Ir al contenido principal Ir al menú de navegación principal Ir al pie de página del sitio

Evaluación genética del ganado criollo y sus cruces en Colombia

University of Florida, Gainesville (Florida), 32611-0910, U.S.A.
##plugins.generic.jatsParser.article.authorBio##
×

Mauricio Elzo

Departament of Animal Science.
Universidad Nacional de Colombia, Santa Fe de Bogotá.
##plugins.generic.jatsParser.article.authorBio##
×

Carlos Manrique P.

Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia.
Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Agrosavia)
##plugins.generic.jatsParser.article.authorBio##
×

Gustavo Ossa

C.I. Turipaná. A.P. 602. Monteria (Córdoba)
Ganado bovino Criollo Evaluación genética Cruzamientos Componentes de varianza

Resumen

Colombia posee siete razas de bovinos criollos adaptadas a las condiciones tropicales; el número total de animales puros es menor de 18.000, aunque si se consideran los animales criollos cruzados, dicho censo asciende a 50.000 animales aproximadamente. El Proyecto de Desarrollo Ganadero de 1986 sugirió aumentar su número y desarrollar planes de mejoramiento a nivel de finca. Estos objetivos se pueden lograr mediante un programa de evaluación genética nacional que incluya todas las razas criollas y sus cruces. El presente artículo presenta las estructuras básicas de las poblaciones y de los datos, a partir de los cuales es posible realizar una evaluación genética nacional, la cual se analiza en términos de la actual situación colombiana. Se discuten además, métodos lineales y procedimientos computacionales unirraciales y multirraciales para su manejo, y se sugiere el uso de programas de computación. Así mismo, se plantea una estrategia general para desarrollar dicho Programa Nacional de Evaluación Genética, enfatizando en algunos aspectos específicos desde el punto de vista colombiano. La implementación de dicho programa beneficiaría la conservación y el desarrollo de las razas criollas y de sus cruces, además de servir como modelo para desarrollar de manera sistemática la evaluación genética de los bovinos colombianos.

 

 

Mauricio Elzo, University of Florida, Gainesville (Florida), 32611-0910, U.S.A.

Departament of Animal Science.

Carlos Manrique P., Universidad Nacional de Colombia, Santa Fe de Bogotá.

Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia.

Gustavo Ossa, Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Agrosavia)

C.I. Turipaná. A.P. 602. Monteria (Córdoba)
Elzo, M., Manrique P., C., & Ossa, G. (1997). Evaluación genética del ganado criollo y sus cruces en Colombia. Ciencia Y Tecnología Agropecuaria, 2(1), 33–44. https://doi.org/10.21930/rcta.vol2_num1_art:161

Afanador, G. 1996. Plan Estratégico de Modernización Tecnológica de la Ganadería Colombiana. Revista CORPOICA (1)1:52-54. https://doi.org/10.21930/rcta.vol1_num1_art:153

Arnold, J. W., Bertrand, J. K. and Benyshek, L. L. 1992. Animal model for genetic evaluation of multibreed data. J. Anim. Sci. 3322-3332. https://doi.org/10.2527/1992.70113322x

Bejarano, A., Hernández, G. and Rico, G. 1986. Proyecto de desarrollo ganadero con base en el uso de las razas criollas y colombianas. Publ. Mise. No. 628-ISSN-534- 5391. Bogotá, Colombia. 70 pp.

Boldman, K. G., Kriese, L. A.,Van Vleck, L. D. and Kachman, S. D. 1993. A manual for use of MTDFREML. A set of programs to obtain estimates of variances and covariances. USDA-ARS. Clay Center, Nebraska, U.S.A.

Dempster, A. P., Laird, N. M. and Rubin, D. B. 1977. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. J. R. Stat. Soc. Ser. B 38:1-38. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x

Elzo, M. A. 1983. Multibreed sire evaluation within and across countries. Ph. D. Dissertation. Univ. California, Davis, U.S.A.

Elzo, M. A. 1990a. Recursive procedures to compute the inverse of the multiple trait additive genetic covariance matrix in inbred and noninbred multibreed population s. J. Anim. Sci. 68:1215-1228.

Elzo, M. A. 1990b. Covariances among sire by breed group of dam interaction effects in multibreed sire evaluation procedures. J. Anim. Sci. 68:4079-4099. https://doi.org/10.2527/1990.68124079x

Elzo, M. A. 1996a. Unconstrained procedures for the estimation of positive definite covariance matrices using restricted maximum likelihood in multibreed populations. J. Anim. Sci. 74:317-328. https://doi.org/10.2527/1996.742317x

Elzo, M.A. 1996b. LREM3: A computer program to predict genetic values and to estímate covariance components in two­breed multibreed populations. University of Florida, Gainesville, U.S.A.

Elzo, M. A. and Famula, T. R. 1985. Multibreed sire evaluation procedures within a country. J. Anim. Sci. 60:942-952. https://doi.org/10.2527/jas1985.604942x

Elzo, M. A., Manrique, C., Ossa, G. and Acosta, O. 1996. Uso de modelos multirraciales en la evaluación genética de bovinos en sistemas de producción tropicales. 12 pp. En: Proc. Tercer Congreso Iberoamericano de Razas Criollas y Nativas. CORPOICA, Bogotá, Colombia.

