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No Brasil, a raça Brangus vem sendo avaliada geneticamente pelo Programa de Melhoramento de Bovinos de Carne (PROMEBO®), (www.herdbook.org.br), Programa NATURA (www.gensys.com.br) e Programa Embrapa de Melhoramento de Gado de Corte - Geneplus (www.geneplus.cnpgc.embrapa.br), sendo responsáveis pelas predições dos valores genéticos dos animais para diversas características e divulgação das avaliações em sumários. Através dessas avaliações é possível conhecer os parâmetros genéticos das características e, por meio dos valores genéticos preditos, aumentar a frequência de genes favoráveis na população, além de melhorar a variabilidade genética e mudar a média fenotípica do rebanho (Yokoo et al., 2011).
Nos índices de seleção mais utilizados pelos programas de melhoramento genético da raça Brangus são contempladas características de crescimento, reprodução, de carcaça, resistência à parasitas, além de escores visuais para conformação, precocidade, musculatura, tamanho (Sumário ANC-PROMEBO, 2020/2021;) e temperamento (Sumário NATURA 2020/2021). De modo geral, estudos com bovinos de corte em diferentes sistemas de produção e raças, indicaram as características de crescimento (Phocas e Laloe, 2004; Brumatti et al., 2011; Herrera-Ojeda et al., 2019), carcaça e qualidade de carne (Choy et al., 2011), perímetro escrotal e produtividade média anual (Santana Junior et al., 2015) como as de maior importância econômica.
Recentemente, em um estudo com animais da raça Brangus, Simões et al. (2020) calcularam valores econômicos para as características de crescimento, reprodução, carcaça e resistência à parasitas, indicando ênfase positiva para as características de reprodução e de carcaça e ênfase negativa para características de crescimento e de resistência à parasitas. Neste estudo, evidencia-se que a ênfase da importância do grupo de características depende muito do sistema de produção e os autores sugeriram a reformulação dos índices de seleção utilizados na população para maior rentabilidade dos sistemas de produção utilizados em regiões tropicais e subtropicais.
Além da inclusão de mensurações de desempenho ponderal (como pesos e ganhos em peso) e reprodutivas nos índices de seleção, o aprimoramento genético de características exigidas pela indústria da carne, que demanda cada vez mais qualidade, tem recebido destaque (Gordo et al., 2018). Dessa forma, a utilização de medidas obtidas por ultrassonografia em avaliações genéticas tem sido uma alternativa para melhorar a produção de carne, o rendimento de carcaça e de cortes cárneos, a qualidade e precocidade de terminação (Yokoo et al., 2011). De modo geral, as características de carcaça são de grande importância para os produtores de bovinos de corte devido ao aumento de demanda por carne de qualidade no mercado de consumo (Yokoo et al., 2010; Pires et al., 2016).
No Brasil, as perdas econômicas associadas à saúde animal, especialmente resultante de infestações por carrapatos e nematóides gastrointestinais, têm impacto anual de US$ 7,11 e US$ 3,24 bilhões, respectivamente (Grisi et al., 2014). De acordo com Simões et al. (2020), a seleção baseada em características de resistência à parasitas pode reduzir o custo com tratamento químico, aumentar o ganho em peso dos animais devido à redução da carga parasitária, além da diminuição de resíduos químicos na carne e no ambiente. Dessa forma, as medidas relacionadas à resistência a endo e ectoparasitas, como contagens de carrapatos e ovos por grama de fezes, que indicam a susceptibilidade dos animais às infestações, estão sendo estudadas e algumas já incluídas em avaliações genéticas (Sumário ANC-PROMEBO 2020/2021; Sumário NATURA 2020/2021).
A existência de variabilidade genética na contagem de carrapatos pode indicar a possibilidade de progresso genético com a seleção de animais que apresentam maior resistência, demonstrando o potencial dessa ferramenta como estratégia para redução dos níveis de infestação e de perdas causadas pelo parasitismo (Frisch et al., 2000; Henshal, 2004; Machado et al., 2010; Cardoso et al., 2015; Bielgemeyer et al., 2017). Em um estudo realizado com a raça Caracu, Fraga et al. (2003) obtiveram herdabilidade de 0,21 para a contagem de carrapatos. Para a mesma característica na raça Shorthorn foi reportada herdabilidade de 0,44 (Henshal, 2004). Menores valores de herdabilidade para a contagem de carrapatos foram estimados em rebanhos de animais Nelore x Hereford em duas regiões do Brasil (0,11 e 0,12) e Hereford e Braford (0,19), por Ayres et al. (2015) e Bielgemeyer et al. (2017), respectivamente. De modo geral, esses resultados indicam a variação da característica em diferentes populações.
No que se refere aos parasitas gastrointestinais, em um estudo realizado na Argentina, Suarez et al. (1995) observaram maior resistência a nematóides gastrointestinais na raça Angus em relação a raça Santa Gertrudis. Em condições tropicais nos Estados Unidos, Peña et al. (2000) relataram menor resistência a parasitas gastrointestinais em bovinos Bos taurus taurus comparados com animais cruzados Bos taurus taurus x Bos taurus indicus. Por outro lado, em rebanhos mantidos no Brasil, Oliveira et al. (2009) não encontraram diferença significativa na contagem de ovos por grama de fezes em análises realizadas com bovinos da raça Nelore e em cruzamentos de Nelore com Angus e Nelore com Senepol. As estimativas de herdabilidade para nematóides gastrointestinais variaram de 0,03 a 0,45 (Burrow, 2001; Fraga et al., 2003; Budeli et al, 2009; Carrera et al., 2014), de 0,11 a 0,40 (Zinsstag et al., 2000; Burrow, 2001; Sonstegard e Gasbarre, 2001; Morris e Amyes, 2012; Carrera et al., 2014) e de 0,06 a 0,35 (Carrera et al., 2014).
As medidas de temperamento, que compreendem características comportamentais como sociabilidade, agressividade, exploração, atividade e quietude (Réale et al., 2007; Friedrich et al., 2015) podem variar de acordo com o genótipo do animal, sendo os bovinos de origem zebuína mais reativos quando comparados aos da raça Angus (Cafe et al., 2010). De modo geral, o temperamento pode afetar o crescimento e as medidas de carcaça dos animais, sendo classificados como mais reativos, quando avaliados pela velocidade de fuga, os que apresentam taxas de crescimento mais lentas, menores carcaças e espessura de gordura de cobertura e carne com qualidade inferior (Cafe et al., 2010; Cardoso et al., 2018). Avaliando o temperamento de animais da raça Nelore, utilizando a característica velocidade de fuga, Sant’Anna et al. (2015) e Valente et al. (2017) reportaram herdabilidades de 0,28 e 0,22, respectivamente, indicando a possibilidade de ganho genético a longo prazo.
Em avaliações genéticas rotineiras, os modelos uni e bi-características são preferidos para a estimação de componentes de (co)variâncias e parâmetros genéticos, devido à demanda computacional necessária para a resolução de equações matemáticas complexas (Henderson, 1984; Meyer et al., 1993). Com a evolução tecnológica e o desenvolvimento de processadores mais eficientes, além da maior capacidade para realizar cálculos complexos, o modelo multi-características vem se tornando alternativa de uso nessas avaliações (Ramírez-Valverde et al., 2007; Pedrosa et al., 2014). De modo geral, as correlações genéticas e ambientais existentes entre todas as características são consideradas em análises realizadas com modelo multi-características, permitindo corrigir possíveis erros ocasionados pela seleção não aleatória de animais (Meyer, 2005; Boligon et al., 2009) e, consequentemente, contribuindo para uma seleção mais eficiente.
A utilização de componentes principais em avaliações genéticas possibilita a redução do tamanho da matriz de (co)variâncias genética aditiva direta em modelos multi-características (Meyer, 2005; Agudelo-Gómez et al., 2015; Boligon et al., 2015; Boligon et al., 2016), além de reduzir a dimensão do conjunto de dados, eliminando informações repetidas (Hair et al., 2009; Boligon et al., 2016). Os componentes principais permitem reduzir o número de parâmetros a serem estimados, proporcionando o uso dos dados com eficiência e fornecendo a base para novas estimativas (Kirkpatrick e Meyer, 2004). Além disso, esse tipo de análise vem sendo utilizada para identificar a existência de possíveis relações genéticas entre as características, sendo realizadas com a utilização de valores genéticos previamente preditos (Savegnago et al., 2011; Vohra et al., 2015; Boligon et al., 2016; Vargas et al., 2018).
Diante do exposto, se tornam necessários novos estudos para examinar de forma mais abrangente a possibilidade de utilização de modelos de rank completo e de rank reduzido em avaliações genéticas de características de interesse econômico e zootécnico, consideradas como critérios de seleção em programas de melhoramento genético de bovinos de corte. Os resultados obtidos poderão ser aplicados diretamente nos rebanhos comerciais, fornecendo subsídios técnicos quanto à utilização de metodologias estatísticas mais adequadas.

