valor de cría
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i
iiiiij EGiGdGaP ±±±=
Es la sumatoria de los efectos medios de todos los genes que
posee un individuo, que codifican para un carácter determinado (teniendo en cuenta
ambos alelos de cada loci y todos los loci)
ii VCGa =
Valor de Cría
Si un cierto número de gametos que llevan el alelo A1 se unen al azar con gametos de la población, la media de los genotipos resultantes se desvía de la media de la población en una cantidad que es igual al efecto medio del gen A1
p=0 q=1 p=q=0.5 p=0.25 q=0.75
A1A2
El VC de un individuo esta dado por la sumatoria de los valores aditivos de los genes que porta y por las frecuencias génicas de la población con que se aparea.
• Indice de Selección
• BLUP (Best Linear Umbiased Prediction)
El término estimación se utiliza para hacer referencia a un cálculo aproximado, que normalmente se apoya en la herramienta estadística.
Valor de CríaMetodologías de Estimación
b.XISestimado VC ii ==
estimaciónla de exactitudraA =
μPX ij −=
nponderació de factorb =
Valor de CríaMetodologías de Estimación Indice de Selección
Un registro propio►
μ).(PhVC ij2
i −=
hhr 2aA ==
Valor de CríaMetodologías de Estimación Indice de Selección
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0,05 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
h2
r
El VC estimado indica cuanto produce el individuo debido a su valor genético aditivo , con respecto a la media poblacional.
La exactitud de la estimación es función directa de la heredabilidad del carácter.
Promedio de registros propios►
μ)P.(1).r-(n1
n.hVC ij
2
i −+
=
1).r-(n1
n.hr
2
aA +=
Valor de CríaMetodologías de Estimación Indice de Selección
Un registro de un pariente►
μ).(PhaVC kj2
iki −=
2ikaA har =
Valor de CríaMetodologías de Estimación Indice de Selección
Promedio de registros de un pariente►
μ)P.(1).r-(n1
.n.haVC k
2ik
i −+
=
1).r-(n1
n.har ikaA +
=
Valor de CríaMetodologías de Estimación Indice de Selección
Rendimiento promedio de p hermanos►
μ)P.(1).t-(p1
.p.haVC k
2ik
i −+
=
1).t-(p1
p.har ikaA +
=
22
22
c4
ht c
2
ht +=+=
Valor de CríaMetodologías de Estimación Indice de Selección
exactitud en funcion de p medio hermanos
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
1,1
1 2 4 8 16 32 64 128
256
512
1024
2048
4096
8192
1638
432
768
6553
613
107
2621
452
428
1E+
06p
r0,1
0,3
0,7
exactitud en funcion de p hermanos enteros
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
1,1
1 2 4 8 16 32 64 128
256
512
1024
2048
4096
8192
1638
432
768
6553
613
107
2621
452
428
1E+
06
p
r0,1
0,3
0,7
Rendimiento promedio de p hijos►
[ ] μ)P.(1).t-(p12
p.hVC k
2
i −+
=
1).t-(p1
p
2
hraA +
=
Valor de CríaMetodologías de Estimación Indice de Selección
exactitud en funcion de p hijos (MHs)
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
1,1
1 2 4 8 16 32 64 128
256
512
1024
2048
4096
8192
1638
432
768
6553
613
107
2621
452
428
1E+
06p
r 0,1
0,3
0,7
exactitud en funcion de p hijos (MHs) y c2 = 0.10
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
1,1
1 2 4 8 16 32 64 128
256
512
1024
2048
4096
8192
1638
432
768
6553
613
107
2621
452
428
1E+
06
p
r 0,1
0,3
0,7
Información Combinada de distintos parientes►
332211i .Xb.Xb.XbIS ++=
Información propia
Información madre
Inf. Progenie
Valor de CríaMetodologías de Estimación Indice de Selección
Se basa en la consideración de que el valor fenotípico para un carácter es consecuencia de la acción independiente de efectos fijos determinados (sexo, raza, época de control, etc) y del valor genético aditivo para este carácter.
Para la aplicación práctica del BLUP es preciso:a) Disponer de las genealogías de los animales (sin errores de parentesco). b) Conocer los parámetros genéticos (heredabilidades, repetibilidades, correlaciones) de los caracteres a mejorar.c) Disponer de una base de datos de testajes, datos reproductivos, sin errores d) Diseñar modelos predictores y definir la estructura de la información a analizar adecuada. e) Utilizar el programa adecuado.
Valor de CríaMetodologías de Estimación BLUP (Best Linear Umbiased
Prediction)
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