN
-0,810120
-0,220224
* P210= peso aos 210 dias, PAC= produtividade acumulada, PG= período de gestação, PN= peso ao nascer.
Conclusões
A seleção para reduzir o período de gestação poderá resultar em menores pesos ao
nascer, o que é desejável, pois espera-se que as vacas tenham maior facilidade de parto.
Todavia, deve-se ter cuidado com a seleção para maiores P210, pois pode levar a uma seleção
indireta de PN, aumentando-o.
4. Referências
[1] HAIR, J. R.; ANDERSON, R.E.; TATHAM, R.L. et al. Análise multivariada de dados.
Porto Alegre:Buckman, 2005. 593p.
[2] KAISER, H. F. The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis.
Psychometrika, 23, p. 187-200, 1958.
[3]LÔBO, R. B.; BEZERRA, L. A.; OLIVEIRA, H. N.; GARNERO, A. V., SCHWENGBER,
E. B., MARCONDES, C. R.; Avaliação genética de animais jovens, touros e matrizes:
Sumário 2000. Ribeirão Preto: Departamento de Genética, Universidade de São Paulo,
GEMAC, 2000, 90p.
[4]MEYER, K. WOMBAT - A tool for mixed model analyses in quantitative genetics by
restricted maximum likelihood (REML). Journal of Zhejiang University Science
Biotechnology, Hangzhou, China, v 8, n. 11, p. 815-821, 2007.
[5]ROCHA, J. C. M. C.; TONHATI, H.; ALENCAR, M. M.; LÔBO, R. B. Componentes de
variância para o período de gestação em bovinos de corte. Arquivo Brasileiro de Medicina
Veterinária e Zootecnia, Belo Horizonte, v. 57, n. 6, p. 784-791, 2005.
[6]ROSO, V.M., FRIES, L.A. Componentes principais em bovinos da raça Polled Hereford à
desmama e sobreano. Revista da Sociedade Brasileira de Zootecnia, v.24, n. 5, p. 728735,1995.