O objetivo neste trabalho foi avaliar a estrutura genética da raça Gir selecionada para produção de leite. Os arquivos de pedigree e de produção eram compostos de 27.610 animais. Utilizou-se o programa ENDOG para cálculo dos coeficientes individuais de endogamia (F) e coeficiente de relação médio (AR), número efetivo de animais (Ne), de fundadores (fe) e de ancestrais (fa) e do intervalo de gerações (GI). Os coeficientes individuais de endogamia e de relação médios da população foram 2,82 e 2,10%, respectivamente. Foi observada redução do número efetivo de animais, especialmente após a publicação dos resultados do primeiro teste de progênie. O número efetivo de fundadores estimado foi de 146 e o de ancestrais, 75. Desses, apenas 28 ancestrais foram responsáveis pela origem de 50% dos genes da população. O intervalo médio de gerações foi 8,41 anos e foi maior para machos que para fêmeas. Para manutenção da variabilidade genética em futuras gerações, deve-se investir em estratégias de acasalamento que reduzam a endogamia e que não façam uso maciço de apenas alguns reprodutores de alto valor genético.

The objective of the present study was to evaluate the genetic structure of Gyr cattle selected for milk production. Files of pedigree and production were composed of 27,610 animals. The ENDOG program was used for the calculation of individual inbreeding coefficient (F) and coefficient of average relatedness (AR), effective number of animals(Ne), effective number of founders (f e) and ancestors (f a), and generation interval (GI). Individual inbreeding coefficients and average relatedness in the population were 2.82% and 2.10%, respectively. It was observed a reduction in the effective number of animals, especially after publication of the results of the first progeny test. The estimated effective number of founders was 146 and 75 for the ancestrals. Out of those, only 28 ancestors accounted for the origin of 50% of the population genes. The average generation interval was 8.41 years and it was longer for males than for females. For maintaining genetic variability in future generations, it should be invested mating strategies that reduce inbreeding and which do not use massively only some high breeding value sires.

O objetivo deste estudo foi investigar as relações entre o peso corporal e as medidas corporais altura de garupa (ag), comprimento de garupa (cg), comprimento corporal (cc) e perímetro torácico (pt), em bovinos oriundos principalmente do cruzamento das raças Holandês e Gir. Foram utilizados dados de 483 vacas, 469 novilhas e 62 machos, de três rebanhos distintos, analisados separadamente para cada categoria a fim de estabelecer equações polinomiais dos pesos em relação às medidas corporais. As correlações simples do peso corporal com pt, cc, cg e ag foram respectivamente 0,807; 0,440; 0,187 e 0,504 para vacas; 0,928; 0,735; 0,819 e 0,880 machos, e 0,942; 0,748; 0,902 e 0,573 para novilhas. Embora as regressões de peso corporal em relação ao cc e cg tenham sido significativas (P<0,05), o aumento da porcentagem de explicação das variações do peso corporal obtido com a inclusão destas medidas, em adição ao pt, não parece justificar o custo das medições. As equações de predição do peso corporal em função do pt foram as seguintes: para vacas, peso = 12.174 - 187,410 pt + 0,97196960 pt² - 0,00162382 pt³, para novilhas, peso= 1.717-35,167 pt + 0,238978 pt² - 0,00046260 pt³ e, para machos, peso = -3.862+76,014 pt-0,488837 pt²+ 0,00109755 pt³.

The objective of this study was to investigate the relationship between hip height (ag), rump length (cg), body length (cc) and heart girth (pt) with live body weight of crossbred animals, mainly from the cross between Holstein and Gir breeds. Data on 483 cows, 469 heifers and 62 males in three herds were analyzed for each category using polynomial regression equations of body weight on measurements. The correlations between body weight and pt, cc, cg and ag were, respectively 0.807, 0.440, 0.187 and 0.504 for cows, 0.928, 0.735, 0.819 and 0.880 for males and 0.942, 0.748, 0.902 and 0.573 for heifers. Although the regressions of body weights on cc and cg were significant (P<0.05), the additional goodness of fit of a model that includes these two traits in addition to heart girth does not justify the extra cost for recording these traits. The prediction equations were: for cows, body weight = 12174-187.410 pt+0.97196960 pt²-0.00162382 pt³, for heifers, body weight = 1717-35.167pt+0.238978pt²-0.00046260pt³ and for males, body weight = -3862+76.014pt-0.488837pt²+0.00109755pt³.

The effect of the bovine major histocompatibility complex (BoLA) locus on animal health may be due to a direct action of its alleles on immune functions, whereas its indirect effect on production traits might be explained by the better general health conditions of more productive animals. In the present study, the BoLA-DRB3 gene was investigated in 1058 cows belonging to seven Brazilian Gyr Dairy herds (Bos indicus, Zebu cattle). A total of 37 alleles were identified, 15 of them described for the first time in a Zebu breed. A highly significant association (p < 0.02) was observed between allele *54 and a decrease (-26.1 kg) in milk protein yield and there was a significant association (p < 0.05) between this allele and lower (-26.07 kg) milk fat yield. There was also a significant association (p < 0.05) between allele *6 and decreased (-12.47 kg) milk protein and allele *7 and increased (12.72 kg) milk protein. There were also indications of association (p < 0.10) between somatic cell score (SCS) and alleles *3 (SCS increased by 0.54 units) and *31 (SCS increased by 0.46 units). The highly significant association of allele *54 with lower protein yield suggests the possible use of this allele in marker-assisted selection programs.

