Resumo O objetivo deste trabalho foi selecionar os materiais superiores de Eucalyptus spp. a partir de análises estatísticas univariada e multivariada. Utilizaram-se 25 materiais genéticos de Eucalyptus spp., coletados no município de Itamarandiba, Minas Gerais. Foram determinadas as propriedades da madeira e do carvão vegetal para todos os materiais genéticos, além do rendimento gravimétrico. Os dados foram submetidos ao algoritmo de agrupamento hierárquico Scott-Knott, como análise univariada. Para a realização da abordagem multivariada, utilizou-se uma combinação entre as análises de componentes principais e a análise de agrupamentos hierárquicos. Ambas as análises se mostraram eficientes na seleção de materiais genéticos para a produção de carvão vegetal. De acordo com o teste de Scott-Knott, os materiais genéticos 9 e 21 foram os mais indicados para a produção de carvão vegetal. Por meio das análises multivariadas, os mais indicados foram o 9, 10 e 21. O teste de Scott-Knott permitiu a visualização dos resultados de cada parâmetro de qualidade de forma independente, por outro lado, as ferramentas multivariadas possibilitaram a observação das relações entre as propriedades da madeira e do carvão vegetal.

Abstract The aim of this study was to select superior materials of Eucalyptus spp. using univariate and multivariate statistical analyzes. Twenty-five genetic materials from Eucalyptus spp. collected in Itamarandiba, Minas Gerais were used. The properties of wood and charcoal were determined for all genetic materials, in addition to the gravimetric yield. Data were submitted to Scott-Knott hierarchical clustering algorithm as univariate analysis. For the multivariate approach, a combination between principal component analysis and hierarchical cluster analysis was used. Both analyzes were efficient in the selection of genetic materials for charcoal production. According to the Scott-Knott test, genetic materials 9 and 21 were the most suitable to produce charcoal. By means of the multivariate analyzes the most indicated were 9, 10 and 21. The Scott-Knott test allowed the visualization of the results of each quality parameter independently. On the other hand, the multivariate tools enabled the observation of the relation between the properties of wood and charcoal.

ABSTRACT Recently, the Capsicum chinense Jacquin pepper has been gaining prominence in the production of sauces, pastes and other food products. Due to the high demand for these peppers, it becomes even more necessary to obtain quality seeds to obtain greater productivity. Several factors can influence seed quality, so using logistic regression models to predict the percentage of seed germination can bring important results about the best production conditions. The present work aimed to compare logistic regression models using the ROC curve methodology to evaluate the germination capacity of Capsicum chinense Jacquin seeds. The factors evaluated were: variety (orange and red), fruit storage period (1, 7, and 14 days), extraction method (manual and mechanical), and seed storage period (3, 6, 9, and 12 months). By Akaike's information criterion (AIC) and the area under the ROC curve, the best model was the one with interaction between “cultivate”, “seed storage”, and “fruit storage”, without the “extraction method” factor. The model allowed to determine the chance of germination from the combination of these factors.

RESUMO Recentemente, a pimenta Capsicum chinense Jacquin tem adquirido destaque na produção de molhos, pastas e outros produtos alimentícios. Devido à alta procura desta pimenta, torna-se necessária a obtenção de sementes de qualidade a fim de se obter maior produtividade. Vários fatores podem influenciar na qualidade das sementes, de modo que a utilização de modelos de regressão logística para predizer a percentagem de germinação das sementes pode trazer resultados importantes acerca das melhores condições de produção. O presente trabalho objetivou comparar modelos de regressão logística utilizando a metodologia da curva Receiver Operating Characteristic (ROC) para avaliar a capacidade germinativa de sementes de Capsicum chinense Jacquin. Os fatores avaliados foram: cultivar (laranja e vermelho), período de armazenamento do fruto (1, 7 e 14 dias), método de extração (manual e mecânico) e período de armazenamento das sementes (3, 6, 9 e 12 meses). Pelo critério de informação de Akaike (AIC) e área abaixo da curva ROC, o melhor modelo foi aquele com interação entre “cultivar”, “armazenamento da semente” e “armazenamento do fruto”, sem o fator “método de extração”. O modelo permitiu determinar a chance de germinação a partir da combinação entre estes fatores.

