Identificación de un índice como método de selección de animales de alto mérito genético para características de interés económico en un hato Brahman

Abstract

En Colombia el uso de razas cebuínas abarca aproximadamente un 95% del hato nacional, con la raza Brahman como dominante dentro de estas. Siendo el mejoramiento genético en esta raza una gran oportunidad para lograr aumentar la productividad de ganado de carne en Colombia. La Hacienda San Juan de Bedouth ha sido líder en el mejoramiento de la raza Brahman, estando a la vanguardia en la aplicación de técnicas biotecnológicas y en la implementación de información genética; es el tercer hato puro que más registros reporta en el país, comercializando una gran cantidad de animales a nivel nacional y es una de las pocas haciendas que comercializa material genético a nivel internacional. El objetivo del mejoramiento genético de una raza es identificar y reproducir animales genéticamente superiores basados en sus registros y resultados de evaluaciones genéticas, permitiendo una selección con base en información objetiva de animales acordes con su medio ambiente y sistema de producción. La selección por una sola característica permite el mayor progreso genético de ella, el reto es poder realizar mejoramiento para un grupo de características que afectan el comportamiento productivo y funcional de un hato; por esta razón los apareamientos dirigidos de las vacas en la Hacienda San Juan De Bedouth se vienen realizando con base en fenotipos complementarios y valores genéticos proyectados de vaca-toro, resumidos en un índice de selección empírico (IE). Este tipo de índice no es el adecuado para obtener un mayor progreso genético, ya que no tiene en cuenta las heredabilidades, ni las correlaciones genéticas y fenotípicas entre las diferentes características que hacen parte del índice, por lo que pueden presentarse asociaciones genéticas no deseables entre las características seleccionadas y por ende obtener un menor avance o inclusive un retroceso genético. Este trabajo tiene como objetivo identificar un índice de selección (IS) que permita un mayor progreso genético para características de interés económico en el hato Brahman de la Hacienda San Juan De Bedouth: Para ello fue necesario realizar una evaluación genética permitiendo actualizar los valores de cría de animales de alto mérito genético mediante análisis unicaracterísticos y bicaracterísticos; igualmente se estimaron los componentes de (co) varianzas y las correlaciones entre las características, con el fin de identificar las que debían hacer parte del índice de selección. Para esto, se analizaron los registros históricos productivos y de genealogía de 38,483 animales. Las características evaluadas estaban relacionadas con el crecimiento, involucrando peso en la fase temprana de la lactancia (P4), peso al destete (PD), peso a los 12, 18 y 24 meses (P12, P18 y P24) , características reproductivas de edad al primer parto (EPP) e intervalo entre partos (IEP), una característica de calidad de carcasa de área de ojo de lomo (AOL) y siete características de biotipo representadas en balance (TB), capacidad corporal (TCc), caracterización (TC), estructura (TE), musculatura (TM), pigmento (TP) y tipo total (TT) . Se utilizó el programa R project, con el uso del comando GLM de modelo linear generalizado, con el procedimiento de stepwise, para identificar el mejor modelo y las fuentes de variación significativas que describieran mejor la variabilidad de cada característica estudiada. Un modelo de efectos simples fue el adecuado para estimar parámetros genéticos (PG) y valores genéticos (VG) para la población evaluada. La estimación de PG y VG se realizó con el método de AIREML en el modelo animal univariado y bivariado que incluyó el efecto materno para P4 y PD; y de ambiente permanente para P4, PD e IEP, utilizando el software WOMBAT. Se estimaron las heredabilidades (h2 ) y correlaciones (genéticas y fenotípicas) por cada par de características evaluadas dentro del análisis bicarácter. Las heredabilidades estimadas para cada una de las características evaluadas en el modelo animal unicarácter estuvieron dentro del rango obtenido en el modelo bicarácter. Para las características de crecimiento se obtuvieron estimativas de h2 directa y materna de bajas a altas de 0,28 a 0,45, 0,22 a 0,28, 0,17 a 0,29, 0,33 a 0,41, 0,42 a 0,46, 0,13 a 0,20 y 0,06 a 0,17 para P4, PD, P12, P18, P24, Hm4, HmD respectivamente; el ambiente permanente estuvo entre 0,036 y 0,069 para P4 y entre 0,062 y 0,113 para PD. Las heredabilidades para AOL, EPP y IEP fueron bajas con valores entre 0,17 y 0,22, 0,10 y 0,14, y entre 