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Foi utilizada uma análise de segregação com o uso da inferência Bayesiana para estimar componentes de variância e verificar a presença de genes de efeito principal (GEP) influenciando duas características de carcaça: gordura intramuscular (GIM), em %, e espessura de toucinho (ET), em mm; e uma de crescimento, ganho de peso (g/dia) dos 25 aos 90 kg de peso vivo (GP). Para este estudo, foram utilizadas informações de 1.257 animais provenientes de um delineamento de F2, obtidos do cruzamento de suínos machos Meishan e fêmeas Large White e Landrace. No melhoramento genético animal, os modelos poligênicos finitos (MPF) podem ser uma alternativa aos modelos poligênicos infinitesimais (MPI) para avaliação genética de características quantitativas usando pedigrees complexos. MPI, MPF e MPI combinado com MPF foram empiricamente testados para se estimar componentes de variâncias e número de genes no MPF. Para a estimação de médias marginais a posteriori de componentes de variância e de parâmetros, foi utilizada uma metodologia Bayesiana, por meio do uso da Cadeia de Markov, algoritmos de Monte Carlo (MCMC), via Amostrador de Gibbs e Reversible Jump Sampler (Metropolis-Hastings). Em função dos resultados obtidos, pode-se evidenciar quatro GEP, sendo dois para GIM e dois para ET. Para ET, o GEP explicou a maior parte da variação genética, enquanto, para GIM, o GEP reduziu significativamente a variação poligênica. Para a variação do GP, não foi possível determinar a influência do GEP. As herdabilidades estimadas ajustando-se MPI para GIM, ET e GP foram de 0,37; 0,24 e 0,37, respectivamente. Estudos futuros com base neste experimento que usem marcadores moleculares para mapear os genes de efeito principal que afetem, principalmente GIM e ET, poderão lograr êxito. A Bayesian marker-free segregation analysis was applied for the estimation of variance components and to search for evidence of segregation genes affecting two carcass traits: intramuscular fat (IMF), %, and backfat thickness (BF), mm ; and one growth trait: body weight gain (LG) from 25 to 90 kg, approximately, g/day. In this study, 1,257 animals from the F2 design produced by breeding among pigs Meishan (male) and Dutch Large White and Landrace lines (female) were used. In animal breeding, finite polygenic models (FPM) may be an alternative to the infinitesimal polygenic model (IPM) for genetic evaluation of populations with multiple-generations pedigree for quantitative traits. FPM, IPM and FPM combined with IPM were empirically tested for estimation of variance components and number of genes in FPM. Estimation of marginal posteriori means of variance components and parameters were performed by using Markov Chain Monte Carlo techniques with the Gibbs sampler and the reversible Jump sampler (Metropolis-Hastings). The results showed evidence for four Major Genes (MG), i.e., two for IMF and two BF. For BF, the MG explained almost all of genetic variance, while for IMF, MG reduced the polygenic variance significantly. The LG was not likely influenced by MG. The polygenic heritability estimates for IMF, BF and LG were 0.37, 0.24 and 0.37, respectively. Further molecular genetic research, based on the same experimental data, aiming to map the major genes estimated for IMF and BF has a high probability of success

revista brasileira de zootecnia

Comparação de diferentes estratégias para a análise de características de crescimento e de carcaça de suínos cruzados: modelos finito e infinitesimal poligênico