RESUMO O entendimento das relações entre as propriedades da madeira e do carvão vegetal possibilita a melhoria da produção de carvão. Sendo assim, neste estudo utilizou-se o algoritmo random forest para análise da influência de propriedades da madeira de eucalipto sobre a qualidade do carvão vegetal, bem como avaliou-se a acurácia dos valores preditos em relação às estimativas do support vector regression e da regressão linear múltipla. Foram mensuradas seis propriedades da madeira e seis do carvão do híbrido Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla e de doze clones de Corymbia torelliana x Corymbia critriodora com sete anos de idade. Nas análises, foi utilizado a medida de redução média da impureza do nó (soma de quadrados residual) do random forest e a correlação de cópulas para avaliar a relação entre propriedades da madeira e do carvão. O random forest foi comparado ao support vector regression e à regressão linear múltipla por meio do coeficiente de determinação, correlação linear entre valores observados e preditos, erro médio absoluto e raiz quadrada do erro quadrático médio. A acurácia do random forest foi maior que a do support vector regression e da regressão linear múltipla, principalmente em termos de coeficiente de determinação e correlação linear entre valores observados e preditos. O rendimento e qualidade do carvão vegetal dos clones foram influenciados, principalmente, pelo teor de holocelulose, relação cerne/alburno e densidade básica da madeira. A densidade relativa aparente do carvão foi a variável em que o random forest atingiu o melhor nível de explicação da variabilidade em função das propriedades da madeira, enquanto para o teor de carbono fixo o algoritmo forneceu predições com menor erro.

ABSTRACT The understanding of the relationship between the properties of wood and charcoal makes it possible to improve the production of charcoal. Therefore, the random forest algorithm was used in this study to analyze the influence of eucalyptus wood properties on the quality of charcoal as well as the accuracy of the predicted values concerning the results estimated by support vector regression and multiple linear regression. Six properties of wood and six properties of charcoal obtained from the hybrid Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla and from twelve clones of Corymbia torelliana x Corymbia critriodora at the age of seven were measured. In the analysis, the measure of mean decrease in node impurity (residual sum of squares) calculated with the random forest and the copula correlation was used to evaluate the relationship between properties of wood and charcoal. The random forest was compared to the support vector regression and multiple linear regression through the coefficient of determination, linear correlation between observed and predicted values, mean absolute error and root mean squared error. The accuracy of the random forest was greater than that obtained with the support vector regression and multiple linear regression, mainly in terms of the coefficient of determination and the linear correlation between observed and predicted values. The yield and quality of the charcoal produced from clones were mainly influenced by the holocellulose content, heartwood/sapwood ratio, and basic wood density. The apparent relative density of charcoal was the variable in which the random forest algorithm reached the best level of explanation of the variability as a function of the properties of wood, while the minor error was observed for the fixed carbon content.

RESUMO O objetivo do presente trabalho foi avaliar a acurácia dos modelos Gompertz e Von Bertalanffy ajustados, respectivamente, para machos e fêmeas da raça Guzerá, sendo incorporado nos modelos o efeito fixo de quatro regiões de produção do nordeste brasileiro e efeito aleatório de animal, além de comparar os coeficientes dos modelos de crescimento entre regiões de produção. A acurácia das equações ajustadas foi avaliada por meio do critério de informação de Akaike, critério de informação Bayesiano, desvio médio absoluto, erro quadrático médio e o coeficiente de determinação. Para comparar as regiões de produção foram utilizados intervalos de confiança. Verificou-se que machos da raça Guzerá das regiões de produção Gado-Algodão e Serra Geral da Bahia possuem peso assintótico estatisticamente igual, enquanto que a taxa de maturidade é equivalente para animais das regiões Itapetinga-Valadares e Mata-Agreste. As fêmeas da raça Guzerá das regiões de Itapetinga-Valadares e Serra Geral da Bahia possuem o mesmo peso assintótico. A taxa de maturidade em Itapetinga-Valadares é igual a estimada para Mata-Agreste e Serra Geral da Bahia. Ao incluir o efeito fixo de região de produção e aleatório de animal nos modelos, houve melhora na qualidade de ajuste e a possibilidade de gerar curvas de crescimento para cada região.

