Metaanálisis de las estimaciones medias de los parámetros genéticos para el crecimiento, reproducción y producción de leche en cabras

Redacción oviespana.com09/10/2017
Metaanálisis de las estimaciones medias de los parámetros genéticos para el crecimiento, reproducción y producción de leche en cabras

Se realizó un metanálisis de 84 informes publicados sobre cabras para calcular la heredabilidad directa media ponderada y no ponderada (ha2), el efecto genético materno (hm2), el efecto ambiental común (c2), la repetibilidad (R), el genético (rg) y el fenotípico rp) para las características de crecimiento, reproducción y producción de leche.

El promedio ponderado de ha2, hm2 y c2 para los caracteres de crecimiento osciló entre 0,03 y 0,45, entre 0,05 y 0,27 y entre 0,02 y 0,10, respectivamente. El promedio ponderado de ha2 para los caracteres de reproducción y producción de leche osciló entre 0,00 y 0,17 y entre 0,15 y 0,22, respectivamente.

La R ponderada para los caracteres de crecimiento, reproducción y producción de leche varió de 0,06 a 0,56, 0,06 a 0,13 y 0,50 a 0,61, respectivamente. Los promedios ponderados de rp y rg entre los rasgos de crecimiento variaron de -0.06 a 0.84 y 0.01 a 0.98, respectivamente.

El promedio ponderado de rp entre los rasgos de producción de leche osciló entre 0,18 y 0,94. En la mayoría de los casos, el promedio de ha2 y rg presentó mayores desviaciones estándar observadas en comparación con el error teórico estándar.

El presente hallazgo reveló que el promedio ponderado ha2, hm2, c2, R y rg son más confiables por dos razones: las estimaciones de ha2 para algunos rasgos de crecimiento fueron más conservadoras que los valores de un número relativamente mayor de registros y la ausencia de efectos significativos de los factores fijos probados en algunas estimaciones de parámetros.

Sin embargo, los estudios sobre las estimaciones de los parámetros genéticos son necesarios para el crecimiento, la reproducción y las características de la leche en las cabras.

Publicado en Small Ruminant Research por T. Jembere | T. Dessie | B. Rischkowsky | K. Kebede | AM Okeyo | A. Haile

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