Objetivou-se no presente trabalho avaliar o desempenho produtivo e reprodutivo de diferentes linhagens de codornas de corte, estimando os parâmetros genéticos das características mensuradas. Avaliaram-se dois grupos genéticos UFV2 e UFV1 de matrizes de codorna de corte, sendo o primeiro com 1110 animais e o segundo com 1026. Foram realizadas análises multivariadas, utilizando a metodologia de componentes principais, para definir as variáveis de maior importância. Em seguida, foram feitas análises bicaracterísticas para estimação das covariâncias e correlações genéticas, das características selecionadas. As características utilizadas na análise foram: peso da ave (P0, P7, P14, P21, P28, P35, P42, P77, P112 e P147), peso médio do ovo (POM1, POM2, POM3 e POM4), peso médio da casca (PCM1, PCM2, PCM3 e PCM4), peso médio da gema (PGM1, PGM2, PGM3 e PGM4), peso médio do albúmen (PAM1, PAM2, PAM3 e PAM4), gravidade específica média do ovo (DM1, DM2, DM3 e DM4), largura média do ovo (LOM1, LOM2, LOM3 e LOM4), comprimento médio do ovo (COM1, COM2, COM3 e COM4), número de ovos (N1, N2, N3 e N4), taxa de postura total (TXT) e idade ao primeiro ovo (IDPO). Para o grupo genético UFV1, um aumento do peso das codornas pode resultar em uma precocidade à IDPO e a seleção feita para aumento do peso corporal das codornas não resulta em perdas significativas na qualidade dos ovos. Já para UFV2, uma seleção feita aos 35 dias pode identificar as matrizes de maior peso ao longo do ciclo de produção, além de não gerar grandes perdas na taxa de postura total.

The aim of this paper to evaluate the productive and reproductive performance of different strains of meat-type quail hens, estimating the genetic parameters measured. Two groups were evaluated genetic and UFV2 UFV1 matrix quail cutting, with 1110 being the first animal and second with 1026. Multivariate analysis were conducted using the methodology of principal components to define the most important variables. Then, two-trait analysis to estimate covariances and genetic correlations of traits. The characteristics of the analysis were: weight of the bird (P0, P7, P14, P21, P28, P35, P42, P77, P112 and P147), average egg weight (POM1, POM2, and POM3 POM4), average weight of the shell ( PCM1, pcm2, and PCM3 PCM4), average weight of yolk (PGM1, PGM2, and PGM3 PGM4), weight of albumen (PAM1, PAM2, and PAM3 PAM4), average egg specific gravity (DM1, DM2, DM3 and DM4 ), average width of the egg (LOM1, LOM2, and LOM3 LOM4), average length of egg (COM1, COM2, COM3 and COM4), eggs (N1, N2, N3 and N4), total egg production (TXT) and age at first egg (IDPO). For the group of genetic UFV1, an increase in weight of birds may result in an early and that IDPO to select for increased body weight of birds does not result in significant losses in egg quality. As for UFV2, a selection made at 35 days can identify the most weight matrices throughout the production cycle, and do not generate large losses in total egg production.

Objetivou-se comparar diferentes modelos de regressão aleatória por meio de funções polinomiais de Legendre de diferentes ordens, para avaliar o que melhor se ajusta ao estudo genético da curva de crescimento de codornas de corte. Foram avaliados dados de 2136 matrizes de codorna de corte, dos quais 1026 pertenciam ao grupo genético UFV1 e 1110 ao grupo UFV2. As codornas foram pesadas nos 1°, 7°, 14°, 21°, 28°, 35°, 42°, 77°, 112° e 147° dias de idade e seus pesos utilizados para a análise. Foram testadas duas possíveis modelagens de variância residual heterogênea, sendo agrupadas em 3 e 5 classes de idade. Após, foi realizado o estudo do modelo de regressão aleatória que melhor aplica-se à curva de crescimento das codornas. A comparação entre os modelos foi feita pelo Critério de Informação de Akaike (AIC), Critério de Informação Bayesiano de Schwarz (BIC), Logaritmo da função de verossimilhança (Log e L) e teste da razão de verossimilhança (LRT), ao nível de 1%. O modelo que considerou a heterogeneidade de variância residual CL3 mostrou-se adequado à linhagem UFV1, e o modelo CL5 à linhagem UFV2. Uma função polinomial de Legendre com ordem 5, para efeito genético aditivo direto e 5 para efeito permanente de animal, para a linhagem UFV1 e, com ordem 3, para efeito genético aditivo direto e 5 para efeito permanente de animal para a linhagem UFV2, deve ser utilizada na avaliação genética da curva de crescimento das codornas de corte.

The objective was to compare different random regression models using Legendre polynomial functions of different orders, to evaluate what best fits the genetic study of the growth curve of meat quails. It was evaluated data from 2136 cut dies quail, of which 1026 belonged to genetic group UFV1 and 1110 the group UFV2. Quail were weighed at 10, 70, 140, 210, 280, 350, 420, 770, 1120 and 1470 days of age, and weights used for the analysis. It was tested two possible modeling of heterogeneous residual variance, which was grouped into three five age classes. After, it was studied the random regression mode, which is better applied to the growth curve quail. The comparison between models was made by the Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion of Schwarz (BIC), logarithm of the likelihood function (Loge L) and the likelihood ratio test (LRT), at 1%. The model which considered the heterogeneity of residual variance CL3 was adequate to UFV1 lineage and the lineage model CL5 UFV2. A Legendre polynomial with order 5, for direct genetic effect and 5 for the permanent animal to UFV1 bloodline and order 3 for direct genetic effect and 5 for the permanent animal for UFV2 bloodline should be used in genetic evaluation of the growth curve of meat quails.