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Foram analisados dados de características de desempenho e reprodutivas de suínos de uma linha em desenvolvimento da raça Large White, para verificar a importância da inclusão dos efeitos materno e comum de leitegada nos modelos de avaliação genética animal, utilizando quatro diferentes modelos: modelo 1 - efeito genético aditivo direto; modelo 2 - efeito genético aditivo direto e materno; modelo 3 - efeito genético aditivo direto e comum de leitegada; e modelo 4 - efeito genético aditivo direto e materno e comum de leitegada. As características foram avaliadas pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML), obtendo um valor de verossimilhança para cada característica. O teste da razão de verossimilhança foi aplicado para verificar qual o modelo mais adequado à avaliação genética. Foram obtidas as correlações amostral e de ordem entre os valores preditos para cada característica, em diferentes modelos, com o objetivo de verificar possíveis alterações no ordenamento das predições dos valores genéticos dos animais, quando o modelo mais adequado não fosse utilizado. O modelo 4 foi o indicado para as características de desempenho e idade ao primeiro parto e o modelo 1 foi o mais indicado para as demais características reprodutivas. Para algumas características em que o modelo 4 foi mais adequado, as correlações entre os valores genéticos preditos, por este modelo e os demais, foram próximas à unidade, indicando que, em condições de limitações computacionais, modelos menos parametrizados poderiam ser utilizados sem comprometer o ganho genético real. Large White data set with performance and reproductive traits for a development line were analyzed in order to verify the importance of including maternal and common litter effects in genetic evaluation models, using four different models: model 1 - direct genetic effect; model 2 - the direct and maternal genetic effects; model 3 - the direct and common litter effects; and the model 4 - the direct, maternal and common litter effects. The traits were analyzed by Restricted Maximum Likelihood method (REML). The Likelihood ratio test was applied in order to verify which model was more adapted to the genetic evaluation. Pearson and Spearman correlation among predicted values for each trait in different models were obtained, in order to verify ranking alterations when the most adapted model was not used. The model 4 was the most adapted to performance traits and age at first farrowing and, for the litter traits, the model 1. For some traits, in which the model 4 was the most adapted, the correlations between predicted values, by the model 4 and the remaining, were close to unit, indicating that with limited computational conditions, models less parameterized could be used without prejudice to the real genetic gain

Avaliação de modelos para estimação de componentes de (co)variância em características de desempenho e reprodutivas em suínos