ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS GENÉTICOS DA PRODUÇÃO DE LEITE E PROLIFICIDADE EM OVINOS SERRA DA ESTRELA POR ANÁLISE BAYESIANA COM MÉTODOS DE MONTE CARLO E CADEIAS DE MARKOV

Abstract

Os ovinos Serra da Estrela são animais rústicos, bem adaptados às condições em que são explorados, conjugando boas características produtivas e reprodutivas (e. g. produção de leite e prolificidade). É considerada a principal raça ovina leiteira do país (cerca de 100000 reprodutores), com 2 variedades: Branca (em maior número) e Preta. Os principais produtos resultantes da exploração destes animais são o leite (através da sua transformação em Queijo Serra da Estrela) e a carne (através da comercialização de borregos com 30 a 40 dias de idade), ambos de Denominação de Origem Protegida (DOP). A estimação de parâmetros genéticos das populações animais autóctones é o primeiro passo no estabelecimento de programas de selecção ou de conservação. A abordagem bayesiana (que seguimos nesta tese) é actualmente já uma referência inquestionável na estimação de parâmetros genéticos e não genéticos. Associada aos métodos de Monte Carlo com cadeias de Markov (MCMC), permite a descrição de problemas complexos associados às características específicas da produção animal. O objectivo principal desta tese é a estimação conjunta dos parâmetros genéticos e não genéticos da prolificidade (PROL) e da produção de leite padronizada aos 120 dias (PL120), no capítulo 6, e a estimação dos componentes de variância genética dos parâmetros (A, B e C) da função de Wood (1967), que descreve a curva de produção de leite em ovinos Serra da Estrela, no capítulo 7. Na primeira fase, numa abordagem bayesiana, utilizámos um modelo animal misto categórico-linear para as características PROL e PL120, sendo a primeira associada a uma variável subjacente contínua, através do aumento de dados. No segundo estudo, implementámos um esquema bayesiano hierárquico com o modelo não linear de Wood, na modelação da curva de lactação. As médias posteriores estimadas dos parâmetros genéticos para as variedades Branca/Preta foram, respectivamente, para as características PROL e PL120: 0,06/0,07 e 0,12/0,14 para as heritabilidades; 0,09/0,10 e 0,14/0,18 para as repetibilidades; 0,44/0,28 para as correlações genéticas aditivas; 0,83/0,85 para as correlações ambientais permanentes e -0,01/-0,02 para as correlações residuais. As estimativas médias posteriores para as variedades Branca/Preta foram, respectivamente, para os parâmetros A, B e C: 0,09/0,11; 0,21/0,24 e 0,17/0,14 para as heritabilidades e 0,10/0,12; 0,39/0,40 e 0,19/0,17 para as repetibilidades. As correlações genéticas aditivas entre os parâmetros são médias a elevadas, excepto entre B e C, para a variedade Branca, que é quase nula. A correlação residual é média (0,55) entre os parâmetros A e B, alta (0,90) entre A e C e baixa (0,14 a 0,22) entre B e C. Dos resultados deste estudo, podemos concluir que existe possibilidade de progresso genético para a produção de leite com consequente aumento na prolificidade. Não obstante as heritabilidades dos parâmetros da curva de produção de leite possuírem valores médios baixos, a capacidade de alteração genética da curva de lactação é assegurada, também, pelas correlações genéticas positivas entre os parâmetros da curva.

The Serra da Estrela sheep breed is a very rustic population, well adapted to the natural conditions. It also conjugates good productive and reproductive characteristics (i.e. milk production and prolificacy). This breed is considered as the best Portuguese milk sheep breed. The national reproductive population of this breed is, nowadays, around 100,000 animals, with both the White and Black strains. The Black strain is composed by a smaller number of individuals, although it is considered as the most productive. The main products resulting for the exploitation of these animals are milk (transformed in the famous Serra da estrela cheese) and meat (due to the commercialization of the lamb with about 30 days old). Both of them are Protected Designation of Origin (PDO). The estimation of genetic parameters in the autochthonous animal populations is the first basic step to establish selection programs and for conservation purposes. Bayesian approach (like in this thesis) is nowadays a reference in estimation of the genetic and non-genetic parameters. Linked to the Monte Carlo Markov chain methods, it allows the description of complex problems from the animal production real world. In particular, the main goal of this thesis is the joint estimation of genetic and non-genetic parameters for prolificacy (PROL) and standard 120 days milk yield (PL120) in chapter 6, and the estimation of the genetic variance components for the Wood (1967) parameters (A, B and C), that describe lactation curve of Serra da Estrela sheep breed in chapter 7. In a first stage, we used, in a Bayesian approach, a threshold-linear mixed animal model, which combine PROL and PL120. The first trait was associated with a latent continuous variable through data augmentation. In a second analysis, we implemented a hierarchical Bayesian scheme with non-linear Wood function modelling lactation curve. The estimated posterior means of the genetic parameters for the White/Black strains were, respectively, to the PROL and PL120 variables: 0.06/0.07 and 0.12/0.14 for heritability; 0.09/0.10 and 0.14/0.18 for repeatability; 0.44/0.28 for the additive genetic correlations; 0.83/0.85 for the permanent environmental correlations and –0.01/-0.02 for the residual correlations. The genetic and non-genetic parameters for the White/Black strains, concerning the Wood parameters (A, B and C) were, respectively: 0.09/0.11; 0.21/0.24 and 0.17/0.14 for heritability; and 0.10/0.12; 0.39/0.40 and 0.19/0.17 for repeatability. Genetic correlations between parameters are intermediary to high, with the exception for B-C, in the White strain that is almost zero. The residual correlations are middle values (0.55) between A and B parameters, high (0.90) for A-C par and lower (0.14 to 0.22) between B and C. From the results of this study, we can conclude that is possible to achieve genetic progress for milk yield with positive genetic correlation in prolificacy. By the other hand, in spite of the heritabilities of curve parameters have low mean values, the genetic capacity of changing milk production curve is assured, also by the genetic positive correlations between Wood parameters.