1. Evaluación de Reproductores
para Caracteres Poligénicos
Br. Fernando Macedo
Área de Mejoramiento Genético Animal

2. Peso Vellón
Sucio
B: 5.60 Kg.
A: 5.23 Kg.

3. P=G+E
• P=µ+G+E
• P= µ+A+NA+E
• P= µ+A+NA+Ep+Et

4. P=G+E
• P=µ+G+E
• P= µ+A+NA+E
• P= µ+A+NA+Ep+Et

5. Conceptos
• Candidato a la selección
• Fuente de información
• Criterio de selección
• Objetivo de selección

6. Evaluación

7. Pasos de una evaluación de
Reproductores
• Modelizar el carácter en la población.

8. Producción de leche en bovinos
y=µ+A+NA+lac.+edad+rodeo+año+e
µ= Media de la población
A= Valor de cría
NA= Valor no aditivo
lac.= numero de lactación:1, 2, 3, 4 o más
edad= 4 dientes, 6 d., bll.
rodeo: 1, 2, 3…
año:2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, etc.
e= error

9. Pasos de una evaluación de
Reproductores
• Modelizar el carácter en la población.
• Determinar los parámetros genéticos del
carácter en la población.
• Elegir la metodología para la evaluación.
• Presentación de los resultados de la valoración.

10. ¿Qué precisamos para una
evaluación genética?
133,5 kg 142,2 kg
134 kg
136,7 kg 129,8 kg
131,3 kg
138,6 kg
133 kg 131,3 kg
124,5 kg
154 kg
134,7 kg

11. Que precisamos para una
evaluación genética?
•Registros Productivos
•Registros Genealógicos

12. Fuentes de Información
Antecesores
Individuo
Colaterales Colaterales
Descendientes

13. Fuentes de Información
• Registro del Reproductor
• Registro de la progenie del Reproductor
• Registros de los antecesores del Reproductor
• Registros de los hermanos y ½ hermanos del
Reproductor
• Registros de otros colaterales del Reproductor
• Combinación de todos los tipos de registro del
Reproductor

14. Metodologías:
• Índices de Selección o BLP (Best Linear
Prediction)
• BLUP (Best Linear Unbiased Prediction)

15. Índices de Selección o
BLP.

16. Efectos ambientales
• Cuantificables o sistemáticos
(establecimiento-año, lactación, mes de
parición, edad de la madre, etc.)
• Intangibles o no sistemáticos (efectos no
genéticos propios de la observación;
diferencia entre gemelos idénticos criados
en iguales condiciones ambientales)

17. Efectos ambientales
• Predecibles (mes de nacimiento, edad de
la madre, número de lactación, etc.)
• No predecibles (Establecimiento-año)

18. Efectos ambientales no predecibles
• Grupos Contemporáneos

19. Efectos ambientales
predecibles
• Estandarización de mediciones
• Factores de corrección o ajuste

20. Factores de ajuste
• Equiparan diferentes niveles de efectos,
logrando una neutralización de los efectos
ambientales y una mejor aproximación al
valor de cría.
• Aditivos
• Multiplicativos

21. Factores de ajuste
Niveles 1ª Lactación 2ª 3ª o mas
Lactación Lactacione
s
Medias 4200 Kg. 4800 Kg. 5100 Kg.
Factor de
ajuste +900 Kg. +300 Kg. +0 Kg.
Aditivo
Factor de
ajuste 1.21 1.06 1
Multiplicativo

22. Modelo de los índices de
selección

23. Ecuación de Predicción
^
Y = b0 + by , x X

24. b0 = Y − by , x X

25. ^
Y = Y − b y , x X + by , x X
^ − Y = −b X + b X
Y y,x y,x
^
Y − Y = by , x ( X − X )
y = by , x x
^

26. Modelo de los índices de selección
Si la variable “x” representa al
Fenotipo y la variable “y” representa
al Valor de Cría entonces:
 = bA, P ( P − µ )

27. Coeficiente de Regresión del BLP
Cov( A, P )
bA, P =
σP 2
……
2
nh a
bA, P =
1 + (n − 1)t

28. 2
nh a
bA, P =
1 + (n − 1)t
bA, P : coeficiente de regresión del valor de cría en el fenotipo
n : cantidad registros considerados
h 2 : heredabilidad de la caracteristica
a o r( A, A ') : parentesco entre el individuo que
estamos estimando el valor aditivo y
el (los ) individuo( s ) de quienes tomamos registros
t : correlación entre los registros de la fuente de información
cuando son medidas repetidas de un mismo individuo t = r (repetibilidad )
cuando se trata de medidas en otras fuentes de información t = h 2 rA1, A 2

29. Precisión de la estimación
rA,C o rA, µA = bA, P a
n
rA,C o rA, µA =ah
1 + (n − 1)t

30. Intervalo de Confianza
 ± t (1 − r 2
A, Â
)σ 2
A
% de t
Confianza
50 0.67
60 0.84
68 1.00
70 1.04
80 1.28
90 1.65
96 2.0
99 2.58

