Análisis bivariado para mejorar evaluaciones genéticas con bases de datos incompletos en ganado Charolais

Bivariate analysis for the improvement of genetic evaluations with incomplete records in Charolais cattle

Objetivo: Estimar los componentes de (co)varianza y parámetros genéticos de indicadores de peso vivo y examinar el efecto de la selección cuando se utiliza análisis bivariado en ganado Charolais de registro. Materiales y métodos: Se comparó el cambio en bases de datos incompletas sobre las exactitudes, se obtuvieron diferencias esperadas de la progenie (DEP) y errores estándar de predicción (SEP), evaluados bajo modelos univariados y multivariados para peso al nacimiento (PN), peso al destete (PD) y peso al año (PA). Resultados: El modelo bivariado para PD y PA mejoró las exactitudes para las DEP´s y redujo las SEP. Los análisis conjuntos para PN y PD incrementaron en un 38% las exactitudes y se redujeron los estimadores SEP para PA (p<0.001). Las exactitudes de las DEP para PN obtenidas mediante modelos univariados mejoraron al incluir PN en modelos bivariados. Conclusiones: Los resultados apoyan el uso de análisis genéticos bivariados en bases de datos limitadas en información para indicadores registrados posteriores al nacimiento tales como peso vivo al destete y al año. 

