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MEJORA GENÉTICA DEL GANADO VACUNO LECHERO

María Jesús Carabaño LuengoINIA-Madrid

ETAPAS DE UN PROGRAMA DE MEJORA GENÉTICA:

1. ELECCIÓN DEL TIPO DE ANIMAL – PUREZA vs. CRUZAMIENTO

2. DEFINIR OBJETIVOS DE SELECCIÓN

3. GENERAR HERRAMIENTAS DE SELECCIÓN – CRITERIOS –

EVALUACIONES GENÉTICAS

4. DISEÑAR APAREAMIENTOS

5. DIFUNDIR LA MEJORA


1. ELECCIÓN DEL TIPO DE ANIMAL – PUREZA vs. CRUZAMIENTO


3. GENERAR HERRAMIENTAS DE SELECCIÓN – CRITERIOS –




ORGANIZACIÓN CAMBIA SEGÚN LAS ESPECIES

1. ELECCIÓN DEL TIPO DE ANIMAL

Holstein-Friesian

Jersey

Ayrshire

Brown Swiss Montbeliarde

Guernsey Normanda

Raza Pura ?

http://www.teara.govt.nz/en/dairying-and-dairy-products/6/3�



Producción distintas razas lecheras en EE.UU

Table 1. Population sizes and production of potential breed resources for crossbreeding programs. Management conditions are not the same for

different breeds and could affect production comparisons. Source: Dairy Herd Management- Select Sires, April 2005

Breed Worldwide Population

Bulls Sampled per Year

Average Milk (kg) Fat % Protein %

Ayrshire 100,000 150 8126.6 3.9% 3.1%

Holstein 25,000,000 4,000 10578.2 3.6% 3.0%

Jersey 1,200,000 630 7990.4 4.6% 3.6%

Brown Swiss 7,000,000 80 9397.8 4.0% 3.3%

Normande 300,000 160 7264 4.4% 3.6%

Montbeliarde 330,000 170 8172 3.8% 3.4%

Swedish Red 205,000 100 9080 4.2% 3.5%


KiwiCross (Sintética, NZ)

Brown Swiss x Holstein

Cruces ?

http://www.dairyinfo.biz/images/Content/M5/132Crossbreeding.pdf


¿ Porqué cruzar el Holstein?

CLIMAS TEMPLADOS

Heterosis (6.5% producción, 10% fitness)

En algunas poblaciones en pureza los niveles de consanguinidad empiezan a ser altos.

La fertilidad ha descendido como consecuencia de la fuerte selección por producción y por el aumento de la consanguinidad.

La producción en sistemas semi-intensivos (low input) u orgánicos pueden beneficiarse de la reducción esperada en tratamientos sanitarios o del mejor aprovechamiento en pastoreo de los animales cruzados.

CLIMAS CÁLIDOS-HUMEDOS

Estrés por calor afecta la producción y la reproducción de razas no adaptadas

Escasa resistencia a parásitos de razas europeas seleccionadas

3. ORGANIZACIÓN DE LA MEJORA GENÉTICA EN GANADO VACUNO DE LECHE – SELECCIÓN EN RAZA PURA

ORGANIZACIÓN HORIZONTAL. PARTICIPANTES EN EL

PROGRAMA DE MEJORA: PRODUCTORES (ASOCIACIONES – CONAFE)

CENTROS DE I. A.

CENTROS TECNOLÓGICOS/INVESTIGACIÓN

CARÁCTER INTERNACIONAL (ICAR, INTERBULL, WHFF)

RECOGIDA DE INFORMACIÓN REGISTROS GENEALÓGICOS

CONTROL DE RENDIMIENTOS (LECHE, BAJAS, PARTOS, ETC.)

CALIFICACIÓN MORFOLÓGICA

OTROS: CONTROL RESULTADOS INSEMINACIÓN, CONTROL

SANITARIO

CENTROS DE TESTAJE3 +

INVESTIGACIÓN

ASOCIACIÓN GANADEROSCONAFE

VALORACIONES GENÉTICAS

CONTROL LECHEROCC.AA.

EVOLUCIÓN DEL CONTROL LECHERO EN ESPAÑA ENTRE 2002 Y 2008 (CONAFE, http://www.conafe.com/clechero/rendimientos.htm)

PRIMERA LACTACIÓN SEGUNDA LACTACIÓN TOTAL2002 2008 2002 2008 2002 2008

N. Vacas 72.296 108.716 174.682 239.857 246.978 348.573Edad 27 26 60 60 50 49Días lactación 338 376 332 366 334 369Kg. Leche 8446 10074 9114 10840 8919 10601Kg. Grasa 310 369 333 400 327 390Kg. Proteína 268 326 286 346 281 3.40% grasa 3.68 3.67 3.67 3.70 3.67 3.68% proteína 3.19 3.34 3.15 3.20 3.16 3.21Rdto. Diario(l) 24.98 26.83 27.46 29.61 26.72 28.73Kg. Leche 7577 8368 8411 9435 8167 9102Kg. Grasa 275 301 305 344 297 330Kg. Proteína 238 265 261 296 255 286% grasa 3.63 3.61 3.63 3.65 3.64 3.63% proteína 3.14 3.18 3.10 3.14 3.12 3.15

En amarillo (arriba), lactación natural. En azul (abajo), lactación ajustada a 305 días

OBJETIVOS DE SELECCIÓN

RENTABILIDAD $$$/€€€ (SOSTENIBILIDAD, BIENESTAR)

PRODUCCIÓN DE LECHE (KG LECHE, GRASA, PROTEINA, %) FUNCIONALIDAD

FACIL MEDICIÓN

VARIABILIDAD GENÉTICA/HEREDABILIDAD

SELECCIÓN P. LECHE EN HOLSTEIN USA (Shook, 2006)

175 kg/año 6,45 kg/año 5,20 kg/año

108 kg/año - 0,09 SD3,5 kg/año - 0,08 SD3,3 kg/año - 0,10 SD

TENDENCIA FENOTÍPICA FRISONA ESPAÑOLA (CONAFE, 2007)(ANIMALES EN EVALUACIÓN GENÉTICA)

9317 Kg leche, 341 Kg grasa y 295 Kg proteína6129 Kg leche, 220 Kg grasa y 186 Kg proteína

0,123 SD/año

0,129 SD/año0,105 SD/año

TENDENCIA GENÉTICA FRISONA ESPAÑOLA (CONAFE, 2007)(ANIMALES EN EVALUACIÓN GENÉTICA)

CARACTERES PRODUCTIVOS - HEREDABILIDADES

Tomado de Chauhan y Hayes (1991)

National evaluation heritability considered in the Interbull evaluation for dairy production traits in Holstein cattle (August 2009). Evaluation model summary. http://www-interbull.slu.se/eval/framesida-prod.htm

