Estrategias de selección para la mejora genética de las razas Siboney de Cuba y Mambí de Cuba

Arelis Hernández Rodríguez, Raquel Elena Ponce de León Sentí, Simón González Prieto, Alma Fernández Naranjo, Niurka Prada Gutiérrez, Ramiro Ramírez Vázquez

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Resumen

Introducción: La evaluación genética de las razas bovinas Siboney de Cuba (5/8 Holstein 3/8 Cebú) y Mambí de Cuba (3/4 Holstein 1/4 Cebú) se realiza considerando la producción lechera mediante un modelo animal unicarácter, para cada raza independientemente. Objetivo: caracterizar los rebaños Siboney de Cuba y Mambí de Cuba, evaluar alternativas de selección combinando varios rasgos, y metodologías para realizar las evaluaciones genéticas con mayor precisión.
Métodos: Mediante un modelo unicarácter se realizó la evaluación multirracial y en otro la existencia de interacción genotipo ambiente (IGA). Se estimaron las heredabilidades, repetibilidades y valores genéticos (VG) mediante un modelo unicarácter para producción de leche acumulada hasta 305 días (L305), leche total acumulada por vida (LTV), duración de la lactancia (DL), edad al primer parto (EP1), intervalo parto primer servicio (IPS), intervalo parto gestación (IPG), intervalo entre partos (IPP), vida productiva (VP) y el número de partos por vida (NP). Se estimaron las correlaciones genéticas mediante un modelo multicarácter para estos rasgos y se construyeron índices de selección a partir de los VG en 6 425 vacas Siboney de Cuba y 5 445 Mambí de Cuba, mediante el análisis de componentes principales.
Resultados: Las heredabilidades y exactitud de los VG fueron superiores en la evaluación multirracial. En conclusión, en el Mambí de Cuba es más eficiente utilizar un índice que considere como criterios de selección L305, DL y LTV; mientras que en el Siboney de Cuba debe incluir LTV, EP1 e IPG.

Palabras clave

bovinos lecheros; evaluación genética; índices de selección; análisis de componentes principales


Copyright (c) 2021 Arelis Hernández Rodríguez, Raquel Elena Ponce de León Sentí, Simón González Prieto, Alma Fernández Naranjo, Niurka Prada Gutiérrez, Ramiro Ramírez Vázquez

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