ABSTRACT The objective of the present work was to evaluate the accuracy of the fitted Gompertz and von Bertalanffy models for male and female Guzerá cattle, respectively. Four production regions in Northeast Brazil were included in the models as a fixed effect, and the animals were included as a random effect. In addition, the coefficients of the growth models in the production regions were compared. The accuracy of the fit equations was assessed with the Akaike information criterion, Bayesian information criterion, mean absolute deviation, mean squared error, and coefficient of determination. Confidence intervals were used for comparing the production regions. The Guzerá males in the Gado-Algodão and Serra Geral da Bahia production regions were statistically equal in asymptotic weight, and the animals in the Itapetinga-Valadares and Mata-Agreste regions had equivalent maturity rates. The Guzerá females in the Itapetinga-Valadares and Serra Geral da Bahia regions had the same asymptotic weight. The maturity rates in Itapetinga-Valadares were equal to those estimated for Mata-Agreste and Serra Geral da Bahia. The inclusion of the fixed effect of the production region and the random effect of the animals in the models improved the fit quality and increased the possibility of generating growth curves for each region.

RESUMO: Este trabalho teve como objetivo ajustar modelos de regressão quantílica não linear para o estudo do acúmulo de matéria seca total em plantas de alho ao longo do tempo, e compará-los com modelos ajustados pelo método dos mínimos quadrados. A matéria seca total de nove acessos de alho pertencentes ao Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV) foi avaliada em quatro períodos (60, 90, 120 e 150 dias após plantio), e estes valores foram utilizados para o ajuste de modelos de regressão - não linear - logística. Para cada acesso, foram ajustados um modelo de regressão quantílica (τ=0,5) e um modelo pela metodologia dos mínimos quadrados. Para avaliar a qualidade de ajuste dos modelos foi utilizado o Critério de Informação de Akaike. Os acessos foram agrupados pelo algoritmo UPGMA, utilizando as estimativas dos parâmetros com interpretação biológica como variáveis. A regressão quantílica não linear foi eficiente no ajuste de modelos para descrição do acúmulo de matéria seca ao longo do tempo. As estimativas de parâmetros foram mais uniformes e robustas na presença de dados assimétricos, variâncias heterogêneas e de valores discrepantes.

ABSTRACT: The objective of this study was to adjust nonlinear quantile regression models for the study of dry matter accumulation in garlic plants over time, and to compare them to models fitted by the ordinary least squares method. The total dry matter of nine garlic accessions belonging to the Vegetable Germplasm Bank of Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV) was measured in four stages (60, 90, 120 and 150 days after planting), and those values were used for the nonlinear regression models fitting. For each accession, there was an adjustment of one model of quantile regression (τ=0.5) and one based on the least squares method. The nonlinear regression model fitted was the Logistic. The Akaike Information Criterion was used to evaluate the goodness of fit of the models. Accessions were grouped using the UPGMA algorithm, with the estimates of the parameters with biological interpretation as variables. The nonlinear quantile regression is efficient for the adjustment of models for dry matter accumulation in garlic plants over time. The estimated parameters are more uniform and robust in the presence of asymmetry in the distribution of the data, heterogeneous variances, and outliers.

