8 Indice de seleccion (II)

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  • Obsérvese que utilizando la información disponible de un carácter es posible estimar el valor de cría que no es observable, es desconocido.
  • Un fenotipo en una poblacion es una medicion, no es algo abstracto. Si hablamos de caracteres de crecimiento , por ejemplo peso al nacer, peso al destete y peso adulto, quiere decir que hemos utilizado una balanza y tomado esa medicion a distinta edad de un animal que esta identificado. Si hablamos de la produccion de leche de una vaca, quiere decir que hemos medido la produccion durante su lactancia y que hemos tomado muestras de esa leche para conocer su composicion ( cantidad de grasa butirosa, cantidad de proteina, recuento de celulas somaticas).
  • a.- Requiere definición de rasgo o carácter. Ej: peso al destete, producción de leche, peso de vellón.
    b.- Población vs. Caso. Desafío para el estudiante de veterinaria
  • 8 Indice de seleccion (II)

    1. 1. Genética de Poblaciones Cátedra de Genética y Mejoramiento Animal • Indices de Selección con más de una fuente de información • Efectos Ambientales • Metodo BLUP
    2. 2. METODO QUE UTILIZA: Varianza, Parentesco, Covariancia entre parientes y Heredabilidad INFORMACION (fenotipos) DEL ANIMAL y/o SUS PARIENTES Indice de Selección (IS) VCE VALOR DE CRIA ESTIMADO P1 = G1 + E1 VCE1 P2 = G2 + E2 VCE2 P3 = G3 + E3 VCE3 PN = GN + EN VCEN … …
    3. 3. METODO Índice de Selección (IS) Función Lineal de las observaciones nn2211 .Xb.Xb.XbIS +++= ... Donde: bi (i=1, …, n) son factores de ponderación de cada observación fenotipica Xi (i=1, …, n) observaciones fenotipicas consideradas para el IS de un animal candidato a ser seleccionado (α) ∑= == n 1i ii.XbVCEIS
    4. 4. 332211 .Xb.Xb.XbIS ++=α Información propia Información madre Inf. Progenie
    5. 5. 321α 0.110.X0.110.X0.267.XIS ++= De dónde se obtienen los factores de ponderación (bi) ? Como el IS puede incorporar distintas fuentes de información para un carácter o caracteres, se deberán estimar varios factores de ponderación, obtenidos por resolución de ecuaciones.
    6. 6. Exactitud de la estimación del VC Exactitud de la estimación del VC es la correlación entre el Valor de Cría Estimado (VCE)correlación entre el Valor de Cría Estimado (VCE) obtenido por medio del Índice de Selección (IS) y el Valor de Cría verdadero (Ga)y el Valor de Cría verdadero (Ga), que es desconocido y no lo podemos observar. i1αGaVCE .bar = iiα n 1i GaVCE .bar ∑= =
    7. 7. Modelo Genético iii EGP ±= Fenotipo = Genotipo + Ambiente Analizaremos con más detalle el efecto del ambiente todos los factores no genéticos que influyen en la respuesta de la expresión de los genes de los individuos todos los factores no genéticos que influyen en la respuesta de la expresión de los genes de los individuos
    8. 8. ii XμP += iii Xμ)E(G +=+ iii Xμ-)E(G =+
    9. 9. ii XμP += iii Xμ)E(G +=+ iii Xμ-)E(G =+ P22= 8500 kg si µ = 7500 kg X22 = 1000 kg supone que Xi está libre de efectos ambientales sistemáticos y que el efecto del ambiente afecta por igual a todos los fenotipos de la población supone que Xi está libre de efectos ambientales sistemáticos y que el efecto del ambiente afecta por igual a todos los fenotipos de la población
    10. 10. Lactancia = Pi
    11. 11. Efectos ambientales: ganado lechero Edad Época y año de parto Días de seca Días abierta Días de lactancia Manejo del tambo Lactancia = Pi Lactancia = Pi Otros efectos
    12. 12. producción de leche según número de lactancia El número de parto afecta la producción de leche. Las vacas de 3 a 5 partos producen más leche que vacas muy jóvenes o muy viejas Fuente: Base de datos FCV-ACHA Febrero 2012
    13. 13. producción de leche según mes de parto Los meses de parto de otoño-invierno tienen lactancias de mayor producción de leche que los de primavera-verano Fuente: Base de datos FCV-ACHA Febrero 2012
    14. 14. producción de leche según año de parto Fuente: Base de datos FCV-ACHA Febrero 2012 El clima y las condiciones del mercado determinan condiciones distintas de producción cada año 5500 6000 6500 7000 7500 8000 8500 kgdeleche-305d 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 Año de parto kg de leche
    15. 15. Ambiente • No toda superioridad o inferioridad en la medición de los animales es por causas genéticas • El medio ambiente afecta los niveles de producción de las características que medimos y queremos mejorar • Estos efectos nos pueden inducir a seleccionar erróneamente • Es necesario tenerlos en cuenta para estimar los Valores de Cría sin errores
    16. 16. Ambiente • No toda superioridad o inferioridad en la medición de los animales es por causas genéticas • El medio ambiente afecta los niveles de producción de las características que medimos y queremos mejorar • Estos efectos nos pueden inducir a seleccionar erróneamente • Es necesario tenerlos en cuenta para estimar los Valores de Cría sin errores
    17. 17. Efectos Ambientales AjustablesAjustables GrupalesGrupales
    18. 18. Efectos Ambientales AjustablesAjustables • Ocurren sistemáticamente, su efecto es predecible. • Son cuantificables. • Están presentes en todos los rodeos y todos los años. • Afectan a cada individuo y conocemos el nivel del efecto.
