A depressão endogâmica como consequência do acasalamento entre animais aparentados, impulsionada por biotécnicas reprodutivas e métodos de seleção, afeta características de interesse zootécnico, o que causa perdas econômicas e de diversidade genética, além de limitar o progresso genético. Este artigo de revisão, por meio de revisão narrativa, expõe causas e efeitos da depressão endogâmica, com especial atenção às estimativas de coeficientes de endogamia. São apresentados desde o coeficiente clássico de endogamia calculado por pedigree, até metodologias modernas que indicam níveis reais de compartilhamento de alelos, como matrizes de relações genômicas e corridas de homozigose (ROH). O impacto da depressão endogâmica em características relacionadas à produção, saúde, fertilidade e conformação é discutido no contexto de diferentes populações da raça Holandesa. Conclui-se que muito se sabe a respeito da depressão endogâmica em populações da raça Holandesa; porém, com o advindo da genômica, e com isso novas abordagens, pode-se ampliar a compreensão da depressão endogâmica.

The genetic improvement of the Holstein breed in Brazil is supported by the use of reproductive biotechnologies, mainly due to artificial insemination. Dependent on imported cryopreserved semen, therefore, genetic material from breeders evaluated in different environments, in this way, Brazilian herds seems to be likely to not present satisfactory genetic advances, caused by the phenomenon of genotype-environment interaction. Therefore, this research aims to evaluate whether, when selecting bulls with high genetic merit for milk, they have the potential to generate progenies with superior milk yield (MY). For this, a database of Holstein heifers and cows (n=7,556) was used, containing lactation records and PTA milk data from their sire. Lactations were adjusted for environmental effects and analyzed by Spearman correlation in relation to PTA milk of their respective sire. Significant correlations (p<0.0001) were found with higher coefficients for the first lactation and lower for the fifth lactation. Also, considering the PTA milk of the sires, quartiles were assembled and submitted to ANOVA demonstrating that there is a significant difference (p<0.0001) between the MY of daughters between quartiles, confirming that foreign sires can be used with to generate more productive daughters in Brazil.

Ordinal annotation protocols for subjective visual traits implicitly assume that human evaluators can reliably anchor continuous perceptual variation to fixed discrete categories, an assumption that introduces systematic limitations in practice. Cognitive and psychophysical evidence demonstrates that this assumption is empirically unsupported. Even in controlled 'absolute identification' tasks, judgments are performed relatively, with the previous stimulus serving as the primary reference. Discrete scales therefore impose an artificial cognitive task that systematically amplifies noise, induces threshold drift, and produces inter-rater divergence that is structural rather than incidental. This paper attempts to address this limitation by replacing discrete ratings with pairwise comparisons and recovering continuous latent scales through Bradley-Terry analysis. The methodology proceeds in three stages. First, human annotators provide binary relative judgments, answering only which of two images better expresses a given trait. Second, statistical aggregation recovers a continuous latent score for each sample, achieving 86.9% consistency across approximately 56,000 image confrontations. Third, a Vision Transformer encoder is trained to map images onto a latent ordinal manifold that preserves the pairwise preference structure. Experimental results on cattle body condition scoring demonstrate that the learned geometry generalizes beyond observed comparisons, achieving pairwise classification accuracy of 96.58%, Kendall τ correlation of 0.86 with the latent reference scale, and NDCG@10 (Normalized Discounted Cumulative Gain at 10) exceeding 0.98. Structural holdout protocols (bridge- and edge-holdout) confirm that the model internalizes the trait geometry rather than memorizing local neighborhoods. These findings suggest that pairwise comparison provides a robust and principled alternative for modeling continuous perceptual traits, particularly in contexts where subjective evaluation is required.

Uma eficiente utilização de ferramentas que visam acelerar o melhoramento genético como o acasalamento direcionado requer informações de valores genéticos tanto de reprodutores quanto de mães, porém a baixa acurácia ou a carência desta pode comprometer programas de melhoramento genético, dessa forma, estimar valores genéticos de fêmeas é desafiador. Metodologias que utilizem apenas informações de ascendentes machos para o cálculo de valores genéticos de fêmeas já foram propostos, porém, com o surgimento de tecnologias de aprendizado de máquina supervisionado possibilitaram relevantes ao melhoramento genético. Portanto este trabalho tem como objetivo avaliar metodologia baseada em um algoritmo supervisionado de regressão linear em função do método consolidado em literatura, podendo ser empregado em programas de melhoramento genético. Os resultados de análise de correlação de Pearson foram todos significativos (p<0,0001) entre valores preditos de ambos os modelos e valores reais, demonstrando que ambos os modelos podem ser utilizados para estimar valores genéticos. Porém ao utilizar o modelo baseado em aprendizagem de máquina foi possível constatar erros com menores desvios-padrão para as características de leite, gordura, proteína e vida produtiva, e iguais para as demais características analisadas, indicando que modelos utilizando tecnologias derivadas de aprendizagem de máquina possuem aplicações promissoras no melhoramento genético.