RESUMO: Análises de crescimento de plantas são importantes, pois geram informações sobre a demanda e os cuidados necessários para cada etapa de seu desenvolvimento. Modelos de regressão não linear são apropriados para descrever curvas de crescimento por apresentarem parâmetros com interpretação prática biológica. Entretanto, estes modelos apresentam informações em termos médios, e estão sujeitos a problemas no ajuste proporcionados por possíveis valores extremos ou assimetria na distribuição dos dados. A regressão quantílica pode contornar estes problemas, e ainda permite estimativas de diferentes quantis, gerando resultados mais completos e robustos. Assim, o objetivo deste trabalho foi ajustar um modelo de regressão quantílica não linear para o estudo do acúmulo de matéria seca em plantas de alho (Allium sativum L.) ao longo do tempo, estimando seus parâmetros em três diferentes quantis e classificando cada acesso de alho de acordo com sua taxa de crescimento e peso assintótico. O modelo de regressão não linear ajustado foi o Logístico, e foram utilizados 30 acessos de alho. Estes foram divididos de acordo com a curva do quantil de estimativas mais próximas, sendo classificados 12 acessos como de baixo interesse para o plantio, 6 de interesse intermediário e 12 como de alto interesse.

ABSTRACT: Plant growth analyses are important because they generate information on the demand and necessary care for each development stage of a plant. Nonlinear regression models are appropriate for the description of curves of growth, since they include parameters with practical biological interpretation. However, these models present information in terms of the conditional mean, and they are subject to problems in the adjustment caused by possible outliers or asymmetry in the distribution of the data. Quantile regression can solve these problems, and it allows the estimation of different quantiles, generating more complete and robust results. The objective of this research was to adjust a nonlinear quantile regression model for the study of dry matter accumulation in garlic plants (Allium sativum L.) over time, estimating parameters at three different quantiles and classifying each garlic accession according to its growth rate and asymptotic weight. The nonlinear regression model fitted was a Logistic model, and 30 garlic accessions were evaluated. These 30 accessions were divided based on the model with the closest quantile estimates; 12 accessions were classified as of lesser interest for planting, 6 were classified as intermediate, and 12 were classified as of greater interest for planting.

RESUMO Normalmente, em experimentos de campo, pressupõe-se a independência entre erros, mas nem sempre esta condição é atendida, comprometendo os resultados obtidos. Uma escolha não apropriada do modelo de análise pode comprometer a eficiência do programa de melhoramento no sentido de os genótipos pouco promissores poderem ser selecionados e mantidos em próximos ciclos seletivos acarretando desperdício de tempo e recursos. O objetivo deste trabalho foi avaliar a dependência espacial entre erros, em experimentos de avaliação de produtividade de grãos de progênies de feijoeiro, considerando análises em látice e em blocos casualizados. E também avaliar a eficiência de modelos geoestatísticos para caracterização da estrutura de variabilidade espacial entre erros. Os dados utilizados nesse estudo foram obtidos de experimentos instalados no delineamento látice e analisados como látice ou blocos casualizados. O teste de Durbin-Watson foi usado para verificar a presença de autocorrelação espacial. O semivariograma teórico foi ajustado por meio dos modelos geoestatísticos (exponencial, esférico e gaussiano) para descrever a variabilidade espacial dos erros. Aplicou-se o teste da razão de verossimilhança para verificar a significância dos parâmetros dos modelos geoestatísticos. Dos oito experimentos avaliados, cinco apresentaram dependência espacial moderada para análise em blocos e um para análise em látice e em blocos. O tamanho dos experimentos não foi fator determinante da dependência espacial. Os modelos geoestatísticos esférico, exponencial e gaussiano com efeito pepita foram adequados para representar a estrutura espacial na análise em blocos. A análise em látice foi eficiente para garantir a independência entre erros.

