Avaliação genética para grandes massas de dados por meio de modelos de regressão aleatória em gado NeloreCompararam-se as diferenças esperadas nas progênies (DEPs) de gado Nelore, estimadas por meio de um modelo de características múltiplas (MTM), com um modelo de regressão aleatória (RRM). Foram utilizados 3.819.895 dados de peso corporal sequenciais para a avaliação genética de 963.227 animais, coletados do nascer aos 733 dias de idade. As características consideradas foram: peso ao nascer e pesos dos 10 aos 110, dos 102 aos 202, dos 193 aos 293, dos 283 aos 383, dos 376 aos 476, dos 467 aos 567, dos 551 aos 651, e dos 633 aos 733 dias. Sete amostras foram geradas. Duas amostras resultaram em estimativas de parâmetros mais consistentes do ponto de vista biológico, sendo, portanto consideradas representativas da população em estudo. A primeira amostra constituiu-se de 84.426 medidas, e a segunda, de 72.040. Os pesos pré-ajustados para as idades fixas foram analisados por meio de um MTM, com cinco características por processamento, no qual se incluíram efeito de grupo contemporâneo, classe de idade da vaca, aditivo direto, aditivo materno e ambiente materno permanente, utilizando-se a metodologia de máxima verossimilhança restrita (REML). Diferentes graus dos polinômios de Legendre foram utilizados em um RRM, para os efeitos aleatórios. As correlações entre as DEPs estimadas por meio do modelo para características múltiplas e de regressão aleatória não foram iguais a 1,0, portanto, não se recomenda a utilização dos modelos de regressão aleatória para avaliação genética para grande massa de dados.
bovino de corte; características múltiplas; regressão aleatória
