Genética de Poblaciones
Selección Artificial
Cátedra de Genética y Mejoramiento Animal
1.- Secuencia selectiva para caract...
Selección Artificial
Proceso de decidir cuáles de los animales de una generación
podrán ser progenitores de la siguiente, ...
Selección Artificial
Caracteres Cuantitativos
Para una población se trata de modificar la media
de un carácter a lo largo ...
Machos Hembrasx
Machos Hembras
En una población artificial:
•Un cierto % de animales es eliminado, en
cada ciclo , por div...
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(p)(p)
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La media del Grupo Selecto se
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Limitantes:
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•Tasa d...
Tasa Reproductiva
Bov. Carne Aves
Prop. Sel. 53 % = i es 0,72 Prop. Sel. 20 % = i es 1,4
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Progreso Genético Anual:
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Métodos de Selección para más de un carácter
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Métodos de Selección para más de un carácter
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Indice de Selección
 índice de selección ∑=
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j
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económico
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Standard 
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(SD)
Valor ($ / unidad de la PTA) Valor relativo (%)
NM $ CM $ FM $ NM $ CM $ FM $
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 Decidir los objetivos de selección 
 Estimar el valor genético aditivo (VC) de cada animal 
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9 Selección Artificial

  1. 1. Genética de Poblaciones Selección Artificial Cátedra de Genética y Mejoramiento Animal 1.- Secuencia selectiva para caracteres cuantitativos 2.- Estimación del Progreso Genético (PG) 3.- Progreso Genético Anual (PGA) 4.- Fuentes de Información utilizadas en el Índice de Selección 5.- Respuesta correlacionada 6.- Selección Indirecta 7.- Métodos de Selección
  2. 2. Selección Artificial Proceso de decidir cuáles de los animales de una generación podrán ser progenitores de la siguiente, y cuántos descendientes se permitirá que tengan Proceso de decidir cuáles de los animales de una generación podrán ser progenitores de la siguiente, y cuántos descendientes se permitirá que tengan La selección no crea nuevos genes sino que permite que los animales que poseen ciertos genes o combinaciones de genes dejen más descendencia y así aumentar la frecuencia de los alelos más deseables.
  3. 3. Selección Artificial Caracteres Cuantitativos Para una población se trata de modificar la media de un carácter a lo largo de las sucesivas generaciones eligiendo a los reproductores con mejor valor genético.
  4. 4. Machos Hembrasx Machos Hembras En una población artificial: •Un cierto % de animales es eliminado, en cada ciclo , por diversas causas: sanitarias, reproductivas, productivas. Se denominan refugos. •La reposición de dichos animales está dada por la descendencia de los animales reproductivamente activos
  5. 5. µ0
  6. 6. µ0 XmXm grupogrupo selectoselecto (p)(p)
  7. 7. µ0 µs hijos delhijos del grupogrupo selectoselecto µh
  8. 8. ProgresoProgreso GenéticoGenético µh - µ0
  9. 9. PG = rPG = rTITI . i .. i . σσGaGa Progreso Genético = exactitu d estimación VC selectos . .intensid ad de selección desvío estándar genético aditivo Progreso Genético Esperado predicción del PG en una generación de selección
  10. 10. PG = rTI . i . σσGaGa Progreso Genético = exactitu d estimación VC selectos . .intensid ad de selección desvío estándar genético aditivo 2 P 2 Ga .σhσ = 22 P unidades100σ = h2 = 0,80 h2 = 0,30 u.8.94σGa = u.5.47σGa = A mayorA mayor variabilidadvariabilidad genética aditiva,genética aditiva, mayor PGmayor PG
  11. 11. PG = rrTITI . i . σGa Progreso Genético = exactitu d estimación VC selectos . .intensid ad de selección desvío estándar genético aditivo h2 = 0,30 11αTI .bar = A mayor exactitud, mayor PGA mayor exactitud, mayor PG 2 TI h1.r = un registro propio 2 ii' 2 1α TI h1)a(p1 .p.ha 0.50.r −+ = promedio de registros de p hijos rTI = 0,548 rTI = 0,786 (p = 20 hijos MHP)
  12. 12. - Datos de un individuo - Unica medida - Medidas repetidas - Datos de un pariente - Unica medida - Medidas repetidas - Datos de un grupo de parientes - Rendimiento promedio de hermanos - Rendimiento promedio de la progenie - Datos combinados
  13. 13. PG = rTI . ii . σGa Progreso Genético = exactitu d estimación VC selectos . .intensid ad de selección desvío estándar genético aditivo Pσ DS i =
  14. 14. Pσ DS i = Intensidad de Selección Diferencial de Selección Estandarizado
  15. 15. La media del Grupo Selecto se encuentra 1.59 desvíos estándar desviada de la media poblacional Intensidad de Selección (i) Pσ DS i =
  16. 16.  a menor p (proporción de ind. selectos), mayor DS → mayor PG  a menor (desvío estándar fenotípico), menor DS → menor PGσP Intensidad de Selección (i)
  17. 17. PG = rTI . ii . σGa Progreso Genético = exactitu d estimación VC selectos . .intensid ad de selección desvío estándar genético aditivo Pσ DS i = 40 % 4 % A menorA menor proporción deproporción de seleccionados,seleccionados, mayor intensidad,mayor intensidad, mayor PGmayor PG i = 0,966 i = 2,2145
  18. 18. El mejorador para incrementar PG utiliza como herramienta intensidad de selección Limitantes: •Tamaño de población •Tasa de endogamia •Sexo de los individuos •Eficiencia reproductiva (tasa rep.) Intensidad de Selección (i)
  19. 19. Tasa Reproductiva Bov. Carne Aves Prop. Sel. 53 % = i es 0,72 Prop. Sel. 20 % = i es 1,4
  20. 20. PG = rPG = rTITI . i .. i . σσGaGa Progreso Genético = exactitu d estimación VC selectos . .intensid ad de selección desvío estándar genético aditivo
  21. 21. Machos Hembrasx Machos Hembras La Selección se realiza en forma separada para cada sexo, ya que el % de Refugos es distinto para cada uno de ellos.
