Portal InstitucionalUFPEL

A ascensão do mercado de carne premium reflete uma mudança profunda no comportamento do consumidor moderno, que deixou de ver a proteína apenas como uma commodity para percebê-la como uma experiência sensorial. O público valoriza o marmoreio, a maciez e a suculência, características que conferem sabor e textura diferenciados ao produto. Mais do que paladar, esse novo perfil de consumo está disposto a pagar um price premium por alimentos que garantam origem, padronização e bem-estar animal.
No contexto atual, a qualidade da carne tornou-se um selo de confiança, o consumidor deseja saber a história por trás do prato, o que abre uma oportunidade sem precedentes para produtores que utilizam tecnologias de seleção, como a ultrassonografia de carcaça, para garantir a entrega consistente de um produto que atenda a essas exigências de alto valor agregado.
A seleção tem como objetivo final criar uma geração de animais que seja superior geneticamente à população atual. Historicamente, os programas de melhoramento genético bovino têm priorizado a seleção de touros, em função do elevado impacto desses reprodutores na disseminação de genes na população, trata-se de um mercado consolidado, no qual grandes centrais de inseminação artificial concentram a oferta com elevados níveis de acurácia. A fêmea vem assumindo o seu papel nas estratégias de seleção, essa mudança reflete o reconhecimento de que as características maternas, exercem uma influência epigenética e ambiental determinante sobre o desempenho fenotípico e a qualidade da carcaça da progênie.
Entretanto, no contexto da produção comercial no estado do Rio Grande do Sul, observa-se que muitos produtores ainda carecem de informações detalhadas sobre o mérito genético de suas matrizes. Como consequência, é comum o acasalamento de touros com alto potencial genético com vacas que apresentam limitações produtivas, como baixa capacidade de deposição de gordura ou reduzido rendimento de carcaça, comprometendo a eficiência do sistema produtivo.
Não se trata apenas de produzir mais quilos de carcaça, mas de produzir quilos de maior valor agregado, reduzindo o ciclo de produção e garantindo que cada animal abatido atenda aos padrões exigentes de mercados de nicho (Gourmet/Exportação). Um dos principais desafios associados aos selos atualmente utilizados, baseados no perfil racial, reside na ausência de padronização dos atributos produtivos. Animais pertencentes a uma mesma raça podem apresentar ampla variabilidade quanto à deposição de músculo e gordura, resultando em diferença na qualidade final do produto. Dessa forma, observa-se que os produtos disponibilizados nas gôndolas dos supermercados, embora oriundos de animais com características raciais iguais, podem apresentar diferenças significativas em termos de qualidade e experiencia sensorial.
A seleção busca identificar animais que se enquadrem em programas de bonificação, e que o investimento em estratégias de seleção retorne por garantia de qualidade, a indústria é presa a imprevisibilidade das carcaças, animais padronizados racialmente que são uma surpresa por baixo da pele. No entanto, o objetivo não é somente qualidade de carne, mas uma produção sustentável, produzir carne premium em menos tempo, significa selecionar por precocidade, o que significa menos tempo de consumo de recursos, menos emissão de metano por quilo de carne produzido.
Nossa inovação é entregar uma ferramenta para gerir o patrimônio genético interno da fazenda. Selecionar a fêmea é o que realmente aumenta a lucratividade do ciclo completo a longo prazo. Dessa forma o nosso objetivo é desenvolver um índice de seleção genética usando ultrassonografia de carcaça. Nosso índice busca ajudar o produtor a garantir que 90% do lote terá marmoreio e acabamento, resolvendo um problema da indústria.
Avaliar o patrimônio interno das fazendas, a fêmea, é o pilar central do nosso índice, porque os machos já estão em um rigor técnico de seleção, nosso objetivo é focar na eficiência biológica das matrizes, vacas que depositam gordura tendem a ser mais férteis, e o ponto chave, animais adaptados e resilientes as condições do Rio Grande do Sul. Identificação de matrizes superiores permite ao produtor usar biotecnologias reprodutivas, para multiplicar as melhores fêmeas, e não apenas esperar o resultado dos touros.

Delineamento experimental e fonte de dados

O estudo será conduzido utilizando um banco de dados retrospectivo proveniente de sistemas de produção comerciais de bovinos de corte localizados no estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Os dados serão obtidos por meio de parcerias com propriedades rurais e indústrias frigoríficas, permitindo a integração de informações fenotípicas, produtivas, reprodutivas e de abate.
A unidade experimental será definida como o par vaca–bezerro, permitindo a avaliação da contribuição materna sobre o desempenho e a qualidade de carcaça da progênie.
Serão incluídos no estudo apenas animais com:
identificação individual rastreável,
vínculo materno confirmado,
registros completos de desempenho e ultrassonografia,
identificação paterna.