Foram analisados 3.475 pesos de fêmeas de seis grupos genéticos oriundos do acasalamento entre Holandês Vermelho e Branco (HVB) x Guzerá (Guz), com frações esperadas de genes de HVB 1/4, ½ (F1), 5/8 (acasalamento inter se), 3/4, 7/8 e >31/32. Os dados foram analisados separadamente para 374 bezerras (até 120 dias de idade) e 524 novilhas (dos 121 aos 550 dias de idade), por meio do Proc Mixed do pacote SAS, com modelo que incluiu os efeitos fixos de grupo genético (G), trimestre de pesagem, e a idade como co-variável dentro de G, e o efeito aleatório do animal. Aos ganhos de peso foi ajustado modelo aditivo dominante incluindo a diferença aditiva entre as raças (gI) (HVB-Guz) e a heterose (hI). Para as bezerras, o gI estimado foi significativo (P = 0,059), mas a heterose não (P = 0,92). O ganho de peso nesta fase foi de 474 g/d para as ¼, de 510 g/d para as ½ e de 575 a 610 g/d para os outros quatro grupos, com tendência linear na fração de genes de HVB (gI = 0,171 ± 0,065 g/d), atribuída ao fato observado de as bezerras com maior fração de Bos indicus não se adaptarem bem ao aleitamento em balde. Este menor crescimento foi compensado como novilhas, categoria na qual as F1 apresentaram o maior ganho de peso (371 g/d), que diminuía para 309 g/d nas ¼ e 256 g/d nas >31/32 HVB. O modelo aditivo-dominante predizia adequadamente as taxas de ganho para as novilhas F1 e de retrocruzamentos, mas não para as do cruzamento 5/8 inter se, sugerindo a presença de epistasia. Excluindo-se este último grupo, foram estimados valores de gI = -0,006 ± 0,023 e hI = 0,113 ± 0,020 g/d.

The data analyzed were live weights of females (3475) of six genetic groups obtained by crossing red and white Holstein-Friesian (HVB) x Guzerá (Guz), with expected HVB gene fractions 1/4, ½ (F1) , 5/8 (from inter se mating), 3/4, 7/8 and > 31/32. The data were separately analyzed for 374 calves (up to age 120 d) and 524 heifers (121 to 550-d-old), using Proc Mixed of the SAS package, under a model including the fixed effects of genetic group (G), trimester of weighting and age within G as a co-variable, and animal as a random effect. An additive-dominant model was fitted to the daily gains including the individual breed additive difference (gI) (HVB-Guz) and heterosis (hI). In calves, the estimated gI was significant (P=0.059) but heterosis was not (P=0.92). Average daily gain for this category was 474 g/d in the ¼, 510 g/d in the ½ and from 575 to 610 g/d in the other four groups, with a linear trend on HVB gene fraction (gI = 0,171 ± 0,065 g/d), attributed to the observed fact that the calves with higher Bos indicus fraction did not adapt well to bucket feeding. This lower growth rate was compensated as heifers, category in which the F1 displayed the highest daily weight gain (371 g/d), which decreased from 309 g/d in the ¼ to 256 g/d in the >31/32 HVB. The additive-dominant model adequately fitted the daily gains in F1 and backcross heifers, but not in the 5/8 inter se cross, suggesting the a presence of epistasis. Excluding this last group, estimates were gI = -0,006 ± 0,023 and hI = 0,113 ± 0,020 g/d.

Objetivou-se, com este trabalho, o desenvolvimento de modelo para a descrição do peso de vacas, novilhas e bezerras Holandês/Gir. Foram utilizados 18.089 pesos mensais de 412 fêmeas, em fazenda demonstrativa na Zona da Mata de Minas Gerais. Os dados foram analisados pelo Proc Mixed do pacote SAS, separadamente, para as seguintes categorias: a) vacas, b) novilhas maiores de 12 meses de idade, c) novilhas de 70 dias a 12 meses e d) bezerras de até 70 dias. Para cada uma destas categorias, as equações de regressão do peso sobre a idade (x, meses) foram, respectivamente, Y i = 267,730 24,319 q + 81,025 z + 1,152 x 0,007 x² + 3,908 qx + 0,958 zx 0,017 qx²; Y i = -230,446 + 205,033 q + 76,206 z + 27,304 x 0,278 x² 11,806 qx + 0,166 qx²; Y i = -58,167 + 99,107 q + 47,627 z + 16,730 x + 0,093 x² 4,928 qx e Y i = 17,286 + 20,343 q + 11,023 z + 0,680 x + 4,117 x² + 3,663 qx, em que q é a proporção de genes de Holandês e z, a heterozigose racial. O peso médio mantido pelas vacas durante sua vida útil foi estimado integrando-se o do peso predito (v) entre a idade ao primeiro parto e a idade de saída do rebanho. A heterose teve efeito importante sobre este peso.

