MODELAMIENTO GENETICO

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4.1. Modelación
 en la genética cuantitativa
Ing. María Elisa Catalina García Salas
La Molina, 02 setiembre 2020
Universidad Nacional Agraria La Molina
Facultad de Zootecnia
Departamento de Producción Animal
Curso: ZT3007 Mejoramiento Genético del Ganado
1
El mejoramiento animal y los modelos matemáticos
Capacidad genética
Es lenta, 
De poco y acumulativa a largo plazo
Ambiente
Generalmente importante
Efectos inmediatos
Mejorará la producción
Mejorar medio ambiente
Mejorar la capacidad genética
alimentación
manejo
sanidad
instalaciones
otros
De los animales para producir en determinado ambiente
MEJORAR
¿??
¿Cómo se realiza el mejoramiento genético?
Consiste en aplicar principios de genealogía, estadística, matemáticas y economía, con el fin de encontrar estrategias optimas del aprovechamiento de la variación genética existente en las distintas especies de animales, para maximizar su merito.
‘‘Mejor’’ es un termino relativo ---> útil en determinadas circunstancias--->Especies y razas 
Aplicación de los principios genéticos
Genética mendeliana
Genética cuantitativa
Genética molecular
Seleccionar y utiliza animales que mejor sirvan al objetivo del criador
Las diferencias entre caracteres cualitativos y cuantitativos se deben:
	* Número de genes que contribuyen a la variabilidad fenotípica y 
	* El grado de modificación del fenotipo por medio de factores ambientales. 
Los caracteres cuantitativos pueden ser codificados por muchos genes (quizá de 10 a 50 o más), contribuyendo al fenotipo con tan pequeña cantidad cada uno, que sus efectos individuales no pueden ser detectados por los métodos mendelianos.
 Los genes de esta naturaleza son denominados poligenes, loci de caracteres cuantitativos o QTLs (quantitative trait loci).
En muchos casos, la mayor parte de la variación genética del carácter cualitativo puede atribuirse a:
	* Efectos principales de relativamente pocos loci y 
	* Efectos pleiotrópicos menores. 
(Si la expresión fenotípica de un gen lleva implícita más de un carácter, se dice que el gen tiene efecto pleiotrópico).
VARIACIÓN CONTINUA Y DISTRIBUCIÓN NORMAL
Muestra: se miden las tallas de gran número de individuos de una población 
Con una precisión de 5 cm, diferirán unas de otras (digamos entre 145 y 195) cm) pero caerán muchos más individuos en las categorías intermedias (digamos, entre 170 y 180) que en las extremas. 
La gráfica del nº de individuos medidos en función de la clase a la que pertenecen es un Histograma de frecuencias (figura la). 
Supongamos ahora que se miden más individuos, por ejemplo, cinco veces más individuos, y además las clases en vez de ser de 5 en 5 cm, se hacen cm a cm. El histograma correspondiente.
Si continuamos este proceso, refinando la medida, pero incrementando proporcionalmente el nº de individuos rnedidos, el histograma se convertirá en una curva continua que es la distribución normal de las alturas de la rnedia de la población (figura 1c).
Esta curva es una idealización, ya que no se puede tomar ninguna medida con una precisión infinita, ni se pueden medir todos los individuos de una población.
LA DISTRIBUCIÓN NORMAL O DE GAUSS
La mayoría de los caracteres cuantitativos o métricos de interés en el mejoramiento animal siguen esta distribución.
Los parámetros que la caracterizan son la media (μ) y la desviación típica (σ) o desviación estándar.
Al considerarse dos variables simultáneamente, se llama Distribución binormal, y otro parámetro es la covariancia entre las dos variables (σXY).
P = u + G + E
MODELO BASICO
Donde:
u = Media poblacional o valor fenotípico medio
G = Valor genotípico del individuo para el carácter
E = Efectos ambientales sobre la performance del individuo para ese carácter 
G, E son independientes 
P= G+E
Relativo 
P = u + G + E
MODELO BASICO
P= G+E
Valor de cría ≠ valor genotípico
 BV
Diferencia de progenie (DP)
 PD = ½ BV
Habilidad transmisora predicha (HTP)
 PTA = ½ BV
P = u + BV + GCV + E
Tipos de selección:
Selección fenotípica
Utilizando información sobre parientes
Información de pedigree
Parientes colaterales
Información de progenie
 BV o EBV
^ 
G….?
