Résumé
En este trabajo se presente la metodología de Análisis de Componentes Principales (ACP) y suaplicación en la construcción de un Índice de Selección (IS) en ganado criollo Romosinuano. Para ello,se utilizó la base de datos de la Asociación de Criadores de ganado Romosinuano de Colombia (Asoromo)correspondiente a 5825 registros de peso en báscula a 30 meses de edad y 31 características bovinométricasde 184 toros y sus progenies nacidos entre 1981 y 1993, en 17 fincas. Se editó la base de datos para quetodos los animales tuviesen información en todas las variables para obtener las correlaciones entre ellas,obteniendo una base completa de 1562 registros y 20 características correspondientes a las progeniesde 121 toros. Se realizó un ACP sobre el peso y las medidas bovinométricas en estudio para seleccionaraquellas variables que aportaron los mayores componentes principales de variación y se asociaron a estosresultados los valores de los parámetros genéticos, obteniendo ocho medidas bovinométricas asociadascon el peso. Se construyó un IS con estas características, con lo cual se obtuvo mayor progreso genéticoque la selección por peso, lo que justifica la utilización del ACP para generar un índice basado en medidasbovinométricas correlacionadas con el peso de los animales.
In this work the Principal Components Analysis (PCA) and its application in constructing a SelectionIndex (SI) for Romosinuano cattle is shown. The database of the Colombian Romosinuano BreedersAssociation was used, corresponding to 5825 records of body weight at 30 months and 31 bovinometricstraits of a progeny of 184 sires, born between 1981 and 1993 in 17 herds. The data base was edited forincluding only animals that fit all variables needed to get correlations, which resulted in a data base of1562 records from progenies belonging to 121 sires. A PCA was applied to body weight and bovinometricstraits with the aim to select those that gave the maximum principal component variation and that wereassociated with genetic parameters, which results in 8 bovinometric traits associated to body weight. A SIwas constructed with these traits, resulting in a greater genetic progress than that obtained for selectionaccording to body weight alone, justifying the use of PCA to generate a SI based on morphometric traitsassociated to body weight.