Banca de QUALIFICAÇÃO: CARLOS AUGUSTO FREITAS SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: CARLOS AUGUSTO FREITAS SILVA
DATA: 09/05/2025
HORA: 09:00
LOCAL: sala de reuniões do DZO
TÍTULO:

MODELOS GAMLSS PODEM APRIMORAR A ESTIMATIVA DE PARÂMETROS GENÉTICOS EM CURVAS DE CRESCIMENTO NA CUNICULTURA?

PALAVRAS-CHAVES:

séries temporais, dados longitudinais, modelos hierárquicos, modelos mistos generalizados

PÁGINAS: 49
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Zootecnia
SUBÁREA: Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
RESUMO:

O melhoramento genético animal tradicionalmente se baseou em características pontuais e de fácil
 mensuração, como ganho de peso em idades fixas. No entanto, essas abordagens têm se mostrado
 limitadas frente à complexidade do crescimento animal, que ocorre de forma dinâmica ao longo do
 tempo. Nesse contexto, a cunicultura surge como um modelo biológico estratégico para inovação
 metodológica, devido ao seu ciclo curto, prolificidade e facilidade de manejo, permitindo avanços
 rápidos na experimentação genética. Este trabalho discute a transição de abordagens estáticas para
 modelos que capturam a dinâmica do crescimento, com ênfase na aplicação de curvas de crescimento
como ferramentas analíticas e preditivas. Tais curvas descrevem a trajetória corporal dos animais,
 sintetizando informações temporais em parâmetros biologicamente interpretáveis, como taxa de
 crescimento, ponto de inflexão e peso assintótico. A utilização desses parâmetros como critérios de
 seleção pode promover ganhos genéticos mais robustos e condizentes com as demandas produtivas
 atuais. Diversos modelos matemáticos foram explorados, desde funções clássicas sigmoides (como
 Gompertz, Logístico e von Bertalanffy) até modelos mais flexíveis como Richards e aproximações com
 múltiplos pontos de inflexão. A introdução de efeitos aleatórios individuais nos parâmetros desses
 modelos permite capturar a variabilidade genética com maior precisão. Além disso, técnicas como
 modelos polinomiais aleatórios e análise funcional de dados (FDA) oferecem alternativas capazes de
 descrever trajetórias complexas e adaptáveis à heterogeneidade dos sistemas produtivos. A proposta
 metodológica do trabalho reside na aplicação de modelos GAMLSS (Generalized Additive Models for
 Location, Scale and Shape), permitindo a modelagem simultânea de múltiplos parâmetros da
 distribuição de peso ao longo da idade. Essa abordagem busca superar as limitações dos modelos
 convencionais, incorporando variabilidade individual, heterocedasticidade e não normalidade dos erros.
 O objetivo central é desenvolver critérios de seleção derivados da trajetória de crescimento, com valor
 genético estimável e aplicabilidade prática nos programas de melhoramento genético de coelhos.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - LUIZ RICARDO NAKAMURA - DES/ICET (Membro)
Externo ao Programa - NADJA GOMES ALVES - DZO/FZMV (Suplente)
Externo ao Programa - RENATO RIBEIRO DE LIMA - DES/ICET (Membro)
Presidente - RILKE TADEU FONSECA DE FREITAS (Membro)