Uso de modelos de regressão aleatória para descrever a variação genética da produção de leite na raça Holandesa Random regressions models to describe the genetic variation of milk yield in Holstein breed

Registros de produção de leite de 68.523 controles leiteiros de 8.536 vacas da raça Holandesa, com parições nos anos de 1996 a 2001, foram utilizados na comparação entre modelos de regressão aleatória para estimação de componentes de variância. Os registros de controle leiteiro foram analisados como características múltiplas, considerando cada controle uma característica distinta. Os mesmos registros de controle leiteiro foram analisados como dados longitudinais, por meio de modelos de regressão aleatória, que diferiram entre si pela função utilizada para descrever a trajetória da curva de lactação dos animais. As funções utilizadas foram a exponencial de Wilmink, a função de Ali e Schaeffer e os polinômios de Legendre de segundo e quarto graus. A comparação entre modelos foi realizada com base nos seguintes critérios: estimativas de componentes de variância, obtidas no modelo multicaractístico e por regressão aleatória; valores da variância residual; e valores do logaritmo da função de verossimilhança. As estimativas de herdabilidade obtidas por meio dos modelos de características múltiplas variaram de 0,110 a 0,244. Para os modelos de regressão aleatória, esses valores oscilaram de 0,127 a 0,301, observando-se as maiores estimativas nos modelos com maior número de parâmetros. Verificou-se que os modelos de regressão aleatória que utilizaram os polinômios de Legendre descreveram melhor a variação genética da produção de leite.<br>Data comprising 68,523 test day milk yield of 8,536 cows of the Holstein breed, calving from 1996 to 2001, were used to compare random regression models, for estimating variance components. Test day records (TD) were analyzed as multiple traits, considering each TD as a different trait. The test day records were analyzed as longitudinal traits by different random regression models regarding the function used to describe the trajectory of the lactation curve of the animals. The Wilmink's exponential function, the Ali and Schaeffer logarithmic function and the Legendre orthogonal polynomials of second and fourth order were used. The comparisons among the models were based on the following criteria: estimates of variance components of the multiple-trait model and random regressions models, values of residual variance and values of the logarithms of the likelihood functions. The heritability estimates obtained using the multiple-trait model varied from 0.110 to 0.244, for the random regression models the values ranged from 0.127 to 0.301, being the largest estimates observed in the models with larger number of parameters. The random regression models which used the Legendre polynomials was the model which better described the genetic variation of the milk yield

Temporal Structures in Positron Spectra and Charge-Sign Effects in Galactic Cosmic Rays

We present the precision measurements of 11 years of daily cosmic positron fluxes in the rigidity range from 1.00 to 41.9 GV based on 3.4×106 positrons collected with the Alpha Magnetic Spectrometer (AMS) aboard the International Space Station. The positron fluxes show distinctly different time variations from the electron fluxes at short and long timescales. A hysteresis between the electron fluxes and the positron fluxes is observed with a significance greater than 5σ at rigidities below 8.5 GV. On the contrary, the positron fluxes and the proton fluxes show similar time variation. Remarkably, we found that positron fluxes are modulated more than proton fluxes with a significance greater than 5σ for rigidities below 7 GV. These continuous daily positron fluxes, together with AMS daily electron, proton, and helium fluxes over an 11-year solar cycle, provide unique input to the understanding of both the charge-sign and mass dependencies of cosmic rays in the heliosphere