ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS GENÉTICOS EN CUYES UTILIZANDO ASReml-R

Abstract

Resumen El objetivo de este estudio fue estimar parámetros genéticos para el peso al nacimiento y peso al destete en cuyes (Cavia porcellus) de Cieneguilla a través de un modelo lineal mixto que toma como estructura de correlación entre los efectos del componente aleatorio la estructura de parentesco entre los individuos. Como factores explicativos se consideró sexo de la cría, número de parto, estación, animal y camada; además para la respuesta peso al nacimiento se incluyó también como factores el total de nacidos y para la respuesta peso al destete se incluyó el número de nacidos vivos y edad de la cría. Se estimó la heredabilidad utilizando REML con el algoritmo AI implementado en ASReml-R. Los valores estimados de la heredabilidad para el peso al nacimiento fue de 0.158 ± 0.036 y para el peso al destete fue de 0.24 ± 0.05 Palabras clave: heredabilidad, mixed model, REML, ASReml-R. Abstract The objective was to estimate genetic parameters for birth and weaning weight in Cieneguilla guinea pigs (Cavia porcellus). A mixed model with pedigree information in the correlation structure between random effects was used. That model included sex of calf, parity, season of birth, animal and litter effect was used in the genetic analyses. In addition, the effect of number of newborns was included in the model for birth weight, the number of born alive and age at weaning were included in the model for weaning weight. Heritability was estimated by REML sampling with AI algorithm by using ASReml-R. Heritability estimates for birth weight was 0.158 ± 0.036 and for weaning weight was 0.24 ± 0.05. 1. Introdución La estimación de parámetros genéticos como la heredabilidad es de gran importancia en el mejoramiento genético animal porque permite predecir el valor de una característica de interés (deseable a ser mejorada) que tendría la descendencia de cada uno de los animales observados y que por tanto llevaría a una mejor decisión en la selección de individuos que darían origen a las próximas generaciones. Todo esto se realiza con la finalidad de incrementar la característica de interés y así aumentar el rendimiento en la producción. Para realizar estas estimaciones uno de los procedimientos estadísticos ampliamente utilizados se basa en máxima verosimilitud restringida conocida como REML (Thompson, 2008). La idea básica de estimación REML es estimar los componentes de varianza sobre los residuales calculados después de ajustar por mínimos cuadrados la parte de los efectos fijos del modelo. En el plano computacional se han implementado varios softwares tanto comerciales como libres tales como WOMBAT, ASReml, BGF90, DFREML, PEST/VCE, etc, que permiten ajustar un modelo mixto con información del parentesco de los individuos (pedigree) desde la perspectiva de genética cuantitativa. Por otro lado el lenguaje estadístico R, se ha convertido en uno de los lenguajes de desarrollo más utilizados en la actualidad que no sólo es desarrollado por estadísticos, sino por investigadores de distintas áreas a nivel internacional. Además, por ser un lenguaje "open source" (código abierto), ha permitido el trabajo colaborativo entre investigadores proporcionando una vasta contribución a través de sus paquetes (librerías) cuya documentación proporcionada es bastante detallada. ASReml-R es la interface de ASReml (Gilmour et al., 1999) en R, diseñado para ajustar modelos mixtos complejos (desbalanceados, muestras grandes, etc) a partir de al algoritmo AI (Average Information) utilizando métodos más eficientes de matriz sparse. Este trabajo tuvo por objetivo estimar la heredabilidad del peso al nacer y peso al destete en cuyes de Cieneguilla a partir de modelos mixtos que incluyen información del parentesco utilizando ASREML-R. 2. Materiales y métodos El modelo animal es un modelo mixto expresado como: