UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL ESTADO DE MEXICO CENTRO UNIVERSITARIO UAEM TEMASCALTEPEC INGENIERO AGRONOMO ZOOTECNISTA PROGRAMA POR COMPETENCIAS SISTEMAS DE SELECCIÓN Y CRUZAMIENTO ELABORADO POR: DR. ERNESTO JOEL DORANTES CORONADO UNIDAD DE COMPETENCIA: II

Al finalizar el curso el alumno será capaz de calcular la magnitud de los cambios genéticos esperados a través de selección. Aplicar las principales estrategias de evaluación genética de los animales Interpretar la información que aparece en los catálogos de sementales y utilizarla de acuerdo con los objetivos de producción específicos Conocer la importancia de contar con evaluaciones genéticas, como apoyo en la comercialización de reproductores PROPÓSITO DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE

SELECCIÓN DE ANIMALES A TRAVÉS DE INDICE DE SELECCIÓN

Índice de selección Ejemplo : El método en ovinos

Mejoramiento Genético  Varianza para selección Selección artificial Selección natural Incrementa genes superiores y Elimina inferiores Conservación de genes

CARACTERÍSTICAS CUALITATIVAS CUANTITATIVAS Objetivo Medirse en forma precisa Estar correlacionadas Importancia económica

México  Rebaños en sistemas extensivos y mixtos  Sin control desempeño reproductivo y productivo  No es posible conocer genealogía  Se escoge pie de cría en forma visual Mejora genética Conservar características de raza Incrementar producción Toma de datos

Plan de mejoramiento genético  Definición de objetivos  Registros que nos permitan conocer las características de interés  Utilización adecuada de un sistema de selección

Problemas al seleccionar  Necesidad de seleccionar + de una característica. Sin embargo unos animales responden mejor que otros y en características contrastantes  Difícil de elegir los rasgos a incluir  Necesidad que sean características de importancia económica  Características de estructura y hábitos alimentarios y costumbres humanas

Índice de selección Utiliza:  La varianza de las características  L a heredabilidad  La correlación fenotípica  La correlación genética  El valor económico Nos permite:  Seleccionar más de una característica  Maximizar la correlación entre características  Considera la heredabilidad  Utiliza los valores más altos

Ventajas del índice de selección  Se busca producir el mayor impacto posible en el genotipo.  Que el mejoramiento genético de las características produzca el mayor impacto económico como negocio al ganadero.  Se lleva un registro confiable y actualizado.

Especificación de metas  Se debe establecer las metas a lograr si es posible definir el tiempo con base en estas metas se definen las estrategias a seguir con base en los objetivos

Registros  Para decidir si una característica es económicamente importante, es necesario contar con datos. No pueden ser las buenas intenciones o la apreciación ocular estimativa las que definen que características deban considerarse.  Una buena tarjeta de registro es necesaria.

Investigación  El índice de selección requiere:  Resultados de aspectos genéticos  Resultados de aspectos económicos Los primeros se han venido trabajando por diferentes investigadores y diferentes tecnologías Los segundos tiene escasa investigación y es necesario aportar estrategias.

La estadística y el mejoramiento genético  Introducción  Estadística: sentido común datos organizados 1.resume información 2.Ayuda a tomar decisiones a través de pruebas de hipótesis 3.Elimina errores con diseño de experimentos

La estadística y el mejoramiento genético  Introducción  Mejoramiento genético: los genes no se ven por lo que requieren predecirse. 1.La mayor parte de las características de importancia económica están afectadas por muchos pares de genes. 2.Las características genéticas cuantitativas se describen en términos estadísticos.

Las características cuantitativas se describen en términos estadísticos  Media  varianza  Desviación estándar  Correlación  Regresión

Población Parámetro Muestra Estadístico Estadística y genética

v v vv v v v v Sesgado Impreciso Insesgado Impreciso Sesgado Preciso Insesgado Preciso Propiedades de los Estimadores

Frecuencia µµ+σ µ+2σ µ-σ µ-2σ 68% 95% La Distribución Normal X F(X)

La Media o Promedio   fi XiX   nXiX/

Desviación Estándar (S X, σ X ) Varianza = (Desviación Estándar) 2 Por lo tanto, las varianzas están expresadas en unidades al cuadrado (kg 2, cm 2, etc.) S X =

La varianza  No se puede esperar que exista la misma respuesta de los animales de un carácter

La heredabilidad  Dado que los caracteres no tienen la misma heredabilidad su importancia puede ser diferente dentro del plan de mejora. Covarianza

Correlación fenotípica  Muchas características ovinas de interés zootécnico tienen algún tipo de asociación (positiva o negativa)

Correlaciones genéticas  La asociación entre dos características relacionadas genéticamente es explicada por la pleiotropia de los genes 

El valor económico  Deben responder a condiciones del mercado (valores relativos no absolutos) Algunos problemas -Variación de los precios -Tipo de explotación (diferentes objetivos de venta) -Costo de producción

Construcción del IS  Y= b1(X1) + b2(X2) + …+ bn(Xn)  Para obtener el índice de selección se requiere solucionar un sistema de ecuaciones simultáneas: b P G a

Caso práctico : Tomando como base los datos del artículo “GENETIC AND PHENOTYPIC CHARACTERIZATION OF THE COLOMBIAN CREOLE SHEEP” de Malgon y Martínez, en Revista Archivos de zootecnia vol. 54 No. 206 pag , en donde se evaluaron registros de la raza mora colombiana. Teniendo un valor de peso al nacimiento de la raza mora de 3.51 kg y el peso al destete ajustado a 120 días de kg.  Desviación estándar de peso al nacimiento0.56  Desviación estándar de peso al destete 4.51  Heredabilidad de la primera característica0.35  Heredabilidad de la segunda característica0.22  Correlación fenotípica entre ellas 0.41  Correlación genotípica entre las mismas 0.42  Valor económico de la primera característica $ 120  Valor económico de la segunda característica$ 200

Construcción de la matriz b P -1 G a

 Índice de Selección = b1(X1) + b2(X2)  = (X1) (X2)

Bibliografía  Philip L. Spide, M. F. (1984). Genética Aplicada. México: Universidad Nacional Autónoma de Mexico.  Douglas S. Falconer, T. F. (2006). Introducción a la Genética Cuantitativa. España: ACRIBIA, S.A.  Said Infante Gil, G. P. (2010). Métodos Estadísticos. Mexico: Trillas.