Estrada, L. 1996. Aplicación de la biotecnología animal para la preservación, caracterización y utilización del germoplasma bovino Criollo de Colombia. 13 pp. En: Proc. Tercer Congreso Iberoamericano de Razas Criollas y Nativas. CORPOICA, Bogotá, Colombia.

Foulley, J. L., Gianola, D. and Thompson, 1983. Prediction of genetic merit from data on binary and quantitative variates with an application to calving difficulty, birth weight, and pelvic opening. Genet. Sel. Evol. 15:401-424. https://doi.org/10.1186/1297-9686-15-3-401

Golub, G.H.and Van Loan, C.F. 1989. Matrix Computations 3 2nd edition . John Hopkins University Press, Baltimore, MA, U.S.A.

Gianola, D. and Fernando, R. 1986. Bayesian methods in animal breeding theory. J.Anim. Sci. 63:217-244. https://doi.org/10.2527/jas1986.631217x

Gianola, D. and Foulley, J. L. 1983. Sire evaluation for ordered categorical data with a threshold model. Genet. Sel. Evol. 15:201-224. https://doi.org/10.1186/1297-9686-15-2-201

Henderson, C. R. 1973. Sire evaluation and genetic trends. pp 10-41. In: Proc. Anim. Breed. Genet. Symp. in Honor of Dr. Jay L. Lush. ASAS and ADSA, Champaign, Illinois, U.S.A. https://doi.org/10.1093/ansci/1973.Symposium.10

Henderson, C. R. 1975 a. Rapid method for computing the inverse of a relationship matrix. J. Dairy Sci. 58:1727-1730. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(75)84776-X

Henderson, C. R. 1975 b. Inverse of a matrix of relationships due to sires and maternal grandsires. J.Dairy Sci. 58:1917-1921. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(75)84809-0

Henderson, C. R. 1976 a. A simple method for computing the inverse of a numerator relationship matrix used in prediction of breeding values. Biometrics 32:69-83. https://doi.org/10.2307/2529339

Henderson, C. R. 1976 b. Inverse of a matrix of relationships due to sires and maternal grandsires in an inbred population. J. Dairy Sci. 59:1585-1588. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(76)84409-8

Henderson, C. R., Kempthorne, O., Searle, R. and Von Krosigk, C. M. 1959. The estimation of environmental and genetic trends from records subject to culling. Biometrics 15:192-218. https://doi.org/10.2307/2527669

Hoeschele, I., Tier, B.and Graser, H. U. 1995. Multiple-trait genetic evaluation for one policotomous trait and several continuous traits with missing data and unequal models. J. Anim. Sci. 73:1609-1627. https://doi.org/10.2527/1995.7361609x

Jensen, J. and Madsen, P. 1993. A user's guide to DMU. A package for analyzing multivariate mixed models. National Inst. Anim. Sci., Res. Ctr. Foulum. Tjele, Denmark.

Kempthorne, O. 1955. The theoretical values of correlations between relatives. Genetics 40:153-167.

Quaas, R. L. 1976. Computing the diagonal elements and inverse of a large numerator relationship matrix. Biometrics 32:949-953. https://doi.org/10.2307/2529279

Quaas, R.L. 1984. Linear Prediction. In: BLUP School Handbook. Use of Mixed Models for Prediction and for stimation of covariance components. Feb. 5-7, Animal Genetics and Breeding Unit, University of New England, New South Wales, Australia. 158 pp.

Quaas, R. L. 1988. Additive genetic model with group and relationships. J. Dairy Sci. 71:1338-1345. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(88)79691-5

Schaeffer, L. R. and Kennedy, B. W. 1986. Computing strategies for solving mixed model equations. J. Dairy Sci. 69:575-579. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(86)80441-6

Smith, S. P. and H. U. Graser. 1986. Estimating variance components in a class of mixed models by restricted maximum likelihood. J. Dairy Sci. 69:1156-1165. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(86)80516-1

Thompson, R. 1979. Sire evaluation. Biometrics 35:339 -353. https://doi.org/10.2307/2529955

Van Vleck, L. D. and L. V. Cundiff. 1996. Data from designed experiments for across-breed adjustments: A discussion. In: Development and Implementation of Statistical Analyses and Computer Strategies for National Cattle Evaluation. WRCC-100, Brainerd, Minnesota, U.S.A.

Van Vleck, L. D. and Dwyer, D. J. 1985a. Successive overrelaxation, block iteration, and method of conjugate gradients for solving equations for multiple trait evaluation of sires. J. Dairy Sci. 68:760-767. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(85)80885-7

Van Vleck, L. D. and Dwyer, D.J. 1985b. Comparison of iterative procedures for solving equations for sire evaluation. J. Dairy Sci. 68:1006-1014. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(85)80922-X

Westell, R. A., Quaas, R. L. and Van Vleck, L. D. 1988. Genetic groups in an animal model. J. Dairy Sci. 71:1310-1318. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(88)79688-5

Wilson, D. E., Berger, P. J., and William, R. L. 1986. Estimates of beef growth trait variances and heritabilities determined from field records. J.Anim. Sci. 63:386-394. https://doi.org/10.2527/jas1986.632386x

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Métricas

483 | 154




 

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.