ABSTRACT In field experiments, it is often assumed that errors are statistically independent, but not always this condition is met, compromising the results. An inappropriate choice of the analytical model can compromise the efficiency of breeding programs in preventing unpromising genotypes from being selected and maintained in the next selection cycles resulting in waste of time and resources. The objective of this study was to evaluate the spatial dependence of errors in experiments evaluating grain yield of bean progenies using analyses in lattice and randomized blocks. And also evaluate the efficiency of geostatistical models to describe the structure of spatial variability of errors. The data used in this study derived from experiments arranged in the lattice design and analyzed as lattice or as randomized blocks. The Durbin-Watson test was used to verify the existence of spatial autocorrelation. The theoretical semivariogram was fitted using geostatistical models (exponential, spherical and Gaussian) to describe the spatial variability of errors. The likelihood ratio test was applied to assess the significance of the geostatistical model parameters. Of the eight experiments evaluated, five had moderate spatial dependence for the randomized blocks analysis and one for both analyses, in lattice and randomized blocks. The area of the experiments was not a determinant factor of the spatial dependence. The spherical, exponential and Gaussian geostatistical models with nugget effect were suitable to represent the spatial structure in the randomized block analysis. The analysis in lattice was efficient to ensure the independence of errors.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da análise estatística espacial, em comparação a análises usuais em blocos ao acaso e em látice, na classificação de famílias de feijoeiro ( Phaseolus vulgaris), sob diferentes cenários de dependência espacial e de precisão experimental. Foram considerados 12 cenários, formados por quatro classes de dependência espacial entre erros (nula, baixa, média e alta) e três classes de precisão experimental (moderada, alta e muito alta). Para as três classes de precisão experimental, foram definidos os valores de acurácia seletiva de: 0,60, 0,80 e 0,95, respectivamente. Já as quatro classes de dependência espacial entre erros assumiram, respectivamente, os seguintes valores de alcance do modelo geoestatístico exponencial: 0, 10, 20 e 40 m. Para experimentos com precisão experimental muito alta ou ausência de dependência espacial, a eficiência da análise espacial para classificação de famílias do feijoeiro é semelhante à eficiência das análises usuais. Para experimentos com alta e, principalmente, com moderada precisão experimental, a análise espacial é mais eficiente que as análises usuais para classificação de famílias de feijoeiro, quando os erros apresentam dependência espacial.

Abstract: The objective of this work was to evaluate the efficiency of spatial statistical analysis, compared to the usual analyzes in randomized blocks and in lattice, for the classification of common bean ( Phaseolus vulgaris) families under different scenarios of spatial dependence and experimental precision. Twelve scenarios were considered, formed by four classes of spatial dependence between errors (null, low, medium, and high) and three classes of experimental precision (medium, high, and very high). For the three classes of experimental precision, the following values of selective accuracy were defined: 0.60, 0.80, and 0.95, respectively. The four classes of spatial dependence between errors assumed, respectively, the following range values for the exponential geostatistical model: 0, 10, 20, and 40 m. In experiments with very high experimental precision or with the absence of spatial dependence, the efficiency of the spatial analysis for the classification of common bean families is similar to that of the usual analyses. In experiments with high and, especially, with medium experimental precision, the spatial analysis is more efficient than the usual analyses for the classification of common bean families, when the errors show spatial dependence.

Multivariate techniques have become a useful tool for studying the phenotypic diversity of Germplasm Bank accessions, since they make it possible to combine a variety of different information from these accessions. This study aimed to characterize the phenotypic dispersion of garlic (Allium sativum L.) using two multivariate techniques with different objective functions. Twenty accessions were morphologically characterized for bulb diameter, length, and weight; number of cloves per bulb; number of leaves per plant; and leaf area. Techniques based on generalized quadratic distance of Mahalanobis, UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean) clustering, and nMDS (nonmetrric MultiDimensional Scaling) were applied and the relative importance of variables quantified. The two multivariate techniques were capable of identifying cultivars with different characteristics, mainly regarding their classification in subgroups of common garlic or noble garlic, according to the number of cloves per bulb. The representation of the phenotypic distance of cultivars by multidimensional scaling was slightly more effective than that with UPGMA clustering.

