Metodos de Seleccion de Reproductores mejormaiento avanzado

METODOS DE SELECCIÓN DE REPRODUCTORES MEJORAMIENTO AVANZADO

JAIRO JAIRO MAESTRE LUQUEZ CODIGO: 1065602629 GRUPO: 201503_1

ADRIANA GALEANO RIVERA TUTOTRA

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA (UNAD) MEJORAMIENTO AVANZADO ZOOTECNIA 2017

OBJETIVOS Objetivo general Conocer y analizar los métodos de selección de reproductores

Objetivos específicos 

Analizar los métodos característica.

de selección de

reproductores para una



Calcular los métodos de de selección selección para múltiples características. características.



Identificar cual es el método método más efectivo para dicha selección. selección.



Estimar cuales cuales serían los futuros reproductores. reproductores.



Analizar los resultados para obtener eficacia en el análisis.

DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD A continuación encontrarán la información de ganancia de peso pre-destete (GDP) en kg de la progenie de sementales Cebú de registro, reportada en un estudio desarrollado por Martínez, J.C y Parra G.M. en Tamaulipas, México. Con base en ésta información, se debe revisar la Guía de actividades y rúbrica de evaluación- Paso 3- Analizar métodos de selección de reproductores que se encuentra en el entorno de aprendizaje colaborativo, y realizar los cálculos que allí se solicitan. Identificación animal Raza GDP (Kg) 0001

Brahman

0,72

0002

Brahman

0,7

0003

Brahman

0,81

0004

Brahman

0,65

0005

Brahman

0,77

0006

Brahman

0,83

0007

Guzerat

0,65

0008

Guzerat

0,7

0009

Guzerat

0,72

0010

Guzerat

0,69

0011

Guzerat

0,62

0012

Gyr

0,58

0013

Gyr

0,6

0014

Gyr

0,5

0015

Gyr

0,62

0016

Indubrasil

0,86

0017

Indubrasil

0,9

0018

Indubrasil

0,95

0019

Indubrasil

0,78

0020

Indubrasil

0,88

0021

Nelore

0,87

0022

Nelore

0,85

0023

Nelore

0,9

0024

Nelore

0,92

0025

Nelore

0,95

0026

Nelore

0,79

0027

Nelore

0,81

0028

Sardo negro

0,72

0029

Sardo negro

0,7

0030

Sardo negro

0,65



A partir de esta base de datos, determinar las respuestas a la selección, las eficiencias a la selección, y los individuos a seleccionar para cada uno de los siguientes métodos (asuma que el empresario requiere seleccionar el 20% de las crías como futuros reproductores)

a. INDIVIDUAL

 ℎ∗∗  10,33722333  0, 3 3722333 ℎ  =     = 0,3 3722333   =   = 0, 8 14358966  0, 0 76873333 0, 4 14096667   ℎ = 0,814358966 = 0.81 =

Intensidad de la selección

i = 1.40 que corresponde al 20% de peso en la próxima generación.

Intensidad de selección (i) de acuerdo a la fracción de la población seleccionada (p)  p 0.001 (0.1%) 0.005 (0.5%)

i 3.37 2.89

p 0.10 (10%) 0.15 (15%)

i 1.76 1.55

0.01 (1%)

2.67

0.20 (20%)

1.40

0.02 (2%) 0.03 (3%) 0.04 (4%) 0.05 (5%) 0.06 (6%) 0.07 (7%) 0.08 (8%) 0.09 (9%)

2.42 2.27 2.15 2.06 1.99 1.92 1.86 1.80

0.25 (25%) 0.30 (30%) 0.40 (40%) 0.50 (50%) 0.60 (60%) 0.70 (70%) 0.80 (80%) 0.90 (90%)

1.27 1.16 0.97 0.80 0.64 0.50 0.35 0.20

  ∑          =   1 ̃ =           = ,+,+,+,+,+,+,+,+,+,+,+ , =

+,+, +,+, +,+, +,+, +,+,+,+,++,+, ,+,+,,+, 

0,756333333

̃ =  0,756333333

=

∑    Datos

= 0,41409667 Sustracción

̃ 

Media aritmética

Igual a

Resultado

0,5

-

0,75633333

=

-0,25633333

0,58

-

0,75633333

=

-0,17633333

0,6

-

0,75633333

=

-0,15633333

0,62

-

0,75633333

=

-0,13633333

0,62

-

0,75633333

=

-0,13633333

0,65

-

0,75633333

=

-0,10633333

0,65

-

0,75633333

=

-0,10633333

0,65

-

0,75633333

=

-0,10633333

0,69

-

0,75633333

=

-0,06633333

0,7

-

0,75633333

=

-0,05633333

0,7

-

0,75633333

=

-0,05633333

0,7

-

0,75633333

=

-0,05633333

0,72

-

0,75633333

=

-0,03633333

0,72

-

0,75633333

=

-0,03633333

0,72

-

0,75633333

=

-0,03633333

0,77

-

0,75633333

=

0,01366667

0,78

-

0,75633333

=

0,02366667

0,79

-

0,75633333

=

0,03366667

0,81

-

0,75633333

=

0,05366667

0,81

-

0,75633333

=

0,05366667

0,83

-

0,75633333

=

0,07366667

0,85

-

0,75633333

=

0,09366667

0,86

-

0,75633333

=

0,10366667

0,87

-

0,75633333

=

0,11366667

0,88

-

0,75633333

=

0,12366667

0,9

-

0,75633333

=

0,14366667

0,9

-

0,75633333

=

0,14366667

0,92

-

0,75633333

=

0,16366667

0,95

-

0,75633333

=

0,19366667

0,95

-

0,75633333

=

0,19366667

Total

Nuevo resultado

Resultado al cuadrado

 0,0,215633333  7633333  0,0,115633333  3633333  0,0,113633333  0633333  0,0,110633333  0633333  0,0,006633333  5633333  0,0,005633333  5633333  0,0,003633333  3633333 0,0,001366667 3633333  0,0,002366667  3366667  0,0,005366667  5366667  0,0,007366667  9366667  0,0,110366667  1366667  0,0,112366667  4366667  0,0,114366667  6366667  0,0,179366667 5633333

=

0,06570678

=

0,03109344

=

0,02444011

=

0,01858678

=

0,01858678

=

0,01130678

=

0,01130678

=

0,01130678

=

0,00440011

=

0,00317344

=

0,00317344

=

0,00317344

=

0,00132011

=

0,00132011

=

0,00132011

=

0,00018678

=

0,00056011

=

0,00113344

=

0,00288011

=

0,00288011

=

0,00542678

=

0,00877344

=

0,01074678

=

0,01292011

=

0,01529344

=

0,02064011

=

0,02064011

=

0,02678678

=

0,03750678

=

0,03750678 0,41409667

  ∑     =     1 0, 4 1409667       =  0,4301409667 =  1 29 = √ 0,014279195  = 0,119495  = ℎ ∗  ∗  ℎ = 0.8  = 1.40  = 0.119495 R= respuesta de selección

R= 0.8 X 1.40 X 0,0119495 = 0.01338344 Selección individual: 0.1338344

b. GRUPAL Animales por raza RAZAS

Sardo negro

Gyr

Guzerat

Indubrasil Brahman Nelore

Datos

0,72 0,7 0,65

0,62 0,6 0,58 0,5

0,72 0,7 0,69 0,65 0,62

0,95 0,9 0,88 0,86 0,78

0,83 0,81 0,77 0,72 0,7 0,65

0,95 0,92 0,9 0,87 0,85 0,81 0,79

Promedio RAZAS

SARDO GYR NEGRO

GUZERAT

INDUBRASIL BRAHMAN

NELORE

Datos

0,65 0,7 0,72

0,5 0,58 0,6 0,62

0,62 0,65 0,69 0,7 0,72

0,86 0,78 0,88 0,9 0,95

0,72 0,65 0,7 0,77 0,81 0,83

Sumatoria Total Datos promedio

2,07 3

2,3 4

3,38 5

4,37 5

4,48 6

0,87 0,79 0,81 0,85 0,9 0,92 0,95 6,09 7

0,69

0,575

0,676

0,874

0,746667

0,87

Promedio de mayor a menor RAZAS indubrasil nelore brahman sardo negro guzerat gyr

PROMEDIO

DATOS

0,874 0,87 0,746667 0,69 0,676 0,575

5 7 6 3 5 4

Se selecciona la raza indubrasil ya que presenta un promedio de 0.874 kg y cuenta con 5 datos, proporción 20%

∗  =   = 6

 Animales a seleccionar = 20% = 6

Teniendo en cuenta que se deben seleccionar 6 animales pero la raza indubrasil cuenta solo con 5 en este caso debemos tomar el animal de mayor peso en el segundo grupo para completa la selección en este caso es una animal de 0. 95 kg de la raza nelore.