Monthly weights (18.089) of 412 females on a demonstration farm in the Zona da Mata, Minas Gerais State, were used to develop a model to describe the liveweight of cows, heifers and calves. The data were analyzed using Proc Mixed of the SAS package, separately for the following categories: a) cows, b) heifers older than 12 mo., c) heifers 70-d to 12 mo-old and d) female calves up to 70 d. For each of these, the regression equations of weight on age (mo) were, respectively, Y i = 267.730 24.319 q + 81.025 z + 1.152 x 0.007 x² + 3.908 qx + 0.958 zx 0.017 qx²; Y i = -230.446 + 205.033 q + 76.206 z + 27.304 x 0.278 x² 11.806 qx + 0.166 qx²; Y i = -58.167 + 99.107 q + 47.627 z + 16.730 x + 0.093 x² 4.928 qx and Y i = 17.286 + 20.343 q + 11.023 z + 0.680 x + 4.117 x² + 3.663 qx, where q is the proportion of Holstein genes and z the breed heterozygocity. The average weight maintained by cows during their herd life was estimated by integration of the predicted weight (v) between the ages at first calving and at disposal. Heterosis had important effect on this weight.

Registros de produção de leite e de gordura de 5086 vacas puras e mestiças da raça Gir de rebanhos de diferentes Estados do Brasil, ajustados para idade adulta, rebanho, ano e estação de parto, foram utilizados para estimar componentes de (co)variância por análises bicaráter e multicaráter com modelo animal pelo método REML. O modelo multicárater para a predição de valores genéticos (VG) para as produções de leite (PL) e de gordura (PG) de vacas puras e mestiças foi comparado com o modelo bicárater (leite e gordura) como alternativa para o ajuste da heterogeneidade de variância da PL (características distintas) entre grupos genéticos (vacas puras e mestiças). As estimativas dos componentes de (co)variância para as produções de leite e de gordura foram heterogêneas entre vacas puras e mestiças. As variâncias genéticas aditivas para leite (115.536,4 kg²) e para gordura (214,8 kg²) de vacas puras foram o triplo das estimadas para leite (39.080,4 kg²) e para gordura (60,8 kg²) em vacas mestiças. As correlações genéticas entre as produções de leite e de gordura variaram de 0,73 a 0,99 e foram maiores para as produções de leite (0,86) do que para as produções de gordura (0,76) entre vacas puras e mestiças. As herdabilidades (h²) das produções de leite e de gordura foram respectivamente maiores nas vacas puras (0,23 e 0,20) do que nas vacas mestiças (0,08 e 0,07). As estimativas de correlação genética (r g) entre as produções de leite e de gordura foram 0,95 e 0,99, respectivamente para as vacas puras e mestiças. A estimativa de covariância genética entre as produções de leite e de gordura de vacas puras (4.742,9 kg²) foi o triplo da obtida para vacas mestiças. As estimativas dos componentes de variância genética para as produções de leite (99.104,92 kg², h² = 0,20) e de gordura (181,21 kg², h² = 0,18) do modelo bicaráter corresponderam, respectivamente, a 85,9 e 84,4% dos valores obtidos em vacas puras da raça Gir com o modelo multicaráter. A estimativa de covariância genética foi 4.071,14 kg², com r g igual a 0,96 entre as produções de leite e de gordura. As correlações de ordem entre os VG para PL de animais Gir e VG para PL e PG de animais mestiços estimados com o modelo multicaráter e os VG para PL e PG obtidos com o modelo bicaráter foram superiores a 0,96. Alterações observadas na ordem de classificação de touros e vacas indicam maior precisão na seleção e maior potencial de progresso genético com a utilização do modelo multicaráter nas avaliações genéticas.

First lactation milk and fat yields of 5086 purebred and crossbred Gir cows were used to estimate genetic components of (co)variance using multivariate and bivariate animal models solved by a REML derivative-free algorithm. Both models were used to predict breeding values (EBV) for milk (MY) and fat (FY) yields of purebred and crossbred Gir cows. In the multivariate model it was assumed yields from each genetic group as different traits to account for heterogeneous phenotypic variance for milk yield. This model was compared to a bivariate model assuming homogeneous genetic expression between genetic groups (purebred and crossbred cows). Additive genetic and residual variances were heterogeneous for genetic groups. Genetic variances for milk (115,536.4 kg²) and fat (214.8 kg²) of purebred Gir cows were approximately three folds larger than estimates for milk (39,080.4 kg²) and fat (60.8 kg²) of crossbred cows. Genetic correlations ranged from 0.73 to 0.99 between milk and fat yields and were larger for milk yields (0.86) than for fat yields (0.76) between different genetic groups. Heritability (h²) for milk and fat yields were larger in purebred (0.23 and 0.20 respectively) than in crossbred cows (0.08 and 0.07 respectively). Genetic correlation between milk and fat yields were 0.95 and 0.99 for purebred and crossbred Gir cows respectively. Genetic variances for milk (99,104.92 kg², h² = 0.20) and fat (181.21 kg², h² = 0.18) estimated from the bivariate model were respectively 85.9% and 84.4% of the corresponding estimates for purebred Gir cows from the mutivariate model. Genetic covariance and correlation between milk and fat yields estimated from the bivariate model were respectively 4,071.14 kg² and 0.96. Rank correlation estimates were larger than 0.96 between EBV for MY of Gir cows and EBV for MY and FY of crossbred cows and EBV for MY and FY from the bivariate model. Changes in ranking of sires and cows suggest higher selection accuracy and greater potential of genetic progress by application of a multiple trait animal model for genetic evaluations.