31. Relación entre precisión e intervalo
de confianza
Intervalo de confianza
Precisión

32. Evaluación de reproductores a
partir de un solo registro individual
o
Selección Fenotípica
Individual
nh 2 a 1h 21
bA, P = = =h 2
1 + ( n −1) r 1 + (1 −1) r
 = h ( P − µ)
2

33. Precisión
n 1
rA,C orA, µA = a h = 1h
1 + (n − 1)t 1 + (1 − 1)t
=h

34. h : 0.4
2
Toro Peso corregido (P – m)
1 510 Kg.. - 40 Kg..
2 610 Kg.. 60 Kg..
3 520 Kg.. -30 Kg..
4 550 Kg.. 0 Kg..
5 560 Kg.. 10 Kg..
µ 550 Kg..

35. Tor
 Precisión
o
1 - 16 Kg.. 0.63
2 24 Kg.. 0.63
3 - 12 Kg.. 0.63
4 0 Kg.. 0.63
5 4 Kg.. 0.63

36. Evaluación de reproductores a partir de
registros repetidos del propio individuo
2 2
nh a nh 1
bA, P = =
1 + ( n −1)r 1 + ( n −1)r
2
nh
Â= ( P − µ)
1 + (n −1) r

37. Precisión
n
rA,C o rA, µA =ah
1 + (n − 1)r

38. h =0.4, r=0.5, n=2
2
carnero 1° vellón 2° vellón Promedio (P – m)
1 8100 g 7900 g 8000 g -70 g
2 7400 g 6800 g 7100 g -970 g
3 9100 g 8500 g 8800 g 760 g
4 8900 g 8300 g 8600 g 530 g
5 8000 g 7700 g 7850 g -220 g
µ 8070 g

39. Carnero  Precisión
1 -37.1 g 0.73
2 -514.1g 0.73
3 402.8g 0.73
4 280.9g 0.73
5 -116.6g 0.73

40. Valoración del reproductor a partir
de registros de la progenie
2
nh a
bA, P =
1 + (n − 1)h rA1, A 2
2
2
nh 0,5
Â= (P − µ )
1 + (n − 1)h 0, 25
2

41. Presición
n
rA,C o rA, µA =ah
1 + (n − 1)h rA1, A 2
2

42. h2 = 0.35, n = 3, µ = 4605 Kg.
Toro P hijas (P hijas – m)
4500 Kg.
1 6100 Kg. 655 Kg.
5180 Kg.
3700 Kg.
2 3900 Kg. -655 Kg.
4250 Kg.

43. Toro  Precisión
1 293 kg. 0.47
2 -293 Kg. 0.47

44. Valoración de Reproductores
combinando diversas fuentes de
información
Índices Familiares BLP
 = I = b1 ( P − µ ) + b2 ( P2 − µ ) + ... + bn ( Pn − µ )
1

45. Precisión
rA, Â = ∑ ab

46. Para la confección de índices
familiares debemos ponderar
cada fuente de información
según su peso relativo.

47. Peso relativo (PR) expresado en % de las
distintas fuentes de información para
cálculo del índice. (h 2 = 0.3)
Nº de Registros Peso Relativo %
Ind. ½ her. P ½ her M Hijos Ind. ½ her. P ½ her M Hijos Prec
0 10 2 0 0 76 24 0 0.38
0 200 2 0 0 87 13 0 0.52
0 400 4 0 0 80 20 0 0.55
1 10 2 0 71 22 07 0 0.61
1 200 2 0 54 40 06 0 0.67
1 10 2 10 30 09 03 58 0.77
1 200 2 10 27 20 03 50 0.79
1 10 2 200 03 01 0 96 0.97
1 200 2 200 03 01 0 95 0.97

48. Apareamientos aleatorios en
pruebas de progenie.
1 1
P hijos = Ahijos = A padres + Amadres
2 2
1 solo padre
?
1 1
P hijos = Ahijos = Apadre + Amadres
2 2

49. Apareamiento con hembras al azar
1 1
P hijos = Ahijos = Apadre + Amadres
2 2
- +
0

50. Apareamiento con hembras al azar
1 1
P hijos = Ahijos = Apadre + 0
2 2

51. Propiedades del BLP
1. Maximiza rA, (precisión de la predicción)
2. Minimiza el promedio de los cuadrados
del error (Â-A)
3. Maximiza la velocidad del avance
genético o de la respuesta a la selección
4. Maximiza la probabilidad de seleccionar
a los reproductores por su verdadero
valor de cría

52. Limitantes del BLP
• Grupos genéticamente similares
• Grupos Contemporáneos (minimiza los efectos
ambientales)
• Apareamientos Aleatorios (minimiza el sesgo
por valor de cría de las madres)
• Corrección de información (Factores de ajuste).
Produce un sesgo cuando esta no es bien
ajustada.

