Foram utilizados 263.390 registros de produção de leite do dia do controle (PDC) de 32.448 primeiras lactações de vacas da raça Holandesa paridas no período de 1991 a 2001 para predizer valores genéticos usando diferentes modelos estatísticos e a metodologia REML. Valores genéticos estimados utilizando-se três modelos de regressão aleatória (MRA) foram comparados àqueles estimados utilizando-se um modelo de repetibilidade (MRF) e um modelo para produção até 305 dias (P305). Nos modelos de regressão aleatória, duas curvas foram utilizadas para descrever a trajetória da lactação: a polinomial logarítmica (AS) e a exponencial (W), sob duas formas: padrão e com uma modificação para reduzir a amplitude das covariáveis e contornar problemas de convergência (W*). As covariâncias requeridas foram estimadas em análises prévias utilizando-se as mesmas funções de covariância e mesmos modelos. Os desvios-padrão (DP) das estimativas de valores genéticos (EVG) para touros foram similares para os MRA com as curvas AS, W* e MRF. Os desvios-padrão das estimativas de valores genéticos para vacas e touros foram maiores nos modelos para ajuste das PDC que naquele para ajuste da P305. A magnitude das diferenças dos desvios-padrão entre modelos dependeu do número de controle, no caso de vacas, e do número de filhas, no caso de touros. Os desvios-padrão para o modelo W foram maiores, contudo, problemas de convergência ocorreram na fase de estimação dos componentes de covariância, o que exige cautela na interpretação dos resultados deste modelo. As correlações das estimativas de valores genéticos de touros preditas com os modelos testados aumentaram com o aumento no número de progênies e variaram de 0,66 (P305-W) a 0,92 (P305-AS, P305-W*). A tendência genética foi maior para os MRA e menor para MRF em comparação a P305. Os MRA possibilitam mais informações sobre as EVG que MRF por possibilitarem avaliação genética para persistência da produção de leite na lactação. Os resultados indicam o MRA com a curva de AS como o melhor modelo de ajuste das PDC alternativamente ao ajuste da P305 para avaliação genética dos animais da raça Holandesa no Brasil.

Data consisting of 263.390 test day records (PDC) of 32.448 first lactation Holstein cows were used to compare three random regression test-day models (RR), a repeatability test-day model (RM) and a 305-d lactation model (P305) for breeding value (EBV) prediction of milk yield. One RR model used the logarithmic function of Ali & Schaeffer (AS) and the other two models used the exponential Wilmink function in its standard form (W) and a modified form (W*). The required covariance parameters were previously estimated from the same covariance functions and models. Standard deviations (SD) of EBVs for bulls were similar for AS, W* and RM. SD of EBVs for cows were larger for test-day models than for P305 and for bulls they differed by -33.64 to +321.95 from the P305 depending on progeny number. SD of EBVs for bulls and cows for the W were the largest ones. Correlation between EBVs of P305 and EBVs of the other models for bulls increased as progeny number increased and ranged from 0.66 (P305-W) to 0.92 (P305-AS, P305-W*). Genetic trends were largest for RR and smaller for RM than for P305. RR models provide more information than the RM and describe the shape of the lactation curve from which EBVs for persistency can be derived. The AS was the best function to fit RR test-day models and may be an alternative to replace the lactation model for genetic evaluation of milk yield in Holstein cattle in Brazil.

Brazilian poultry industry has reached a high level of development in both meat and egg production as a result of constant technological modernization. Further improvements can be achieved through genomics, but before this can be accomplished, a better understanding of gene expression profiles and nucleotide polymorphisms is necessary. Since animal physiology is directly or indirectly controlled by the pituitary and hypothalamus, the aim of the present work was to identify and analyze genes expressed in these tissues in chicken lines with different growth potential. Two pituitary and hypothalamus cDNA libraries from 21 day broiler (TT) and layer (CC) chickens lines were constructed and allowed identification of 3,074 unique sequences and 77 single nucleotide polymorphisms (SNPs). The collection of expressed sequence tags (ESTs) and SNPs identified in this study represents an important resource for future studies aimed at identifying genes responsible for growth in chicken.