O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso de teste de identidade de modelos não lineares, na comparação de curvas de crescimento de bovinos da raça Tabapuã, de cinco regiões de produção do Nordeste do Brasil. Foram analisados dados de peso de 3.695 machos e 4.236 fêmeas, originários das regiões Maranhão, Gado Algodão, Mata Agreste, Sertão e Itapetinga-Valadares. Após ajuste do modelo Brody, aplicou-se o teste da razão de verossimilhança, com aproximação de qui-quadrado, para avaliar a igualdade de parâmetros de curvas de crescimento entre as regiões. O modelo reduzido, com igualdade da taxa de maturidade, com 14 parâmetros, foi o mais adequado para descrever o crescimento dos animais. As curvas de crescimento dos machos apresentaram taxas de maturidade em comum nas regiões de produção Gado Algodão e Mata Agreste, Maranhão e Itapetinga-Valadares, e Sertão. Para as fêmeas, as regiões com taxas de maturidade em comum foram: Mata Agreste e Sertão, Maranhão e Itapetinga-Valadares, e Gado Algodão. A utilização de uma única curva não é adequada para descrever o crescimento de bovinos da raça Tabapuã nas regiões estudadas.

The objective of this work was to evaluate the use of identity of nonlinear models to compare growth curves of the cattle breed Tabapuã, between five production regions from Northeast Brazil. Weight data of 3,695 males and 4,236 females from Maranhão, Gado Algodão, Mata Agreste, Sertão, and Itapetinga-Valadares regions were analyzed. After adjusting the Brody model, the likelihood ratio test was applied, with a chi-square approximation, to evaluate the equality of parameters of growth curves between those regions. The reduced model with equal rate of maturity for some regions, with 14 parameters, was the most appropriate for describing animal growth. Curves of male growth showed maturity rates in common in the following regions of production: Gado Algodão and Mata Agreste, Maranhão and Itapetinga-Valadares, and Sertão. For females, regions with maturity rates in common were: Mata Agreste and Sertão, Maranhão and Itapetinga-Valadares, and Gado Algodão. The use of a single curve is not appropriate to describe the growth of the cattle breed Tabapuã in the studied regions.

O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito da suplementação da dieta com vitamina C no desempenho produtivo, nas alterações morfológicas e no perfil de ácidos graxos da carcaça de juvenis de trairão (Hoplias lacerdae). Utilizou-se o delineamento inteiramente casualizado, com sete tratamentos (0, 17,5, 52,5, 87,5, 122,5, 175 e 350 mg kg-1 de vitamina C na ração) e quatro repetições. Ao final de 62 dias, foram avaliados: ganhos de peso e comprimento, taxas de sobrevivência e canibalismo, uniformidade do comprimento final, sinais clínicos de excesso ou deficiência de vitamina C, presença de deformidades ósseas e perfil de ácidos graxos da carcaça. Peixes alimentados com a dieta isenta de vitamina C apresentaram maior uniformidade em comprimento final. Não foram detectadas deformidades no corpo dos peixes. As análises radiológicas confirmaram a ausência de deformidades ósseas. Observou-se efeito linear positivo dos níveis de vitamina C na dieta para os ácidos mirístico e araquidônico. Portanto, a vitamina C influencia o metabolismo de ácidos graxos da carcaça dos peixes. Durante o crescimento inicial de juvenis de trairão, a vitamina C não causa deformidades ósseas e não influencia o desempenho produtivo, porém afeta de forma negativa a uniformidade quanto ao comprimento final de juvenis de trairão.