Dados de 32.779 controles mensais, de 3.605 lactações em 305 dias (PL305), de 2.082 vacas Gir, filhas de 281 touros, com partos ocorridos de 1987 a 1999 em 11 rebanhos, foram usados com o objetivo de verificar a viabilidade de utilização da produção de leite no dia do controle (PLDC) em avaliações genéticas de touros da raça Gir. Foram realizadas análises univariadas das PLDC1 a PLDC10 e da PL305 pelo método de máxima verossimilhança restrita, sob modelo animal, incluindo as três primeiras lactações como medidas repetidas de um mesmo animal, diferenciados conforme o grupo contemporâneo de rebanho-ano-estação, de acordo com a idade da vaca ao parto e, do intervalo parto-primeiro controle na PLDC1. As médias observadas e os respectivos desvios-padrão (kg) para PLDC1 a PLDC10 e PL305 foram: 11,97<FONT FACE=Symbol>±</FONT>4,64; 11,93<FONT FACE=Symbol>±</FONT>4,68; 10,98<FONT FACE=Symbol>±</FONT>4,40; 10,18<FONT FACE=Symbol>±</FONT>4,12; 9,66<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3,88; 9,20<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3,69; 8,63<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3,51; 8,08<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3,33; 7,59<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3,27; 7,22<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3,15 e 2.746,17<FONT FACE=Symbol>±</FONT>1.299,90. As estimativas de herdabilidade para as PLDC1 a PLDC10 foram de 0,26; 0,19; 0,18; 0,20; 0,15; 0,13; 0,14; 0,10; 0,11 e 0,10, respectivamente; para a PL305 foi de 0,18. As correlações de ordem dos valores genéticos preditos de 281 touros, obtidos entre as PLDC e a PL305, foram altas, oscilando de 0,85 a 0,94. O percentual de coincidência de touros que seriam selecionados pelos valores genéticos preditos das PLDC2 a PLDC5 foram acima de 80%, a partir de 5% dos melhores classificados pela PL305. Em algumas PLDC o nível de coincidência de classificação dos touros com a PL305 foi muito baixo.

Data from 32,779 monthly milk production, from 3,605 lactations until 305 days (PL305), from 2,082 Gir breed cows, sired by 281 bulls, calving from 1987 to 1999, in 11 herds, were utilized to verify the viability of using daily milk production control (PLDC) in sires genetic evaluation. Univariates analysis for PLDC1 to PLDC10 and Pl305 were performed utilizing the restricted maximum likelihood method within an animal model, which included the three first lactations as replicate measures of the same dams unit. Animals were grouped according to the criterion of contemporaneous group of herd-year-season, and according to calving-age and to the interval calving-first control in PLDC1. The observed averages (kg) and the respective standard deviations for PLDC1 to PLDC10 and PL305 were: 11.97<FONT FACE=Symbol>±</FONT>4.64; 11.93<FONT FACE=Symbol>±</FONT>4.68; 10.98<FONT FACE=Symbol>±</FONT>4.40; 10.18<FONT FACE=Symbol>±</FONT>4.12; 9.66<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3.88; 9.20<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3.69; 8.63<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3,51; 8.08<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3.33; 7.59<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3.27; 7.22<FONT FACE=Symbol>±</FONT>3.15 and 2,746.17<FONT FACE=Symbol>±</FONT>1,299.90. Heritability estimates for PLDC1 to PLDC10 were: 0.26; 0.19; 0.18; 0.20; 0.15; 0.13; 0.14; 0.10; 0.11 e 0.10, respectively; for PL305 it was 0.18. Spearman correlations between predicted genetic values for 281 sires according to the analysis on PLDC vs PL305 were large, oscillating from 0.85 to 0.94. In selecting above 5% of the top sires for PL305, there was an overlapping of above 80% of the animals for PLDC. In some PLDC the coincidence level of the sires rank correlation with PL305 was very low.