Country Heritability Modelmilk fat protein

Australia .25 .25 .25 ST R AMBelgium .38 .43 .41 MT ML RR TD AMCanada .41 .34 .37 MT ML RR TD AMCzech Republic .39 .38 .37 ST ML RR TD AMDFS .46 .42 .39 MT ML RR TD AMEstonia .49 .48 .48 ST ML RR TD AMFrance .30 .30 .30 ST R AMGermany/Austria .49 .48 .48 ST ML RR TD AMHungary .25 .20 .20 ST R AMIreland .35 .35 .35 ST R AMIsrael .43 .52 .41 ST ML AMItaly .31 .29 .30 MT ML RR TD AMJapan .32 .31 .27 ST R AMLatvia .49 .48 .48 ST ML RR TD AMNetherlands .57 .58 .50 ST ML RR TD AMNew Zealand .36 .33 .31 ST ML RR TD AMNorway .28 .21 .24 ST R AMPoland .33 .29 .29 ST ML RR TD AMSouth Africa .18 .11 .14 MT R FR TD AMSlovak Republic .31 .25 .30 ST-RR-TD-BLUP-AMSlovenia .24 .19 .21 ST R FR TD AMSpain .28 .28 .28 ST R AMSwitzerland .36 .30 .32 MT ML RR TD AMUnited Kingdom .55 .47 .51 ST ML RR TD AMUnited States .30 .30 .30 ST R AMAM=Animal Model; SM=Sire/Maternal Grandsire Model; ST ML=Model with lactations as correlated traits;MT=Multiple-traits; MT SL=Multiple-trait model with single lactation; TD=Test Day Model; FR=Fixed regression; RR=Random regression

OTROS CARACTERES PRODUCTIVOS RELACIONADOS CON LA FORMA DE LA CURVA DE LACTACIÓN (Modelos test-day):

PERSISTENCIA

PRODUCCIÓN MÁXIMA (PICO DE LACTACIÓN, DÍA DE PRODUCCIÓN MÁXIMA)

Pico de lactaciónPersistencia (h2=0,10-0,30)

OBJETIVOS DE SELECCIÓN

RENTABILIDAD $$$/€€€ (SOSTENIBILIDAD, BIENESTAR)

PRODUCCIÓN DE LECHE (KG LECHE, GRASA, PROTEINA, %)

FUNCIONALIDAD APTITUD REPRODUCTIVA

RESISTENCIA A ENFERMEDADES

LONGEVIDAD

MORFOLOGÍA

RELACIÓN P. LECHE-FUCNIONALIDADDATOS EXPERIMENTALES

A. LANGHILL (U.K.) Oldham y col. (1991)

Criterio de selección

A. LANGHILL (U.K.) Oldham y col. (1991)


Seleccionadas Control

A. LANGHILL (U.K) Pryce y col. (1999)

ONO: Oestrus not observed; FSC: Conception at first service; CI: Calving interval; DFH: Days to first heat; DFS: Days to first service; DOP:

Days open.


Pollot y Coffey, 2008


N = núm. Animales; KGL: kg leche; DEL: días en lactación; IP: Intervalo entre partos; PS: Periodo seco; IPC: Intervalo parto-cubrición; DPI: días a la primera IA; INS: inseminaciones por cubrición, TFI: tasa de fertilidad en la primera IA . Tomado de González-Recio et al (2004)

1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001

N 4072 3938 4563 9146 11,462 14,760 12,486

KGL 5935 i 6491g 6947f 8225d 8515 c 9092b 9827a

DEL 308i 313fg 319e 332cb 327dc 331c 340a

IP (d) 390e 396dc 398bc 406a 404ab 398bc 405a

PS (d) 82ab 83a 79b 74cd 77cd 67e 65de

IPC (d) 105h 111f 113ef 121abc 116cdef 120abc 122ab

DPI (d) 78f 81abc 82ab 83a 80bcde 80cdef 80cdef

INS 1.7g 1.8ef 1.8ef 1.9abcd 1.9dc 2.0abc 2.0a

TFI(%) 56 56 57 54 52 53 51

Producción láctea y fertilidad en ganado Holstein en las CC.AA. Vasca y Navarra,

RELACIÓN P. LECHE-FUCNIONALIDADDATOS GANADERÍAS COMERCIALES

Fertilidad en novillas y vacas en ganado Holstein en Japón(Abe et al., 2009)

RELACIÓN P. LECHE-FUCNIONALIDADDATOS GANADERÍAS COMERCIALES

PRIMERA O SEGUNDA CAUSA DE DESECHO (14-40%)

VARIAS MEDIDAS FERTILIDAD HEMBRAS (INTERBULL)

1. FERTILIDAD NOVILLAS (PRIMERA CUBRICIÓN)

REPRODUCCIÓN - I

Hiefer vs Cow conception rate in Dairy cattle in France (Boichard y Barbat, 1999)

REPRODUCCIÓN – NOVILLAS VS. VACAS

Holstein USA: Kuhn et al. (2006)REPRODUCCIÓN – NOVILLAS VS. VACAS

Holstein Japón Abe et al. (2009)

PRIMERA O SEGUNDA CAUSA DE DESECHO (14-40%)

VARIAS MEDIDAS FERTILIDAD HEMBRAS (INTERBULL)

1. FERTILIDAD NOVILLAS (PRIMERA CUBRICIÓN)

REPRODUCCIÓN - I

2. FERTILIDAD VACAS (TRAS PRIMER PARTO)

a. HABILIDAD PAR RECICLAR TRAS EL PARTO (interval calving-first

insemination (CF))

b. CAPACIDAD HEMBRA LACTANTE PARA CONCEBIR (conception rate (CR),

interval first-last insemination (IFL), interval first insemination-conception (FC),

No. services per conception (SPC), etc.)

c. INTERVALOS PARTO-CONCEPCIÓN (days open (DO) and calving interval (CI))

HEREDABILIDAD BAJA (0.05- 0.15)

REPRODUCCIÓN - II

Pryce y Veerkamp (2000)

REPRODUCCIÓN –HEREDABILIDADES

CI: 4.85 [1.7, 9.8]

DOP: 2.80 [1.0, 5.2]

DFS: 3.93 [1.7, 5.8]

IFL: [1.2, 2]



FSC: 3.11 [1.0, 5.0]

SPC: 1.84 [0.6, 5.0]

NR: 2.34 [0.4, 4.0]




ANTAGONISMO REPRODUCCIÓN- PRODUCCIÓN – CORRELACIONES GENÉTICAS

REPRODUCCIÓN - II

CORRELACIONES GENÉTICAS / PRODUCCIÓN-REPRODUCCIÓN

Rauw y col. (1998)


ANTAGONISMO REPRODUCCIÓN- PRODUCCIÓN

VALOR ECONÓMICO

Producción: Intervalo parto-concepción

100 : 10 -25

REPRODUCCIÓN - II

González-Recio et al (2004)

FACILIDAD DE PARTO

2-5 CATEGORÍAS

EFECTO DIRECTO Y MATERNO (CORRELACIÓN NEGATIVA)

HEREDABILIDAD BAJA (.05-.15)

PESO ECONÓMICO

Producción:facilidad directo:facilidad materno

100 : 9 : 7

APAREAMIENTOS DIRIGIDOS

OTROS CARACTERES EVALUADOS: MORTALIDAD PERINATAL

FACILIDAD DE PARTO

Parámetros genéticos facilidad de parto en Holstein en España (López de Maturana et al., 2007a)

Efecto sobre la longevidad y costes de amortización (López de Maturana et al., 2007b)

MAMITIS

ENFERMEDADES LIGADAS A LA REPRODUCCIÓN ( Retención placenta,

metritis, quistes ováricos, abortos, etc.)

