Contribución de los datos genómicos en la definición de la composición racial de bovinos doble propósito
Autor: | Jaime Anibal Rosero Alpala, Wilson David Rangel Garcia, Adonai Rojas Barreto, William Orlando Burgos-Paz |
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Rok vydání: | 2022 |
Předmět: | |
Zdroj: | Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias. 12:1008-1024 |
ISSN: | 2448-6698 2007-1124 |
DOI: | 10.22319/rmcp.v12i4.5690 |
Popis: | La heterosis animal es clave en la obtención de animales más productivos y mejor adaptados al trópico. Sin embargo, el inadecuado manejo genético conlleva a la obtención de mosaicos de razas que incluye la pérdida del potencial productivo del hato. El objetivo de este estudio fue definir la composición racial de bovinos mestizos doble propósito en el piedemonte Llanero departamento del Meta-Colombia. Un total de 126 individuos mestizos (MEZ) de seis hatos fueron evaluados por una aproximación fenotípica (APF) y una genotípica (ARG). Para ARG se incluyeron las razas control asociadas a Bos taurus taurus y Bos taurus indicus, para ello se genotiparon con un chip de GeneSeek GGP-LD de 26K de SNP y se analizaron mediante análisis de componentes principales (PCA) y asignación probabilística bayesiana de ADMIXTURE. Las agrupaciones raciales generadas por APF variaron respecto de ARG. El análisis molecular detectó siete (k= 7) grupos genéticos en la composición racial de los animales de estudio. Las tres razas con mayor participación en la composición racial de los individuos mestizos fueron: Holstein, Gyr, Brahman con 23.4, 21.4, y 21 % respectivamente, mientras que las restantes Blanco Orejinegro, Pardo Suizo, Normando y Jersey no superaron el 13 %. A diferencia de APF, la aproximación ARG permitió de forma efectiva la identificación de la composición racial de bovinos mestizos y suministró información clave en miras de desarrollo de programas de apareamiento que buscan mejorar indicadores productivos, y a su vez propendan por la adaptación de los animales requisito indispensable para los sistemas bovino doble propósito. |
Databáze: | OpenAIRE |
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