    1    1   = ℎ  ∗  ∗ ∗ √ 1  n   1t∗  ℎ = =1.40.08  == 0.1 =19495 4,9333  = , 1√ 1  n 1 1t∗ 

r= agrupamiento en la estimación de varianza aditiva (VA) t= relación de variación del agrupamiento y variación fenotípica

    = 

  = 4,9333 np = 15 x30 (9 16  25 3025  36  49) = 4,9333 0, 0 136623  = varianzavarifenotianzapientregrupo   = ca varianza total  0,003203056  0,0136623 0136623  = 0,81008073591805592482008680990784 t = 0, 0,016865356 t ≈ 0,81 n= número de individuos o

 si el número es diferente entre cada grupo.

fuente de variación

grados de libertad

suma de cuadrados

cuadrados medios

entre grupos (razas) dentro de los grupos (razas) total

5

0,337223333

0,067444667

24

0,076873333

0,003203056

29

0,414096667

cuadrados medios esperados

0,0136623 0,003203056

    1    1   = ℎ  ∗  ∗ ∗ √ 1  n   1t∗  ℎ = 0.8 = =1.40.0119495 este caso,  =  = 4,9333 t = 0,81 ℎ ∗  ∗  = 0,1338344 1  14,94,3339333 1 ∗10,1 81  = 0,1338344 ∗ √ 4,9333  = 0,1338344 ∗ √ 4,9 33314,93333,93330,81  = 0,1338344 ∗ √ 4,9  3334,193333,185973  = 0,1338344 ∗ √ 4 ,93334,93334,185973  = 0,1338344 ∗ √ 4 ,93334,93334,185973 9333  = 0,1338344 ∗ √ 2  0,64,506606009   4,9333  = 0,1338344 ∗ 4,5442997921462003825449447205115  = 0,1338 ∗ 1,0856 = 0,1453010464  = 0,1453  =  = √11   11  = 0,1338344 = 1,0856700519447914736420531642089 ≈ 1

0,1453

Selección individual = 0.1338344

 = 1

c. DENTRO DE GRUPOS  Agruparemos los animales por razas y se selecciona el mejor individuo de cada grupo.

RAZAS

Sardo negro

Gyr

Guzerat

Indubrasil Brahman Nelore

Datos

0,72 0,7 0,65

0,62 0,6 0,58 0,5

0,72 0,7 0,69 0,65 0,62

0,95 0,9 0,88 0,86 0,78

0,83 0,81 0,77 0,72 0,7

0,95 0,92 0,9 0,87 0,85

0,65

0,81 0,79

Como el número de seleccionados es menor se repite con el segundo mejor individuo entre los grupos. Se seleccionaron los individuos 0,72  – 0.62  – 0,72  – 0,95  – 0,83  – 0,95  – 0,92

n 1t RDG = h ∗ i∗ δF ∗ r 1 ∗  n1 La eficiencia de selección dentro de grupo con respecto a la individual es:

n 1t EDG = RRDG = 1 r ∗  n1 Si esta eficiencia es mayor que 1, la selección dentro de grupo da mayor respuesta que la individual; si es igual a 1, ambos métodos dan la misma respuesta, si es menor a 1, la selección dentro de grupo da menor respuesta que la individual. Este mismo criterio de eficiencia puede cuantificarse con respecto a la selección grupal.