Foram estudadas as características peso corporal, altura à cernelha e razão peso/altura (um indicador da condição corporal) de, respectivamente, 263, 232 e 232 vacas e 171, 135 e 135 novilhas, de seis diferentes composições genéticas Holandês Vermelho e Branco (HVB) x Guzerá (Guz): ¼, ½, 5/8, ¾, 7/8 e > ou = 31/32 HVB. Para as vacas o modelo [1] incluiu os efeitos fixos de estado reprodutivo, estádio da lactação, estação de pesagem, classe de fazenda, idade e grupo genético, interações duplas e o efeito aleatório de vaca e para as novilhas, os efeitos fixos de estação de pesagem, classe de fazenda, idade e grupo genético, a interação de estação x idade e o efeito aleatório de novilha. O modelo [2] foi igual ao modelo [1], exceto para o efeito de grupo genético, que foi substituído por regressões sobre a fração de HVB e a heterozigose racial, para estimar a diferença aditiva entre as raças (gI, HVB-Guz) e a heterose (hI). A altura de vacas e novilhas não apresentou heterose, mas diminuiu linearmente com a fração de HVB (vacas, gI = -9,75+2,42 cm, novilhas, -10,38+2,72 cm). A estimativa de gI não foi significativamente diferente de zero para peso corporal de vacas ou novilhas, mas a heterose foi muito importante (vacas, hI = 51,42+13,40 kg, novilhas, hI = 109,77+ 32,97 kg). Para peso/altura as estimativas em vacas e novilhas foram, respectivamente, gI = 0,27+0,10 e 0,41+0,24 kg/cm e hI = 0,36+0,08 e 0,65+0,24 kg/cm. Testes de F da variação no modelo [1] ajustado após o modelo [2] não foram significativos, indicando que a epistasia ou outro efeito genético não incluído no modelo [2] não foram importantes nestas características, em nenhuma das duas categorias. O grupo genético mais pesado e com maior relação peso/altura foi o ½ HVB (F1).

Weight, height at withers and the weight/height ratio (an indicator of body condition) of respectively, 263, 232 and 232 cows and 171, 135 and 135 heifers were studied. Animals were of six red and white Holstein-Friesian (HF) x Guzerá (Guz) crosses: ¼, ½, 5/8, ¾, 7/8 and > or = 31/32 HF. Model [1] for cows included the fixed effects of reproductive status, days in milk, season when weighted, farm class, age and genetic group, two-factor interactions and the random effect of cow, and for heifers the fixed effects of season, farm class, age and genetic group, the season x age interaction and the random effect of heifer. Model [2] was the same as model [1] except that the regressions on HF fraction and breed heterozygocity substituted for the genetic group classification effect, to estimate the breed additive difference (gI, HF-Guz) and heterosis (hI). Height of cows or heifers did not show heterosis but declined linearly with the HF fraction (cows, gI = -9.75+2.42 cm, heifers, -10.38+2.72 cm). In both categories, the liveweight gI estimates did not significantly differ from zero, while heterosis was very important (hI = 51.42+13.40 kg in cows and hI = 109.77+ 32.97 kg in heifers). For weight/height the respective estimates in cows and heifers were gI = 0.27+0.10 and 0.41+0.24 kg/cm and hI = 0.36+0.08 and 0.65+0.24 kg/cm. F-tests on the extra variation due to fitting model [1] after model [2] were not significant, indicating that epistasis or other genetic effects not included in model [2] were of little importance. The heaviest cross was the F1, which also showed the highest weight/height ratio.

O conhecimento das relações genéticas entre os parâmetros da curva de lactação e a produção de leite é importante para a seleção de vacas e de touros. Os registros de produção de leite de 583 vacas da raça Guzerá, filhas de 165 reprodutores, foram usados para estimação dos parâmetros da curva de lactação em dois modelos matemáticos. As informações referentes às produções de leite foram obtidas usando-se a base de dados extraída do Arquivo Zootécnico Nacional, mantido na Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa Gado de Leite). As análises foram efetuadas usando-se o sistema MTDFREML, sob modelo animal que incluiu os efeitos fixos de rebanho-ano-estação de parto e, como covariável, a idade da vaca ao parto, com termos linear e quadrático. Como efeitos aleatórios foram incluídos animal, efeito permanente de ambiente e erro. As estimativas de correlações genéticas entre a produção de leite total, a produção inicial e a taxa de declínio da produção foram de 0,55 e 0,86 e de -0,19 e 0,38, respectivamente, para cada modelo matemático estudado. Para as duas últimas características, estas estimativas foram de 0,45 e 0,75, indicando que vacas com maiores produções iniciais apresentaram declínios mais acentuados da produção de leite ao longo do período de lactação. As correlações genéticas entre a produção de leite em 305 dias e os parâmetros do modelo seguiram a mesma tendência, em magnitude e sinal, às da produção de leite total. De acordo com os resultados, pode-se inferir que a seleção para a produção de leite total resulta em acréscimo na produção inicial e mudanças inexpressivas na taxa de declínio da produção de leite, não alterando a forma da curva de lactação. As correlações de ordem entre as classificações dos valores genéticos preditos foram altas e positivas (0,68 e 0,74), sugerindo que os indivíduos com os maiores valores genéticos para produção inicial de leite seriam também aqueles com maiores valores para produção de leite total.

The knowledge of the genetic relationships between the parameters of lactation curve and the milk yield is important for the selection of cows and sire. The records milk yield from 583 cows of the Guzerá breed, daughters of 165 sire, were used to estimate the lactation curve parameters by two mathematical models. Milk productions were obtained from the extracted base of data from National Animal Science Archive maintained by National Center for Dairy Research (Embrapa Gado de Leite). The analyses were performed by the MTDFREML system, under animal model containing herd-year-season of calving, the linear and quadratic age effects of calving, as fixed effects animal, permanent environment and error included as random effects. The estimates of genetic correlations between the total milk yield and the initial milk yield, and the rate of decline of milk yield were 0.55 and 0.86, and -0.19 and 0.38, respectively, for each mathematical model. For last two characteristics, these estimates were 0.45 and 0.75, indicating that cows with larger initial milk yield presented accentuated milk yield declines along the lactation period. The genetic correlations among 305-days yield and the parameters of model followed the same tendency, in magnitude and sign, to the one of the total milk yield. In agreement with the results, it can be inferred that the selection for the total milk yield results in increment in the initial milk yield, and in inexpressive changes in the rate of decline of the milk yield, not altering the form of the lactation curve. The rank correlations among the classifications of the predicted genetic values were high and positive (0.68 and 0.74), suggesting that the individuals with the highest genetic values for initial milk yield, would be also those with higher values for total milk yield.

