El documento describe los conceptos clave de la selección artificial para caracteres cuantitativos, incluyendo la estimación del progreso genético anual mediante el uso de la intensidad de selección, la exactitud de la estimación del valor genético y la variabilidad genética. También cubre los métodos para la selección de múltiples caracteres y el cálculo de índices de selección que combinan diferentes rasgos.

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. 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. 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. 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. µ0

6. µ0 XmXm
grupogrupo
selectoselecto
(p)(p)

7. µ0 µs
hijos delhijos del
grupogrupo
selectoselecto
µh

8. ProgresoProgreso
GenéticoGenético
µh - µ0

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. 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. 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. - 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. PG = rTI . ii . σGa
Progreso
Genético
= exactitu
d
estimación
VC selectos
. .intensid
ad de
selección
desvío
estándar
genético
aditivo
Pσ
DS
i =

14. Pσ
DS
i =
Intensidad de Selección
Diferencial de Selección Estandarizado

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.  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. 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. 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. Tasa Reproductiva
Bov. Carne Aves
Prop. Sel. 53 % = i es 0,72 Prop. Sel. 20 % = i es 1,4

20. PG = rPG = rTITI . i .. i .
σσGaGa
Progreso
Genético
= exactitu
d
estimación
VC selectos
. .intensid
ad de
selección
desvío
estándar
genético
aditivo

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. 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. Progreso Genético Anual:
IG = Intervalo Generacional = edad promedio de los padres cuando nace
su descendencia
IG
PG
PGA =

24. 2
MH
PGPG +
2
MH
IGIG
PGA
+
=
2
MH
IGIG
IG
+
=
Progreso Genético AnualProgreso Genético Anual
Intervalo GeneracionalIntervalo Generacional

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. 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. 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. 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. Métodos de Selección para más de un carácter
 Tandem
Carácter 1
Nivel deseado
Carácter 2
Nivel deseado
…

30. Métodos de Selección para más de un carácter
 NIR: niveles independientes de rechazo
Xm1
Xm2
GS

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. 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.  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