ENFERMEDADES METABÓLICAS (Cetosis, Fiebre de la leche, etc.)

ENFERMEDADES LIGADAS A LA LOCOMOCIÓN (‘Lameness’, etc.)

RESISTENCIA A ENFERMEDADES

NATIONAL ANIMAL HEALTH MONITORING SYSTEM (2007).

IDENTIFICACIÓN PROBLEMAS SANITARIOS VACUNO LECHERO EE.UU.

Pesos económicos netos para las condiciones de producción en EE.UU. para algunas enfermedades(tomado de Rogers, 2002)

CARÁCTER P. ECONÓMICO RELATIVO

Prod. Leche 1.0

Mamitis clínica 0.25

Cetosis 0.08

Fiebre de la leche 0.09

Desplazamiento de abomaso 0.09

Laminitis 0.13

Retención de placenta 0.03

Metritis 0.04

Quistes ováricos 0.05

Facilidad de parto (directo) 0.05

Facilidad de parto (materno) 0.04

Abortos (directo) 0.08

Abortos (materno) 0.05

Enfermedad de Johne 0.05

CORRELACIONES GENÉTICAS / PRODUCCIÓN-RESISTENCIA ENFERMEDADES

Tomado de Rauw y col. (1998)

Koivula et al. (2005) CORRELACIONES ENTRE ENFERMEDADES EN DISTINTAS LACTACIONES

Zwald et al. (2004) HEREDABILIDADES Y CORRELACIONES ENFERMEDADES

Heringstad et al. (2007) EXPERIMENTO DE SELECCIÓN – PRODUCCIÓN/RESISTENCIA A MAMITIS

Respuesta selección sobre proteina (HPY) y mamitis (LCM)

Respuestas correlacionadas

Cetosis (KET), Retención de placenta (RP)

HEREDABILIDAD BAJA (MAMITIS , 0.05) A MODERADA (RECUENTO

CELULAR , 0.15)

ANTAGONISMO PRODUCCIÓN- SANIDAD UBRE

INDICADORES

RECUENTO CELULAR-MORFOLOGÍA UBRE (PROFUNDIDAD)-

VELOCIDAD DE ORDEÑO

SANIDAD - UBRE

SANIDAD – UBRE

RELACIÓN MAMITIS-RCS

Pösö y Mäntysaari (1996)

Koivula et al. (2005) RELACIÓN MAMITIS-RCS ANTES Y DESPÚES DE INFECCIÓN

• Confirma: RCS como indicador de mamitis, correlación baja o nula entre RCS y producción de leche.• Nuevo: Animales con RCS bajos al comienzo no son ni más ni menos proclives que los de RCS altos a padecer mamitis

RESISTENCIA A OTRAS ENFERMEDADES(Rogers, 2002)

DATOS NO DISPONIBLES – USO DE CARACTERES INDICADORES ???

ENFERMEDADES LIGADAS A LA REPRODUCCIÓN

INDICADORES: Longevidad (?), carácter lechero-angulosidad-condición corporal

ENFERMEDADES METABÓLICAS

INDICADORES: Longevidad, carácter lechero-angulosidad-condición corporal

ENFERMEDADES LIGADAS A LA LOCOMOCIÓN

INDICADORES: Longevidad, miembros y aplomos (ángulo podal)

MANEJO

VELOCIDAD DE ORDEÑO, TEMPERAMENTO

CARACTERES CATEGÓRICOS

HEREDABILIDAD MODERADA (0.10-0.30)

PESO ECONÓMICO ?

0 10

LONGEVIDAD

LONGEVIDAD TOTAL Y FUNCIONAL

VARIAS MEDIDAS

• DURACIÓN VIDA PRODUCTIVA (CONTÍNUO, MEDICIÓN TARDÍA)

• ‘STAYABILITY’ (CATEGÓRICO’)

TIPO DE ANÁLISIS

• SUPERVIVENCIA EN CADA LACTACIÓN (MULTICARÁCTER/MEDIDAS

REPETIDAS)

• EXTENSIÓN VIDA PRODUCTIVA

• ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA (SURVIVAL KIT)

HEREDABILIDAD BAJA (0.03-0.08)

PESO ECONÓMICO Producción:Longevidad

100 : 25 SELECCIÓN INDIRECTA (CARACTERES MÁS HEREDABLES - MORFOLOGÍA)

LONGEVIDAD – ESTIMAS DE HEREDABILIDAD LONGEVIDAD NO CORREGIDA

Vollema (1998)

CARACTERES LINEALES (WHFF)

MIDEN DISTINTOS ASPECTOS DE LA MORFOLOGÍA

• CARACTER LECHERO

• MIEMBROS Y APLOMOS

• TAMAÑO CORPORAL

• UBRE

• GRUPA

MORFOLOGÍA 1

HEREDABILIDAD MODERADA (0.10-0.40)

SELECCIÓN INDIRECTA DE LA LONGEVIDAD Y OTROS CARACTERES

Charffeddine (1998) – Frisona Española

CONFORMACIÓN-HEREDABILIDADES

CONFORMACIÓN-HEREDABILIDADES

Misztal y col. (1992) –Holstein USA

CORRELACIONES CONFORMACIÓN-PRODUCCIÓN

Charffeddine (1998) – Frisona Española


Misztal y col. (1992) –Holstein USA


Meyer y col. (1987) –Frisón Reino Unido

Charffeddine y col. (1997)-Frisona Española

RELACIÓN RCS-LONGEVIDAD Y MORFOLOGÍA

RELACIÓN RCS- MORFOLOGÍA

Rupp y Boichard (1999)- Frisón Francés

RELACIÓN RCS- MORFOLOGÍA

Boettcher y col. (1998)- Holstein Canadiense

Table 3. Heritability and genetic correlations between profitability and type traits.

