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

• Herrera-Ojeda, Jessica Beatriz ^[4] ; Parra-Bracamonte, Gaspar Manuel ^[1] ; López-Villalobos, Nicolás ^[2] ; Herrera-Camacho, José ^[3] ; Orozco-Durán, Karlos Edmundo ^[4]
  1. [1] Instituto Politécnico Nacional

     Instituto Politécnico Nacional

     México

     
  2. [2] Massey University

     Massey University

     Nueva Zelanda

     
  3. [3] Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo

     Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo

     México

     
  4. [4] Instituto Tecnológico del Valle de Morelia, Morelia, México

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• Localización: Revista MVZ Córdoba, ISSN 0122-0268, ISSN-e 1909-0544, Vol. 26, Nº. 2, 2021
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Bivariate analysis for the improvement of genetic evaluations with incomplete records in Charolais cattle
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• Resumen
  • español

    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. 

  • English

    Objective: Estimate (co)variance components and genetic parameters of live weight traits and examine the effect of selection culling when using bivariate analysis in registered Charolais beef cattle. Materials and methods: The effect of incomplete data over accuracies was compared, expected progeny differences (EPD) and standard errors of prediction (SEP) were obtained and evaluated by comparing univariate and bivariate models for birth (BW), weaning (WW) and yearling (YW) weights. Results: Bivariate models for WW and YW, improved accuracies of EPDs and reduced the SEPs. Joint analysis for BW and WW increased in a 38% the accuracies and reduced SEP estimators for YW (p<0.001). Accuracies of EPD for BW obtained from univariate models were improved when BW was included in bivariate models. Conclusions: The results support the use of bivariate genetic analysis in limited or incomplete live weight indicators databases that were registered after birth, such as weaning and yearling weight.