The objective of this work was to evaluate the effect of diet supplementation with vitamin C on productive performance, morphological changes, and fatty acid profile of the carcass of juvenile giant trahira (Hoplias lacerdae). A completely randomized design was used, with seven treatments (0, 17.5, 52.5, 87.5, 122.5, 175, and 350 mg kg-1 of vitamin C in the diet) and four replicates. After 62 days, the following were evaluated: weight and length gains, survival and cannibalism rates, final length uniformity, clinical signs of excess or deficiency of vitamin C, the presence of bone deformities, and fatty acid profile of the carcass. Fish fed the diet without vitamin C showed higher final length uniformity. No deformities were detected in fish body. Radiological analysis confirmed the absence of bone deformities. A positive linear effect was observed in vitamin C levels in the diet for myristic and arachidonic acids. Therefore, vitamin C influences the metabolism of fatty acids in fish carcass. During the initial growth of juvenile giant trahira, vitamin C does not cause bone deformities and does not influence productive performance, but negatively affects uniformity as to the final length of juvenile giant trahira.

O objetivo deste trabalho foi avaliar modelos de regressão aleatória com diferentes ordens de polinômios de Legendre, quanto ao melhor ajuste para a produção de ovos de codornas de corte. Foram avaliados os grupos genéticos UFV1 e UFV2 de codornas de corte, de origens distintas, do programa de melhoramento genético da Universidade Federal de Viçosa. Determinou-se a produção semanal de ovos de 1.294 matrizes, da 6ª até a 57ª semana de idade, das quais 644 do grupo genético UFV1 e 650 do UFV2. Utilizou-se o modelo animal em regressão aleatória pelo programa Wombat e, para modelar as trajetórias das características com o tempo, aplicaram-se as funções polinomiais de Legendre. Foram feitas comparações pelo critério de informação de Akaike, critério de informação bayesiano de Schwarz, logaritmo da função de verossimilhança e teste da razão de verossimilhança. O modelo com K = 3, para efeitos fixos, Ka = 4, para efeitos genéticos, e Kc = 4, para efeito de ambiente, propicia melhor ajuste para ambas as linhagens, não provoca grandes alterações nos componentes de variância e fornece melhores estimativas de herdabilidade.

The objective of this work was to evaluate random regression models with different orders of Legendre polynomials, as to the best fit for egg production of meat‑type quails. UFV1 and UFV2 genetic groups of meat‑type quails, from different origins, of the genetic breeding program of the Universidade Federal de Viçosa, Brazil, were evaluated. Egg production was determined weekly for 1,294 quails, from their 6th to their 57th week of age, of which 644 were from the genetic group UFV1, and 650 from UFV2. The animal model was used in random regression by Wombat software, and, for modeling variable trajectories in time, the Legendre's polynomial functions were applied. Comparisons were made by the Akaike's information criterion, the Bayesian information criterion of Schwarz, the logarithm of the likelihood function, and the likelihood ratio test. The model with K = 3, for fixed effects, Ka = 4, for genetic effects, and Kc = 4, for the effect of environment provides the best fit, do not causes major changes in the variance components, and provides better estimates of heritability.

O objetivo deste trabalho foi verificar a possibilidade de uso de dados parciais na seleção de codornas de corte para produção de ovos. Foram avaliados os grupos genéticos de codornas de corte UFV1 e UFV2, de origens distintas. Utilizaram-se informações de 1.632 matrizes, das quais 816 provieram do grupo genético UFV1, e 816 do grupo UFV2. Os parâmetros genéticos foram obtidos nos períodos parciais da 6ª semana até a 24ª (P24), a 32ª (P32), a 40ª (P40) e a 48ª (P48) semanas, e no período total de produção de ovos(P52), da 6ª à 52ª semana. Os componentes de variância e covariância e os parâmetros genéticos foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita, pelo modelo animal unicaracterístico. A produção parcial e a total de ovos foram estimadas pelo modelo animal multicaracterístico, por meio do aplicativo Wombat. Para UFV1, os valores de herdabilidade foram: 0,09, P24; 0,09, P32; 0,09, P40; 0,08, P48; e 0,07 para P52; as correlações genéticas variaram de 0,79 a 0,99. Para UFV2, os valores de herdabilidade foram: 0,09, P24; 0,09, P32; 0,10, P40; 0,11, P48; e 0,13 para P52; as correlações variaram de 0,70 a 0,99. Para a seleção de UFV1, recomenda-se considerar a produção de ovos até a 40ª semana e, para UFV2, até a 48ª semana. As baixas estimativas de herdabilidade indicam que se devem fazer mudanças de manejo para controlar os efeitos de ambiente.