Os dados que serão utilizados no presente estudo são referentes a bovinos da raça Brangus, nascidos entre 1990 e 2016, pertencentes ao banco de dados da Fazenda Experimental da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), unidade Pecuária Sul, localizada em Bagé - RS. Os animais são mantidos em sistema extensivo com pastagem natural e recebendo água a vontade.
As características de crescimento avaliadas serão o peso na desmama (PD), peso ao sobreano (PS) e peso da vaca (PV), mensurados em kg, com a utilização de balança calibrada. O PD é obtido em animais de 6 a 8 meses de idade, o PS aos 18 meses de idade e o PV na idade adulta, mensurado no momento da desmama da progênie. O perímetro escrotal (PE) é mensurado ao sobreano, utilizando uma fita métrica de metal específica, no ponto mais largo do saco escrotal dos bezerros, obtendo a medida da circunferência em cm, sendo a característica reprodutiva utilizada.
As características de carcaça avaliadas serão a área de olho de lombo (AOL), espessura de gordura subcutânea (EGS) e espessura de gordura na picanha (EGP8), mensuradas ao sobreano por ultrassonografia, com a utilização do Piemedical Scanner 200 vet com transdução linear de 18cm e 3,5 MHz e o ALOKA 500v com sonda linear de 17,2cm e 3,5MHz. As medidas de AOL e EGS são obtidas no músculo Longissimus dorsi, na região entre a 12° e 13° costelas (Yokoo et al., 2010; Pires et al., 2016) e, na obtenção da EGP8, o transdutor foi posicionado nos músculos Gluteus mediuse e Biceps femoris (Yokoo et al., 2011).
As características relacionadas a resistência a ecto e endoparasitas avaliadas serão a contagem de carrapatos (CARR) e ovos por grama de fezes (OPG). A CARR é obtida utilizando a metodologia proposta por Wharton e Utech (1970), sendo realizada a contagem dos carrapatos presentes em um dos lados do corpo do animal. A infestação pode ter sido natural ou artificial, considerando fêmeas adultas de Riphicephalus microplus maiores do que 4,5 mm de diâmetro, coletadas nas primeiras horas do dia, visto que a maioria das fêmeas ingurgitadas tende a se desprender do corpo dos animais das 6 à 10 horas da manhã (Hitchcock, 1955). O OPG é obtido a partir de amostras coletadas nas fezes dos bovinos, retiradas diretamente da ampola retal, evitando trocas de amostras e contaminação com helmintos presentes no solo. De acordo com Minho et al. (2015), as amostras devem pesar 4 gramas e a contagem de ovos é realizada pela técnica de McMaster, proposta por Ueno e Gonçalves (1998).
A característica de temperamento avaliada será a velocidade de fuga (VFS), mensurada ao sobreano, com auxílio de um equipamento que mede a velocidade em que o animal sai após a contenção, em m/s. Esse método, proposto por Burrow et al. (1988), avalia o tempo que os animais percorrem uma determinada distância logo após serem soltos de uma situação onde estavam contidos isoladamente, sendo os animais mais rápidos considerados como os mais reativos. Para as características PV, CARR e OPG serão incluídas todas as mensurações disponíveis, com medidas individuais por animal. As características EGS, EGP8, VFS, CARR e OPG serão transformadas para log10(x+1), onde x será o valor observado de cada medida em cada animal.

Grupos de contemporâneos e covariáveis
Na formação dos grupos contemporâneos para as características PD, PS, PV, PE, EGS, EGP8, AOL, VFS e CARR serão considerados os efeitos de lote, sexo (exceto para PV e PE), safra e infestação (apenas para CARR, podendo ser natural ou artificial). Para OPG os grupos de contemporâneos serão formados por lote e sexo. Para todas as características serão excluídos os grupos de contemporâneos com menos de 3 animais e medidas que excedem 3,5 desvios padrão abaixo ou acima da média do grupo ao qual pertencem.
Para todas as características avaliadas, serão considerados os efeitos linear e quadrático da idade do animal na mensuração como covariável. Para PD, PS, PE, EGS, EGP8, AOL e VFS também será incluída a idade da vaca ao parto como covariável (efeitos linear e quadrátido). Para as características PV, OPG e CARR serão incluídas todas as mensurações disponíveis, pois são medidas nos mesmos animais. Além do exposto, as características EGS, EGP8, VFS, OPG e CARR, serão transformadas para log10(x+1), onde x será o valor observado de cada característica, de cada animal.
Serão consideradas como (co)variáveis, os efeitos linear e quadrático da idade do animal na coleta dos dados, os efeitos aleatórios genéticos aditivos direto e materno, de ambiente permanente materno e residual para PD. Para PS, PV, AOL, EGS, EGP8, PE, OPG, CARR e VFS serão considerados somente os efeitos genéticos aditivo direto e residual, como aleatórios. Para todas as características que serão avaliadas, os modelos utilizados na estimação dos parâmetros incluirão os efeitos sistemáticos do grupo de contemporâneos e idade da vaca ao parto, exceto para PV e CARR.

Modelos e estimação de parâmetros
Os componentes de (co)variâncias e parâmetros genéticos serão estimados utilizando modelo animal pelo método da Máxima Verossimilhança Restrita (REML), com auxílio do programa Wombat (Meyer, 2006) através de análises dos modelos multi-características padrão e de rank reduzido. Para todas as características avaliadas serão considerados os efeitos sistemáticos de grupos de contemporâneos e da idade da vaca ao parto (exceto para PV, OPG e CARR), além dos efeitos aleatórios genético aditivo direto, genético aditivo materno (somente para o PD), de ambiente permanente materno (somente para o PD), de ambiente permanente de animal (somente para PV, OPG e CARR) e residual.
Inicialmente, será realizada uma análise com o modelo multi-características padrão (rank completo), incluindo as 10 características simultaneamente.
Nas análises multi-características de rank reduzido serão considerados diferentes números de componentes principais, obtidos a partir da auto decomposição da matriz de (co)variâncias genética aditiva direta , incluindo as 10 características simultaneamente em cada análise. A razão para utilizar a matriz em vez da matriz de (co)variâncias dos valores genéticos verdadeiros é porque essa última é uma aproximação rápida de e corresponde a matriz de relações genéticas aditivas entre as características e resume a variação genética aditiva dentro do conjunto de características e (co)variância entre as características. A auto decomposição da matriz pode ser utilizada para capturar a distribuição de diferentes efeitos genéticos no espaço multivariado, contrastando indivíduos de acordo com o efeito genético aditivo das características estudadas, conforme descrito por Roso e Fries (1995).
Para ambos os modelos (multi-características padrão e de rank reduzido), as matrizes de (co)variâncias genética materna, de ambiente permanente materno, de ambiente permanente de animal e residual terão posto completo.

Comparação entre os modelos
Os modelos serão comparados por critérios de informação de Akaike (AIC) (AKAIKE, 1973) e Bayesiano de Schwarz (BIC) (SCHWARZ, 1998). Os testes de AIC e BIC permitem uma comparação entre os modelos não aninhados e penalizam aqueles com maior número de parâmetros, sendo que o BIC atribui uma penalidade mais rigorosa. Os critérios de informação podem ser representados como:

AIC= -2 logL + 2 p
BIC= -2 logL + p log(N - r)

em que: p representa o número de parâmetros do modelo, N é o número total de observações, r é o posto da matriz de incidência dos efeitos fixos no modelo e log L é o logaritmo da função de máxima verossimilhança restrita. Menores valores para AIC e BIC indicam melhores ajustes.
Os valores genéticos preditos para todas as características com o uso do modelo multi-características padrão e do melhor modelo multi-características com rank reduzido serão utilizados na obtenção das correlações de classificação (Spearman), considerando todos os touros e 2%, 10% e 50% dos melhores touros (maiores valores genéticos para PD, PS, PV, PE, EGS, EGP8 e AOL e menores para VFS, CARR e OPG) com base em predições obtidas com o modelo rotineiramente utilizado (multi-características padrão).

Espera-se que, ao comparar os modelos de rank reduzido testados será possível determinar o modelo mais parcimonioso e adequado ao considerar várias características de interesse econômico na mesma análise. Os resultados das análises indicarão quantos componentes principais são necessários para fornecer o melhor ajuste e modelar a estrutura de (co)variâncias genéticas entre as dez características estudadas na raça Brangus.
Os valores genéticos preditos com os modelos multi-características padrão e melhor modelo de rank reduzido serão comparados com o objetivo de determinar possíveis alterações,ou não, na classificação dos animais com a aplicação desses modelos em avaliações genéticas.
Os resultados obtidos poderão ser aplicados diretamente em avaliações genéticas realizadas em programas de melhoramento animal de bovinos de corte, fornecendo informações importantes em relação a real possibilidade e viabilidade de implementação de modelos multi-características com rank reduzido para o efeito genético aditivo direto, com perda mínima de informações, tornando possível auxiliar os produtores em decisões relacionadas à identificação e seleção de reprodutores melhoradores para diferentes características economicamente importantes, descartando os animais inferiores ou menos produtivos.
Cabe ressaltar que ainda são escassos os estudos realizados especificamente com animais da raça Brangus no Brasil e, por esse motivo, verifica-se a importância deste trabalho, sendo possível inferir que os resultados obtidos poderão ser utilizados de maneira prática nos sistemas de produção do país, disponibilizando dados comprovados cientificamente para que os pecuaristas tenham maior confiabilidade na tomada de decisão, seja para aquisição, manutenção ou descarte dos animais.