0,10 a 0,11 respectivamente, con un ambiente permanente que varió de 0,03 a 0,042 para IEP. Para las características de biotipo se obtuvieron rangos de h2 de bajas a altas con valores de 0,10 a 0,69. Se observaron correlaciones genéticas entre las características de crecimiento de medias a altas entre 0,46 a 0,96 con errores estándar entre 0,03 a 0,10; correlaciones muy bajas entre las características de crecimiento con IEP (variando entre - 0,002 y 0,033 con errores estándar entre 0,09 a 0,20) y negativas moderadas con EPP (variando entre -0,17 y -0,64 con errores estándar entre 0,09 a 0,19); las correlaciones genéticas entre las características de crecimiento y carcasa fueron bajas a moderadas (variando entre -0,01 a 0,42 con errores estándar entre 0,18 a 0,25). La correlación genética entre las características reproductivas EPP e IEP fue muy baja de -0,043 con un error estándar de 0,14; entre IEP y AOL fue negativa y baja de -0,34 con un error estándar de 0,216 y entre EPP y AOL muy baja de -0,085 con un error estándar de 0,23. finalmente se construyeron tres IS, el primero de ellos corresponde al IE que pondera un 5% para P4, 15% para Hm4, 15% para PD, 10% para HmD, 10% P12, 10% para P18, 15% para P24, 5% EPP, 5% para IEP y 10% para AOL. El segundo índice fue construido usando las matrices de (co) varianzas genéticas y fenotípicas estimadas en el modelo bicaracterístico, llamado índice tradicional (IT), aplicando la misma ponderación económica que en el índice empírico; los regresores lineales obtenidos fueron 0,105 para P4, 0,145 para Hm4, 0,010 para PD, 0,083 para HmD, -0,008 P12, 0,016 para P18, 0,105 para P24, 0,009 EPP, 0,005 para IEP y 0,099 para AOL; regresores que fueron aplicados a cada uno de los valores genéticos estimados en el análisis unicaracterístico para cada característica evaluada. El tercer índice fue calculado con el uso de un análisis de componentes principales (ICP) a partir de las correlaciones lineales estimadas de las características evaluadas con los tres primeros componentes principales (CP) calculadas a partir de los valores genéticos obtenidos en el modelo unicaracterístico. En general, estos resultados muestran que la variación de las características está asociada en buena proporción con el efecto genético aditivo directo, el efecto genético materno y el efecto ambiente permanente y que existe asociación genética aditiva favorable entre características. Estos resultados indican que estas características pueden responder adecuadamente a procesos de selección; concluyendo que con el uso del ICP se puede obtener un mayor progreso genético para las características evaluadas de forma integral, teniendo un rendimiento promedio por encima de la media de la población en una generación entre 2,9 kg y 21,6 kg para las características de crecimiento, 3,2 y 5,6 días menos para las características reproductivas y un AOL con más de 1,2 cm2 . Este IS permita mejorar la identificación de animales sobresalientes para las características de crecimiento, habilidad materna, reproductivas y carcasa evaluadas. (Texto tomado de la fuente)

In Colombia, the use of zebu cattle covers approximately 95% of the national herd, being Brahman the dominant breed; its genetic improvement is a opportunity to increase the productivity of beef cattle in Colombia. San Juan de Bedouth has been a leader in the improvement of the Brahman breed, and it has been at the forefront in the application of biotechnology and the implementation of genetic information. The goal of breed genetic improvement is to identify and reproduce genetically superior animals based on their records and genetic evaluation results, thus allowing selection based on objective information of the animals according to their production system. The selection by a single trait allows a greatest genetic progress, the challenge is to improve a group of traits that affect the productive of a herd. Therefore, the mating in San Juan De Bedouth is carried out based on their complementary phenotypes and projected bull-cow genetic values summarized in an empirical index selection (IS). This type of index is not adequate to obtain greater genetic progress because it does not consider the heritabilities, nor the genetic and phenotypic correlations between the different traits that are part of the index. Thus, undesirable genetic associations may occur between the selected traits and therefore obtain a lesser advance or even a genetic regression. This work aims to identify an IS that allows greater genetic progress for traits of economic interest in the Brahman herd of the San Juan De Bedouth. It was necessary to conduct a genetic evaluation