    19. 19. Efectos Ambientales AjustablesAjustables • Ocurren sistemáticamente, su efecto es predecible. • Son cuantificables. • Están presentes en todos los rodeos y todos los años. • Afectan a cada individuo y conocemos el nivel del efecto. Funciones matemáticas Ajuste de la producción de leche según el número de la lactancia
    20. 20. Efectos Ambientales AjustablesAjustables • Ocurren sistemáticamente, su efecto es predecible. • Son cuantificables. • Están presentes en todos los rodeos y todos los años. • Afectan a cada individuo y conocemos el nivel del efecto. Multiplicativos Ajuste de la producción de leche según el número de la lactancia
    21. 21. Efectos Ambientales AjustablesAjustables • Ocurren sistemáticamente, su efecto es predecible. • Son cuantificables. • Están presentes en todos los rodeos y todos los años. • Afectan a cada individuo y conocemos el nivel del efecto. Aditivos Ajuste de PN y PD según edad de la madre (A.Angus)
    22. 22. Efectos Ambientales GrupalesGrupales • efectos ambientales que afectan a grupos de animales que se encuentran bajo condiciones irrepetibles, únicas para ese grupo de individuos • NO son ajustables
    23. 23. Efectos Ambientales GrupalesGrupales • efectos ambientales que afectan a grupos de animales que se encuentran bajo condiciones irrepetibles, únicas para ese grupo de individuos • NO son ajustables
    24. 24. El índice de selección es un poderoso método para la evaluación genética. Sin embargo un supuesto básico del índice de selección es que la información de performance utilizada proviene de grupos contemporáneos (mismo año y mismo establecimiento)
    25. 25. BLUP Best Linear Unbiased Predicition Mejor Predicción Linear Insesgada Metodología estadística que permite resolver los problemas planteados por los efectos ambientales, comparar distintas generaciones entre sí a lo largo del tiempo y comparar establecimientos ganaderos que se encuentran en distintas zonas geográficas.
    26. 26. BLUP • El nombre proviene de sus propiedades estadísticas Best Linear Unbiased Predicition Mejor Predicción Linear Insesgada • Tiene las mismas propiedades que el Indice de Selección, permitiendo además incluír efectos ambientales. • Utiliza toda la información disponible del animal y de sus parientes basado en el coeficiente de parentesco (matriz de parentesco = método tabular)
    27. 27. BLUP Best Linear Unbiased Predicition Mejor Predicción Linear Insesgada • Utiliza toda la información disponible del animal y de sus parientes basado en el coeficiente de parentesco (matriz de parentesco = método tabular)
    28. 28. BLUP • El nombre proviene de sus propiedades estadísticas Best Linear Unbiased Predicition Mejor Predicción Linear Insesgada • Tiene las mismas propiedades que el Indice de Selección, permitiendo además incluír efectos ambientales. • Utiliza toda la información disponible del animal y de sus parientes basado en el coeficiente de parentesco (matriz de parentesco = método tabular) • Utiliza un modelo lineal para representar los fenotipos medidos u observados en la población
    29. 29. BLUP Best Linear Unbiased Predicition Mejor Predicción Linear Insesgada • Utiliza un modelo lineal para representar los fenotipos medidos u observados en la población
    30. 30. BLUP Best Linear Unbiased Predicition Mejor Predicción Linear Insesgada • BLUP modelo animal todos los animales de una población se evalúan simultáneamente, incluso los que no tienen datos aún • BLUP multicarácter evaluación simultánea de varios caracteres incluyendo las correlaciones genéticas entre ellas (ejemplo : Peso al Nacer, Peso al Destete, Peso Final)
    31. 31. Es la sumatoria de los efectos medios de todos los genes que posee un individuo,Es la sumatoria de los efectos medios de todos los genes que posee un individuo, teniendo en cuenta ambos alelos en cada loci y considerando todos los loci que codificanteniendo en cuenta ambos alelos en cada loci y considerando todos los loci que codifican para una característica determinadapara una característica determinada En la práctica: Es el doble de las desviaciones promedio de su progenie con respecto a la media de la población, siempre y cuando dicho individuo haya sido apareado con una muestra al azar de la población. -Es expresado como desvío de la media de la poblacion VC = 2 (Media hijos – Media poblacional) VCE = 2 (Diferencia Esperada de la Progenie)
