Detalhes do projeto SGP 1562

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Determinação da Curva de Crescimento para Validação Genética de Duas Linhagens de Suínos

Coordenador(a): SIMONE RAYMUNDO DE OLIVEIRA

Vigência do projeto

01/01/2017 até 28/12/2018

Unidade responsável

DDD, Polo Regional Centro Sul

IZ, Centro de Zootecnia Diversificada

Área Estratégica

tecnologia da produção

Linha de Pesquisa

Sistemas de produção

 

A carne suína no Brasil é produzida com tecnologia, não deixando nada a desejar aos países desenvolvidos, sendo que cientistas e indústria trabalham concomitantemente com o objetivo do aprimoramento dos sistemas produtivos, atendendo assim tanto os anseios tecnológicos do complexo agroindustrial quanto às exigências dos consumidores.

Em 2010 a suinocultura brasileira foi representada por mais de 50 mil produtores com um plantel de 1,65 milhões de matrizes tecnificadas. Produziu o equivalente a 3,24 milhões de toneladas, exportou 1,34 bilhões de dólares, gerou um milhão de empregos na cadeia e a nível mundial é classificada como quarto maior produtor e quarto maior exportador de carne suína. Em 1970 o plantel era de 31,5 milhões de cabeças e a produção havia sido de 705 mil toneladas. Em 2010, com 34 milhões de cabeças a produção aumentou para 3,24 milhões de toneladas. Portanto em 36 anos o crescimento do plantel foi de apenas 7,94% enquanto que a produção aumentou 360% (PORKWORLD, 2010). Em 2014 o Brasil tinha um rebanho de 37,9 milhões cabeças e produziu mais de 3,43 milhões de toneladas (IBGE, 2016).

Esses números exemplificam a evolução tecnológica do setor nesse período, graças a um forte trabalho nas áreas de genética, nutrição e manejo, melhorando a produtividade, o peso ao abate e as características da carcaça e da carne. Dentre os fatores que contribuem na evolução da suinocultura destaca-se o melhoramento genético que visa produzir animais com maior precocidade sexual e capacidade reprodutiva; maior velocidade de crescimento, maior eficiência alimentar e maior rendimento de carne. Na suinocultura nacional atual, os programas de melhoramento genético e de plano nutricional de suínos têm enfatizado a deposição de carne magra, em detrimento à gordura, a fim de satisfazer a demanda de um mercado cada vez mais competitivo.

Como destacaram Resende et. al. (2008) a eficiência dos programas de melhoramento genético depende basicamente de duas ações do geneticista: a criação e a identificação de genótipos superiores. E, em ambas as ações, a seleção desempenha papel fundamental na definição dos cruzamentos a serem realizados, visando a criação de novos genótipos e, na indicação dos indivíduos superiores a serem usados comercialmente ou em novos ciclos de seleção.   

Para verificação do potencial genético, as análises de dados de medidas repetidas são de fundamental importância na produção animal, pois incluem as situações em que as unidades experimentais ou indivíduos, de diferentes subpopulações ou tratamentos (sexo, raça, entre outros), são analisados ao longo de diversas condições de avaliação (tempo, doses etc). E, as curvas de crescimento na produção animal, destacam-se entre essas análises de medidas repetitivas, pois relacionam os pesos (y) e as idades (t) dos animais, por meio de modelos não-lineares (Davidian e Giltinan, 1996; Paz, 2002).

Dentre as diversas aplicações das curvas de crescimento na avaliação da produtividade animal, pode-se ressaltar: a) resumir em três ou quatro parâmetros, as características de crescimento da população, pois alguns parâmetros dos modelos não-lineares utilizados possuem interpretação biológica; b) avaliar o perfil de respostas de tratamentos ao longo tempo; c) estudar as interações de respostas das subpopulações ou tratamentos com o tempo; d) identificar em uma população os animais mais pesados em idades mais jovens; essas informações podem ser obtidas investigando-se o relacionamento entre o parâmetro k das curvas de crescimento, que expressam a taxa de declínio na taxa de crescimento relativa, e o peso limite do animal ou peso assintótico (Sandland & Mcgilchrist, 1979; Draper & Smith, 1980; Davidian & Giltinam, 1996); e) obter a variância entre e dentro de indivíduos de grande interesse nas avaliações genéticas (Mansour et al., 1991).

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  Sobre

O SGP (Sistema de Gestão de Pesquisa) foi implementado em todas as unidades APTA, para centralizar o controle de todos os projetos desenvolvidos sob sua supervisão. [Ler mais]

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