Heritability1 Genetic correlation2

Profit 0.25 — Final score 0.29 0.28 Dairy character 0.29 0.37 Rump 0.20 0.02 Capacity 0.37 0.03 Stature 0.43 0.06 Body depth 0.32 −0.01 Feet and legs 0.12 0.17 Foot angle 0.11 0.20 Leg side view 0.17 0.12 Mammary system 0.25 0.27 Fore-udder attachment 0.18 0.22 Rear-udder height 0.27 0.29 Suspensory ligament 0.24 0.37 Udder depth 0.24 −0.04 1Approximate standard errors were 0.01 for all heritabilities. 2Standard errors of genetic correlations ranged between 0.01 and 0.04 Tomado de Pérez-Cabal y Alenda, 2002

CORRELACIÓN=RELACIÓN LINEAL; CARACTERES DE OPTIMO INTERMEDIO???

CARACTERES GENERALES

Pérez Cabal y Alenda, 2002- RELACIÓN BENEFICIO/DÍAS DE VIDA PRODUCTIVA (DPL) CON EBV PARA CONFORMACIÓN

CAPACIDAD CORPORAL

Adjusted by milk production

Unadjusted by milk production

MIEMBROS Y APLOMOS

SISTEMA MAMARIO - I

SISTEMA MAMARIO - II

Adjusted by milk production

Unadjusted by milk production

SELECCIÓN POR RENTABILDAD

INDICES DE SELECCIÓN (COMBINAN V.G.P. DE VARIOS CARACTERES)

PESOS ECONÓMICOS

GANANCIAS DESEADAS

SUB-ÍNDICES : -- PRODUCCIÓN (LECHE, GRASA (Kg, %), PROTEÍNA (Kg, %) + FUNCIONALIDAD (CONFORMACIÓN, RCS, OTROS)

-- UBRE (RCS, MAMITIS, VELOCIDADDE ORDEÑO, CONFORMACIÓN)

-- LONGEVIDAD (LONGEVIDAD, RCS, CONFORMACIÓN)

CARÁCTER RENTABILIDAD

Shook (2006) INDICES USA Y OTROS PAÍSES

INDICES DE MÉRITO TOTAL

Evolución hacia :

• Producción de proteína• Aumento peso de caracteres no productivos

12KL +12KG + 32KP + 3%P

+

10 IPP + 16 ICU + 9 IGT + 3 LONG + 3 RCS

UD. STÁNDARD!!!KL = Kg LecheKG= Kg GrasaKP= Kg proteína%P= % proteína

IPP=Indice patas posteriores (MA, VPP, AP, VLP)ICU=Indice conformación ubre (IA, AIP, LS, PU)IGT=Indice de calificación general (EST, ANG, VPP, ANPE, PC, ACHG, AG, AP, VLP, IA, AIP, LS, PU, CPA, LPA)LONG= Longevidad (LONG, MA, PU, RCS)RCS= Recuento Células Somáticas

INDICE EN ESPAÑA: ICO

OBJETIVOS DE SELECCIÓN (RESUMEN)• FUERTE SELECCIÓN POR PRODUCCIÓN (GRAN PROGRESO GENÉTICO)

• ANTAGONISMO CON FUNCIONALIDAD RESPUESTAS CORRELAICIONADAS

• CONTROL DETERIORO FUNCIONAL

– RESISTENCIA A ENFERMENDADES (MAMITIS, COJERAS, ENF. METABÓLICAS)

– FERTILIDAD (NOVILLAS – VACAS), FACILIDAD DE PARTO

– MANEJO (TEMPERAMENTO, ORDEÑO)

– INDICADORES (LONGEVIDAD, CALIFICACIÓN MORFOLÓGICA)

• SELECCIÓN COMBINADA PRODUCCIÓN-FUNCIONALIDAD

• NUEVOS CARACTERES: EFICIENCIA ENERGÉTICA, CONDICIÓN CORPORAL

EFICIENCIA ENERGÉTICA

• VACAS SELECCIONADAS POR PRODUCCIÓN SON MÁS EFICIENTES

(ENERGÍA BRUTA)

– ALTA PRODUCCIÓN DILUYE NECESIDADES DE MANTENIMIENTO

– CAPACIDAD DE INGESTIÓN

– CAPACIDAD DE MOVILIZAR RESERVAS (CONDICIÓN CORPORAL-

BCS O PÉRDIDAS DE BCS)

SELECCIÓN SOBRE CAPACIDAD DE INGESTIÓN, PESO, BCS O BCSL

CARACTERES MORFOLÓGICOS (ANCHURA PECHO, PROFUNDIDAD CORPORAL, ANGULARIDAD, ANCHURA DE LA GRUPA

CONDICIÓN CORPORAL (BCS, BCSL) -I

Lassen et al., 2003

Pryce y Harris, 2006

CONDICIÓN CORPORAL (BCS, BCSL) -II

Dal Zotto et al., 2007

Brown Swiss

CONDICIÓN CORPORAL (BCS, BCSL) -III

Veerkamp et al., 2001

Índice fertilidad: Carácter fertilidad+BCS+Conformación




3. GENERAR HERRAMIENTAS DE SELECCIÓN – CRITERIOS



EVALUACIÓN GENÉTICA

?

6000 KGL180 KGP205 KGG

10000KGL290KGP330KGG

MODELO-MÉTODO(Lineal-BLUP)

KGG 20- KGP 5 - KGL 500- a1 =

KGG 2 KGP 0,1 KGL 1200 a2

++

+=

GENEALOGÍADATOS FENOTÍPICOS


Sistemas de evaluación genética en distintos países

Evaluación para caracteres de producción- Modelo ‘test-day’

Catálogos de reproductores lecheros

Evaluación internacional

National Genetic Evaluation Systems for dairy cattle traits as applied in different Interbull member countries for the Holstein breed.

Country Production Conformation Health Longevity Calving Fertility Workability Beef Efficiency Other Argentina X X Australia X X X X Austria X X X X X X X X Belgium W X X X X Belgium F X X X X X X Bulgaria X Canada X X X X X X Czech R. X X X X Denmark X X X X X X X X Estonia X X X Finland X X X X X X X X X France X X X X X X X Germany X X X X X X X X Hungary X X X Ireland X X X X X Israel X X X X X X Italy X X X X X X Japan X X X X X Mexico X Netherlands X X X X X X X X X Norway X X X X X X New Zealand X X X X X X Poland X X Portugal X Rep. of South Africa X X X Slovenia X X Spain X X X X X Sweden X X X X X Switzerland X X X X X X Turkey X United Kingdom X X X X USA X X X X X X No. Countries 32 27 25 18 17 13 11 3 3 3

Tomado de http://www-interbull.slu.se/

EVALUACIONES GENÉTICAS PARA DISTINTOS CARACTERES (INTERBULL…)

• PRODUCCIÓN: kg’s por lactación o kg en día de control

• CONFORMACIÓN: calificación lineal (1-9)

• RESISTENCIA A ENFERMEDADES:

•RCS (CEL/ML)-SCS=log RCS por lactación o en el día de control,

•Mamitis:0/1,

•Tiempo al primer tratamiento

Method (model) of genetic evaluation ML-MT-SM-BLUP

Trait: SCC 0.5*EBV1+0.3*EBV2+0.2*EBV3Mamitis 0.25*EBV4+0.25*EBV5+0.3*EBV6+0.2*EBV7

EVALUACIONES GENÉTICAS …

• FERTILIDAD:

• Intervalos (parto-cubrición, parto-primera inseminación, primera-última inseminación)

• Número de inseminaciones (Modelo umbral secuencial, González-Recio et al., 2005)

• Éxito (1) o fracaso (0) (tasa de no retorno, resultado de la IA)

• FACILIDAD DE PARTO:

•Directo+materno

•Modelo umbral vs. Lineal

•Animal vs. Sire+MGS

• Multicarácter (aborto, peso nacimiento, longitud gestación)

• LONGEVIDAD:Survival Analysis (Survival kit, Ducrocq y Sölkner, 1988; distribución Weibull)

Use of total merit index Female Fertility Index: 0.11(IFL-heifers)+0.40(IFL-cows)+0.60(ICF-cows)

Total Merit Index: 0.9 (Yield)+0.12*(Beef production)+0.23*(female fertility)+0.16*(Calving

ease)+0.38*(Udder health)+0.06*(Other disease)+0.04*(Temperament)+0.16*(Longevity)

Use of total merit index Economic Breeding Index (EBI) expressed in Euro

EBI= 1.27*(0.68*Fat_kg+4.49*Prot_kg-0.06*Milk_kg+8.98*Survival(%)-1.63*Calving Interval (days)

In genetic SD

1.27*(0.19*Fat+1*Prot-0.47*Milk+0.56*Survival-0.21*CI)

► MUCHOS PAÍSES (CAN, NDL,ITA,DEU,GBR,DNK,SWE,FIN,…)

MODELO ‘TEST DAY’ O DE REGRESIÓN ALEATORIA

EFECTOS FIJOS (AMBIENTALES O SISTEMÁTICOS)

EFECTOS ALEATORIOS

EFECTO AMBIENTAL PERMANENTE. REGRESIÓN ALEATORIA

EFECTO GENÉTICO ADITIVO. REGRESIÓN ALEATORIA

23

26 2725

2726

23

2022

19

15

0

5

10

15

20

25

30K

G L

EC

HE

10 40 70 100 130 160 190 210 240 270 300

DÍAS EN LACTACIÓN

UTILIZACIÓN DE LOS DATOS DE LOS CONTROLES MENSUALES(“TEST- DAY”)

VENTAJAS FRENTE AL USO DE PRODUCCIÓN EN 305 d:

MEJOR MODELIZACIÓN

MAYOR PRECISIÓN

EVITAR EXTENSIÓN A 305

TENER EN CUENTA DISTINTAS PERSISTENCIAS

POSIBILIDADES DE SELECCIÓN SOBRE LA FORMA DE LA CURVA

DE LACTACIÓN

DESVENTAJAS:

SE MULTIPLICA EL NÚMERO DE DATOS A MANEJAR

MODELOS MÁS COMPLEJOS

“TEST- DAY”

APLICACIÓN: DATOS FRISONA ESPAÑOLA

Producción de leche a lo largo de la lactación

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500

días en lactación

p. lec

he (kg

)

1085l

1651l

3046l

5362l

5394

5422

5518

5523

6346

MODELO “TEST- DAY” PRODUCCIÓN DE LECHE:

yti = E.F. + bo+ b1(t/305) + b2(t/305)2 + b3 log(305/t) + b4 (log(305/t))2

+ aoi+a1iZ1(t) + a2iZ2(t) + a3iZ3(t) + ...

+ poi+p1iZ1(t) + p2iZ2(t) + p3iZ3(t) + ...

+ eit

EF = Efectos fijos:Rebaño-fecha de control + Edad/Época de parto

b’s = Coeficientes regresión curva lactación fijo (ej. modelo Ali – Schaeffer)aki, pki= Coeficientes de regresión para valor genético y permanente animal iZk(t) = Coeficientes polinomios en el tiempo (día) t

INCÓGNITAS: EF, b’s , aki, pki, i=1,N, k=1,r

POLINOMIOS: ao + a1Z1(t) + a2Z2(t) + a3Z3(t) + ...

Flexibles Mal ajuste en los extremos de la trayectoria Interpretación biológica (oscilantes, sin asíntotas,..)Varios tipos:

Comunes: ao + a1t + a2t2 + a3t3 + ...Bases de Polinomios: Ej: Polinomios ortogonales de Legendre

Zo(t) = 1Z1(t) = tZ2(t) = (3t2-1)/2Z3 (t) = (5t3 –3t)/2 ....

MODELO “TEST- DAY” PRODUCCIÓN DE LECHE:

yti = E.F. + bo+ b1(t/305) + b2(t/305)2 + b3 log(305/t) + b4 (log(305/t))2

+ aoi+a1iZ1(t) + a2iZ2(t) + a3iZ3(t) + ...

+ poi+p1iZ1(t) + p2iZ2(t) + p3iZ3(t) + ...

+ eit

EF = Efectos fijos:Rebaño-fecha de control + Edad/Época de parto

b’s = Coeficientes regresión curva lactación fijo (ej. modelo Ali – Schaeffer)aki, pki= Coeficientes de regresión para valor genético y permanente animal iZk(t) = Coeficientes polinomios en el tiempo (día) t

INCÓGNITAS: EF, b’s , aki, pki, i=1,N, k=1,r BLUP

Valor efecto permanente p.leche para 11 animales MODELO ALI SCHAEFFER+LEGENDRE (5,5)

-15

-10

-5

0

5

10

0 100 200 300 400 500

días en lactación

vp (kg

)

10851651226030464441536253945422551863465523

MEDIDAS DE PERSISTENCIA

• P1=VG(60)-VG(280)• P2=P200-P100• P3=P300-P100• P4=P60_280 - 220*VG(60)• P5=P60_280 - 220*VG(280)• P6=P1/220• Autovalores matrices (co)varianzas genéticas• Coeficiente lineal (a1) del componente genético en el modelo de regresión aleatoria

Donde,P100=sum(VG(1:100))P200=sum(VG(101:200))P300=sum(VG(201:300))P60_280=sum(VG(60:280))

Alta correlación con producción total

Baja correlación prod. total

Producción de leche a lo largo de la lactación según la edad y época de partoCurvas de Ali-Schaeffer

15

17

19

21

23

25

27

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 280 300 320 340

días en lacatación

p. lec

he (kg

)

jóven-primavera

jóven-otoño

P60

P280

P100

P200

P300

Valor genético p. leche para 11 animales - MODELO ALISCHAEFFER+LEGENDRE (5,5)

