PARÁMETROS GENÉTICOS PARA PRODUCCIÓN DE LECHE EN DOS POBLACIONES DE GANADO HOLSTEIN EN MÉXICO Toledo AHO 1 *, Berruecos VJM 1, Vásquez PCG 1, Ruiz LFJ.

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1 PARÁMETROS GENÉTICOS PARA PRODUCCIÓN DE LECHE EN DOS POBLACIONES DE GANADO HOLSTEIN EN MÉXICO Toledo AHO 1 *, Berruecos VJM 1, Vásquez PCG 1, Ruiz LFJ 2, Elzo AM 3 1 FMVZ-UNAM, 2 CENID-Fisiología, INIFAP, 3 Animal Sciences- UF *h.toledo.a@gmail.com 1

2 Introducción Las evaluaciones genéticas para la población de ganado Holstein en México son realizadas por la Asociación Holstein de México (AHM) y el CENID-Fisiología del INIFAP. En el año 2008 se inició el Programa Nacional de Mejoramiento Genético de Bovinos Productores de Leche (PNMG) en México. El PNMG incluye un Banco Nacional de Información Lechera (BNIL) que cuenta con información adicional de ganaderías productoras de leche en diferentes partes del país que no está incluida en las evaluaciones de la AHM. 2

3 Problemática No se está considerando toda la información disponible para la evaluación de animales lecheros en México, por lo que es importante evaluar la posible utilización de esta información adicional de la población y su impacto en las evaluaciones genéticas nacionales. 3

4 Objetivos 1)Estimar la variabilidad genética aditiva y la heredabilidad de la producción de leche total y estandarizada (305 d, equivalente adulto) para la primera lactancia en las tres poblaciones: AHM, BNIL y PNMG (AHM y BNIL juntas) 2)Estimar la variabilidad genética aditiva y de ambiente permanente y sus correspondientes parámetros (heredabilidad y repetibilidad) para producción de leche total y estandarizada considerando las primeras cinco lactaciones por vaca en las tres poblaciones: AHM, BNIL y PNMG. 3)Comparar la precisión y el ordenamiento de los sementales en común en estas tres poblaciones. 4

5 Materiales y Métodos Bases de datos BNIL: 120,217 vacas hijas de 1,528 toros (66 registro mexicano) Base de datos AHM: 43,668 vacas hijas de 767 toros (119 registro mexicano) Base de datos PNMG:163,885 vacas hijas de 1,694 toros (601 sementales con hijas en ambas bases de datos) 5

6 Materiales y Métodos Pedigrí del BNIL tuvo 250,282 registros Pedigrí de la AHM contó con 124,044 registros. Pedigrí del PNMG tuvo 368,827 registros. Las bases de datos y los archivos de pedigrí se crearon con un programa escrito en lenguaje C# y el Sistema de Análisis Estadístico (SAS) 6

7 Estimación de Componentes de Varianza Se uso el programa ASREML para realizar los cómputos de estimación de componentes de varianza genéticos aditivos, ambientales permanentes y residuales. El criterio de convergencia se alcanzó cuando el valor del logaritmo de máxima verosimilitud cambió menos de 0.0002 en 3 iteraciones sucesivas. 7

8 Modelos Mixtos en Forma Matricial 8

9 9 ModeloCaracterísticaEfectos 1 Producción de leche total a la 1ª lactanción (PL1) Fijos: Hato-año-estación, tipo de ordeña (2x o 3x), días en lactación (Lineal y cuadrático) edad al parto (lineal y cuadrático); Aleatorios: animal 2 Producción de leche estandarizada a 305 días y a equivalente maduro de la 1ª lactación (P1Lstd) Fijos: Hato-año-estación ; Aleatorios: animal 3 Producción de leche total de las 5 primeras lactanciones (PL5) Fijos: Hato-año-estación, tipo de ordeña (2x o 3x), número de lactación, días en lactación (Lineal y cuadrático) edad al parto (lineal y cuadrático); Aleatorios: animal, ambiente permanente. 4Producción de leche estandarizada a 305 días y a equivalente maduro de las 5 primeras lactaciones (PL5std) Fijos: Hato-año-estación; Aleatorios: animal, ambiente permanente. Efectos fijos y aleatorios incluidos en los modelos para estimar los componentes de varianza

