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Archivos de Zootecnia
versão On-line ISSN 1885-4494versão impressa ISSN 0004-0592
Resumo
SOUZA, J.C. et al. Estimativa das distâncias genéticas e componentes principais em bovinos de corte no Brasil. Arch. zootec. [online]. 2010, vol.59, n.228, pp.479-485. ISSN 1885-4494.
O objetivo desse trabalho foi estimar os componentes principais e as correlações entre o peso ao nascer (PN), aos 205 (P205), 365 (P365), 550 (P550) e aos 730 (P730) dias de idade para 2237 animais, provenientes do IAPAR, utilizando análise multivariada. A raça dos touros inclusos no programa foram: Nelore, Guzerá, Red Angus, Marchigiana e Limousin e das vacas: Nelore, ½ Guzerá x ½ Nelore, ½ Red Angus x ½ Nelore, ½ Marchigiana x ½ Nelore, ½ Simmental x ½ Nelore, ¾ Nelore x ¼ Red Angus, and ½ Red Angus x ¼ Guzerá x ¼ Nelore. O menor valor encontrado para as correlações foi entre PN e P730 dias, 0,22; e o maior, entre P365 e P550, 0,73. O primeiro componente principal (PC1) justificou 56%; o primeiro e o segundo (PC2), 72%; os três primeiros PC justificaram 87% e, os quatro primeiros PC 95%. O procedimento MANOVA permitiu separar os componentes de variância de cada par. O teste de Wilk's Lambda indicou uma diferença significativa na distância entre as raças das vacas baseando se no desempenho dos bezerros. Matrizes pertencentes aos grupos ½ Marchigiana x ½ Nelore e ½ Simental x ½ Nelore tiveram comportamento materno mais próximos, (0,058) ao passo que matrizes Nelore e ½ Simental x ½ Nellore foram as que apresentaram maior distância (2,738). Utilizando o procedimento MANOVA é possível separar a variância para cada tratamento dos cinco avaliados permitindo a separação e estimativa das co-variâncias entre eles. O uso de análise multivariada na seleção de gado de corte através dos componentes principais permite a geração de indices precisos, ponderando as variáveis econômicas a serem selecionadas. O uso da arvore permitiu uma melhor visualização das respostas, no caso, do desenvolvimento das progênies de acordo com o grupo racial das matrizes.
Palavras-chave : Análise multivariada; Peso.