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Agrociencia
versão On-line ISSN 2521-9766versão impressa ISSN 1405-3195
Resumo
MAGANA-VALENCIA, Fabián; NUNEZ-DOMINGUEZ, Rafael; RAMIREZ-VALVERDE, Rodolfo e RODRIGUEZ-ALMEIDA, Felipe A.. Conectividad en evaluaciones genéticas de animales: 2. Comparación de metodologías. Agrociencia [online]. 2013, vol.47, n.8, pp.781-794. ISSN 2521-9766.
El propósito de este estudio fue comparar los principales métodos pata estimar la conectividad entre grupos contemporáneos (GC) en una población simulada, considerando una misma estructura de datos. Se simuló una población de 37 bovinos, de los cuales 15 tuvieron registros de peso al destete en uno de tres GC, en siete escenarios con diferente grado y tipo de conectividad (directa e indirecta). En cada escenario se realizaron contrastes entre los GC y se determinaron sus conectividades con 10 métodos cuantitativos. Los criterios para comparar los métodos fueron: capacidad para identificar GC desconectados, y conectados directa e indirectamente; y consistencia, definida como la relación entre el grado de conectividad obtenida y la simulada al aumentar progresivamente el número de reproductores en común entre GC, a través de los escenarios. Además, se obtuvieron coeficientes de correlación entre los grados de conectividad. Los métodos varianza del error de predicción de las diferencias en valores genéticos entre animales, flujo de genes, número de lazos genéticos directos totales debido a sementales y hembras comunes, e índice de conectividad mostraron tendencias en los valores de conectividad consistentes con el incremento en el número de sementales o vientres en común a través de los siete escenarios simulados. De estos métodos, sólo el de número de lazos genéticos directos detectó grupos contemporáneos desconectados, además de estar altamente correlacionado (-0.97) con la varianza del error de predicción de las diferencias en valores genéticos entre animales. Por tanto, se sugiere usar el método de número de lazos genéticos directos en evaluaciones genéticas rutinarias de bovinos.
Palavras-chave : métodos de conectividad genética; evaluación genética; modelo animal; simulación.