Evaluación de herramientas para desarrollar un programa de mejoramiento genético en la raza Blanco Orejinegro (BON)

Abstract

RESUMEN: RESUMEN: En la raza Blanco Orejinegro (BON) desde el año 1940 se ha trabajado en la conservación de la raza a través del mantenimiento de los Bancos de germoplasma y desde hace nueve años aproximadamente se inició con la implementación de un programa de mejoramiento genético, con el fin de incrementar la ganancia genética a partir del control productivo, el uso de pruebas de desempeño, la estimación de los valores de cría, los valores de cría genómicos y el uso de índices de selección. Este trabajo tuvo como objetivo evaluar el uso de herramientas de selección en un programa de mejoramiento genético de ganado BON. Se desarrolló en cuatro capítulos en los cuales se utilizan las metodologías de selección genética para conocer heredabilidades, correlaciones genéticas y valores genéticos para algunas características de interés productivo en la raza BON, además de ofrecer a los productores herramientas confiables para la identificación de reproductores con características de producción deseables y fortalecer el programa de selección con el fin de generar un cambio genético positivo en la raza. Los capítulos están distribuidos de la siguiente manera: En el capítulo I se realizó una revisión de literatura para describir algunas de las metodologías utilizadas en la selección de animales por su mérito genético. Primero se abordan las pruebas de desempeño, las cuales permiten la selección de los individuos por su desarrollo individual; posteriormente se trata sobre las evaluaciones genéticas y genómicas, que combinan información genética, fenotípica y genómica en un modelo mixto para estimar a cada individuo su valor genético y poder así identificar individuos con características deseables para un caracter en particular expresado como la diferencia (superior o inferior) con respecto a la media de una población y que es debida a genes de acción aditiva, por lo tanto heredable en su descendencia; finalmente se aborda la teoría de índices de selección la cual permite la identificación de individuos superiores por varias características al tiempo, buscando generar un cambio genético en todas las características incluidas en el índice. En este capítulo se muestra el uso de estas metodologías en programas de mejoramiento genético y cómo mediante su aplicación se puede iniciar un programa de selección que sirva de herramienta para la identificación de individuos con características superiores en los sistemas de producción local. En la revisión de pruebas de desempeño se incorporaron dos secciones para explicar la metodología de modelos de ecuaciones estructurales (SEM) y cómo esta ha sido usada en investigación agropecuaria. Estos trabajos se realizaron con datos obtenidos a partir de un proceso de simulación. En el primero se utilizó el modelo de aceptación tecnológica y en el segundo un modelo de crecimiento con variables latentes (LGM) en curvas de crecimiento. En el capítulo II se muestra la incorporación de modelos SEM y LGM para analizar la información de los pesajes realizados durante el desarrollo de seis pruebas de desempeño entre el año 2011 y 2017, las cuales se realizan en cuatro fases (fase de pastoreo, fase de suplementación masiva, fase de suplementación grupal y fase de suplementación individual). En este capítulo se pretende conocer las relaciones causales entre las diferentes fases que componen el desarrollo de las pruebas de desempeño y estimar el valor para el efecto de cada fase sobre las demás. Los resultados mostraron que las fases son tres, fusionando las fases de suplementación masiva y suplementación grupal. Se encontraron cargas factoriales altas y positivas entre la fase de pastoreo y la fase de suplementación, igual resultado se obtuvo entre la fase de suplementación y la fase de suplementación individual. Se encontraron cambios en la clasificación de los animales. Los valores estimados por los SEM pueden ser usados para la selección de los individuos élite con una precisión mayor ya que se tiene en cuenta las relaciones entre las variables latentes. En el capítulo III se describe el uso de modelos poligénicos (MP) y modelos genómico-poligénicos (MGP) en la estimación de los parámetros genéticos para peso al nacimiento y peso ajustado a los 120, 240, 480 y 720 días (PN, P120, P240, P480, P720, respectivamente), utilizando información de 35 ganaderías pertenecientes al programa de control productivo y genealógico de la red de productores de AGROSAVIA. Las heredabilidades directas estuvieron entre 0.29 y 0.40 y las maternas para PN, P120 y P240 estuvieron entre 0.09 y 0.23, las correlaciones genéticas estimadas se encontraron entre 0.13 y 0.96 para el efecto genético directo y las correlaciones fenotípicas estuvieron entre 0.23 y 0.72, siendo las menores correlaciones entre PN y P240 y las mayores entre P480 y P720. En las tendencias genéticas observadas para las características P240, P480 y P720 se evidenció crecimiento sostenido el cual fue mayor en los últimos siete años. En PN y P120 se observó incremento de los valores genéticos cercano a cero en el periodo de tiempo evaluado. No se encontró ningún incremento en los valores genéticos materno para las características PN, P120 y P240 en el periodo evaluado. En el capítulo IV se usan los componentes de covarianza estimados en el capítulo III para la construcción de un índice de selección que facilite el proceso de identificación de animales con características deseables. Se construyeron índices utilizando ganancias deseadas relativas, información de la bibliografía e información obtenida a través de encuestas a productores y académicos. Los índices de selección que contenía los cambios deseados estimados a partir de encuestas a los conocedores de la raza BON se proponen como la mejor alternativa, ya que de acuerdo con el proceso de simulación realizado se espera con el uso de estos índices mantener el peso al nacimiento, incrementar las características de crecimiento P120, P240, P480 y P720 y disminuir la edad al primer parto e intervalo entre partos.