    32. 32. VCE = 2 (Diferencia Esperada de la Progenie) la mayoría de las evaluaciones genéticas se publican como DEPs 2 VCE DEP =
    33. 33. B1- Para una población de ganado lecheros se determinó : h2 = 0.25 y En un centro de IA los toros serán seleccionados en base a X1 = promedio de 300 medio hermanas paternas y X2 = promedio de 50 hijas. b1 = 0.427 b2 = 1.103 a) Plantee el IS b) Calcule las covariancias y variancias necesarias para las ecuaciones del IS c) Calcule la exactitud de este IS. d) Compare el peso relativo de b1 y b2 . Cuál es la fuente de información más importante? toro X1 X2 IS exactitud ranking A +1000 -10 B +80 +850 C 0 +80 D +50 +600 E +300 +7 22 X kg1600000σ =
    34. 34. aij . h2 . σ2 p Calculo de covariancias entre parientes σ σ 2 P 2 Ga2 h = Cov (Xi,Gα) = aiα . h2 . σ2 p Cov (Xi,Xj) =       + = p .a1).h-(p1 .σσ ii´ 2 2 P 2 X
    35. 35. B1- Para una población de ganado lecheros se determinó : h2 = 0.25 y En un centro de IA los toros serán seleccionados en base a X1 = promedio de 300 medio hermanas paternas y X2 = promedio de 50 hijas. b1 = 0.427 b2 = 1.103 a) Plantee el IS b) Calcule las covariancias y variancias necesarias para las ecuaciones del IS c) Calcule la exactitud de este IS. d) Compare el peso relativo de b1 y b2 . Cuál es la fuente de información más importante? toro X1 X2 IS exactitud ranking A +1000 -10 415,97 0,81 3 B +80 +850 971,71 0,81 1 C 0 +80 88,24 0,81 5 D +50 +600 683,15 0,81 2 E +300 +7 135,821 0,81 4 22 X kg1600000σ =
    36. 36. B2.- Suponga que se evalúan individuos en base a dos IS, para cuatro características de distinta h2 I. IS = b1. X1 + b2. X2 + b3. X3 II. IS = b1. X1 Donde : X1 = información propia X2 y X3 = información de cada progenitor a)Calcule la exactitud para ambos IS y cada h2 b)Grafique la relación b2 / b1 en función de la h2 para el primer IS. c)Grafique la relación exactitud I / exactitud II , en función de la h2. d)Basado en los gráficos anteriores, que puede concluir sobre el aporte de información propia y de los progenitores en este IS? IS I h2 0.10 0.30 0.50 0.70 b1 0.096 0.267 0.429 0.603 b2 0.045 0.110 0.143 0.139 b3 0.045 0.110 0.143 0.139 exactitud IS II h2 0.10 0.30 0.50 0.70 b1 0.10 0.30 0.50 0.70 exactitud
    37. 37. B2.- Suponga que se evalúan individuos en base a dos IS, para cuatro características de distinta h2 I. IS = b1. X1 + b2. X2 + b3. X3 II. IS = b1. X1 Donde : X1 = información propia X2 y X3 = información de cada progenitor a)Calcule la exactitud para ambos IS y cada h2 b)Grafique la relación b2 / b1 en función de la h2 para el primer IS. c)Grafique la relación exactitud I / exactitud II , en función de la h2. d)Basado en los gráficos anteriores, que puede concluir sobre el aporte de información propia y de los progenitores en este IS? IS I h2 0.10 0.30 0.50 0.70 b1 0.096 0.267 0.429 0.603 b2 0.045 0.110 0.143 0.139 b3 0.045 0.110 0.143 0.139 exactitud 0,38 0,61 0,76 0,86 b2/b1 0,47 0,41 0,33 0,23 IS II h2 0.10 0.30 0.50 0.70 b1 0.10 0.30 0.50 0.70 exactitud 0,32 0,55 0,71 0,84
    38. 38. B3.- Plantee el IS necesario para evaluar toros Angus para el rasgo peso al destete y calcule su exactitud. X1 = registro propio X2 = registro del padre X3 = promedio de 10 medio hermanos paternos X4 = registro de la madre b1 =0.25 b2 = 0.12 b3 = 0.33 b4 = 0.12
    39. 39. B4.- Calcule la lactancia ajustada por le número de parto de las siguientes vacas Holando Argentino, utilizando factores de ajuste multiplicativos. Cual es número de parto al cual se ajustan las lactancias ? vaca Nro. De parto producción controlada producción ajustada A 1 6.000 kg B 3 13.000 C 6 10.000 D 9 7.500
    40. 40. B5.- Calcule el peso de los siguientes terneros Angus considerando la edad de la madre para peso al nacer y peso al destete. Fuente : Asociación Angus Argentina ternero PN PD edad madre A 35 250 2 años B 42 300 8 C 40 295 4 D 39 310 10
    41. 41. B6.- Analice la información del toro Angus adjunta, correspondiente al catálogo de un centro de IA y haga una lista de los caracteres evaluados, su correspondiente DEP y Precisión

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