  22. 22. A.Angus Peso al Destete h2 = 0,30 µ0 = 280 kg σ2 P = 1600 kg2 PG = rPG = rTITI . i .. i . σσGaGa Selección del 4 % de los machosmachos, en base al promedio de 20 hijos (MHP) PGmachos = 0,786 . 2,2145 . 21,90 kg = + 38,11 kg. Selección del 40 % de las hembrashembras, en base a su registro propio PGhembras = 0,548 . 0,966 . 21,90 kg = + 11,59 kg.
  23. 23. Progreso Genético Anual: IG = Intervalo Generacional = edad promedio de los padres cuando nace su descendencia IG PG PGA =
  24. 24. 2 MH PGPG + 2 MH IGIG PGA + = 2 MH IGIG IG + = Progreso Genético AnualProgreso Genético Anual Intervalo GeneracionalIntervalo Generacional
  25. 25. . IG Bovinos: 3-6 años en machos y 4-6 en hembras, Prom. 5 años. IG Aves: 0,5-1,5 años machos y hembras, Prom. 1 año. Progreso Genético Anual:
  26. 26. Fuentes de Información h2 C Lim. x Sexo IG rVCE Ga Costo Fenotípico - Individual Moderadas a altas NO Puede ↑ • función de h2 • ↑ en repetibles Variable Por Antecesores Moderadas a altas SI Puede ↓ función de h2 , a1α Bajo Por Parientes Colaterales Moderadas a altas SI = función de h2 , a1α Variable Por Progenie Bajas SI ↑↑↑ función de h2 , p Alto
  27. 27. Respuesta Correlacionada: realizar selección por un carácter trae aparejado un cambio en aquellos asociados al mismo. ( )σ 2 2 2 2 1212 . PGG ihhrPG = Progreso Genético correlacionado esperado en el carácter 2 cuando se selecciona directamente por el carácter 1
  28. 28. Selección Indirecta: seleccionar por un carácter correlacionado en lugar de hacerlo directamente por el carácter principal La selección indirecta es ventajosa cuando: 1.- el carácter deseado es caro y / o difícil de ser medido con precisión; 2.- cuando puede medirse en un solo sexo pero el carácter secundario se puede medir en ambos sexos y 3.- el carácter se expresa tardíamente en la vida del individuo, por ejemplo longevidad.
  29. 29. Métodos de Selección para más de un carácter  Tandem Carácter 1 Nivel deseado Carácter 2 Nivel deseado …
  30. 30. Métodos de Selección para más de un carácter  NIR: niveles independientes de rechazo Xm1 Xm2 GS
  31. 31. Indice de Selección  índice de selección ∑= = n 1i ii .XbIS ∑= = n j jiji eaH 1 . índice de selección económico donde : Hi = mérito económico del iésimo animal, aij = valor de cría del iésimo animal para el carácter j, ej = valor económico del carácter j.
  32. 32. Rasgo Unidades Standard  desviación  (SD) Valor ($ / unidad de la PTA) Valor relativo (%) NM $ CM $ FM $ NM $ CM $ FM $ Proteína Libras 19 3,41 7,52 0 16 25 0 Grasa Libras 27 2,89 2,89 2,89 19 13 20 Leche Libras 723 0,001 -0,119 0,107 0 -15 19 PL Meses 2.5 35 35 35 22 15 22 SCS Log 0,23 -182 -235 -91 -10 -9 -5 ubre Compuesto 0,90 32 32 32 7 5 7 Pies o piernas Compuesto 1,03 15 15 15 4 3 4 Tamaño del cuerpo Compuesto 1,03 -23 -23 -23 -6 -4 -6 DPR Por ciento 1,70 27 27 27 11 8 12 CA $ Dólares 20 1 1 1 5 3 5 Valores económicos por unidad de habilidad de transmisión predicha ( PTA ) y valores económicos relativos de los rasgos (http://aipl.arsusda.gov/reference/nmcalc.htm) ( NM $ = mérito neto ) (SCS = células somáticas ) ( CM $ = el mérito para queso ) ( FM $ = el mérito para líquidos) ( DPR = tasa de preñez de la hija).
  33. 33.  Decidir los objetivos de selección   Estimar el valor genético aditivo (VC) de cada animal  candidato a reproducción.   Ordenar los animales por su mérito genético.   Decidir la intensidad de selección que se va aplicar.   Elegir los animales para reproducción.   Aparear los animales elegidos.   Verificar el progreso genético obtenido.  Caracteres Cuantitativos Selección Artificial

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