Tema 8 (2017)

Apunte Español
Universidad Universidad de Lleida (UdL)
Grado Veterinaria + Ciencia y Producción Animal - 2º curso
Asignatura Mejora Animal
Año del apunte 2017
Páginas 5
Fecha de subida 22/08/2017
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Mejora Animal

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8. Modelos animales en la práctica 8.1. Modelos con múltiples efectos fijos La mayoría de los efectos ambientales se consideran como efectos fijos: El modelo habría de incluir todos los efectos ambientales identificados y registrados y se habría de intentar obtener estimaciones al menos insesgadas posibles.
El efecto fijo del sexo: Si los registros de los hijos de un toro son todos machos y el modelo no tiene en cuenta este efecto el valor de este todo puede estar sobreestimado.
Efectos fijos incluidos en el vector b: Simples (Sexo, estación, rebaño, año): Variables discretas con ciertos niveles.
Interacciones (Rebaño x estación): Los diferentes niveles de los efectos en función del nivel de otros efectos (También podemos encontrar rebaño x año x estación).
Covariables (Edad al destete, día de lactación): Variables contenidas que afectan al carácter (Relación lineal).
Se eliminan (Se vuelven 0) porque sino la suma de las A daría el mismo valor que la suma de las R.
8.2. Modelos de repetibilidad Un carácter se puede expresar más de una vez a lo largo de la vida productiva de un animal: Producción lechera: Cada parto, cada lactación.
Número de nacidos vivos en porcino: Cada parto, un dato.
Peso de la lana o el pelaje.
Cantidad de huevos.
Estos caracteres se asocian a una repetibilidad, es decir, la correlación entre dos registros repetidos del mismo carácter. No tiene nada que ver con la repetibilidad ya estudiada en el bloque 1.
Dividimos el efecto ambiental entre el efecto ambiental permanente (Ej.: Afecta a todos los registros por igual) y el efecto ambiental restante (E: Afecta cada registro de forma independiente): P = G + Ep + E 28 Efecto ambiental permanente son de los efectos ambientales que se mantienen entre diversos registros de un mismo animal y los afectan por igual. Si no tenemos en cuenta el ambiente permanente la hipótesis de independencia de los residuales del modelo no se cumplen.
La repetibilidad mide la semblanza de producciones sucesivas y, por tanto, mide la proporción de la variación del componente aditivo más la variación del componente de efectos permanentes respecto a la variación total.
Efecto ambiental permanente: p (Aleatorio, no aditivo).
Siendo p el vector de los efectos ambientales permanentes y W la matriz de incidencia.
Si tuviéramos que escoger entre uno de los dos animales, escogeríamos el primero ya que el valor fenotípico (Negro) es el más elevado y no tiene nada de factores ambientales temporales (Blanco), por tanto, nos aseguramos de que el ambiente no afecta mucho a lo que nosotros vemos en el animal, es decir, el buen fenotipo es causado mayoritariamente por la genética del animal.
8.3. Modelos con efectos maternos El efecto maternal es el efecto de la madre sobre los rendimientos de sus descendientes. Muy habitual es bovino de carne. Se puede ejercer a través del medio uterino, del citoplasma materno, del comportamiento maternal, de la producción de leche. Ej.: El peso al destete depende de los genes del ternero que determinan su capacidad de aprovechar la leche materna y del suministro de leche por parto de la madre que dependerá de los genes de la madre y del ambiente más o menos favorable que la madre ha tenido que producir leche y atender a la cría.
29 Este efecto es un efecto genético con las mismas propiedades que el efecto aditivo animal, por tanto, tiene un comportamiento ambiental y se puede definir una heredabilidad del efecto materno. Cuando efectúan la evaluación genética, es equivalente a un modelo multicaracter y, por tanto, es necesario incluir un parámetro de correlación entre los dos efectos genéticos.
Se incluye un efecto materno: um.
Siendo ud y um los efectos aditivos directos y maternos y, Zd y Zm las matrices de incidencia.
En los modelos más complicados utilizaremos más parámetros. Cuando efectuamos la evaluación genética, es equivalente a un modelo multicaracter y, por tanto, es necesario incluir un parámetro de correlación entre los dos efectos genéticos.
