Modelagem estatística utilizando inferência Bayesiana para descrever o ganho em peso médio diário em Tilápias do Nilo (Oreochromis niloticus variedade “GIFT”)
DOI:
https://doi.org/10.30612/agrarian.v10i38.6786Palavras-chave:
Bayes factor, genetic breeding, fish, model.Resumo
O objetivo do estudo atual foi analisar quatro modelos estatísticos usando inferência Bayesiana para descrever o ganho diário médio (g) (ADG) durante a seleção genética da Tilapia do Nilo (Oreochromis niloticus "GIFT"). O conjunto de dados foi composto por informações de 2.615 peixes, pertencentes a quarta geração (G4) do programa de melhoramento de peixes na estação de experimental de Floriano da Universidade Estadual de Maringá, município de Maringá, Paraná, Brasil. Nessas análises, consideramos um modelo animal em que o sexo foi o efeito fixo, os efeitos lineares e quadráticos da idade do peixe foram covariáveis em dias e os efeitos genéticos aditivos. Os modelos foram modificados com base na informação disponível de efeitos genéticos aditivos e ambientes comuns de larvicultura (c), alevinagem (w), ou nenhum deles. Os resultados para herdabilidade estimados para os modelos, M2 = 0,24 e M4 = 0,23 foram considerados médios e altos para M1 = 0,83 e M3 = 0,79. O critério de seleção no modelo DIC foi menor para o M1 com -282,59 e superior para M4 com 1754,57. Outro critério de seleção foi a densidade de registro marginal do fator Bayer que corrobora com o DIC apenas para o valor mais baixo em que M1 = 585,29. Menos esforços de computador para alcançar a convergência foram encontrados utilizando o modelo M1 com 15 mil cadeias, sendo o melhor modelo para explicar e prever o fenômeno.Downloads
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