Formação de grupos contemporâneos e controle ambiental
Para controle dos efeitos ambientais e de manejo, os animais serão divididos em grupos contemporâneos (GC), definidos pela combinação dos seguintes fatores:
• propriedade,
• ano e estação de nascimento,
• sexo do bezerro,
• sistema de alimentação,
• lote de manejo,
Os grupos contemporâneos com número insuficiente de observações (n < 5) serão excluídos das análises para garantir robustez estatística.

Coleta de dados e variáveis analisadas
Para a avaliação das matrizes (vacas) serão consideradas as seguintes variáveis:
• idade ao parto (anos),
• escore de condição corporal (ECC) ao parto e aos 45 dias pós-parto,
• status reprodutivo,
• peso à desmama do bezerro,
• medidas de carcaça por ultrassonografia realizadas à desmama: área de olho de lombo (AOL, cm²), espessura de gordura subcutânea (EGS, mm), espessura de gordura na garupa (EGG, mm), marmoreio (MARM, escore ou % gordura intramuscular).
Na avaliação dos bezerros (progênie), os dados coletados serão:
peso aos 45 dias (P45),
peso à desmama (P210),
ganho médio diário pré-desmama,
medidas de ultrassonografia à desmama: AOL (cm²), EGS (mm), EGG (mm), MARM.
Dados de abate: para um subconjunto de animais com dados disponíveis, serão obtidas informações industriais: peso de carcaça quente (PCQ), rendimento de carcaça (%), a espessura de gordura subcutânea (mm) e o marmoreio serão avaliados realizadas pela tecnologia do Brazil Beef Quality.

Edição e padronização dos dados
Os dados de ultrassonografia serão realizados por profissional habilitado, e as imagens avaliados por software. Os pesos serão obtidos de balança digital, o escore de condição corporal será obtido por profissional habilitado, e o diagnóstico de prenhez será emitido por Médico Veterinário. Os dados serão previamente submetidos a procedimentos de consistência e edição:
• exclusão de outliers com base em ±3 desvios-padrão,
• verificação de inconsistências biológicas,
• ajuste de pesos para idade padrão (P210),
• ajuste da AOL para peso corporal (AOL/100 kg PV),

Análise estatística e modelagem
Análises Descritivas
Inicialmente, será realizada análise exploratória dos dados utilizando estatísticas descritivas, procedimento PROC SUMMARY do SAS (SAS University Edition, SAS Institute Inc. Cary, CA, USA), para avaliação de média, desvio-padrão, mediana, mínimo e máximo e normalidade (teste de Shapiro–Wilk e inspeção gráfica).

Modelos lineares mistos
Serão utilizados modelos lineares mistos, procedimento MIXED do SAS (SAS University Edition, SAS Institute Inc. Cary, CA, USA), considerando grupos contemporâneos como efeitos fixos e os efeitos de pai e mãe como aleatórios. O modelo incluíra ainda covariáveis como idade da vaca e escore de condição corporal. Os componentes de variância serão estimados por o método de máxima verossimilhança restrita (REML), e a significância dos efeitos fixos será avaliada pelo teste F ao nível de significância de 5%.
O modelo geral adotado será:
Y_ijkl=μ+GC_i+〖βX〗_ijkl+Sire_j+Dam_k+e_ijkl

onde Y_ijklrepresenta a variável resposta (características de carcaça ou desempenho dos bezerros), μ é a média geral, GC_icorresponde ao efeito fixo de grupo contemporâneo, 〖βX〗_ijkl representa covariáveis incluídas no modelo (como idade da vaca e escore de condição corporal), Sire_j corresponde ao efeito aleatório do touro, Dam_k ao efeito aleatório da vaca, e e_ijklao erro residual.
Os modelos lineares mistos serão utilizados para separar os efeitos ambientais, maternos e genéticos que influenciam as características de carcaça dos bezerros. Isso permite estimar de forma mais precisa a contribuição real das matrizes, evitando vieses decorrentes de diferenças de manejo ou nutrição entre os animais. Como resultado, será possível obter componentes de variância e valores ajustados que refletem melhor o mérito biológico dos indivíduos, aumentando a acurácia do índice de seleção proposto.

Estimação dos valores BLUP
Os valores preditos dos efeitos aleatórios das matrizes (BLUP – Best Linear Unbiased Prediction) serão obtidos a partir dos modelos lineares mistos ajustados pelo procedimento MIXED do SAS (SAS University Edition, SAS Institute Inc. Cary, CA, USA). Esses valores representam estimativas do mérito individual das matrizes, ajustadas para os efeitos ambientais (grupos contemporâneos), covariáveis incluídas no modelo e para o efeito genético paterno. Os BLUPs das matrizes serão extraídos para cada característica avaliada e posteriormente padronizados (média zero e desvio-padrão igual a um), sendo então utilizados como variáveis de entrada na construção do índice de seleção.

