Estimación Bayesiana multicarácter en Braford Argentino mediante el algoritmo FCG

CANTET, R. J. C.; BIRCHMEIER, A. N.; MUNILLA LEGUIZAMÓN, S.; SCHINDLER DE AVILA, V. E.; BAQUÉ, J.

Mar del Plata

Congreso; 29º Congreso Argentino de Producción Animal; 2006

Asociación Argentina de Producción Animal

La estimación de heredabilidades y correlaciones aditivas y ambientales con modelos animales multicarácter es el primer paso para desarrollar un programa de evaluación genética. En estos programas no todos los animales suelen tener mediciones sobre los caracteres incluidos en el modelo, provocando dificultades para la estimación de los parámetros de dispersión. Existen distintos algoritmos de estimación cuya eficiencia en el manejo de datos faltantes es variable. El algoritmo FCG (por ‘Full Conjugate Gibbs’ en inglés o ‘algoritmo de Gibbs enteramente conjugado’), que fuera desarrollado por este grupo de trabajo, es eficiente para estimar componentes de (co)varianza en grandes bases de datos con información faltante. El objetivo de esta investigación fue estimar las heredabilidades y correlaciones aditivas y ambientales en Braford Argentino, utilizando el algoritmo FCG bajo un enfoque bayesiano. Para ello se utilizaron los registros de 12 establecimientos adheridos a la Asociación Braford Argentina. Los caracteres de crecimiento evaluados fueron el peso al nacer (PN), el peso al destete, componentes directa (PDD) y materna (PDM) y el peso ‘final’, registrado aproximadamente a los 18 meses de edad (PF). Del total de animales con al menos un registro, 42% tuvo medición para PN, 100% la tuvo para PD y 49 % para PF. Esto puede observarse en el Cuadro 1 donde se presenta además información descriptiva de los datos y el número total de animales con registros para cada carácter. Las edades promedio al destete y a la medición del peso final fueron 203 y 552 días, respectivamente. Al incluir todas las relaciones de parentesco conocidas de los animales con registros, el número total de individuos evaluados fue 14.506. Además de los valores de cría, el modelo animal multicarácter incluyó los siguientes efectos fijos: 1) Para PN, sexo, edad de la madre y grupo de contemporáneos, como variables clasificatorias y dominancia por efectos directos como covariable; 2) Para PD, edad al destete como covariable ambiental; variables de clasificación para sexo, edad de la madre y grupo de contemporáneos y covariables genéticas para los efectos de dominancia directo y materno; 3) Para PF, edad a la medición como covariable ambiental, el grupo de contemporáneos y la covariable genética para efectos de dominancia directa. Dado que no todos los caracteres fueron observados en todos los individuos, se identificaron ocho patrones de ‘pérdida de información’, en función de que PN, PD y PF, hayan sido observados o no. Para el análisis se emplearon distribuciones a priori conjugadas: normales para los efectos fijos y los valores de cría, y Wishart invertidas para las matrices de covarianza de los valores de cría y los errores. El algoritmo FCG fue calculado con una cadena de largo 200.000. Luego de controlar convergencia, se obtuvieron las medias de las distribuciones posteriores de cada parámetro. Las (co)varianzas se expresaron como heredabilidades y correlaciones (Cuadro 2). Las heredabilidades estimadas muestran valores similares al promedio de la literatura para PDM, y algo menor para PN, siendo superiores al promedio los valores de heredabilidad para PDD y PF. Las correlaciones aditivas y ambientales estimadas tendieron a ser inferiores a los valores promedio de la literatura, salvo para PDD y PDM. Los desvíos estándar de las distribuciones posteriores reflejan el número de datos empleado en la estimación, así como los patrones de pérdida de información, siendo la correlación ambiental entre PDD y PF la estimación de mayor precisión relativa.