    1  = ℎ ∗  ∗ ∗   1 ∗ 1 ℎ = =1.40.08  = 0.119495

=1  =  = 4,9333  = 0,81 9333 0,181  = 0.8 ∗ 1.40∗ 0.119495 ∗ 1 1 ∗   4,94,3331 933319  = 0.8 ∗ 1.40∗ 0.119495 ∗ 0 ∗   4 ,93,3330, 333  = 0.8 ∗ 1.40∗ 0.119495 ∗ 0∗    3,0,9937327     √     == 0,0,11338344 ∗ 0 ∗  4 , 1 962943561851947079301033684083 338344 ∗ 0 ∗ 2,0484858691690296128914942391467  = 0,29248904300069834414624287639176 ∗0 = 0  =    = 11∗  . −. .−  = .  = 

 =0

d. COMBINADO

    1    1      1   ̅  = 1     1    1 ̅ ̅

 =  = 4,9333 r= 1 t = 0,81

Una vez generado el IM, se ordenan los individuos por éste índice de mayor a menor o viceversa, y se selecciona la proporción deseada. La respuesta obtenida por éste método en términos de la respuesta individual, es:

      = ℎ  ∗  ∗ ∗ 1       ∗ 1 1 1

La eficiencia de la selección combinada con respecto a la individual es:

2          = 1    ∗ 11 1 RAZAS

SARDO GYR NEGRO

GUZERAT

INDUBRASIL BRAHMAN

NELORE

Datos

0,65 0,7 0,72

0,5 0,58 0,6 0,62

0,62 0,65 0,69 0,7 0,72

0,86 0,78 0,88 0,9 0,95

0,72 0,65 0,7 0,77 0,81 0,83

Sumatoria Total Datos promedio

2,07 3

2,3 4

3,38 5

4,37 5

4,48 6

0,87 0,79 0,81 0,85 0,9 0,92 0,95 6,09 7

0,69

0,575

0,676

0,874

0,746667

0,87

y

 Identific ación animal

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

característica a seleccionar en cada individuo promedio del grupo al que pertenece el individuo el promedio general de la característica

Raza

Brahman Brahman Brahman Brahman Brahman Brahman Guzerat Guzerat Guzerat Guzerat Guzerat

GDP (Kg) caracterís tica de cada individuo

Promedio por grupo al que pertenece el individuo

Promedio general de la característic a

Y

ӯ 

ӯ˻

0,72 0,7 0,81 0,65 0,77 0,83 0,65 0,7 0,72 0,69 0,62

0,74666667 0,74666667 0,74666667 0,74666667 0,74666667 0,74666667 0,676 0,676 0,676 0,676 0,676

0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333

ӯ˻-ӯ  y-ӯ 

-0,02666667 -0,04666667 0,06333333 -0,09666667 0,02333333 0,08333333 -0,026 0,024 0,044 0,014 -0,056

0,00966667 0,00966667 0,00966667 0,00966667 0,00966667 0,00966667 0,08033333 0,08033333 0,08033333 0,08033333 0,08033333

12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Gyr Gyr Gyr Gyr Indubrasil Indubrasil Indubrasil Indubrasil Indubrasil Nelore Nelore Nelore Nelore Nelore Nelore Nelore Sardo negro Sardo negro Sardo negro

0,58 0,6 0,5 0,62 0,86 0,9 0,95 0,78 0,88 0,87 0,85 0,9 0,92 0,95 0,79 0,81 0,72

0,575 0,575 0,575 0,575 0,874 0,874 0,874 0,874 0,874 0,87 0,87 0,87 0,87 0,87 0,87 0,87 0,69

0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333 0,75633333

0,005 0,025 -0,075 0,045 -0,014 0,026 0,076 -0,094 0,006 0 -0,02 0,03 0,05 0,08 -0,08 -0,06 0,03

0,18133333 0,18133333 0,18133333 0,18133333 -0,11766667 -0,11766667 -0,11766667 -0,11766667 -0,11766667 -0,11366667 -0,11366667 -0,11366667 -0,11366667 -0,11366667 -0,11366667 -0,11366667 0,06633333

0,7

0,69

0,75633333

0,01

0,06633333

0,65

0,69

0,75633333

-0,04

0,06633333

 = 11  ̅   11      11 ̅ ̅ 6         == , 

5 4 5 7 3

 =   = 11 0,181 ̅   11  6610,1181 ̅ ̅  = 11 0,181 y y̅   1 1 n n  110,181 ̅y y̅ M = 0.019 y y̅   11 5 50,181 ̅y y̅  = 0̅   11 4,505 ̅ ̅  = 0̅   5,605 ̅ ̅  = 1,1881188118811881188118811881188̅  ̅  = 1,1881̅  ̅ G =   = 11 0,181 ̅   11 5 5110,181 ̅ ̅  = 11 0,181 ̅   1 1  40,4181 ̅ ̅  = 0.019 ̅   113,424 ̅ ̅  = 0̅   4.524 ̅ ̅  = 0̅   5,605 ̅ ̅  = 1,1792452830188679245283018867925̅  ̅  = 1,1792̅  ̅