Análises de Associação e Correlação
O objetivo é entender como as variáveis se relacionam entre si, em nosso projeto vamos correlacionar os dados da desmama, com os dados de abate. Para isso usaremos a Correlação de Pearson procedimento PROC CORR do SAS (SAS University Edition, SAS Institute Inc. Cary, CA, USA). As correlações serão consideradas 0,00 – 0,199 (muito baixa); 0,20 – 0,39 (Baixa); 0,40 – 0,59 (moderada); 0,60 – 0,79 (forte); 0,80 – 1,00 (muito forte) (Teixeira et al., 2025).

Modelagem preditiva e validação
A capacidade preditiva das medidas obtidas na desmama em relação às características observadas no abate será avaliada por meio de modelos de regressão linear, utilizando o procedimento REG do SAS (SAS University Edition, SAS Institute Inc. Cary, CA, USA). Inicialmente, serão ajustados modelos de regressão simples e múltipla, considerando como variáveis independentes as características obtidas na desmama (Peso, AOL, EGS, EGG e MARM), e como variáveis dependentes as respectivas características mensuradas no abate.
Os modelos serão avaliados com base no coeficiente de determinação (R²), erro quadrático médio de predição (RMSE) e análise de resíduos. Adicionalmente, será avaliada a concordância entre valores observados e preditos por meio do coeficiente de correlação de concordância (CCC). A adequação dos modelos será ainda verificada por meio da regressão dos valores observados em função dos valores preditos, testando-se as hipóteses de identidade dos parâmetros (β₀ = 0 e β₁ = 1), conforme descrito por Tedeschi (2006).
Os resultados obtidos nesta etapa serão utilizados para validar a utilização de medidas precoces como preditoras da qualidade de carcaça, bem como para subsidiar a definição dos pesos atribuídos às variáveis na construção do índice de seleção.

Construção do índice de seleção
A utilização conjunta de modelos mistos e regressão permite separar efeitos ambientais e genéticos, ao mesmo tempo em que avalia a capacidade preditiva das variáveis, aumentando a robustez do índice proposto. O índice de seleção será construído a partir dos valores BLUP padronizados das matrizes, utilizando uma combinação linear ponderada das características avaliadas, os pesos serão definidos com base na contribuição relativa e importância biológica das características
A forma geral do índice será:

I= (b1 x ZAOL) + (b2 x ZEGS) + (b3 x ZEGG) + (b4 x ZMARM) + (b5 x ZDesempenho) + (b6 x ZReprodução)

Onde:
I = índice de seleção
bi = coeficientes de ponderação
Z = valores padronizados (BLUP)

Classificação das matrizes
Após o índice ser calculado individualmente, as matrizes serão classificadas com base na distribuição do índice, em quatro categorias: superior (top 20%), acima da média (20–50%), média (50–80%), inferior (bottom 20%)
P1 (Predict Premium): O grupo de elite que garante assertividade em marmoreio, (Matrizes Premium – 20% superiores) fêmeas que apresentam as melhores pontuações combinadas de marmoreio (MARM) e espessura de gordura (EGS/EGG) em sua progênie, sem comprometer os índices reprodutivos e produtivos. A ação recomendada para essa categoria é prioridade para programas de multiplicação via biotecnologias (Inseminação artificial e transferência de embrião). São as responsáveis por produzir bezerros para programas de bonificação máxima.
P2 (Predict Performance): Foco em rendimento de carcaça e musculosidade (AOL), (Matrizes de Expansão – 20 a 50%), animais com desempenho acima da média do rebanho em musculosidade (AOL) e acabamento, garantindo padronização de carcaça. A ação recomendada, é manter no rebanho principal e fazer o acasalamento direcionado com touros de alto valor genético para marmoreio para elevar a progênie ao nível Elite.
P3 (Predict Base): Desempenho dentro da média esperada do sistema produtivo, (Matrizes de Manutenção – 50 a 80%), são fêmeas que cumprem os requisitos básicos de reprodução e peso à desmama, mas cujos descendentes apresentam valores medianos em atributos de qualidade de carne (acabamento e marmoreio). A ação recomendada é utilizar como base para produção de volume e direcionar para produção de carne commodity.
P-Out (Predict Out): Animais identificados precocemente para saída do sistema (Matrizes de baixa eficiência – 20% inferiores) matrizes que produzem bezerros com baixo desempenho, pouco acabamento ou marmoreio insuficiente, além de apresentarem baixa eficiência biológica. A ação recomendada é o descarte programado.