-15

-10

-5

0

5

10

15

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 280 300 320 340

días en lactación

vg (kg

)

1085 1651 3046 5362 5394 5422 5518 5523 6346

• P1=VG(60)-VG(280)• P2=P200-P100• P3=P300-P100• P4=P60280-220*VG(60)• P5=P60280-220*VG(280)• P6=P1/220

CATÁLOGO DE SEMENTALES - CONAFE

Información genealógica

Nombre del TORO

ID Registro genealógico ICO - Percentil

EVALUACIÓN GENÉTICA INTERBULL (ICAR):

Método MACE (Schaeffer, 1994) Modelo mixto padre multicarácter (carácter=país )

interacción GxEû = p + a + e

VG toros predicho en cada país (de-regresado)

País (bases genéticas diferentes)

VG toros de todos los países en la escala de cada país

Requiere buenas conexiones genéticas entre países Estimas de correlaciones entre países 4 evaluaciones al año

Producción 27 países, 3 caracteres, 6 razas, HOL: 100.000 toros

HOLSTEIN: Conformación 21 países, 14 caracteres lineales +3 generales

Salud Ubre SCC (23 países), Mamitis (3)Longevidad 18 paísesCaracteres del parto 11 países facilidad de parto directo y materno, mortalidad perinatal

Fertilidad Hembra 16 países, 10 caracteres distintos- 5 grupos :

T1: NOVILLAS (TODOS)T2: VACAS - Capacidad de salir en celo tras el parto (ICF) (DO, CI)T3: VACAS - Capacidad de quedar gestante como tasa: (CR, NR)T4: VACAS - Capacidad de quedar gestante como intervalo (IFC, IFL) (DO,

CI)T5: VACAS – Intervalos (DO, CI)

ICF=Intervalo parto-primera inseminación; DO=Días abiertos; CI=Intervalo entre partos; CR= Tasa de concepción; NR=Tasa de no retorno; IFC=Intervalo primera inseminación-concepción, IFL=Intervalo primera-última inseminación)

CARACTERES EVALUADOS POR INTERBULL

http://www-interbull.slu.se/eval/framesida-prod.htm�

http://www-interbull.slu.se/conform/framesida-conf.htm�

http://www-interbull.slu.se/udder/framesida-udder.htm�

http://www-interbull.slu.se/longevity/framesida-long.htm�

http://www-interbull.slu.se/longevity/framesida-long.htm�

ETAPAS DE UN PROGRAMA DE MEJORA GENÉTICA:ETAPAS DE UN PROGRAMA DE MEJORA GENÉTICA:

ELECCIÓN DEL TIPO DE ANIMAL

DEFINIR OBJETIVOS DE SELECCIÓN

GENERAR HERRAMIENTAS DE SELECCIÓN – CRITERIOS

DISEÑAR APAREAMIENTOS

DIFUNDIR LA MEJORA

ESQUEMAS DE SELECCIÓN ESQUEMAS DE SELECCIÓN ––ELECCIÓN ELECCIÓN DE REPRODUCTORESDE REPRODUCTORES

OBJETIVO: DEJAR DESCENDENCIA DE LOS ANIMALES MÁSRENTABLES (SOSTENIBILIDAD, BIENESTAR ANIMAL) CONTROLANDOCONSANGUINIDAD

DOS NIVELES

A. SELECCIÓN DE SEMENTALES (PROGRAMAS DE TESTAJE ENCENTROS DE INSEMINACIÓN ARTIFICIAL)

B. REEMPLAZO HEMBRAS EN PRODUCCIÓN (EN LAS GANADERÍAS)

A. PROGRAMAS DE TESTAJE DE SEMENTALESA. PROGRAMAS DE TESTAJE DE SEMENTALES

1. ELECCIÓN DE LOS PADRES DE FUTUROS SEMENTALES1. ELECCIÓN DE LOS PADRES DE FUTUROS SEMENTALES PADRES DE FUTUROS SEMENTALES:

ELEGIDOS DE LA POBLACIÓN MUNDIAL (HOLSTEIN, PRESIÓN DESELECCIÓN MUY ALTA)

IMPORTANCIA EVALUACIÓN INTERNACIONAL DE SEMENTALES

MADRES DE FUTUROS SEMENTALES:

ELEGIDAS DE LA POBLACIÓN MUNDIAL (HOLSTEIN, PRESIÓN DESELECCIÓN MUY ALTA)

MÁS COMPLEJA (NO EXISTE EVALUACIÓN INTERNACIONAL)

ALTOS ÍNDICES GENÉTICOS EN PAÍS DE ORIGEN PARAPRODUCCIÓN Y FUNCIONALIDAD, FAMILIAS DE GENÉTICARECONOCIDA

MOET CONTRATADO MADRE DE UN PAÍS INSEMINADA CON TOROSSUPER-ÉLITE PARA CONSEGUIR EL MÁXIMO NÚMERO DEDESCENDIENTES DE CADA ACOPLAMIENTO FUTUROSSEMENTALES = EMBRIONES

AA.. PROGRAMAS DE TESTAJE DE SEMENTALES PROGRAMAS DE TESTAJE DE SEMENTALES

2. PRUEBA DE PROGENIE2. PRUEBA DE PROGENIE

Reparto de semen

12-14 m16 m

Nacimiento hijas

25-29 m29 m

Primer partohijas

49-55 m56 m

Prueba toro(valor genético)

64 m

TESTAJE DE SEMENTALES LECHEROS

EDAD DEL TORO

González-Recio et al.,2007Norman et al., 2003

•Control lechero(Producción, RCS, etc.)•Calificación morfológica


2. PRUEBA DE PROGENIE2. PRUEBA DE PROGENIE REPARTO EN UN ELEVADO NÚMERO DE REBAÑOS

ELEVADO NÚMERO DE HIJAS. PRIMERA PRUEBA

40-60 HIJAS EN CARACTERES DE h2 MODERADA (PRODUCCIÓN)

80-100 HIJAS EN CARACTERES DE h2 BAJA (FUNCIONALIDAD)

VARIABLES A TENER EN CUENTA PARA OPTIMIZAR EL TEST DEPROGENIE

NÚMERO DE TOROS EN PRUEBA (A MAYOR NÚMERO MÁSOPCIONES DE OBTENER ALGÚN TORO DE ÉLITE)

INTENSIDAD DE SELECCIÓN EN LA ELECCIÓN DE LOS PADRES DEFUTUROS SEMENTALES

REDUCCIÓN INTERVALO GENERACIONAL

PRECISIÓN (RIESGO) DE LAS PRUEBAS – Nº HIJAS, SELECCIÓNSEGURA DE MADRES


2. PRUEBA DE PROGENIE2. PRUEBA DE PROGENIE REPARTO EN UN ELEVADO NÚMERO DE REBAÑOS

ELEVADO NÚMERO DE HIJAS. PRIMERA PRUEBA

40-60 HIJAS EN CARACTERES DE h2 MODERADA (PRODUCCIÓN)