that enables to update the breeding values of animals of high genetic merit through unitrait and bitrait analysis. The components of (co) variances and the correlations between the traits were also estimated to identify those that should be part of the selection index. To do so, productive and genealogical records of 38,483 animals were analyzed. Growth related traits were assessed considering weight in the early lactation phase (P4), weaning weight (PD), weight at 12, 18, and 24 months (P12, P18, and P24), reproductive traits of age at first calving (EPP), and interval between calvings (IEP), a quality trait of the carcase of loin-eye area (AOL); and seven biotype traits represented in balance (TB), body capacity (TCc), characterization (TC), structure (TE), musculature (TM), pigmentation (TP) and total type (TT). R Project was used with the generalized linear model command and the stepwise procedure to identify the best model and the sources of significant variation that best described the variability of each studied trait. A simple effect model was adequate to estimate genetic parameters and genetic values for the evaluated population. It was performed with the AIREML method in the univariate and bivariate animal model including the maternal effect for P4 and PD; and permanent environment for P4, PD, and IEP using the WOMBAT software. Heritabilities (h2) and correlations (genetic and phenotypic) were estimated for each pair of traits evaluated within the bitrait analysis. The estimated heritabilities for each trait evaluated in the unitrait animal model were within the range obtained in the bitrait model. For the growth traits, low to high estimates of direct and maternal h2 were obtained i.e., P4 from 0,28 to 0,45; PD, 0,22 to 0,28; P12, 0,17 to 0,29; P18, 0,33 to 0,41; P24, 0,42 to 0,46; Hm4, 0,13 to 0,20; and HmD, 0,06 to 0,17. The permanent environment was between 0,036 and 0,069 for P4, and between 0,062 and 0,113 for PD. Heritabilities for AOL, EPP, and IEP were low with values between 0,17 and 0,22, 0,10 and 0,14, and 0,10 and 0,11, respectively, with a permanent environment ranging from 0,03 to 0,042 for IEP. For the biotype traits, low to high h2 ranges were obtained with values from 0,10 to 0,69. Medium to high genetic correlations were observed in growth traits from 0,46 to 0,96 with standard errors (SE) between 0,03 and 0,10. Very low correlations between growth traits with IEP (ranging between -0,002 and 0,033 with SE between 0,09 to 0,20) and moderate negative ones with EPP (ranging between -0,17 and -0,64 with SE between 0,09 to 0,19). Genetic correlations between growth traits and AOL were low to moderate (ranging between -0,01 to 0,42 with SE between 0,18 to 0,25). The genetic correlation between EPP and IEP reproductive traits was very low, -0,043 with a SE of 0,14; between IEP and AOL it was negative and low, -0,34 with a SE of 0,21; and between EPP and AOL it was very low, -0,085 with a SE of 0,23. Finally, three IS were built, the first one corresponds to the IE that weighs 5% P4, 15% Hm4, 15% PD, 10% HmD, 10% P12, 10% P18, 15% P24, 5% EPP, 5% IEP, and 10% AOL. The second index was built using the matrices of genetic and phenotypic (co) variances estimated in the bitrait model known as the traditional index (IT) applying the same economic weighting as in the empirical index. The linear regressions obtained for IT were P4, 0,105; Hm4, 0,145; PD, 0,010; HmD, 0,083; P12, -0,008; P18, 0,016; P24, 0,105; EPP, 0,009; IEP, 0,005; and AOL, 0,099. These regressions were applied to each genetic value estimated in the unitrait analysis for each evaluated trait. The third index was determined through a principal component analysis (ICP) from the estimated linear correlations of the evaluated traits with the first three principal components calculated from the genetic values obtained in the unitrait model. In general, these results show that variation in traits is associated in good proportion with direct additive genetic effect, maternal genetic effect, and permanent environmental effect, and that there is favorable additive genetic association between traits. Results indicate that these traits can respond to selection processes; thus, ICP enables obtaining greater genetic progress for the evaluated traits in a comprehensive manner with an average performance above the population average in one generation between 2,9 kg and 21,6 kg for growth traits, 3,2 and 5,6 days less for the reproductive traits, and an AOL with more than 1,2 cm2. This IS allows to improve the identification of outstanding animals for growth, maternal ability, reproductive and carcase evaluated traits.