Os objetivos deste trabalho foram identificar as funções matemáticas que melhor se ajustam à produção de leite de vacas da raça Guzerá, avaliar os efeitos dos fatores de ambiente sobre a forma da curva de lactação e estimar parâmetros genéticos para a produção de leite e para os componentes responsáveis pela forma da curva de lactação. Foram utilizadas 1130 lactações de 583 vacas da raça Guzerá, filhas de 165 touros, com produções abrangendo o período de 1983 a 1997. Os modelos y = a n e-cn, y = a - cn+ ln(n), y = a - cn e y=a e-c n foram os que melhor se ajustaram à curva de lactação das vacas. Pela análise de variância, verificou-se que, os efeitos de rebanho, ano de parto e idade da vaca ao parto influenciaram as características produção de leite total, produção inicial e taxa de declínio da produção. Foram obtidas as estimativas para os coeficientes de herdabilidade e repetibilidade, por meio de análises com uma e duas características. A seleção de animais, baseada somente no formato da curva de lactação, seria de baixa eficiência.

The objectives of this work were to identify the mathematical functions that better fitted the milk production of Guzera breed cows, to evaluate the effects of the environmental factors on the lactation curve format and to estimate the genetic parameters for the milk production and for the dependable components of the lactation curve format. A total of 1130 lactations from 583 Guzera breed cows, daughters of 165 bulls, with production over the period from 1983 to 1997 were used. The models y = a n e-cn, y = a - cn + ln (n), y=a -cn e y =a e-c n were the ones that best fitted the milk production of the cows. By the analysis of variance, it was observed that the effects of cow herd, calving year and cow age at calving influenced the total milk production, initial milk production and milk decline production rate characteristics. The coefficients of heritability and repeatability estimates were obtained by means of one and two characteristic analyses. The animal selection, based only on the of the lactation curve format, would be of low efficiency.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a viabilidade técnica de se usar a produção de leite em parte da lactação, em vez da produção acumulada até 305 dias, para obtenção dos valores genéticos preditos (VG). Foram comparadas as classificações de touros e vacas pelos seus VG para produção de leite até 90(T90), 150(T150) e 210(T210) dias de lactação, em relação à classificação, com base nos VG calculados, usando-se a produção até 305(T305) dias. Adotou-se um modelo animal que incluiu os efeitos fixos de rebanho-ano, época, idade da vaca ao parto e grupo genético e os efeitos aleatórios do animal, do meio permanente e do resíduo. Estimativas de herdabilidade e repetibilidade para T90, T150, T210 e T305 foram 0,21±0,03 e 0,47±0,03; 0,23±0,03 e 0,50±0,03; 0,24±0,03 e 0,50±0,03; e 0,23±0,03 e 0,49±0,03, respectivamente. Correlações genéticas entre T305 e as produções parciais T90, T150 e T210 foram 0,92; 0,96; e 0,98, respectivamente. Correlações de ordem entre os VG305 com VG90, VG150 e VG210 variaram de 0,83 a 0,97 e foram menores, quanto mais curto o período de produção e menor o percentual de animais selecionados (descartados), segundo seus VG. Selecionando-se 20% dos animais de maior VG305, cerca de 65, 76 e 87% deles também seriam escolhidos, se fossem usados VG90, VG150 ou VG210, respectivamente. Descartando-se 20% dos animais de menor VG305, apenas cerca de 53, 68 e 83% também seriam eliminados, se VG90, VG150 ou VG210 fossem usados, respectivamente. Os resultados foram similares para vacas e touros. Concluiu-se que, sob o ponto de vista técnico, o uso da produção de leite em parte da lactação, em curto período, pode resultar em sérios erros na escolha dos melhores ou no descarte dos piores animais do rebanho.

The objective of this study was to evaluate the viability of using partial records of milk yield instead of the production accumulated at 305 days of lactation to obtain the predicted breeding values (BV). Sires and cows ranked by BV using accumulated milk yield records at 90(T90), 150(T150) and 210(T210) days of lactation were compared with BV estimated by using production up to 305 days (T305). An animal model was used to estimate the animals BV including herd-year, season and age of calving, and genetic group as fixed effects and the animal, permanent environment and residual as random effects. Heritability and repeatability estimates for T90, T150, T210 and T305 were 0.21±0.03 and 0.47±0.03; 0.23±0.03 and 0.50±0.03; 0.24±0.03 and 0.50±0.03; and 0.23±0.03 and 0.49±0,03, respectively. Genetic correlations between T305 and T90, T150 and T210 were 0.92, 0.96 and 0.98, respectively. Rank correlations between BV305 and BV90, BV150 and BV210 ranged from 0.83 to 0.97 and were smaller as production periods and percentage of selected or culled animals based on their BV were reduced. Selecting the top 20% animals by BV305, 65, 76 and 87% of those animals would be selected if BV90, BV150 and BV210 were used, respectively. Culling the bottom 20% animals by BV305, only 53, 68 and 83% would be culled if BV90, BV150 or BV210 were used, respectively. The results were similar between sires and cows. Therefore, under a technical point of view, the use of partial records of milk yield, in a short period, could result in wrong decisions in the selection of the best or in the culling of the worst animals in the herd.