1. Jahuey-Martínez FJ, Parra-Bracamonte GM, Sifuentes-Rincón AM, Martínez-González JC, Gondro C, García-Pérez CA, López-Bustamante LA. Genomewide association analysis of growth traits in Charolais beef cattle. J Anim Sci. 2016; 94:4570-4582. https://doi:10.2527/jas.2016-0359
2. Parra-Bracamonte GM, Lopez-Villalobos N, Morris ST, Sifuentes-Rincón AM, Lopez-Bustamante LA. Genetic trends for live weight traits reflect breeding strategies in registered Charolais farms in Mexico. Trop Anim Health Prod. 2016; 48:1729-1738. https://doi.org/10.1007/s11250-016-1150-2
3. Estrada-León RJ, Magaña-Monforte JG, Segura-Correa JC. Estimation of genetic parameters for preweaning growth traits of Brahman cattle in Southeastern Mexico. Trop Anim Health Prod. 2014; 46:771-776. https://doi.org/10.1007/s11250-014-0563-z
4. Williams JL, Garrick DJ, Speidel SE. Reducing bias in maintenance energy expected progeny difference by accounting for selection on weaning and yearling weights. J Anim Sci. 2009; 87(5):1628-1637. https://doi.org/10.2527/jas.2008-1442
5. Lopes FB, Magnabosco CU, Mamede MM, da Silva MC, Myiage ES, Paulini F, et al. Multivariate approach for young bull selection froma a performance test using multiple traits of economic importance. Trop Anim Health Prod. 2013; 45:1375-1381. https://doi.org/10.1007/s11250-013-0373-8
6. Mrode RA. Linear models for the prediction of animal breeding values. 3rd ed Oxfordshire, United Kingdom: CAB International, 2014.
7. Toral FLB, Merlo FA, Raidan FSS, Ribeiro VMP, Gouveia GC, Abreu LRA, Ventura HT. Statistical models for the analysis of longitudinal traits in beef cattle under sequential selection. Livest Sci. 2019; 230:103830. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2019.103830
8. Boldman KG, Kriese LA, VanVleck LD, VanTassell CP, Kachman SD. A manual for use of MTDFREML. A set of programs to obtain estimates of variances and covariances [DRAFT]. U.S. Department of Agricuture, Agricultural Research Service, USA1995.
9. Herrera-Ojeda JB, Parra-Bracamonte GM, Herrera-Camacho J, López-Villalobos N, Magaña-Monforte JG, Martínez-González JC, Vázquez-Armijo JF. Información climática asociada a estaciones productivas para el ajuste de modelos estadísticos. Arch Zoot. 2018; 67:21-28. https://doi.org/10.21071/az.v67i257
10. SAS Institute Inc 2013. Statistical Analysis Software SAS/STAT®. version 9.1.3, (Cary, N.C., USA), https://www.sas.com/es_mx/software/stat.html. Accessed 18 May 2019.
11. Ríos A, Martínez G, Tsuruta S, Bertrand JK, Vega V, Montaño M. Estimadores de parámetros genéticos para características de crecimiento de ganado Charolais mexicano. Rev Mex Cienc Pecu. 2007; 45:121-130. https://cienciaspecuarias.inifap.gob.mx/index.php/Pecuarias/issue/view/213
12. Ríos-Utrera A, Martínez G, Vega VE, Montaño M. Efectos genéticos para características de crecimiento de bovinos Charolais y Charbray mexicanos estimados con modelos alternativos. Rev Mex Cienc Pecu. 2012; 3:275-290. https://cienciaspecuarias.inifap.gob.mx/index.php/Pecuarias/article/view/735
13. Phocas F, Lalöe D. Genetic parameters for birth and weaning traits in French specialized beef cattle breeds. Livest Sci. 2004; 89:121-128. https://doi.org/10.1016/j.livprodsci.2004.02.007https://doi.org/10.1016/j.livprodsci.2004.02.007
14. Förds A;Fürst-Waltl B; Baumung R, Bene, Szabó F. Schätzung genetischer Parameter mit zufälligem Vater × JahresEffekt für Absetzergebnisse beim österreichischen Charolais-Rind. Züchtungskunde. 2010; 82(3):181–194. https://tinyurl.com/ygwx74ur
15. Donoghue KA, Bertrand JK. Investigation of genotype by country interactions for growth traits for Charolais populations in Australia, Canada, New Zealand and USA. Livest Sci. 2004; 85:129-137. https://doi.org/10.1016/S0301-6226(03)00133-7
16. Chin-Collí RC, Estrada-León R, Magaña-Monforte JG, Segura-Correa J, Núñez-Domínguez R. Genetic parameters for growth and reproductive traits of Brown Swiss cattle from Mexico. ERA. 2016; 3(7):11-20. http://dx.doi.org/10.19136/era.a3n7.167
17. Palacios-Espinosa A, Espinoza-Villavicencio JL, Guerra-Iglesias D, González-Peña D, Luna-de la Peña R. Efectos genéticos directos y maternos del peso al destete en una población de ganado Cebú de Cuba. Rev Mex Cienc Pecu. 2010; 1:1-11. https://tinyurl.com/yg5uoaeh
18. Szabó F, Szabo E, Szabolcs B. Statistic and genetic parameters of 205-day weaning weight of beef calves. Archiv Tierzucht. 2012; 6:552-561. https://doi.org/10.5194/aab-55-552-2012
19. David I, Bouvier F, Banville M, Canario L, Flatres-Grall L, Balmisse E, Garreau H. The direct-maternal genetic correlation has little impact on genetic evaluations. J Anim Sci. 2015; 93:5639-5647. https://doi.org/10.2527/jas.2015-9548
20. Vergara O, Martínez N, Almanza R, Patiño R, Calderón A. Parámetros y tendencias genéticas para características de crecimiento predestete en una población bovina multirracial en Colombia. Rev Cien-Fac. 2014; 55:68-77. http://saber.ucv.ve/ojs/index.php/revisfcv/article/view/7880
21. Chud TCS, Caetano L, Buzanskas M, Grossi D, Guidolin DGF, Nascimento GB, Rosa JO, Lôbo R, Munari DP. Genetic analysis for gestation length, birth weight, weaning weight and accumulated productivity in Nellore beef cattle. Livest Sci. 2014; 170:16-21. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2014.09.024
22. Herrera-Ojeda JB, Parra-Bracamonte, GM, López-Villalobos N, Martínez-González N, Magaña-Monforte JG, Morris ST, López-Bustamonte LA. Genetic variances and covariances of live weight traits in Charolais cattle by multi-trait analysis. J Appl Genet 2019. 60:385–391. https://doi.org/10.1007/s13353-019-00515-w
23. Pires BC, Tholon P, Buzanskas ME, Sbardella AP, Rosa JO, Campos da Silva LO, et al. Genetic analyses on bodyweight, reproductive and carcass traits in composite beef cattle. Anim Prod Sci. 2016; 57 415-421.
24. El-Saied UM, de la Fuente LF, Rodríguez R, San Primitivo. Genetic parameter estimates for birth and weaning weight, pre-weaning daily weight gain and three type traits for Charolais beef cattle in Spain. Span J Agric 2006; 4:146-155. http://revistas.inia.es/index.php/sjar/article/view/186
25. Mujibi FDN, Crews DH. Genetic parameters for calving ease, gestation length, and birth weight in Charolais cattle. J Anim Sci 2009; 87:2759-2766. http://dx.doi.org/10.2527/jas.2008-1141
26. Jamrozik J, Miller SP. Genetic evaluation of calving ease in Canadian Simmentals using birth weight and gestation length as correlated traits. Livest Sci. 2014; 162:42-49. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2014.01.027
27. Passafaro TL, Fragomeni BO, Goncalves DR, Moraes MM, Toral FB. Genetic analysis of body weight in a Nellore cattle herd. Pes Agropec Bras. 2016; 51(2):149-158. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2016000200007
28. Pedrosa VB, Eler JP, Ferraz JBS, Pinto LFB. Utilization of single trait and multi-trait models applied to genetic parameter estimation in Nellore cattle. Arq. Bras. Med. Vet. Zootec. 2014; 66(6):1802-1812. https://doi.org/10.1590/1678-6170
29. Lopes FB, da Silva MC, Magnabosco CU, Goncalves Nm, Sainz RD. Selection Indices and Multivariate Analysis show similar results in evaluation of growth and carcass traits in beef cattle. PloS One 2016; 11:1-21. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0147180
30. Cole JB, VanRaden PM. Possibilities in age of genomics: the future of selection indices. J Dairy Sci. 2018; 101(4):3686-3701. https://doi.org/10.3168/jds.2017-13335
31. Pedrosa VB, Groeneveld E, Eler JP, Ferraz JBS. Comparison of bivariate and multivariate joint analyses on the selection loss of beef cattle. Genet Mol Res 2014; 13:4036–4045. http://dx.doi.org/10.4238/2014.May.23.14
32. Bennett GL, Experimental selection for calving ease and postnatal growth in seven cattle populations. I. Changes in estimated breeding values. J Anim Sci 2008; 86:2093-2102. http://doi: 10.2527/jas.2007-0767
33. Bennett GL, Thallman RM, Snelling WM, Kuehn LA. Experimental selection for calving ease and postnatal growth in seven cattle populations. II. Phenotypic difference. J Anim Sci 2008; 86:2103-2114. http://dx.doi.org/10.2527/jas.2007-0768