80-100 HIJAS EN CARACTERES DE h2 BAJA (FUNCIONALIDAD)

VARIABLES A TENER EN CUENTA PARA OPTIMIZAR EL TEST DEPROGENIE

NÚMERO DE TOROS EN PRUEBA (A MAYOR NÚMERO MÁSOPCIONES DE OBTENER ALGÚN TORO DE ÉLITE)

INTENSIDAD DE SELECCIÓN EN LA ELECCIÓN DE LOS PADRES DEFUTUROS SEMENTALES

REDUCCIÓN INTERVALO GENERACIONAL

PRECISIÓN (RIESGO) DE LAS PRUEBAS – Nº HIJAS, SELECCIÓNSEGURA DE MADRES

Madres de futurossementales vacas en primeraparte de su primera lactación

Criterios rigurososIntensidad de selección altaen madres

B.B. REEMPLAZO HEMBRAS EN PRODUCCIÓN. REEMPLAZO HEMBRAS EN PRODUCCIÓN. PROGRAMAS DEPROGRAMAS DEACOPLAMIENTOS ACOPLAMIENTOS EN LAS GANADERÍAS.EN LAS GANADERÍAS.

PADRES DE VACAS:

SEMEN DISPONIBLE DE TODA LA POBLACIÓN MUNDIAL

IMPORTANCIA EVALUACIÓN INTERNACIONAL DE SEMENTALES

MADRES DE VACAS:

ELEGIDAS DE LAS VACAS DE LA PROPIA EXPLOTACIÓN

OBJETIVO ACOPLAMIENTOS:

CORREGIR DEFECTOS PRESENTES EN LAS VACAS DE SUEXPLOTACIÓN (E. G. BAJAS PRODUCCIONES, PORCENTAJES DEGRASA Y PROTEÍNA POR DEBAJO DE LA MEDIA, DEFECTOS DECONFORMACIÓN, ETC)

EVITAR CONSANGUINIDAD (Estudio reciente González-Recio et al.,2007- la fertilidad se ve deteriorada entre un 2 % y un 6% cuando laconsanguinidad pasa del 12 al 25 %, respectivamente )

ESQUEMA DE SELECCIÓN EN EL GANADO VACUNO DE LECHEA NIVEL MUNDIAL

UTILIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN MOLECULAR EN LOSUTILIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN MOLECULAR EN LOSPROGRAMAS DE MEJORA DE BOVINOS LECHEROSPROGRAMAS DE MEJORA DE BOVINOS LECHEROS

OBJETIVO: AUMENTAR EL PROGRESO GENÉTICO

AUMENTO EN LA PRECISIÓN DE LA SELECCIÓN DE CANDIDATOS

DISMINUCIÓN DEL INTERVALO GENERACIONAL

(caracteres de baja heredabilidad, futuros sementales, madres de futurossementales)

INFORMACIÓN DISPONIBLE: Genes, QTLs, SNPs

USO EN LOS PROGRAMAS DE MEJORA

MAS (Francia, ver, p.ej., Boichard et al., 2000; Gullaume et al., 2008))

SELECCIÓN GENÓMICA

Regiones QTLs del genoma bovino para caracteres de producción lechera , longevidad,fertilidad de la hembra, mamitis y conformación (Datos tomados de

http://genomes.sapac.edu.au/bovineqtl)

Khatkar et al., 2004

QTLs IN DAIRY CATTLE

REVISIÓN (55 trabajos)

Y META-ANALISIS (28 trabajos)

Khatkar et al., 2004

•QTLs para producción de leche en 20 BTAs

•A destacar BTA6

•QTL de efecto grande para Kg y % grasa y Kgleche en BTA14

Más detalles: http://www.vetsci.usyd.edu.au/reprogen/QTL_Map/

Each dot represents a different QTL report withthe colour intensity indicating the level ofsignificance for the QTL:

• P < 0.001 or reported as highly significant;

• 0.001 < P < 0.01 or reported as significant;

• 0.01 < P < 0.05 or reported as marginallysignificant;

• Meta

Khatkar et al., 2004 – META ANÁLISIS

MARKER ASSISTED SELECTION (MAS) MARKER ASSISTED SELECTION (MAS) Boichard Boichard et al., 2002et al., 2002

TODOS LOS CARACTERES (aumenta precisión selección para car. bajaheredabilidad, aumentar precisión en selección toros jóvenes, disminuir nº toros enprueba para todos los caracteres)

QUÉ Y CUANTOS QTLs?

Efecto de sustitución (0.5-1 SD)

% variabilidad explicada por el QTL

Ej. Francés: 12 regiones QTL (5-30cM) para leche, grasa, proteína, %, RCS,Fertilidad). Cada carácter, información de 3 regiones de media. Cada animal segenotipaba para 33 marcadores.

QUÉ Y CUANTOS ANIMALES?

Candidatos (toros jóvenes, novillas jóvenes en núcleo+parientes con fenotipos)

‘Históricos’(padres y madres de candidatos, ancestros macho de toros de IA,madres e hijas de padres de sementales)

Ej. Francés : 10.000 animales genotipados por año

QTL- BLUP extendido a marcadores múltiples UNICARACTER (FENOTIPOS??? +GENTIPOS de MARCADORES; MATRIZ DE PARENTESCO GENEALÓGICO YMATRIZ DE PROBABILIDAD DE GENOTIPOS IDÉNTICOS PORDESCENDENCIA- PID)

MARKER ASSISTED SELECTION (MAS) MARKER ASSISTED SELECTION (MAS) Guillaume Guillaume et al. (2008)et al. (2008)Simulación para testar eficiencia esquema mas francés (+realista) – Caracteres

de producción

43-45 QTLS de 14 regiones, 2-4 marcadores por QTL

Datos fenotípicos: DYD para toros; YD para vacas (Van Raden y Wiggans,1991)

Guillaume et al., 2008

MARKER ASSISTED SELECTION (MAS) MARKER ASSISTED SELECTION (MAS) Guillaume Guillaume et al. (2008)et al. (2008)Conclusiones

Ganancia MAS limitada, pero mejora según se incorporan genotipos

Posibilidades de mejora si se usa más densidad de marcadores . Ej. Sustituirun marcador microsatélite por 10 SNPs próximos al QTL puede casi doblarla ganancia en precisión

Más ganancia cuanto mayor es la proporción de variabilidad explicada porlos QTLs (Ej. Grasa).

