Implicaciones de conectividad entre grupos contemporáneos en evaluaciones genéticas de bovinos para carne

Abstract

La evaluación genética con el modelo animal es la herramienta más confiable para la selección de reproductores y el grado de conectividad de los datos incide en su calidad. El propósito fue describir las implicaciones del grado de conectividad mediante revisión de literatura, evaluar métodos de conectividad al aplicarlos a una población simulada, y cuantificar el grado de conectividad entre grupos contemporáneos (GC) de bovinos Suizo Europeo y Angus participantes en las evaluaciones genéticas nacionales. En poblaciones donde la selección y la deriva genética repercuten en las medias genéticas de los grupos, la predicción de valores genéticos puede ser sesgada si los grupos están desconectados, disminuyendo la confiabilidad de sus comparaciones. Se han propuesto varios métodos para cuantificar conectividad, sin embargo, no todos cumplen con ese propósito. En la simulación, los mejores métodos fueron el grado de conectividad (GrC), la correlación entre varianzas de los errores de predicción de los valores genéticos (rij) y el número total de lazos genéticos directos entre GC (LGT). Este último demanda menos capacidad de cómputo y puede usarse rutinariamente en evaluaciones genéticas. La conectividad entre GC para Suizo Europeo fue alta y se ha mejorado en proporción y en calidad, contrario a lo encontrado en Angus, donde la proporción de GC conectados fue baja y la calidad de la conectividad tendió a disminuir. En ambas poblaciones se sugiere planificar una parte de los apareamientos para disminuir el riesgo de sesgos en las comparaciones entre valores genéticos.