Resumo

HURTADO-LUGO, Naudin A et al. Estimación de parámetros genéticos para producción de leche en el día de control en búfalas de primer parto. Rev Colom Cienc Pecua [online]. 2013, vol.26, n.3, pp.177-185. ISSN 0120-0690.

Antecedentes: los registros de producción de leche medidos a lo largo de la lactancia son un ejemplo de medidas repetidas, los modelos de regresión aleatoria presentan un enfoque atractivo para modelar medidas repetidas y para estimar parámetros genéticos. Objetivo: estimar parámetros genéticos a través de la modelación de la varianza genética y residual para producción de leche en el día de control en búfalas de primer parto. Métodos: fueron analizados 3986 controles de producción de leche en la primera lactancia de 1246 búfalas, hijas de 391 hembras y 23 toros, durante los años 1997 hasta 2008 en 5 fincas. El modelo incluyó como efectos aleatorios genético aditivo y de ambiente permanente, como efectos fijos grupo contemporáneo compuesto por mes, año de control y la covariable de la edad de la búfala al parto (lineal). Las regresiones fijas (3er orden) y aleatorias (3er a 9no orden) fueron obtenidas mediante polinomios de Legendre. Las varianzas residuales fueron modeladas con una estructura homogénea y varias clases heterogéneas. Los componentes de varianza fueron estimados utilizando el programa WOMBAT. Resultados: de acuerdo con la prueba de la razón de verosimilitud, el mejor modelo fue con 4 clases de varianzas residuales, siendo considerado un polinomio de Legendre de cuarto orden para el efecto de ambiente permanente y genético aditivo. Las heredabilidades fueron bajas, variando desde 0,00 hasta 0,14. Las correlaciones genéticas fueron altas y positivas entre los PDC1 a PDC8, excepto en el PDC9 que fue negativo con respecto a los demás controles. Conclusiones: es necesario considerar la heterogeneidad de varianzas residuales en los modelos estudiados, con el fin de modelar los cambios en las variaciones respecto a los días en lactancia.

Palavras-chave : biomodelación; correlación genética; modelos de regresión aleatoria; polinomios de Legendre.