Para un mismo porcentaje de variabilidad explicada, mejor tener menosQTL (si muchos QTLs con efecto pequeño modelo infinitesimal clásico

Importante genotipar hembras (madres o familias de hijas) relacionadas contoros de candidatos

Futuro: Uso de mapas más densos para poder explotar desequilibrio deligamiento

UTILIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN MOLECULAR EN LOSUTILIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN MOLECULAR EN LOSPROGRAMAS DE MEJORA DE BOVINOS LECHEROSPROGRAMAS DE MEJORA DE BOVINOS LECHEROS

OBJETIVO: AUMENTAR EL PROGRESO GENÉTICO

AUMENTO EN LA PRECISIÓN DE LA SELECCIÓN DE CANDIDATOS

DISMINUCIÓN DEL INTERVALO GENERACIONAL

(caracteres de baja heredabilidad, futuros sementales, madres defuturos sementales)

INFORMACIÓN DISPONIBLE: Genes, QTLs, SNPs

USO EN LOS PROGRAMAS DE MEJORA

SELECCIÓN TOROS JÓVENES (FUTUROS SEMENTALES)

MAS (Francia, ver, p.ej., Boichard et al., 2000; Gullaume et al., 2008))

SELECCIÓN GENÓMICA

SNP: Single nucleotide polymorphism

Plataformas (Chips) SNPs- Illumina

- Bovine SNP50 (54001 SNPs) - 2007- Bovine HD (aprox. 800.000 SNPs) - 2010- 3K SNP (3072 SNPs) - 2010

Predicción genómica:1. Obtener genotipos y fenotipos de un número suficiente

de animales (POBLACIÓN DE REFERENCIA,normalmente toros).

2. Estimar el valor genético de cada SNP sobre loscaracteres de interés en la población de referencia.

Los marcadores están en desequilibrio de ligamientocon el QTL

3. Validar las estimas en una POBLACIÓN TEST máspequeña

4. Obtener genotipos de animales candidatos a la selección(toros jóvenes, madres o padres de futuros sementales,novillas de reemplazo) y su valor genómico (GEBV) apartir de las estimas obtenidas en la población dereferencia en el paso 2.

Predicción genómica----:

5. ( Fusionar información genómica con otras fuentes deinformación para predecir el valor genético de la formamás precisa posible.)

Schaeffer, 2006: Test de progenie convencional vs Selección genómica (Holstein Canada)

•Coste de prueba de progenie se reduce en un 97% con SG

•Progreso genético aumenta 3-4 veces

Ventajas selección genómica:

1. fiabilidad del valor genómico- similar para todos los caracteres,- igual para machos y hembras

2. Tendencia genética mucho más equilibrada para todos los caracteres,reflejando el peso económico en los índices de mérito total (Oportunidadpara revertir la degradación en caracteres funcionales).

3. Se espera casi el doble de tendencia genética por- al menos el doble de presión de selección disponible,- reducción del intervalo generacional --> La evaluación genética

se puede llevar a cabo en cuanto se dispone de ADN del individuo; Elevadafiabilidad de valor genómico predicho tanto de machos como de hembras.

- reducción de la tasa de consanguinidad si se toman lasprecauciones necesarias.

4. Reducción notable del coste de producción de toros.

5. Oportunidades para recoger ADN y fenotipos para caracteres que nose recogen rutinariamente en los controles de rendimientos actuales (enrebaños experimentales o comerciales contratados).

6. OPORTUNIDAD PARA PROFUNDIZAR EN LOS MECANISMOSGENÉTICOS QUE REGULAN LOS CARACTERES DE INTERÉS.

Desventajas y cuestiones sin resolver en seleccióngenómica:

1. Coste (chips de baja densidad, 3K SNP)

2. El efecto del marcador en asociaciones verdaderas será retenido en lassiguientes generaciones, pero las asociaciones espúreas que se puedenproducir cuando el marcador y el gen no están ligados reducen a la mitadel efecto en cada generación.

3. Mejor método de determinación del efecto del SNP en la población dereferenica?

4. Modelos simplistas no contemplan interacciones entre genes ointeracción GxE.

5. Fusión de la información genómica de animales sin fenotipo con lainformación convencional en animales sin genotipo.

6. Fiabilidad del GEBV o del GEBV combinado con los EBV tradicionales.

7. Cuantos y qué tipo de animales se deben genotipar, qué chips debenemplearse, cómo optimizar el número de toros jóvenes en prueba yprobados??????

8. EVALUACIÓN INTERNACIONAL????

Interbull Workshop on the Use of Genomic Information inGenetic evaluations

Paris, March 4-5, 201

Chesnais, 2010Number of Holstein animals genotyped in North America (EE.UU & Canada)by December 31, 2009 Source: CDN, 2010

Official evaluations since 2009 (50K panel)

Monthly or bi-monthly for new animals

Chesnais, 2010Gains in Published REL -Young Bulls (CDN, January 2010) -

Chesnais, 2010Genetic progress for 3 selection schemes when GEBV reliability is 60%

David, 2010Proyecto Eurogenomics

David, 2010

Cambios esperables en los esquemas de selección en ganado

vacuno lechero (Boichard, 2010):1. Desaparición del test de progenie en cuanto a terminar con la difusión de toros

sólo tras los resultados de su primera tanda de hijas.

- Se obtendrán EBV (Estimated Breeding Values) de la información de

progenie pero después de que el toro se ha usado.

- EBVs con mucha precisión

- Es crucial mantener el control de rendimientos (fenotipos)

2. Uso de toros jóvenes con varios miles de inseminaciones

3. Muchos más toros que los toros de élite actuales pero menos que el número

actual de toros en prueba (50%??)

4. Poco tiempo de uso de los toros → poco stock de semen

5. Mayor precisión de las evaluaciones de hembras, que será similar a la de los

machos → fuerte intensidad de selección de las madres de toros o de vacas.

→ Refuerzo del trasplante de embriones y sexado del semen.

Cambios esperables …6. Nuevos objetivos de selección

-Producción de leche: requerimientos nutricionales en humanos,composición de ácidos grasos,

-Resistencia a enfermedades: Uso de indicadores medidos en granja(temperatura, conductividad de la leche, hormonas), enfermedades metabólicas,hoof trimming, defectos genéticos, bases de datos veterinarias (paratuberculosisy otras enfermedades endémicas)

-Reproducción: progreso en detección automática de celos-Calidad cárnica: uso de información de mataderos-Producción de gases y eficiencia alimentación: determinismo genético de

la actividad ruminal, producción de metano, medidas de eficiencia alimenticia7. Dos tipos de manejo:

-Actual ampliado a algunos caracteres adicionales (sanidad,reproducción,etc.) en un elevado número de granjas←Crucial para la sostenibilidadde la selección genómica

-Nuevo, limitado a un pequeño número de explotaciones bajo contratos:ej: eficiencia alimenticia, producción de metano, componentes de fertilidad,respuesta inmune, test de comportamiento.

Chesnais, 2010A possible approach (ADSA, July 2008)

Otras aproximaciones…

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS – MEJORA GANADO VACUNO LECHERO

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