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INTRODUCCIÓN
El uso de semen congelado de animales de alto merito genético mediante inseminación artificial constituye uno de los procedimientos más utilizados a nivel mundial para impulsar la mejora genética de los rebaños vacunos (Silva y Pimentel, 2017). En el Perú, así como en la Región Junín, la inseminación artificial con semen congelado procedente de toros nacionales e importados aun continúa siendo el método más eficaz y de bajo costo para promover la mejora genética de los vacunos lecheros de las razas Brown Swiss y Holstein, así como de otras razas como la Jersey y Simental (Pallete, 2001).
A nivel del rebaño de Brown Swiss de la Estación Experimental Agropecuaria (EEA) El Mantaro, Junín, se ha venido evidenciando un mayor interés hacia el uso de semen congelado de origen importado. Dicha situación ha generado controversia de que, si dicho material genético está repercutiendo de manera favorable sobre la producción láctea del rebaño, dado su mayor costo con relación al semen de origen nacional.
Actualmente se disponen de procedimientos eficaces para valorar y predecir el efecto y mérito genético de los animales usados como reproductores y cuantificar su contribución sobre la mejora de los atributos de interés económico, como resulta ser la producción de leche (Gómez y Pérez, 2005; Uribe, 2015). Los modelos lineales mixtos resolutas sobre la base del método de la máxima verosimilitud restricta (REML) y el uso de predictores lineales con propiedades insesgadas resultan ser eficaces para analizar la incidencia de los efectos fijos y aleatorios, así como para estimar factores de corrección y predecir en simultáneo los efectos aleatorios derivados de la contribución genética de los animales (Gianola, 2001; Gutiérrez, 2010; Mrode, 2014). La eficacia de estas técnicas estadísticas dependerá de la calidad y consistencia de la información productiva y genealógica disponible, además de la destreza y capacidad del personal técnico para sistematizar y acondicionar los datos y demás gastos computacionales (Bourdon, 1997; Gianola, 2001; Mrode, 2014).
El objetivo del presente estudio fue valorar y cuantificar la contribución genética diferencial de los toros usados vía inseminación artificial sobre la producción láctea del rebaño de vacunos de la EEA El Mantaro.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se utilizaron 112 registros de lactación de 49 vacas Brown Swiss Puras por Cruce, hijas de siete toros importados usados vía semen congelado, pertenecientes al rebaño de vacunos de la EEA El Mantaro de la Universidad Nacional del Centro del Perú (UNCP), y recabados entre 2015 y 2019. Esta base de datos fue el resultado de la depuración y análisis de consistencia de un total de 184 lactaciones, habiéndose eliminado registros de lactaciones que tuvieron una duración inferior a 150 o superior a 420 días.
Los registros de producción de leche fueron estandarizados a 305 días y dos ordeños (PLC305d) mediante interpolación no lineal y el uso de factores de proyección (Wiggans y Van Vleck, 1979; Cerón et al., 2003). El análisis de incidencia de los efectos fijos (número de lactación, año-estación y edad al parto) y aleatorios (efecto genético del toro) se realizó mediante el método de Máxima Verosimilitud Restringida (REML) desarrollada por Boldman et al. (1993) y sobre la base de un modelo lineal mixto: yijkl = μ + Li + b1 (xj -x) + b2 (xj-x)2 + Ak + El + Gm + eijklmn
donde:
yijklm = Valor observado (PLC, PLD) en la nésima vaca del m-ésimo toro, con l-ésima época de parto y k-ésimo año, y con el iésimo numero de lactación.
µ = Media general
Li= Efecto de la k-ésimo numero de lactación
X = Efecto de la dad de la j-ésima edad de la vaca al parto
Xj= Media de edades de las vacas al parto
b1 y b2 = Coeficiente de regresión lineal y cuadrática de la PLC y PLD en función de la edad de la vaca al parto (meses).
Ak = Efecto del k-ésimo año de parto de la vaca
El = Efecto del l-ésima época de parto de la vaca
Gm = Efecto aleatorio del m-ésimo toro
eijklmn= Efecto aleatorio residual (micro-ambiente)
El procesamiento de la información se efectuó a través del procedimiento MIXED del software SAS (System Analysis Statistical) v. 9.2
La estimación de los factores de corrección de los efectos fijos de incidencia significativa (p<0.05), y la predicción de los efectos genéticos aditivos de los toros fue realizada mediante el uso de un predictor lineal con propiedades insesgadas (BLUP) en un modelo padre (Gutiérrez, 2010), teniendo como soporte informático al software PEST v. 3.1 (Groeneveld et al., 1998) y VCE4 v. 2.5 (Groeneveld, 1998). Las medias fenotípicas corregidas para PLD y PDC fueron obtenidas luego de corregir los datos productivos con los factores multiplicados obtenidos mediante BLUE (Mejor estimador lineal insesgadas), y posteriormente agrupados teniendo como criterio de clasificación a los toros evaluados.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Medias Fenotípicas Corregidas
En el Cuadro 1 se observa que la PLD y PLC corregida registran un valor medio de 10.6 kg/día y 3 893.0 kg/campaña, respectivamente, siendo similar (10.12 kg/día y 3 788.41 kg/campaña) a lo reportado por Cruz (2016) en vacas de 1 a 4 partos, y por Quispe et al. (2016) en vacas criadas en condiciones de altiplano (10.2 kg/día y 3 279 kg/campaña), pero inferior (6117 kg/campaña) a lo señalado por Vallone et al. (2014) en vacas primerizas. Asimismo, a nivel de PLD y PLC clasificados según nombre del toro, se evidencia un importante diferencial entre las medias fenotípicas corregidas, cuyo mayor margen fue de 2.79 kg/día y de 1471.6 kg por campaña, respectivamente, la misma que fue atribuido a la diferencia registrada entre el mejor y el peor toro resultante de la evaluación.
