RESUMEN
Objective: to estimate genetic parameters of weaning weight (WW) and weights at 12 (W12), 18 (W18), and 24 (W24) months of age, in buffalo populations of the Colombian tropical lowlands. Methods: both single-trait and multitrait animal models were used for (WW) and weights at various ages. The models included fixed effects for sex, parity, and contemporary groups (farm, season, and year), with the age of calves at weaning as a covariate. Random effects included direct and maternal genetics, permanent environment, and residual effects. Results: direct, maternal, and total heritabilities for WW were 0.45 ± 0.054, 0.28 ± 0.070 and 0.33. The genetic correlation between direct and maternal effects was -0.48 ± 0.089, suggesting there is a negative correlation between genes for growth and genes for maternity. Heritabilities for W12, W18, and W24 were 0.42, 0.42, and 0.41, respectively, showing high positive correlations among the three characteristics. Conclusion: estimated heritabilities suggest that selection for pre and post- weaning growth is feasible in this population.
Objetivo: estimar los parámetros genéticos para peso al destete (PD), y peso a los 12 (P12), 18 (P18) y 24 (P24) meses de edad, en poblaciones bufalinas en el trópico bajo colombiano. Métodos: los datos de PD fueron analizados en un modelo animal unicaracterístico. El modelo incluyó como efectos fijos: sexo, número de parto y grupo contemporáneo (finca, época y año de destete) y edad como covariable. Los efectos aleatorios fueron genético aditivo directo y materno, ambiente permanente materno y el error. Un modelo animal multicaracterístico fue utilizado para P12, P18 y P24 meses de edad. El modelo incluyó como efectos fijos: sexo y grupo contemporáneo y edad como covariable. Los efectos aleatorios fueron: genético aditivo directo y el error. Resultados: las heredabilidades directa, materna y total para PD fueron 0.45 ± 0.054, 0.28 ± 0.070 y 0.33. La correlación genética entre los efectos directo y materno fue -0.48 ± 0.089, indicando que puede haber antagonismo entre genes para crecimiento y genes para habilidad materna. Las heredabilidades para P12, P18 y P24 meses de edad fueron 0.42, 0.42 y 0.41, respectivamente, con correlaciones genéticas altas y positivas entre las tres características. Conclusión: las heredabilidades estimadas sugieren que la selección por crecimiento pre y posdestete es posible en esta población.
objetivo: estimar parâmetros genéticos para o peso ao desmame (PD), e peso aos 12 (P12), 18 (P18) e 24 (P24) meses de idade, de populações de búfalos no trópico baixo colombiano. Métodos: os dados de PD foram analisados em um modelo animal unicaracterístico. O modelo incluiu como efeitos fixos: o sexo, a ordem de parição e o grupo contemporâneo (fazenda, estação de desmame e ano de desmame) e a idade como covariável. Os efeitos aleatórios foram: genético aditivo direto e materno, de ambiente permanente materno e o residual. Um modelo animal multicaracterístico foi usado para P12, P18 e P24 meses de idade. O modelo incluiu como efeitos fixos: sexo e grupo contemporâneo e a idade como covariável. Os efeitos aleatórios foram: genético aditivo direto e residual. Resultados: as estimativas de herdabilidade direta, materna e total para PD foram 0.45 ± 0.054, 0.28 ± 0.070 e 0.33. A correlação genética entre os efeitos direto e materno foi -0.48 ± 0.089, indicando que pode haver antagonismo entre os genes para crescimento e os genes para habilidade materna. As herdabilidades para P12, P18 e P24 meses de idade foram 0.42, 0.42 e 0.41, respectivamente, com correlações genéticas altas e positivas entre as três características. Conclusões: as estimativas de herdabilidade sugerem que a seleção para crescimento ao desmame e pós- desmame é possível nesta população.
RESUMEN
El crecimiento animal es uno de los aspectos más importantes al momento de evaluar la productividaden las explotaciones dedicadas a la producción de carne y en algunos casos es usado como criterio deselección, sin embargo, debe tenerse en cuenta que el crecimiento no se debe exclusivamente a factoresgenéticos sino también, a efectos ambientales. Para medir el crecimiento animal se han usado diferentesmodelos matemáticos lineales, no lineales y logarítmicos, entre otros, eligiéndolos por su bondad de ajustey la facilidad de interpretación biológica de sus parámetros. Recientemente se han usado modelos mixtosen los que sus parámetros están compuestos de efectos fijos y efectos aleatorios, representando los valoresesperados y la varianza de los primeros, respectivamente, lo que permite evaluar la variabilidad de lasdiferentes curvas entre los individuos de una población, así como la covarianza entre los parámetros. Loscriterios más usados para elegir la curva que mejor ajusta a los datos son: el coeficiente de determinación,el porcentaje de curvas significativas y atípicas encontradas para cada función; además se pueden aplicarcriterios como el criterio de información Akaike y el criterio de información Bayesiano. El objetivo delpresente trabajo es indicarle al lector una aplicación de los modelos no lineales y no lineales mixtos en elanálisis del crecimiento animal.
Animal growth is one of the most important aspect for evaluating animal productivity in beef cattleenterprises and in some cases it is used as a criterion of selection, nevertheless, the fact that animalgrowth is not exclusively due to genetic factors but also, to environmental effects should be keep inmind. Measurement of animal growth have been performed by several logarithmic, not lineal, lineal, andmathematical models, having as selection criteria its fitness of adjustment and the feasibility for biologicalinterpretation of their parameters. Recently the mixed models have been used in which their parametersare composed of fixed and random effects representing the expected values and variance of the fixedones, respectively, which permits to evaluate the variability of different curves between individuals of apopulation, as well as the covariance between parameters. The most used criteria for selection of the curvethat best fit data are: determination coefficient and the percent of significant and atypical curves foundfor each function. In addition, other models as the Akaike information criteria and Bayesian informationcriteria can also be applied. The objective of the present review is to provide the criteria for application oflinear and non linear models when analyzing animal growth.