Informações relativas a aspectos físicos, como volume (VOL), turbilhonamento (TURB), motilidade (MOT), vigor (VIG) e concentração (CONC), e aspectos morfológicos, como defeitos maiores (DMA) e menores (DME), de 807 coletas de sêmen (CS) de 105 touros da raça Gir selecionados para leite, e suas respectivas medidas de circunferência escrotal (CE), foram utilizadas para estudar os fatores que afetam essas características e suas correlações. Modelos uni e bivariados, que incluíram os efeitos da central de inseminação, do ano e da época da CS ou da medida da CE , da idade à CS ou da medida CE e touro, foram utilizados para avaliar os efeitos destas fontes de variação e as correlações entre as características. Os efeitos da central de inseminação e de touro foram significativos para todas as características. A idade afetou apenas CE, TURB e NEMOV (= VOL x CONC x MOT). As repetibilidades, estimadas pelo modelo univariado, variaram de 0,23, para CONC, a 0,70, para TURB. As correlações fenotípicas estimadas pelos modelos bivariados foram, em geral, no sentido favorável. As correlações de Pearson entre a CE e as demais características variaram de -0,19 a 0,35. As correlações obtidas, em geral no sentido favorável, sugerem que a CE pode ser utilizada como característica de eliminação prévia dos touros que são candidatos à coleta de sêmen.

Data related with semen characteristics such as volume (VOL), gross motility (TURB), motility (MOT), vigor (VIG), concentration (CONC), major defects (DMA) and minor defects (DME) from 807 semen output (CS) of 105 sires of the Gyr breed selected for milk production, and their measurements of scrotal circumference (CE) were used to study factors that affect these traits and the correlations among them. Uni and bivariate animal models that included the fixed effects of AI company, year and season of CS or CE measurement, age at CS or CE measurement, and random animal (bull) effect were used to evaluate the effects of these source of variation and the correlation between those traits. AI company and sire had a significant effect on all traits. Age affected only CE, TURB and NEMOV (= VOL x CONC x MOT). Repetabilities estimated by univariate model ranged from 0.23 for CONC to 0.70 for TURB. In general, phenotypic correlations, estimated by bivariate model were in a favorable direction. Pearson correlation between CE and all other traits ranged from -0.19 to 0.35. The recorded correlations, in general in a favorable direction, suggested that CE could be used as an elimination trait of sire to be pre-selected as a semen donor.

Os registros de produção de leite de 5258 lactações ao primeiro parto, provenientes de vacas puras Gir e mestiças Gir:Holandês, foram utilizados para se avaliar a relação entre a capacidade predita de transmissão (PTA) de um touro e a produção de leite de suas progênies. O modelo animal foi utilizado para se estimarem as PTAs dos touros, considerando-se apenas as filhas puras Gir, apenas as filhas mestiças e todas as filhas ao mesmo tempo. Posteriormente, estimaram-se as regressões e correlações das PTA dos touros, obtidas sob as diferentes alternativas, com as produções de leite de suas filhas puras e/ou mestiças. O coeficiente de regressão estimado das PTAs de 48 touros Gir avaliados com filhas puras sobre a produção de suas filhas mestiças foi de 0,75, enquanto o da regressão das PTAs de 50 touros Gir avaliados com base na produção de filhas mestiças, sobre a produção de suas filhas puras, foi de 1,11. Os coeficientes de correlação entre as PTAs dos touros e a produção de leite de suas filhas, para as diferentes alternativas, variaram de 0,05 a 0,17. As correlações de ordem entre os valores das PTA variaram de 0,34 a 0,94, em que a menor foi observada entre as PTAs com informações das filhas mestiças e as PTAs obtidas com informações das filhas puras, e a maior, entre as PTAs obtidas pela média ponderada das PTAs obtidas com as filhas puras e mestiças com as PTAs obtidas com dados de filhas puras.

Milk production records of 5,258 lactations at first calving from straightbred Gyr and crossbred Gyr:Holstein cows were used to evaluate the relationship between sire predicted transmitting ability (PTA) and the milk production of their progeny. Animal model was used to calculate the PTA using straightbred Gyr daughter only, the crossbred Gyr daughters only and all daughters at the same time. Subsequently, the PTA regressions and correlations of the sires obtained under different alternatives, with the straightbred and, or crossbred daughters production were estimated. The estimated regression coefficient of PTA of 48 Gyr bulls evaluated with straightbred Gyr daughter production on their crossbred daughters milk production was 0.75, while the regression coefficient of PTA of 50 Gyr bulls evaluated on crossbred daughter production on their straightbred daughters production was 1.11. The correlation coefficients between PTA of the sires and daughters milk production for the different alternatives ranged from 0.05 to 0.17. The rank correlation among PTA ranged from 0.34 to 0.94, were the smallest observed between PTA on crossbred daughters and PTA on straightbred Gyr daughters, and the highest, between the PTA observed by the weighed PTA means from straightbred and crossbred daughters with PTA observed with data from straightbred daughters.