10 Precisión y ordenamiento de los sementales en común 10

11 Se ordenaron los valores genéticos dentro de cada set de datos (AHM, BNIL, y PNMG). Se calculó la correlación de Spearman entre los valores genéticos para: 1)Todos los sementales en común (AHM, BNIL, y PNMG) 2)Para el 10 % superior dentro de la población AHM (AHM vs BNIL), BNIL (BNIL vs AHM), y PNMG (PNMG vs AHM y PNMG vs BNIL) 11 Precisión y ordenamiento de los sementales en común

12 12 BNILAHMPN h2h2 SEt h2h2 T h2h2 t PL1 0.4970.019--0.1790.015--0.1760.009-- P1Lst 0.3500.017--0.2280.017--0.2620.012-- PL5 0.3590.0030.3590.0030.1880.0100.3600.0040.1680.0060.3290.002 P5Lst 0.4050.0020.4050.0020.4100.0040.4100.0040.3370.0080.3900.002 Heredabilidades (h 2 ) y repetibilidades (t) con sus errores estándar (SE) para la producción de leche total y estandarizada a la primera y quinta lactancia

13 EstadísticoBNILAHMPNMG PL1Media 0.75420.64980.7780 n = 601DS 0.17840.22040.1686 PL1stdMedia 0.74820.67580.8171 n = 601DS 0.19180.22290.1549 PL5Media 0.78470.69800.8049 n = 907DS 0.17400.19690.1524 PL5stdMedia 0.79470.77420.8634 n = 907DS 0.17020.18640.1288 13 Media y Desviaciones Estándar (DS), para las precisiones de los valores genéticos de los sementales en común en las tres bases de datos

14 Coeficientes de correlación por rangos de Spearman y sus respectivos niveles de significancia (P) para los valores genéticos de los sementales en común de las tres bases de datos n = 601PL1PL1stdPL5PL5std AHM-BNIL0.29440.38740.37060.4665 P<0.0001 AHM-PNMG0.84180.79430.76960.8012 P<0.0001 BNIL-PNMG0.63690.75830.77050.8220 P<0.0001 n = 60 10% superior de la AHM vs BNIL0.0290-0.12600.00720.0503 P0.82590.33740.95660.7025 10% superior del BNIL vs AHM0.09140.17450.04620.0600 P0.48740.18240.72570.6487 10% superior del PNMG vs AHM0.62410.23620.66490.4063 P <0.00010.0692<0.00010.0013 10% superior del PNMG vs BNIL0.27050.34290.16680.2892 P0.03660.00730.20280.0250 14

15 Conclusiones Las heredabilidades estimadas fueron desde bajas a moderadas para la primera lactancia (0.17 ± 0.009 a 0.49 ± 0.019) y para las primeras cinco lactancias (0.16 ± 0.006 a 0.41 ± 0.004). Las repetibilidades para PL5 y PL5std tuvieron un rango de 0.32 ± 0.002 a 0.41 ± 0.004 La integración de la información del BNIL y de la AHM en el PNMG incrementó las precisiones de las predicciones de los sementales representados en las tres poblaciones, debido a un aumento del número de registros y de relaciones de parentesco por semental. La inclusión de la información del BNIL en las evaluaciones nacionales permitió incorporar datos de producción que no se estaban tomando en cuenta. La inclusión de la información del BNIL mejoró la precisión de los valores genéticos de los sementales para producción de leche, y también permitió la predicción de los valores genéticos de todos los animales nacionales y extranjeros con progenies en México. 15

16 Agradecimientos Al Consejo Nacional de los Recursos Genéticos Pecuarios, a la Coordinación General de Ganadería - SAGARPA y a la Asociación Holstein de México, el apoyo en la realización de este proyecto al facilitar las bases de datos. Así como al CONACyT por otorgar una beca de maestría al primer autor para realizar este estudio. 16

17 17 GRACIAS POR SU ATENCIÓN h.toledo.a@gmail.com