8.4. Modelos con efectos de ambiente común Los animales que comparten ambiente durante un periodo de su vida pueden tener una semblanza entre sus resultados, que se pueden incluir en este modelo es necesario la varianza del efecto camada.
Incluye un efecto común: c Siendo c el efecto de ambiente común (Camada a evaluar) y Z2 la matriz de incidencia.
8.5. Modelos con efecto sociales El fenotipo de un animal depende del mismo y de los animales de su alrededor: Los caracteres que implican interacción son competencia (Ingesta de pienso), agresividad, lesiones, etc. Es similar a los modelos con efectos maternos. También se denominan efectos genéticos indirectos. Está en desarrollo.
Incluye un efecto genético social: us.
30 Siendo ud y us los efectos aditivos directos y sociales. Zd y Zs las matrices de incidencia, la g los efectos sociales no heredables y la V su matriz de incidencia.
La resolución es equivalente al modelo de los efectos maternos. También puede incluir un efecto de ambiente común (Wc).
8.6. Modelos multicaracter Necesitamos conocer las covarianzas genética y residual entre los dos caracteres por saber las correlaciones genética y residual.
Beneficios: Información de caracteres correlacionados.
Información de caracteres correlacionados en parientes.
El error de predicción disminuye (Más información).
Puede mejorar la predicción de caracteres con baja h2 si incluimos otros caracteres con alta h2 en el modelo.
Los caracteres que hemos de incluir al modelo serian todos lo caracteres incluidos en el objetivo de selección para corregir los sesgos.
Problemas potenciales: Necesario conocer/estimar h2 Complejidad y requisitos computacionales.
Tratamiento de los datos que faltan.
8.7. Modelos de regresión aleatoria Caracteres longitudinales: Cambian con la edad del animal (Peso, producción lechera, ingesta, contenido de grasa corporal).
La relación puede ser no lineal: El mecanismo genético puede variar (Ej.: Diferentes genes activados a diferentes edades).
Diferentes parámetros genéticos a diferentes edades: h2 (Peso a 60 días) h2 (Peso a 210 días).
Enfoques alternativos: o Multicaracter (Registros a edades diferentes = caracteres diferentes).
Solo si cada animal tiene registros a las mismas edades.
Requieren estimar muchos parámetros genéticos (h2 y rg).
o Regresión aleatoria: Un único carácter, en función (Continua) de la edad.
31 Permite diseños más equilibrados.
Funciones de covarianza: Función continua de los parámetros genéticos en base a la edad.
Habitualmente se utiliza una transformación polinómica de Legendre (Ortogonal) de la edad.
8.8. Estimación de los parámetros genéticos Todo modelo mixto incluye en sus ecuaciones uno o más efectos aleatorios. Para la solución del sistema de ecuaciones es necesario conocer las varianzas de los efectos aleatorios. Los parámetros genéticos de una población de animales resumen la información relativa a las varianzas (Heredabilidad, repetibilidad, coeficiente de ambiente común, heredabilidad del efecto materno).
Metodología para la estimación de los parámetros: Inicialmente, metodologías estadísticas clásicas: Regresión entre padre e hijos para estimar la heredabilidad.
Actualmente, metodologías de estimación mucho más complejas basadas en la verosimilitud y la utilización de modelos y estructuras de genealogía compleja.
o Verosimilitud (Likelihood): Indicador del ajuste del modelo y las estimadas a los datos reales. El método que se deriva se llama máxima verosimilitud restringid (REML).
Otra alternativa se basa en la estadística bayesiana.
La heredabilidad se estima examinando la semblanza entre parientes. Los aprietes se asemejan por causas genéticas (Tienes genes comunes que controlan el carácter en cuestión). En principio, el carácter tiene una heredabilidad más alto cuanto más se asemejan los parientes (Tenemos valores más semejantes por el carácter). La regresión lineal se da una idea de si los parientes se asemejan entre ellos. En el caso de hacer la regresión Pfills = a · b · Ppare; Por lo tanto h2 = 2b.
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