ABSTRACT: In the Blanco Orejinegro (BON) breed, since 1940, work has been done on the conservation of the breed through the maintenance of the germplasm banks and for approximately nine years It began with the implementation of breeding program to increase the genetic gain for characteristics of productive interest through the productive control, the use of performance tests, polygenic and genomic evaluations and the use of selection indexes. This work aimed to evaluate the use of selection tools in a BON cattle breeding program. It was developed in four chapters in which genetic selection methodologies are used to know heritability, genetic correlations and genetic values for some characteristics of productive interest in the BON breed, in addition to providing reliable tools to strengthen the selection program in order to generate a positive genetic change in the breed. The chapters are distributed as follows: In Chapter I a literature review was conducted to learn about some of the methodologies used in the selection of animals for their genetic merit. First, performance tests are addressed, which allow the selection of individuals by their individual development; Subsequently it is about genetic and genomic evaluations, which combine genetic, phenotypic and genomic information in a mathematical model to estimate each individual's genetic value and thus identify individuals with desirable characteristics for a particular character expressed as the difference (higher or lower) with respect to the average of a population and that is due to additive action genes, therefore heritable in their offspring; Finally, the theory of selection indices is approached which allows the identification of superior individuals by several characteristics at the same time, seeking to generate a genetic change in all the characteristics included in the index. This chapter shows the use of these methodologies in breeding program and how through their application you can start a selection program that serves as a tool for the identification of individuals with superior characteristics in local production systems and discard with a objective criteria. In the review of performance tests, two sections were incorporated to explain the methodology of structural equation models (SEM) and how it has been used in agricultural research. These works were carried out with data obtained from a simulation process. In the first one the technological acceptance model was specified and in the second a growth model with latent variables (LGM) in growth curves. Chapter II shows the incorporation of SEM and LGM models to analyze the information of the weighings performed during the development of six performance tests between 2011 and 2017, which are carried out in four phases (grazing phase, supplementation phase massive, group supplementation phase and individual supplementation phase). This chapter aims to know the causal relationships between the different phases that make up the development of performance tests and estimate the value for the effect of each phase on the others. The results showed that the phases are three, merging the phases of mass supplementation and group supplementation. High and positive factorial loads were found between the grazing phase and the supplementation phase, the same result was obtained between the supplementation phase and the individual supplementation phase. Changes in the classification of animals were found. The values estimated by SEMs can be used for the selection of elite individuals with greater precision since the relationships between latent variables are taken into account. Chapter III specifies the use of polygenic models (MP) and genomic-polygenic models (MGP) in the estimation of genetic parameters for birth weight and adjusted weight at 120, 240, 480 and 720 days (PN, P120, P240, P480, P720, respectively), using information from 35 farms belonging to the program of productive and genealogical control of the AGROSAVIA producer network. Direct heritability was between 0.29 and 0.40 and the maternal for PN, P120 and P240 were between 0.09 and 0.23, the estimated genetic correlations were between 0.13 and 0.96 for the direct genetic effect and the phenotypic correlations were between 0.23 and 0.72, being the lower correlations between PN and P240 and the largest between P480 and P720. In the genetic trends observed for the characteristics P240, P480 and P720, sustained growth was evidenced which was greater in the last seven years. In PN and P120, an increase in genetic values near-zero was observed in the period of time evaluated. No increase in maternal genetic values was found for the characteristics PN, P120 and P240 in the period evaluated. In Chapter IV the covariance components estimated in Chapter III are used for the construction of a selection index that facilitates the process of identification of animals with desirable characteristics. Indices were constructed using relative desired earnings, bibliography information and information collected through surveys of producers and academics. The selection indices that contained the desired changes estimated from surveys of connoisseurs of the BON race are proposed as the best alternative, since according to the simulation process performed it is expected with the use of these indices to maintain the weight at birth, increase the growth characteristics and decrease the indicators of age at the first birth and interval between calving.