RESUMO - Foram utilizados 573 registros zootécnicos de vacas primíparas da raça Gir Leiteiro para estimar os componentes de (co)variância das características de conformação, produção de leite em até 305 dias de lactação (PLEI) e idade ao primeiro parto (IPP) pelo Método da Máxima Verossimilhança Restrita (REML). Esses componentes foram utilizados no cálculo dos coeficientes de herdabilidade e nas correlações genéticas, fenotípicas e residuais. As medidas de conformação, circunferência torácica (CTOR), altura na garupa (AG), comprimento corporal (CC), comprimento de tetas (CT), diâmetro de tetas (DT) e altura de úbere (AU) foram realizadas em vacas à primeira lactação, com idade média de 4,05 anos. As correlações genéticas e fenotípicas entre PLEI e IPP foram 0,49 e 0,18, respectivamente. As correlações genéticas entre as características foram: PLEI x CTOR = -0,37; PLEI x AG = -0,62; PLEI x CC = -0,52; PLEI x CT = -0,08; PLEI x DT = -0,12; PLEI x AU = -0,69; IPP x CTOR = -0,05; IPP x AG = -0,37; e IPP x CC = 0,25. As estimativas de correlações genéticas entre produção de leite e medidas de tamanho corporal, de modo geral, indicam que a seleção para produção de leite teria, como resposta correlacionada, diminuição do tamanho da vaca.

ABSTRACT - Data from 573 primiparous lactating Gyr cows were used to estimate the (co) variance components of the conformation traits, milk production up to 305 days of lactation (MP) and age at first calving (AFC) by REML method. These components were used to calculate heritability coefficients and genetic, phenotypic and residual correlations. The conformation measures, the heart girth (HG), croup height (CH), body length (BL), teats length (TL), teats diameter (TD) and udder height (UH) were obtained in the cows at first lactation with average age of 4.05 years. The genetic and phenotypic correlations between MP and AFC were 0.49 and 0.18 respectively. The genetic correlation between traits were MP x HG = -0.37; MP x CH = -0.62; MP x BL = -0.52; MP x TL= -0.08; MP x TD= -0.12; MP x UH = -0.69; AFC x HG = -0.05; AFC x CH = -0.37 and AFC x BL = 0.25. These estimates of genetic correlation between milk production and body size measures, in general, indicate that the selection for milk production held as a correlate response, decreasing in the cow size.

RESUMO - Os objetivos deste trabalho foram estimar as herdabilidades e as correlações genéticas, fenotípicas e de ambiente para produção (T305), altura anterior (ALA) e posterior (ALP) do úbere, comprimento anterior (CAN) e posterior (CPO) das tetas, diâmetro anterior (DAN) e posterior (DPO) das tetas, forma anterior (FA) e posterior (FP) das tetas e forma de ponta de tetas anteriores (FA) e posteriores (FP), por intermédio de um modelo que incluiu os efeitos fixos de ano-estação, rebanho-avaliador, idade à mensuração e efeitos aleatórios de animal (2251 classes), permanente de meio (925 classes) e erro, pelo método de Máxima Verossimilhança Restrita. Produção de leite e características do sistema mamário foram analisadas usando 1804 registros. As estimativas de herdabilidade em análises uni e bivariada foram 0,26 para produção de leite, com variação de 0,09 (FA) a 0,47 (ALA e ALP) para as características do sistema mamário. As estimativas de correlações entre T305, ALA e ALP foram moderadas e negativas (-0,15 a -0,46) e menores (-0,28 a 0,23) para as demais características do úbere. A seleção para aumento da produção de leite levaria a desejáveis respostas correlacionadas em algumas características do sistema mamário, principalmente altura anterior e posterior do úbere (ALA e ALP).

ABSTRACT - The objectives of this work were to estimate the heritabilities, genetic, phenotypic and environmental correlations for milk production (T305), front (ALA) and rear (ALP) udder height, front (CAN) and rear (CPO) teat length, front (DAN) and rear (DPO) teat diameter, front (FA) and rear (FP) teat shape, front (PA) and rear (PP) teat point shape by means of an animal model that included the fixed effects of year-season, herd-classifier and age at measurement and the random effects of animal (2,251 classes), environmental permanent effect (925 classes) and error by using multiple-trait REML method. Milk production and udder traits were analyzed using 1,804 records. The heritabilities in single and bivariate analysis were 0.26 for T305 and from 0.09 (FA) to 0.47 (ALA and ALP) for the udder system characteristics. The correlations among T305, ALA e ALP were moderate and negative (-0.15 to -0.46) and lower (-0.28 to 0.23) for the other udder characteristics. Selection for improvement of milk production will lead to a favorable correlated response in some udder characteristics, mainly front and rear udder height (ALA and ALP).