The objective of this work was to verify the possibility of using partial data in the selection of meat-type quail for egg production. The genetic groups UFV1 and UFV2 of meat-type quails, which are from different origins were evaluated. Information from 1,632 mothers, of which 816 from UFV1 and 816 from UFV2 genetic group, was used. The genetic parameters were obtained at the partial periods from the 6th to 24th (P24), 32th (P32), 40th (P40) and 48th (P48) weeks, and at the total period of egg production (P52), from the 6th to 52th week. The components of variance and covariance and the genetic parameters were estimated by restricted maximum likelihood, using a univariate animal model. The partial and total production of eggs were estimated by the multivariate animal model through the Wombat application. For UFV1, the heritability values were: 0.09, P24; 0.09, P32; 0.09, P40; 0.08, P48; and 0.07 for P52; and the genetic correlations ranged from 0.79 to 0.99. For UFV2, the heritability values were: 0.09 for P24; 0.09, P32; 0.10, P40; 0.11, P48; and 0.13 for P52; and correlations ranged from 0.70 to 0.99. For UFV1 selection, it is recommended to consider egg production up to 40 weeks, and for UFV2 selection, egg production until the 48th week. The low heritability estimates suggest that management changes should be done in order to control environmental effects.

The objective of the present study was to evaluate the protein requirement of juvenile Trichogaster lalius, blue variety. The experimental design was of randomised blocks (B1 = initial weight of 1.04±0.05 g and B2 = 1.36±0.02 g), with two replicates within each block and five treatments (230, 270, 310, 350 and 390 g CP/kg diet). The fish were fed to satiation, three times a day for 90 days. The study evaluated: survival rate, weight gain, final length, feed intake, feed conversion ratio, protein efficiency ratio, specific growth rate and condition factor. There was a linear effect of dietary protein levels for protein efficiency ratio, specific growth rate (positive linear effect) and feed conversion ratio (negative linear effect). For weight gain, final length, feed intake and condition factor a quadratic effect of dietary protein levels was observed, with estimated values of 409.8, 366.2, 317.4 and 365.0 g CP/kg diet, to improve their performance parameters. Analysis of growth based on the length of the fish shows that 366.2 g of CP/kg diet meets the protein requirement of juvenile Trichogaster lalius, blue variety.

O objetivo deste estudo foi avaliar a eficiência de estratégias de transformação de dados para correção da heterogeneidade entre rebanhos na avaliação genética de touros, vacas e progênies. Quatro estruturas de dados relativos a peso à desmama de bovinos foram simuladas: rebanhos com e sem heterogeneidade para médias e variâncias, e rebanhos com e sem conexidade genética. Nas avaliações genéticas, utilizaram-se dados na escala original e transformados (Logarítmica, Raiz quadrada, Padronização e Razão pelo desvio-padrão fenotípico). As estratégias de transformação de dados avaliadas não foram eficientes para eliminar os efeitos negativos da heterogeneidade entre rebanhos sobre a avaliação genética de touros, vacas e progênies.

Efficiency of data transformation strategies is evaluated to correct heterogeneity among cattle in the genetic evaluation of bulls, cows and progenies. Four data structures of bovine weaning weights were simulated: herds with and without heterogeneity for means and variances, and herds with and without genetic connectedness. In the genetic evaluations, data were used in the original scale and transformed (Logarithmic, Square root, standardization and ratio by phenotypic standard deviation). The evaluated data transformation strategies were not efficient in eliminating the negative effects of heterogeneity among cattle in the genetic evaluation of bulls, cows and progenies.