Efeitos do número de animais na matriz de parentesco sobre as estimativas de componentes de variância para produção de leite usando os métodos de Máxima Verossimilhança Restrita e Bayesiano Effects of the number of animals in the numerator relationship matrix on variance components for milk yield using Restricted Maximum Likelihood and Bayesian methods

Foram estimados os componentes de variância para produção de leite e avaliado o impacto do aumento do número de animais na matriz de parentesco sobre os componentes de variância usando os métodos de Máxima Verossimilhança Restrita (REML) e Bayesiano via amostragem de Gibbs (GS). Utilizaram-se registros de produção de leite de vacas da raça Holandesa dos estados de Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Para cada estado, foram analisados dois conjuntos de dados: no primeiro, pedigree restrito, a matriz de parentesco foi constituída dos animais do respectivo estado; e, no segundo, pedigree completo, foram incluídos na matriz de parentesco os animais de todos os estados. Utilizou-se um modelo animal que incluiu os efeitos da estação de parto, rebanho-ano, grupo genético, ordem de parto e os efeitos genéticos aditivos e de ambiente permanente. As estimativas REML dos componentes de variância e de herdabilidade em todos os estados, obtidas com o pedigree restrito e com pedigree completo, foram similares. As estimativas REML de herdabilidade em Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul foram 0,19; 0,18; 0,26; 0,43 e 0,48, respectivamente. Houve fortes evidências de que as estimativas Bayesianas da variância genética com o PEDA foram superiores àquelas obtidas utilizando o PEDR. As herdabilidades e os desvios-padrão obtidos pelo método Bayesiano em Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul utilizando os pedigrees restrito e completo foram 0,21 ± 0,032 e 0,40 ± 0,025; 0,20 ± 0,017 e 0,27 ± 0,017; 0,28 ± 0,014 e 0,31 ± 0,014; 0,42 ± 0,041 e 0,56 ± 0,021; e 0,43 ± 0,039 e 0,55 ± 0,019, respectivamente. A variância genética aumentou significativamente em cada estado quando os animais dos outros estados foram incorporados na matriz de parentesco. Os menores desvios-padrão e intervalos de credibilidade dos componentes de variância foram estimados nos estados com maior número de lactações e sugerem que a precisão dos componentes de variância foi maior para esses estados.<br>Variance components (VC) for milk yield of Holstein cows were estimated and the effects of increasing of the number of animals in the numerator relationship matrix (NRM) were evaluated on VC estimates obtained by REML and Bayesian inference via Gibbs sampling (GS). Data were obtained from herds in the states of Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Santa Catarina, and Rio Grande do Sul. Two data sets were created for each state. In the first set, the NRM included only the pedigree of the animals of the state under consideration (PEDR). In the second, the NRM included animals from the five states (PEDA). An animal model including the effects of herd-year, parity, season, genetic group, effects of additive genetic and permanent environment was used. The REML estimates of VC and heritability in each state obtained from PEDR and PEDA were similar. The heritability in Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Santa Catarina, and Rio Grande do Sul was 0.19, 0.18, 0.26, 0.43, and 0.48, respectively. There was evidence that the posterior means of the genetic variance of PEDA analyses were significantly greater than PEDR. Heritability and standard deviations estimated by GS in Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Santa Catarina, and Rio Grande do Sul, using PEDR (PEDA), were 0.21 ± 0.032 (0.40 ± 0.025), 0.20 ± 0.017 (0.27 ± 0.017), 0.28 ± 0.014 (0.31 ± 0.014), 0.42 ± 0.041 (0.56 ± 0.021) and 0.43 ± 0.039 (0.55 ± 0.019), respectively. The genetic variance of each state increased significantly when animals from the other states were incorporated in its NRM. The smallest standard deviations and VC credibility intervals were estimated in the states with more records, which suggested that the precision of the VC estimates was higher in those states.