Modelo para características cuantitativas
P= A + D + I + E
(A ) + ( D+I )
^ 
^ 
VALOR GENOTIPICO = representa efecto general de los genes de un individuo (individualmente y en combinación) sobre el propia performance del individuo para un determinado carácter.
VALOR DE CRIA (VC) o Breeding value (BV) = Es la suma de los efectos de todos los genes del individuo que afectan el carácter. O también es la parte del valor genotípico del individuo debido a os efectos independientes de los genes que pueden ser transmitidos de los progenitores a la progenie.
Diferencia Predicha (DP) o Predicted difference (PD) = es la mitad del valor de cría, debido a que el padre solo trasmite la mitad de sus genes.
Es la diferencia esperada entre la performance media de la progenie de un individuo y la performance media de toda la progenie (asumiendo apareamientos al azar.
VALORES REALES= Atributos desconocidos inherentes al animal que afectan el rendimiento de un carácter animal, que no son medibles. Ejem: BV
VALORES PREDICHOS, VALORES PREDICTORES= Es la predicción de un valor real. Ejm: PTA, DP
VR≠VP
¿Que factores considerar?
EFECTOS DEL AMBIENTE SOBRE CARACTERES CUANTITATIVOS
Clasificación: Hay 2 tipos:
Factores Externos: Clima, manejo, pasturas, enfermedades (parcialmente), etc.
 Influyen en las comparaciones genéticas entre razas, líneas y poblaciones. 
Factores Internos: Afectan a los animales de manera individual. Ejemplo: edad del animal, estado reproductivo, efecto de la madre, enfermedades, etc.
 Peso al destete (kg)
 Edad de la vaca (años)
EFECTOS DEL AMBIENTE SOBRE CARACTERES CUANTITATIVOS
Interacción genotipo-medio ambiente
Ocurre G*A cuando las diferencias en performance entre 2 o mas genotipos cambia de un ambiente a otro.
Ejemplo:
MODELO GENÉTICO 
Modelo infinitesimal
Se supone un número infinito de loci, todos con un igual y pequeño efecto sobre un rasgo cuantitativo.
La suma de los efectos aditivos de todos los loci en un rasgo cuantitativo es Conocido como el True Breeding Value (TBV) 
Valor real de Cría
El modelo Infinitesimal (1909) se asume para los trabajos en genética. Hay una estimación 30.000 genes en mamíferos. Si cada gen tiene sólo dos alelos (variantes), entonces sólo hay 3 posibles genotipos en cada locus. 
El número de posibles genotipos en todos los loci sería 3 300 000, que es un número mayor que el número total de animales en cualquier especie de ganado. Es probable que muchos genes tengan más de dos alelos, y por lo tanto el número de posibles Genotipos es aún mayor que 3 30000. Lógicamente, se puede asumir un genoma esencialmente Infinito de loci como aproximadamente correcto para todos los propósitos prácticos.
PARÁMETROS GENÉTICOS Y AMBIENTALES PARA CIRCUNFERENCIA ESCROTAL 
A 570 DÍAS DE EDAD 
EN BOVINOS DE RAZA NELORE 
Arias Mañotti, Adolfo A. – López, María V. – Solobodzian, Ana
donde: 
 yijkl = circunferencia escrotal a 570 días
 CGi = efecto fijo del i-ésimo grupo contemporáneo (niveles 1-122) 
 MEj = efecto fijo del j-ésimo mes de nacimiento (niveles 1-12)
 CMk = efecto fijo de la k-ésima categoría de manejo (niveles 1-5)
 al = efecto aleatorio del valor genético aditivo del l-ésimo animal
 b1 = coeficiente de regresión lineal de la circunferencia escrotal sobre la edad del animal
 Eijkl = edad en días del l-ésimo animal (covariable, corresponde a la edad real del animal al momento en que se registra el peso de los 18-19 meses)
 eijkl = efecto residual del l-ésimo animal (aleatorio). 
