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Evaluación genética de reproductores porcinos en poblaciones abiertasBabot Gaspa, Daniel 01 July 1997 (has links)
Se analiza la importancia de diferentes efectos que pueden incidir en la media de los caracteres número de lechones nacidos vivos (NV), ganancia media diaria de peso (GMD) y espesor de tocino dorsal (ETD). En primer lugar se determina la influencia de los efectos edad al parto (EP), duración de la lactación (DL), intervalo destete-cubrición fértil (IDCF), tipo de cubrición fértil (TCF) y granja-año-estación de parto (GAE), en el modelo de predicción de valores genéticos para NV. A continuación se estiman las diferencias entre orígenes de importación para los caracteres NV, GMD y ETD y se contrasta la bondad de las estimas obtenidas con el modelo de grupos. Finalmente se analizan las implicaciones de la inclusión de los grupos genéticos en el modelo de predicción de valores genéticos y la incidencia de importar animales como forma complementaria a la selección para mejorar el carácter NV. Todo ello se realiza a partir de los datos registrados en granja en cuatro líneas maternas, dos Landrace y dos Large White, y a los datos de poblaciones simuladas. En la mayoría de casos analizados, los resultados han puesto de manifiesto un efecto significativo (p<0.05) de los efectos EP, DL, IDCF y TCF sobre NV. Estos efectos, aun siendo significativos, no incidieron de forma relevante ni en la estima de componentes de varianza ni en la predicción de valores genéticos para NV. La pérdida de respuesta esperada por omitir estos efectos en el modelo de evaluación fue siempre inferior al 2%. Para el efecto GAE, la varianza estimada explica entre el 1% y el 4% de la varianza fenotípica total según la población y agrupación de partos considerada. La predicción de valores genéticos se vio poco afectada por el tamaño del grupo de comparación, con variaciones en respuesta inferiores al 3%. El tratamiento del GAE como efecto aleatorio no presentó, en ninguna de las situaciones analizadas, ventajas relevantes frente al tratamiento fijo. Para contemplar las diferencias en la población base causadas por la importación recurrente de animales foráneos se utilizó el modelo de grupos genéticos. Las estimas de las diferencias entre los animales importados y la población de destino, obtenidas mediante la metodología BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) y la metodología bayesiana, llevan a la conclusión de que únicamente existen diferencias significativas favorables a los animales importados en sólo uno de los siete orígenes considerados. En la mayoría de casos el error asociado a las estimas obtenidas fue grande, indicando que la información referente a los animales foráneos contenida en los datos de granja fue es muy limitada. El modelo de grupos infraestima las diferencias entre grupos cuando la selección se realiza según un criterio que los incluye. El sesgo aumenta conforme disminuye la heredabilidad y conforme aumenta el desequilibrio en la información, pero es despreciable si los grupos no se incluyen en el criterio de selección. Importar animales en poblaciones seleccionadas sólo compensará cuando las diferencias entre poblaciones sean próximas o superiores a 0.5 lechones y sean conocidas o puedan ser bien estimadas. En poblaciones abiertas a la importación, el modelo de grupos sobrestima la respuesta, aunque su efecto puede contrarrestarse por la infraestimación causada por ignorar en el modelo la varianza de segregación entre grupos. / The importance of several effects on the traits number of piglets born alive (NBA), growth rate (GR) and backfat (BF) is analyzed. First, it was determined the influence of the age at farrowing (AF), lactation length (LL), wean to conception interval (WCI), mating type (MT) and herd-year-season (HYS) in the model to predict breeding values for NBA. Then, differences among origins of importation were estimated and the goodness of these estimates were obtained. Finally, the inclusion of genetic groups in the model to predict breeding values for NBA and the incidence of imported foreign animals in the nucleus to improve NBA is analyzed. The data used came from on farm test of four maternal lines, two Landrace (LD-1, LD-2) and two Large White (LW-1 and LW-2), and from simulation data. In most analyzed populations, the AF, LL, WCI and MT had a significant effect (p<0.05) on NBA. These management effects did not influence the variance component estimation nor the prediction of breeding values for NBA. The expected loss in response was lower than 2% in all cases. The estimated variance for the HYS effect was between the 1% and the 4% of the total phenotypic variance. The reduction in contemporary group size had a small effect in the prediction of breeding values, with expected loss in response lower than 3%. The random treatment of HYS effect did not have relevant advantages over the fixed treatment. To take into account the differences in the base population, caused by imported animals, the genetic groups model was used. The estimated differences between groups were obtained using the mixed model methodology and the bayesian methodology. With both methodologies it were obtained the same results, and reach the same conclusion; there are significant differences in favour of imported animals in only one case, among the seven groups considered. In most cases the error in the estimates was high, this suggests that the information of the foreign animal in the farm data was limited. With the genetic groups model, underestimates of differences between genetic groups are obtained when the selection is carried out considering groups. The bias increases when the heretability decreases and when the lack in balance in the data increases, but it is irrelevant when the selection criterion does not include genetic groups. Introducing foreign animals in selected populations can only have an interest if these animals have differences in NBA higher than 0.5 piglets and the differences are known or can be well estimated. In open breeding populations, with the genetic groups model, we obtain overestimates of selection response, but the bias can be balanced if the segregation between groups is not considered in the evaluation model.
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