53. Aplicación
• En establecimientos
• Centrales de prueba de progenie

54. Modelo BLUP (Best Linear
Unbiased Predictor)

56. Propiedades
• Evolución de los índices de selección
• No es necesario realizar apareamientos al azar
• Compara animales en distintos años y rodeos

57. Toro 1 Toro 2 Toro 3

58. Toro 1 Toro 2 Toro 3
Toro R

60. Modelo del BLUP
Y = Xb + Zu + e
Xb : efecto fijo ponderado por su coeficiente
Zu : efecto aleatorio ponderado por su coeficiente
e : error o desvio residual

61. Modelo BLUP
Modelo Lineal Mixto
Y = Xb + Zu + e
Efectos Ambientales
Fijos o Sistemáticos Efecto Aleatorio debido
al Valor de Cría

62. Propiedades
• Evolución de los índices de selección
• No es necesario realizar apareamientos al azar
• Compara animales en distintos años y rodeos
• Usa toda la fuente de información disponible

63. Tipos de BLUP
Diferentes fuentes de información
• Modelo Padre
• Modelo Abuelo materno-Padre
• Modelo Animal
• Modelo con Efectos Maternos

65. Tipos de BLUP
Diferentes fuentes de información
• Modelo Padre
• Modelo Abuelo materno-Padre
• Modelo Animal
• Modelos con Efectos Maternos
• Modelos Multicarácter

66. Ventajas del BLUP
• Considera toda la información de parientes
• El valor de cría estimado para un animal toma
en cuenta el valor de cría de la hembra con la
que se aparea
• Los valores de cría se estiman tomando en
cuenta los efectos fijos y viceversa
• Es un Modelo flexible

67. Condiciones y limitaciones del
BLUP
• Sensible al modelo
• Calidad o confiabilidad de los datos de los
registros
• Tratamientos preferencial
• Imposibilidad de comparar datos entre
diferentes evaluaciones

68. Presentación de los resultados
de
Evaluaciones Genéticas

69. Presentación de los resultados
• Catálogos
• Libro de padres
• Resúmenes de padres y madres de
establecimientos
• Gráficos estandarizados
• Etc…

70. Expresión del valor de cría
• Valor de cría:
– Â: Valor de cría estimado, Mérito genético estimado,
Valor aditivo estimado
– EBV: Estimated breeding value
– PBV: Predicted breeding value
• ½ del Valor de cría:
– ETA: Estimated transmiting abilities
– PTA: Predicted trasmiting abilities
– DEP: Diferencia esperada en la progenie
– EPD: Expected progeny differences

71. Precisión de la estimación
• Precisión o Accuracy
• Repetibilidad, Repeteability o Reliabilities
(Precisión2)

72. Relación entre la precisión y la
repetibilidad
1
0,9
0,8 0,8
0,7
0,64
0,6
Precisión
0,5 0,5
Repetibilidad
0,4
0,3
0,25
0,2 0,2
0,1
0,04
0

73. Resumen
• La evaluación genética de
los reproductores para el
o los caracteres
poligénicos, es uno de los
pasos fundamentales
para lograr el éxito de un
plan de mejora genética
de las poblaciones.

74. • Las restricciones que
plantea la metodología de
los Índices Familiares,
hace que esta sea
aplicable en muy pocas
situaciones, por ejemplo
cuando queremos evaluar
a los reproductores de un
establecimiento.

75. • A través de las valoraciones
genéticas logradas por la
metodología BLUP, pueden ser
evaluados y comparados
reproductores pertenenecientes
a distintos rodeos, distintos
años y ambientes, lo cual hace
que sea la metodología
adecuada para valorar grandes
poblaciones.

76. • Los catálogos de reproductores resumen
de forma ordenada diversa información
del individuo evaluado.
• De la información presentada en
catálogos de reproductores, la de mayor
importancia desde el punto de vista de la
Mejora Genética es el resumen de la
Evaluación Genética.
• Cuanto mas precisa sea la estimación
del Valor de Cría mas confiable será el
ranking de reproductores.
• La información de reproductores
presentada en catálogos diferentes no
pueden ser comparadas

77. Dos grandes metodologías
BLP o Índices de selección BLUP (Modelos Mixtos)
Grupos genéticamente Grupos genéticamente disímiles
similares
Comparación dentro de Comparación entre Grupos
Grupos Contemporáneos Contemporáneos
Factores de ajuste No necesita
Apareamientos aleatorios Permite apareamientos dirigidos
Se elabora para cada Estima los valores de cría (para todos
individuo por separado los individuos) y los efectos
ambientales simultáneamente
Poco uso de la información Utiliza toda la información disponible
de parientes
Útil en pequeñas poblaciones Buenos resultados en evaluaciones de
grandes poblaciones (nacionales de
una raza en particular)
Metodología basada en Machos de
Referencia

78. ¡¡¡Cualquiera sea la
metodología utilizada para
estimar valores de cría; los
resultados de diferentes
grupos contemporáneos
(BLP) y evaluaciones
(BLUP) no pueden ser
comparados!!!