 = 

 = 11 0,181 ̅   11 4 4110,181 ̅ ̅  = 11 0,181 ̅   1 1 3 30,181 ̅ ̅  = 0.019 ̅   112,343 ̅ ̅  = 0̅   3.443 ̅ ̅  == 1,01661807580174927113702623906706 ̅   3.443 ̅ ̅ ̅  ̅  = 1,1661̅  ̅

 = 

 = 11 0,181 ̅   11 5 5110,181 ̅ ̅  = 11 0,181 ̅   1 1  40,4181 ̅ ̅  = 0.019 ̅   113,424 ̅ ̅  = 0̅   4.524 ̅ ̅  = 0̅   5,605 ̅ ̅  = 1,1792452830188679245283018867925̅  ̅  = 1,1792̅  ̅

 = 

 = 11 0,181 ̅   11 7 7110,181 ̅ ̅  = 11 0,181 ̅   1 1 6 60,181 ̅ ̅  = 0.019 ̅   114.686 ̅ ̅  = 0̅   5.686 ̅ ̅  == 1,00238907849829351535836177474403 ̅   5.686 ̅ ̅ ̅  ̅  = 1,0238̅ ̅

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tiene el valor de

 porque r es igual a 1 (uno)

Eficiencia de selección combinada respecto a la individual

2          = 1    ∗ 11 1  =  = 4,9333 =1  = 0,81 2   10, 8 1  =  1   10,81 ∗ 1  44,,99333333 110,81 2 0, 1 9 3330,81  =  1   0,19 ∗ 1  33,,99333 2 0, 1 9  =  1   0,19 ∗ 13,3,19333  85973 2 0, 1 9 9333   =  1   0,19 ∗ 4,3,185973 3, 9 333  =  1  [0,0,0361 ∗ 19 4,185973]  = √ 1  0.19∗ 0,9396381677569348870621000183231  = √ 1  0,17853125187381762854179900348139  = √ 1,17853125187381762854179900348139  = 1,0856017924975150060798157848872 ≈ 1  = 1

RESULTADOS Selección individual: R=0.1338344 La próxima generación de animales alcanzara 0.1338 kilogramos de peso predestete

 = 

Selección grupal: La eficiencia es igual a la selección individual

Selección dentro de grupo:

 = 

Los resultados encontrados no son comparables en eficiencia a los que presentan el método individual y grupal por lo tanto no se recomienda su aplicación.

Selección de método combinado:

 = 

El método combinado alcanza la eficiencia de los métodos individual y grupal.

Realizar el análisis e interpretación de los resultados obtenidos, con su respectiva argumentación. Se recomienda la implementación de la selección grupal ya que de inicio contamos con un agrupamiento genético que es la raza por lo tanto esto nos facilita la aplicación del método, también se debe tener en cuenta que este método siempre está recomendado para características de baja Heredabilidad como el peso pre-destete. Esto permite obtener una mejor respuesta de selección, como desventaja presentada en este método tenemos que la selección por grupos tiende a eliminar ciertos grupos genéticos y como consecuencia se presentaría un deterioro genético.

CONCLUSION Como conclusión de este trabajo queda aclarar que los métodos de selección de reproductores es una herramienta significativa para los futuros zootecnistas y la implementación de sistemas de mejoramiento genético a lo largo de su etapa laboral, este tipo de técnicas poco implementadas en la región e incluso en el país es el único método para que la genética de nuestros animales mejore de manera significativa y pueda afrontar los retos de la pr oducción pecuaria a nivel mundial.

BIBLIOGRAFIA 

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Galeano, A. (25 de 03 de 2017). B-Learning 2 Mejoramiento Avanzado. Recuperado el 30 de 10 de 2017, de B-Learning 2 Mejoramiento Avanzado: https://www.youtube.com/watch?v=byLIK7R5suw&t=1685s

Rivera, A. G. (02 de 03 de 2017). B-Learning 1 Mejoramiento Avanzado. Recuperado el 30 de 10 de 2017, de B-Learning 1 Mejoramiento Avanzado: https://www.youtube.com/watch?v=A6qcWJxXeEY