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Foram simuladas quatro estruturas de dados com diferentes padrões de heterogeneidade entre rebanhos e com diferentes graus de conexidade genética. As estruturas simuladas diferiam quanto aos parâmetros heterogêneos entre rebanhos: 1) heterogeneidade para todos os parâmetros; 2) médias genéticas homogêneas e demais parâmetros heterogêneos; 3) heterogeneidade para parâmetros fenotípicos; e 4) rebanhos sem heterogeneidade. Após a predição dos valores genéticos, calculou-se a porcentagem de animais comuns entre dois grupos de classificação para os animais geneticamente superiores: grupo 1 - classificação com base nos valores genéticos verdadeiros e grupo 2 - classificação com base nos valores genéticos preditos. Para dados com heterogeneidade para todos os parâmetros e 0% de conexidade genética, a porcentagem de touros comuns aos dois grupos de classificação foi baixa e houve grandes erros na classificação dos touros geneticamente superiores. Quando os rebanhos possuíam 100% de conexidade genética, esta porcentagem foi superior a 73% e os erros na classificação dos touros foram menores. Para vacas e touros jovens, mesmo para dados com 100% de conexidade genética entre rebanhos, a predição dos valores genéticos foi muito afetada pela presença da heterogeneidade para todos os parâmetros. Para as estruturas sem heterogeneidade para média genética, as porcentagens de animais comuns entre os grupos de classificação foram altas e os erros na classificação dos animais geneticamente superiores foram pequenos, mesmo havendo heterogeneidade para outros parâmetros. Esses resultados sugerem que a heterogeneidade entre rebanhos para médias genéticas teve grande efeito sobre a acurácia da predição dos valores genéticos dos animais. Contudo, quando a heterogeneidade entre os rebanhos ocorreu para outros parâmetros como variância genética, média fenotípica e variância fenotípica, os resultados das avaliações genéticas dos animais foram próximos aos obtidos para dados sem heterogeneidade entre rebanhos. Four structures of data with different degree of genetic connectness and heterogeneity of parameters among herds: 1) heterogeneity of all parameters; 2) genetic means homogeneous and other parameters heterogeneous; 3) heterogeneity of phenotypic parameters and 4) no heterogeneity for herds, were simulated. After prediction of breeding values, the percentage of top animals common to group 1 (animals ranked by the true breeding values) and group 2 (animals ranked by the predicted breeding values) was calculated. For data with heterogeneity of all parameters and 0% of genetic connectness, the percentage of bulls common to the two groups was low and large errors were observed in ranking of top bulls. For 100% of genetic connectness that percentage was larger than 73% and errors in ranking of top bulls were low. For cows and young bulls, even for data with 100% of genetic connectness among herds, the prediction of breeding values was strongly affected by the heterogeneity of all parameters. For the structures with homogeneous genetic means, the percentages of common animals between groups were high and the errors in ranking of top animals were low, even under heterogeneity of the other parameters. These results suggest that heterogeneity of genetic means among herds strongly affects the accuracy of prediction of animals breeding values. However, results from genetic evaluations in the presence of heterogeneity among herds for genetic variance, phenotypic mean and variance were similar to those obtained for data without heterogeneity for these parameters

Erros na classificação de touros, vacas e touros jovens geneticamente superiores avaliados na presença de heterogeneidade