La contribución genética del mejor toro para favorecer el incremento de la producción láctea de la EEA en términos de PLD y PLC podría traducirse con respecto a sus respectivas medias en 1.58 kg/día y 797.4 kg/ campaña, resultando ser desfavorable a nivel del último toro del ranking, a razón de su desventajosa contribución respecto a los demás toros evaluados, la misma que se estima en -1.21 kg/día y -674.17 kg/campaña, respectivamente. Por tanto, habiéndose realizado la corrección de la PLC305d con los efectos fijos de incidencia significativa (número de lactación, año y edad al parto), las diferencias observadas se interpretarían como un resultado del efecto genético de los toros evaluados, poniéndose en evidencia una importante contribución de índole genético de algunos toros para favorecer la mejora de la producción láctea de la zona en referencia, así como el desmérito de otros.
Cuadro 1 Medias fenotípicas corregidas para producción de leche diaria (PLD) y por campaña (PLC) de las vacas hijas de los toros usados en la EEA El Mantaro
1 MFC: Media del fenotipo corregido; EE: Error Estándar; R: Rango
Cuadro 2 Habilidad transmisora predicha y niveles de precisión para producción de leche diaria y por campaña de los toros usados en la EEA El Mantaro
1 PTA: Habilidad transmisora predicha; PE: Precisión estimada
Estos resultados estarían poniendo de manifiesto la necesidad de discernir y validar el material genético criopreservado a ser adquirido y diseminado en un determinado rebaño, sobre todo cuando las condiciones ambientales y de manejo difieren respecto a sus lugares de origen. Este aspecto, comúnmente denominado interacción genotipo ambiente (Cerón et al., 2001; Gutiérrez, 2010; Hernández et al., 2016), sería una de las principales razones que sustentarían el orden de mérito obtenido a nivel de los toros evaluados, por lo que no sería del todo prudente afirmar la existencia de superioridad genética de unos frente a otros. En todo caso, a fin de optimizar la confiabilidad de los resultados y su interpretación, se tendrían que realizar estimaciones de los efectos de interacción genotipo ambiente, siendo para ello necesario el uso de procedimientos metodológicos y modelos de ajuste de datos más complejos a los usados en el presente estudio.
Efecto Genético de Toros
El Cuadro 2 muestra los valores genéticos predichos para los caracteres de PLD y PLC a nivel de los toros evaluados, y expresados como habilidades de transmisión predichas (PTAs), así como el nivel de precisión de su estimación. Dichas predicciones genéticas oscilan entre -2.82 a 1.98 kg/día para PLD, y de -841.6 a 630.30 kg/campaña para PLC, con niveles de precisión que fluctúan entre 58.87 a 78.34%. Estos resultados difieren con los PTAs de -223.88 a 419.88 kg/campaña reportados por Melo et al. (2016) en toros Brown Swiss en condiciones de sierra alta; siendo inferiores a los PTAs de toros Brown Swiss americanos y toros jóvenes de origen nacional referidos por Pallete (2001), además de registrar niveles de precisión por encima del 90%.
Los valores de cría predichos encontrados en el presente estudio pondrían de manifiesto la existencia de un importante y significativo diferencial en el nivel genético entre los toros evaluados y usados en la EEA, pudiendo ser de gran utilidad para validar, decidir el cambio o persistir con el uso de algunos toros, o en su defecto evaluar la posibilidad de usar semen de procedencia nacional debido a su menor costo, con relación a los de origen importado. Al margen de ello, los resultados del estudio sugieren que la contribución genética del mejor toro se vea reflejado en un incremento de la producción láctea, estimada en 1.0 kg/día o 315.15 kg/campaña, respecto al promedio del rebaño y en la generación correspondiente al desempeño productivo de su descendencia.
Los efectos genéticos de los mejores toros Brown Swiss evaluados, comparativamente a otros grupos raciales, resultan ser superiores a lo encontrado por Santellano et al. (2008) en toros criollos lecheros criados en condiciones de trópico, pero inferiores a lo reportado porArango y Echeverri (2014) en toros Holstein y Jersey colombianos, y por Jamrozik et al. (1997) en toros Holstein canadienses.
Los resultados del presente estudio no pretenden ser concluyentes en cuanto a las diferencias genéticas observadas y en el orden de mérito establecido, así como desmerecer el potencial de uso de algunos de los toros evaluados a nivel de otras realidades ganaderas. El contexto agroecológico de crianza, las condiciones ambientales y de manejo propios de cada rebaño donde serían introducidos y diseminados, así como la inclusión de los efectos de interacción genotipo ambiente y demás efectos aleatorios no contemplados en el modelo de valoración genética utilizado en el presente estudio, podrían ofrecer otra connotación y perspectiva en los resultados obtenidos.
CONCLUSIONES
La Habilidad transmisora predicha (PTA) de los toros evaluados registró un rango de -2.82 a 1.98 kg/día para producción de leche diaria (PLD), y de 841.6 a 630.30 kg/campaña para producción de leche por campaña (PLC) con niveles de precisión que fluctuaron entre 58.87 a 78.34%.
Se evidencia un importante diferencial en el nivel genético de los toros evaluados, y el potencial uso de algunos para contribuir con el aumento de la producción láctea en la zona de estudio.
Las diferencias genéticas observadas y el orden de mérito establecido en desmedro de algunos toros evaluados no pretenden ser del todo concluyentes para desmerecer sus posibilidades de uso para contribuir con la mejora de la producción láctea de otras realidades ganaderas, u otros atributos de interés económico