Yijkl = CGi + MEj + CMk + al + b1 (Eijkl) + eijkl
Conclusión: Se permite esperar la obtención de progreso genético al aplicar selección en la presente población por este carácter por el alto valor de la heredabilidadestimada en este estudio. Las diferencias en desarrollo testicular a temprana edad serían un elemento útil para la selección de individuos más precoces dentro de la raza Nelore. 
ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS GENÉTICOS Y AMBIENTALES 
EN RASGOS DE CRECIMIENTO Y CANAL EN CERDOS YORKSHIRE 
C.M. Abeledo , Isabel Santana , Y. Gómez , Yusimy Camino y Dayami Rodríguez
Donde:
 yi = fue el vector de las observaciones para el i-ésimo rasgo
 bi = el vector de los efectos fijos del GC (año-bimestre sexo) y la EF (edad final) como covariable lineal
 ai = es el vector de los efectos aditivos aleatorios del animal para el i-ésimo rasgo
 ei = es el vector de los efectos residuales aleatorios para el i-ésimo rasgo 
 (Xi y Zi) = son las matrices de diseños que relacionaron los datos con los efectos fijos y aleatorios, respectivamente. 
Conclusión: Los resultados mostraron que existieron asociaciones favorables entre los rasgos de crecimiento y canal en cerdos Yorkshire bajo las condiciones tropicales de Cuba
Por lo tanto, la selección para crecimiento pudiera disminuir el espesor de grasa dorsal al ser las correlaciones con ese rasgo (negativas aunque de baja magnitud). 
Mientras que la selección entre cualquiera de los rasgos de crecimiento peso final, peso por edad y ganancia media diaria, traerá consigo una mejoría a los restantes dada las correlaciones cercanas a la unidad. 
La selección para rasgos de crecimiento y canal ocasionaría una respuesta positiva para el criador, aunque de moderada magnitud), en el espesor de grasa. Los altos índices de herencia de los caracteres productivos determinarían resultados apreciables en la mejora de estos rasgos. 
INVESTIGACIÓN SELECCIÓN MEDIANTE MODELOS GENÓMICOS Y POLIGÉNICOS 
PARA EL MEJORAMIENTO GENÉTICO 
DE LOS BOVINOS DE LECHE 
EN EL TRÓPICO ALTO DE NARIÑO 
  
 “Proyecto presentado al fondo de ciencia, tecnología e innovación del sistema general de regalías”
Modelo de evaluación Genómica
Donde:
 Y = es el vector de registro fenotípicos
 Xb = es la media general
 U = contiene los efectos genéticos aditivos correspondientes al efecto de sustitución alélica de cada marcador
 la suma de Zu = corresponde a al vector de valores de cría
 e = es el vector de errores aleatorios. 
Modelo de selección Poligénica
Donde:
 Xβ = efectos fijos
 Za = efecto aditivo del animal
 Wpe = efecto ambiental permanente
 e = residuo; aquí se incluyen los efectos genéticos y ambientales no considerados en el resto del modelo.
 Permite describir el comportamiento de las variables reproductivas.
Objetivo: Mejorar genéticamente los bovinos de leche, mediante la selección de los reproductores de mayor mérito genético, utilizando técnicas avanzadas.
Conclusión: Se estima un mejoramiento por generación no inferior al 5% de la media de cada característica, tomando como población base las vacas que inicien lactancia en el primer año de ejecución del presente proyecto, siempre y cuando el manejo genético sugerido esté ligado a un adecuado manejo nutricional, sanitario y reproductivo, con lo que se aportará a los ganaderos un elemento tecnológico clave, apropiado y eficaz para superar, de modo paulatino y sostenido.
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1. Definición de los sistemas de producción
2. Definición de la crianza
3. Colección de la información
- Fenotipos 
- Relaciones familiares
- Genotipos
7. Evaluación 
- Mejoramiento genético
- Diversidad genética 
6. Diseminación 
- Estructura del programa de mejoramiento 
- Cruce 
4. Determinación de los criterios de selección 
- Modelos genéticos
- Estimación del valor de la cría
5. Selección y apareamiento
- Predicción de la respuesta de selección
- Consecuencias de las decisiones de apareamiento
PROGRAMA DE CRÍA DE ANIMALES 
PROGRAMA DE 
CRIANZA
Kor Oldenbroek, 2014