Estimación de la correlación residual madre-progenie para peso al destete

MUNILLA LEGUIZAMÓN, S.; CANTET, R. J. C.

Comarca Viedma - Carmen de Patagones

Congreso; 33º Congreso Argentino de Producción Animal; 2010

Asociación Argentina de Producción Animal

Estimaciones muy negativas de la correlación genética directa-materna para peso al destete en bovinos de carne son frecuentes en la literatura, aunque son tomadas con escepticismo por los investigadores. En general, se acepta que las estimaciones están sesgadas por una asociación negativa de naturaleza ambiental entre efectos maternos en generaciones adyacentes, que el modelo animal con efectos maternos clásico (MAM) no contempla. Para remediar este problema, se han propuesto varias formulaciones alternativas del MAM. Estas incluyen: regresar el fenotipo de la madre en el dato del individuo, ajustar por el efecto de abuela materna, incluir una interacción aleatoria (típicamente, padre × grupo de contemporáneos) y modelar la estructura de covarianzas de los efectos ambientales maternos permanentes, entre otras. Una última alternativa, poco explorada aún, consiste en modificar la matriz de covarianzas del término del error del modelo de modo que incluya un parámetro de correlación, D, entre pares de observaciones madre-progenie. Al respecto, un estudio de simulación demostró que si esta correlación residual es significativa y no es incluida en el modelo, entonces la estimación de la correlación genética se ve fuertemente sesgada. Desafortunadamente, hasta la fecha no existen en la literatura estimaciones de D para peso al destete, probablemente porque no pueden aplicarse técnicas estadísticas estándares para su estimación. Recientemente hemos desarrollado y programado en Fortran 90 un procedimiento de estimación Bayesiano, basado en un algoritmo que se conoce como Griddy Gibbs sampler. El objetivo de este trabajo fue ajustar el modelo a datos de campo y obtener una estimación de la correlación residual madre-progenie. Los datos pertenecen a la empresa “Estancias y Cabañas Las Lilas”, y consisten en 7229 registros de peso al destete de terneros Angus. En un análisis preliminar, se obtuvieron 3 cadenas de 5.000 iteraciones inicializadas en puntos dispersos del soporte estimado de la distribución marginal posterior de cada uno de los componentes de (co)varianza del modelo. Por inspección de las gráficas de los muestreos en función del número de ciclos (trace plots) se determinó un período de calentamiento (burn-in) de 1.400 ciclos. Luego, se determinó la convergencia a la distribución marginal posterior mediante el test de Gelman y Rubin, ejecutado a través del programa BOA, bajo entorno R. Finalmente, se obtuvieron 35.000 iteraciones, y se computaron los estadísticos posteriores y la distribución marginal posterior estimada de D (Figura 1). La distribución resultó claramente unimodal y simétrica, con una media de 0,05 (±0,03) y un intervalo de alta densidad posterior del 95% entre (–0,01; 0,12), lo cual refleja que el modelo pone una enorme masa sobre valores positivos, aunque pequeños, del parámetro.