Autores: Dr. Victor Breno Pedrosa* e Dra. Laiza de Souza Lung**

Você sabia que controlar o desempenho apenas dos melhores animais pode atrapalhar a avaliação genética? E que a escolha desses animais a partir do nível produtivo observado pode não refletir realmente quem são os melhores indivíduos geneticamente? Informar ou controlar apenas o desempenho produtivo da chamada “cabeceira de rebanho” traz uma visão distorcida da realidade e prejudica a avaliação genética, principalmente dos animais da própria fazenda. Ou seja, aquele criador que por vezes quer contar para o vizinho que suas médias de produção são muito elevadas, quando na verdade, não são lá tão elevadas assim, está prejudicando a si mesmo.

Já falamos em artigos anteriores que a mensuração de dados na fazenda continua sendo muito importante, em especial na era genômica. Mas, ela se torna ainda mais importante quando realizada em todos os animais e não apenas naqueles que visivelmente estão desempenhando melhor. Para exemplificar, vamos usar o seguinte grupo vacas (cada vaca representada por uma letra) e suas respectivas produções de leite diárias:

A produção de leite diária média das 10 vacas é de aproximadamente 22 kg (linha tracejada inferior), em que cinco vacas encontram-se acima da média e outras cinco fêmeas abaixo da média, com variação média de 9,5 kg entre as fêmeas avaliadas. Se somente as cinco melhores vacas fossem controladas (B, D, E, H e I), a nova média seria de aproximadamente 31 kg (linha tracejada superior) e, assim, apenas três vacas ultrapassariam este valor, bem como a nova variabilidade cairia para 4,1 kg. Neste cenário, vacas de boa produção dentro do sistema produtivo (B e D) poderiam ser desprezadas do processo seletivo por estarem abaixo da nova média deste grupo restrito e, essa diferença, não necessariamente poderia ter sido causado pela genética, mas por algum tratamento preferencial como uma dieta diferente, entre outros fatores de manejo. Notem, portanto, que em uma simulação de um pequeno rebanho, os impactos podem ser bastante prejudiciais ao processo de seleção, e tal exemplo vale não somente para o controle de leite, mas pode ser bastante comum também para outras características, como a classificação linear. Sabe-se que alguns rebanhos não classificam 100% das suas vacas e somente as fêmeas mais vistosas e equilibradas são levadas até o classificador. Numericamente, tal rotina pode ser supostamente interessante, mas para o processo seletivo, e principalmente para as análises genéticas, este comportamento tende a ser muito prejudicial para a avaliação, “mascarando” resultados que, na verdade, no computo geral, não são tão bons quanto parecem.

Vocês já ouviram falar que quando uma história é contada apenas sob um ponto de vista quem a escuta normalmente só pondera o que o outro quer ouvir? Na avaliação genética não é diferente, se não contamos toda a história através da inclusão dos controles leiteiros de todos os animais, os resultados tendem a ser imprecisos. Assim, a “história” parcialmente contada, apesar de soar bem aos ouvidos, pode não ser interessante a longo prazo, visto que não haverá garantias de que os melhores animais de fato, serão os escolhidos para perpetuarem as próximas gerações.

Se os dados de controle leiteiro alimentam um banco de dados que avalia reprodutores, o problema pode se tornar ainda maior. Para exemplificar essa situação simulamos uma avaliação genética em dois cenários: todas as 10 vacas do gráfico acima (Cenário 1) e apenas as cinco melhores (Cenário 2). Na avaliação genética usamos um modelo chamado de “animal”, o qual considera todas as relações de parentesco entre os indivíduos, para maximização de contribuição da informação genética entre animais aparentados. Além disto, considera-se a informação de lote de criação, comumente chamado de grupo de contemporâneo, em que são agrupados os animais que nasceram na mesma época e foram criados em condições semelhantes, com a finalidade de evitar a influência ambiental exercida sobre a produção dos animais. Abaixo segue a descrição dos dados e os resultados obtidos.

Se ordenarmos os animais dentro de cada cenário, conforme os valores genéticos, veremos que a posição de cada um mudou entre os cenários comparados, ou seja, há evidente reclassificação dos animais. Notoriamente, vemos que existe uma maior variabilidade no Cenário 1 comparado ao 2, e isso é reflexo da menor variabilidade fenotípica encontrada no Cenário 2, justificada pela retirada dos animais não controlados. Nas vacas, algumas estimativas se tornaram negativas no Cenário seletivo (B e I). No caso dos touros, a eliminação do controle leiteiro das “piores” filhas provocou não só a mudança no ranking entre eles dentro de cada cenário (B, A e C versus A, B e C), conforme mencionado acima, como também mudanças de sinal e magnitude das estimativas, contribuindo ainda mais para a menor variabilidade encontrada no Cenário 2.

Vale reforçar que quanto maior o número de informações confiáveis consideradas nas análises genéticas e de rebanho, melhores e mais confiáveis serão os resultados, os quais beneficiarão o próprio criador que os utiliza. Cada animal é importante, visto que estes são conectados pelo parentesco que possuem com seus familiares, contribuindo com sua informação para a avaliação geral. Pense nisto! Depois de demonstrar os riscos do controle leiteiro seletivo é impossível continuar contando somente parte da história, afinal precisamos avaliar rebanho e não indivíduo, para promover melhoramento genético de verdade. Então, bora começar e incentivar os criadores a contar sua real história? Um forte abraço e nos vemos no próximo bate papo, aqui no Canal do Leite.

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*Victor Breno Pedrosa - Professor Doutor na Universidade Estadual de Ponta Grossa. Possui graduação em Zootecnia, e Mestrado pela USP (Universidade de São Paulo). Tem especialização em Animal Genomics pela University of Guelph (Canadá) e Doutorado em Zootecnia pela USP (Universidade de São Paulo) e pelo Institut für Nutztiergenetik (Alemanha). É coordenador do LeMA - Laboratório de estudos em Melhoramento Animal.

**Laiza de Souza Lung - Supervisora Técnica em Genômica da CRV Lagoa. Possui graduação em Zootecnia pela UDESC (Universidade do Estado de Santa Catarina), Mestrado em Ciência Animal e Pastagens pela USP (Universidade de São Paulo) e Doutorado em Genética e Melhoramento Animal pela UNESP (Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho").