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Corrélation entre le DEP paternel et les performances des enfants dans les PGP - Une analyse entre la génétique des parents et les résultats de leur progéniture dans les tests de gain de poids chez les animaux Nelore

French · Paperback / Softback

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Description

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La participation du Brésil au commerce international n'a cessé de gagner en importance. Actuellement, tous les États brésiliens pratiquent l'élevage de bovins de boucherie. On sait que le Nelore est le bovin le plus élevé du pays et celui qui présente la meilleure qualité génétique. Compte tenu du marché exigeant et prometteur, ainsi que du besoin de sélection, les programmes d'amélioration génétique sont devenus obligatoires sur le marché de la génétique animale. Cependant, l'identification des meilleurs animaux pour la reproduction est limitée par le fait que la valeur génétique ne peut pas être mesurée directement, mais doit être prédite. Pour ce faire, il existe les EPD (Expected Progeny Differences) qui sont utilisés pour comparer les mérites génétiques des animaux dans différentes caractéristiques et prédire la capacité de transmission génétique de l'animal évalué en tant que géniteur. Dans ce contexte de technologies appliquées à l'évaluation des caractères, il existe également le test de gain de poids (WGT), qui est un test de performance pour les bovins de boucherie, dans le but d'identifier les individus génétiquement supérieurs pour les caractères d'intérêt économique.

About the author










Ha iniziato a laurearsi in Zootecnica presso l'Università Statale di Goiás (UEG) nel 2010/2 e ha completato la laurea presso il Collegio Cattolico di Tocantins (FACTO) nel 2015/2. Nel corso della sua vita accademica ha realizzato diversi progetti, la maggior parte dei quali incentrati sull'allevamento, compresi stage presso rinomate aziende del settore.

Product details

Authors Jade Pedroso Costa
Publisher Editions Notre Savoir
 
Languages French
Product format Paperback / Softback
Released 24.05.2024
 
EAN 9786207579044
ISBN 9786207579044
No. of pages 52
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > Biology > Genetics, genetic engineering

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