Evaluación de estimaciones bayesianas para la selección genética de ganado simmental de Colombia

El trabajo en las primeras 12 semanas estuvo dirigido al cumplimiento de la primera parte del objetivo específico número 1. La primera actividad de este objetivo es establecer un modelo bayesiano basado en el pedigrí para la estimación del mérito genético de variables de interés económico en la producción de carne y leche. Las actividades adelantadas que permitieron dar cumplimiento a este objetivo fueron las siguientes: 1) Compilación de información genealógica de la población de ganado Simmental en Colombia. 2) Enriquecimiento del archivo genealógico mediante las consultas de libros genealógicos en línea de la asociación de criadores de ganado Simmental de Norteamérica y Austria, 2) Depuración de la información genealógica (eliminar animales repetidos, fechas de nacimiento en conflicto, animales que aparecen como padres y madres, animales con mayor edad que sus padres) y 3) Organización de la información genealógica, conformada por el código del animal, código del padre, código de la madre, año de nacimiento y sexo. Esta información es la base para construir la matriz de parentesco de los animales incluidos en la evaluación genética. Esta información permitirá la estimación de valores genéticos para aquellos animales que no tengan registros fenotípicos pero que sí tienen una relación genética con aquellos individuos de la población que sí tienen registros. El trabajo realizado entre la semana 12 y 24 del proyecto estuvo dirigido al cumplimiento de la segunda parte del objetivo específico número 1. La primera actividad de este objetivo es establecer un modelo bayesiano basado en el pedigrí para la estimación del mérito genético de variables de interés económico en la producción de carne y leche. Las actividades adelantadas que permitieron dar cumplimiento a este objetivo fueron las siguientes: 1) Compilación de información fenotípica de la población de ganado Simmental en Colombia, con los criterios de selección a incluir en la evaluación genética, los cuales incluyen la edad al primer parto, el intervalo entre partos, la producción de leche y el peso al destete, 2) Inicio de la depuración de la información fenotípica, descartando datos atípicos y verificación de efectos fijos de la base fenotípica de datos. Esta información es la base para construir la matriz de efectos fijos del modelo y el vector de registros fenotípicos a incluir en la evaluación genética. Esta información permitirá la estimación de valores genéticos para aquellos animales que no tengan registros fenotípicos pero que sí tienen una relación genética con aquellos individuos de la población que sí tienen registros, bajo la metodología propuesta con enfoque bayesiano. El trabajo realizado entre la semana 25 y 36 del proyecto permitió la implementación del modelo bayesiano en una base de datos asociada a la trayectoria del crecimiento animal. Estas actividades permitieron dar cumplimiento al primer objetivo específico del proyecto. Para describir la trayectoria del crecimiento individual, estimar los parámetros de la curva de crecimiento y evaluar el mérito genético de los animales se realizaron las siguientes actividades: 1) Depuración de una base de datos con 20391 registros provenientes de 2628 animales, 2) Implementación de un modelo jerárquico bayesiano en dos niveles. El primer nivel consistió en describir la trayectoria de crecimiento esperada de los individuos. En el segundo nivel se describió la variación de los parámetros entre individuos, explicada por factores genéticos y ambientales a través de un modelo animal, 3) Inferencia de los parámetros a partir de las muestras obtenidas de las distribuciones marginales a posteriori usando Cadenas de Markov en simulación Monte Carlo y 4) elaboración de un manuscrito científico a partir del trabajo realizado, el cual se tituló “A new selection criteria to optimize growth in animal breeding programs” y fue sometido a la revista científica Livestock Science. En estos momentos el manuscrito está en proceso de evaluación. Las actividades desarrolladas entre las semanas 37 y 43 del proyecto permitieron enriquecer y robustecer el modelo construido y entregado en el informe anterior. La mejora del modelo se dio debido a la retroalimentación por pares evaluadores en el proceso de evaluación del manuscrito científico sometido “A new selection criteria to optimize growth in animal breeding programs”. Este modelo está acorde con las expectativas del proyecto, el cual pretende la construcción de un modelo matemático que integre información genealógica y fenotípica para la valoración genética de animales en los sistemas de producción bovina de Colombia. Este modelo pretende ofrecer a investigadores y productores una herramienta para la toma de decisiones en campo para optimizar el progreso genético de características con interés económico asociadas a crecimiento. En cuanto a la actividad científica, el modelo aporta una nueva forma de abordar y evaluar el crecimiento animal, generando espacios de exploración e innovación para la expansión de la frontera de conocimiento en la valoración genética de animales. Adicional, otro resultado importante es la culminación de los análisis estadísticos del trabajo de grado en modalidad investigación de un estudiante de Zootecnia. El estudiante vinculado al proyecto, está en estos momentos escribiendo su trabajo de grado titulado “Estimación de la heredabilidad para pesos a diferentes edades en ganado Simmental de Colombia”. Las características evaluadas en este trabajo fueron peso al nacimiento, peso a los 120 días de edad y peso a los 240 días de edad. Las actividades desarrolladas que permitieron alcanzar los resultados previamente descritos fueron: 1) Inclusión del método matemático “Raftery convergence index” para evaluar la convergencia del modelo, 2) Inclusión del efecto de grupo contemporáneo en el modelo mixto para una estimación más precisa de los componentes de varianza, 3) estimación por máxima verosimilitud de varianzas genéticas y residuales del peso al nacimiento, peso a los 120 días de edad y peso a los 240 días de edad. El trabajo correspondiente a las semanas 44 a 51 permitieron avanzar con la construcción de los algoritmos en R para el muestreo de Gibbs. Asimismo, se finalizó la edición, interpretación y discusión de los resultados obtenidos en el desarrollo del trabajo de grado del estudiante que participó en el proyecto. La base de datos genómica fue depurada, obteniendo al final un total de 661 animales y 22395 marcadores genéticos tipo polimorfismo de nucleótido simple. Las características organizadas y depuradas que serán usadas para el desarrollo del modelo con información genealógica e información fenotípica son el peso al nacimiento, edad al primer parto y el intervalo entre partos. El código desarrollado para la técnica de muestreo de Gibbs permite simular la distribución conjunta de múltiples variables genéticas de interés, en este caso varianzas aditivas y residuales de variables asociadas a producción de carne, con lo que posteriormente serán estimadas las heredabilidades de las características. El ajuste en el código del modelo se hará de acuerdo con los efectos a considerar en el modelo, tanto genéticos como biológicos o ambientales. Los modelos finales serán presentados en el informe final del proyecto, junto con los respectivos resultados para la estimación de los componentes de varianza. El trabajo correspondiente a las semanas 52 a 72 permitió la ejecución del muestreo de Gibbs para las variables asociadas a crecimiento, permitiendo realizar un análisis genético al crecimiento, generar resultados, discusiones y conclusiones del presente proyecto y que pueden ser consultadas en las respectivas secciones de este informe de investigación final.

• Autores: Cotes Torres, José Miguel; Amaya, Alejandro
• Tipo de recurso: Investigation report
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales U.D.C.A
• Repositorio: Repositorio Institucional UDCA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udca.edu.co:11158/6042
• Acceso en línea: https://repository.udca.edu.co/handle/11158/6042; https://repository.udca.edu.co/
• Palabra clave: 630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::636 - Producción animal; Análisis bayesiano; Genética animal; Mejoramiento animal; Ganado; Raza bovina
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