Modelos animales para caracteres con efectos maternos, madres no identificadas e información incompleta

La evaluación genética para caracteres de crecimiento pre - destete requiere ajustar modelos animales con efectos maternos (MAM). Tanto la estimación paramétrica de la variabilidad como la evaluación genética mediante MAM son realizadas empleando datos de campo, muchos de los cuales no poseen información completa para todas las variables explicativas maternas. Es común no contar con la identificación de madres (biológicas y/o receptoras), de abuelas maternas y, consecuentemente, de la edad de la madre (EM). Este problema es bien marcado en razas compuestas como Brangus y Braford que tienen políticas para registrar animales de pedigrí "abierto". Además, no existe un consenso sobre cuál es el mejor modelo de predicción, y existen interrogantes sobre la magnitud de los componentes de (co) varianza genético-aditivos y ambientales del modelo de evaluación. La primera investigación de esta tesis consistió en la estimación, mediante métodos bayesianos de los parámetros de dispersión en MAMs con distintas estructuras de (co) varianza, para datos de peso al destete de animales Angus de pedigrí. El análisis se caracterizó por la originalidad en los muestreos de las distribuciones marginales posteriores de las covarianzas genéticas aditivas y de la correlación entre los efectos ambientales maternos permanentes de una vaca y sus hijas también madres. Con el objeto de especificar correctamente la fracción aditiva de las (co) varianzas cuando se desconocen las madres y/o abuelas maternas de los animales con datos, en otro capítulo se desarrollaron MAMs equivalentes que no requieren alargar los vectores de los valores de cría con madres o abuelas fantasmas. Finalmente, se desarrolló un modelo mixto que atenúa el sesgo por error de medición clásico en el efecto EM, e introduce splines penalizadas y una estructura de (co) variación autoregresiva de orden 1 para suavizar las covarianzas residuales Este modelo es apropiado para ajustar datos de animales nacidos por transplante embrionario con madres receptoras desconocidas

Efecto de la varianza genética aditiva generacional sobre las componentes de la respuesta a la selección en una población con generaciones superpuestas

p.221-230

Modelo de ecuaciones estructurales para la evaluación de la calidad de una vacuna bovina

Los modelos de ecuaciones estructurales fueron introducidos en el contexto de la genética y la econometría y han sido extensamente empleados en las ciencias sociales. Sin embargo han sido poco empleados en el área de salud animal. En este trabajo se propone la construcción de un modelo de ecuaciones estructurales para la validación de un sistema de evaluación de la calidad de una vacuna contra la Rinotraqueítis infecciosa bovina. La dificultad para encontrar rodeos de bovinos seronegativos libres del virus BoHV-1 plantea la necesidad de desarrollar pruebas estandarizadas y armonizadas en animales de laboratorio que permitan definir la consistencia de lote a lote de la potencia de la vacuna, de un modo rápido y menos costoso para asegurar la presencia de productos confiables en el mercado. En este sentido, es de interés verificar la concordancia de la respuesta serológica en el animal de laboratorio con la protección a la enfermedad y a la infección en bovinos. Este sistema involucra variables latentes y relaciones complejas entre variables. El modelo de ecuaciones estructurales demostró ser una técnica útil para la validación de un modelo que emplea mediciones serológicas. en animales de laboratorio como alternativa a las pruebas clásicas de desafío en bovinos para la evaluación de la efectividad de las vacunas empleadas en el control y prevención de la enfermedad causada por un herpesvirus. En este trabajo se pudo comprobar que las variables que representaban los conceptos de interés - protección a la infección, protección a la enfermedad y calidad determinada por el modelo animal en el laboratorio (medición alternativa de la efectividad de la vacuna) explicaron adecuadamente la variabilidad de las variables observables. Se destacaron las variables área bajo las curvas de excreción y área bajo la curva de severidad para representar las variables protección a la infección y protección a la enfermedad, respectivamente, y las variables serológicas medidas por ELISA en bovinos y cobayos representando la calidad por laboratorio. Por otra parte, el modelo permitió la incorporación de correlación de errores de las variables serológicas, que hubiese sido imposible con otras técnicas multivariadas. Asimismo, la técnica de análisis permitió explorar por partes las relaciones entre variables para detectar la fuente de falta de ajuste. Se pudo comprobar el buen ajuste de las relaciones de las variables latentes protección a la infección y calidad por laboratorio, obteniéndose una alta correlación entre ambos conceptos. Teniendo en cuenta la alta fiabilidad de las variables serológicas medidas por ELISA tanto en bovinos como en cobayos, se puede inferir que la medición de estas variables de laboratorio puede ser útil en la predicción de la protección de la vacuna. El efecto de la protección a la infección sobre la protección a la enfermedad fue significativo pero débil. La parte estructural del modelo presentó un ajuste adecuado, validando así la teoría inicial de interrelaciones entre las variables latentes. Se plantea la posibilidad de extender los modelos de ecuaciones estructurales para la evaluación de vacunas que involucran otros virus que afectan el ganado bovino.

Evaluación y análisis del manejo de la densidad en plantaciones de Pinus taeda Lin., por medio del índice de densidad del rodal

p.17-27

Análisis de un modelo de mineralización de nitrógeno en suelos del oeste de la Provincia de Buenos Aires

p.309-315

Aplicación del método electre para la evaluación de alternativas en la realización de un estudio de impacto ambiental

p.69-77

Un modelo de rendimiento para sorgo granífero (Sorghum Bicolor (L.) Moench.)

p.113-123

Evaluación económica de las decisiones sobre fertilidad del suelo mediante el uso de modelos dinámicos

p.209-217