Avaliação genética de touros da raça Tabapuã e predição da lactação de animais da raça Gir leiteiro e cruzamentos com raça Holandesa por intermédio de redes neurais artificiais

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Tese de doutorado

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Primeiro orientador

Membros da banca

Robledo de Almeida Torres
Nelson José Laurino Dionello
Aníbal Eugênio Vercesi Filho
André Gustavo Pereira de Andrade

Resumo

Foi aplicada a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA) para avaliação genética da característica peso corporal em animais Tabapuã e predição da produção total de leite em animais de diferentes composições genéticas. Em primeira análise, os resultados da RNA e BLUP apresentaram correlação positiva alta embora a classificação dos valores genéticos para peso aos 205 dias de idade (VG_P205_RNA) obtidos por meio da RNA e aqueles preditos pelo BLUP, demonstraram pequena variação, indicando riscos no uso das RNAs para avaliação genética da característica peso corporal em animais Tabapua. Posteriormente, inserções de novas informações no conjunto de dados sugeriram a necessidade de novo treinamento da RNA, sempre dependente do BLUP. Em última análise para predição da produção total de leite em animais de diferente composição genética, a capacidade provável de produção (CPP) foi calculada e comparada à produção total de leite observada em 305 dias de lactação e resultados obtidos pela RNA. Os resultados obtidos por intermédio da RNA demonstraram forte associação com a produção total observada e capacidade provável de produção (CPP), sendo a ultima forma simplificada para obtenção desta informação

Abstract

The technique of Artificial Neural Networks (ANN) was used both for genetic evaluation of Tabapuã beef cattle body weight and for predicting total milk production of dairy cows of different genetic compositions. In the first analysis, the results from ANNs and BLUP were highly correlated although the ranked breeding values for body weight at 205 days (VG_P205_RNA) obtained by ANNs procedure and those predicted by BLUP, showed a small variation, indicating some risks in the use of ANNs for body weight genetic evaluation of Tabapuã cattle. Furthermore, insertions of new information in the data set suggested the ANNs procedure needs new training data, always dependent on BLUP. The last analysis to predict total milk production for dairy cows of different genetic composition, the milk producing ability (MPA) was calculated and compared with the observed milk production in 305 days of lactation and the results obtained by ANNs procedure. The results from ANNs procedure showed a strong association with the observed milk production and milk producing ability (MPA), the latter one being a simplified form to obtain this information

Assunto

Bovino de leite Melhoramento genético, Redes neurais (Computação), Zootecnia, Tabapuã (Zebu) Genética

Palavras-chave

avaliacao genetica, redes, neurais artificiais, algoritmo Levenberg-Marquardt, algoritmo Backpropagation

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