Conocimientos y criterios para la evaluación de la calidad y concentración energética de los forrajes ensilados

El valor energético de los alimentos se determina mediante experimentos con animales pero que consumen gran cantidad de recursos económicos y humanos. La evaluación energética en la práctica rutinaria de laboratorio depende de la existencia de métodos de estimación basadas sobre parámetros químicos o valores de digestibilidad in vitro capaces de predecir adecuadamente la digestibilidad in vivo. El objetivo general fue generar conocimientos y criterios que mejoren la evaluación de la calidad de los forrajes ensilados y contribuir al desarrollo de ecuaciones de predicción de la digestibilidad de la materia seca (DMS) y de la energía metabolizable (EM) de los forrajes ensilados, utilizando como método de referencia a la digestibilidad obtenida in vivo con ovinos. Las fracciones analíticas como (a) FDN(mo), LIG/FDA y almidón resultaron fundamentales para el desarrollo de las ecuaciones pero otras variables derivadas de la PG fueron necesarias para reducir la magnitud de los errores de la predicción. Las tasas de PG y los tiempos en que éstas ocurrieron fueron de mayor utilidad que las PGA (i.e. Tmax, µ50 y T50). Los parámetros de la cinética de PG de los residuos insolubles en agua y detergente neutro (i.e. RIA y RIDN) permitieron mejorar la precisión de la predicción de DMS y EM reduciendo los errores de los modelos hasta 21.3 g/kg MS y 0.10 Mcal/kg MS, respectivamente (i.e DMS=450 + 10.8*RIA(Tmax) + o.6*(Lig/FDA), R²(aj) =0.94; EM=2.97 - 0.022*RIA(T50 - 0.007*(FDA) + 0.008*(Lig/FDA), R²(aj) =0.89). Las ecuaciones para predecir DFDN presentaron pobres niveles de ajuste (i.e. RDS mayora 40 g/kg FDN). Sería necesario continuar explorando las razones de la variabilidad en los resultados obtenidos. La aplicación de las ecuaciones propuestas requiere la utilización de las fracciones analíticas en base seca corregida por liofilización así como la incubación de los ensilajes en fresco pero molidos con hielo seco.

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM) son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co) varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

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

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM)son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co)varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Estudios de asociación genómica en poblaciones animales independientes

En mejoramiento genético animal, uno de los principales enfoques para explicar la arquitectura genética de caracteres de importancia económica son los estudios de asociación del genoma completo (GWAS), que no suelen ser particularmente potentes dado el reducido tamaño muestral. Un enfoque para aumentar la potencia de detección de QTL es combinar datos de poblaciones diferentes en un análisis conjunto de asociación (JA). Sin embargo, este enfoque tiene limitaciones tales como la definición de efectos a ser modelados entre poblaciones y la dificultad en el acceso a los genotipos de poblaciones comerciales. Alternativamente, se pueden combinar resultados obtenidos de GWAS independientes mediante el meta-análisis (MA-GWAS). El objetivo central de esta tesis es describir e implementar métodos para GWAS a nivel poblacional y también, combinando datos de varias poblaciones (JA), así como combinando resultados de GWAS independientes (MA-GWAS). La aplicación en datos reales mostró que MA aumentó la potencia para detectar QTL significativos en contraste con los GWAS poblacionales y el JA, considerando la estructura genética, la heterogeneidad de los componentes de varianza entre poblaciones y evitando problemas del JA tales como el acceso a los datos y definición de los efectos fijos. Los resultados del MA fueron usados en la búsqueda de genes candidatos, identificando nuevas posiciones para algunos de los caracteres de calidad de carne porcina evaluados. En conclusión, el trabajo describe métodos novedosos para integrar resultados de evaluaciones genómicas independientes, a fin de detectar asociaciones significativas entre poblaciones e identificar nuevos genes asociados con caracteres de importancia económica.

Remediación biótica y abiótica de un suelo contaminado con cobre, cinc y cromo : monitoreo biológico

El suelo, al ser uno de los sistemas clave para el desarrollo de las sociedades, puede resultar contaminado antrópicamente con metales pesados (MP), amenazando su funcionalidad. En función a la creciente preocupación que esto significa, en esta tesis se planteó, de modo general, evaluar el efecto remediador que presentan ciertas enmiendas orgánicas e inorgánicas, así como especies del género Sesbania en las propiedades químicas y biológicas de un suelo contaminado con Cu, Zn, y Cr. De todos los ensayos realizados en el transcurso de la misma, se pudo observar que cada MP interaccionó de manera diferente con los componentes del suelo, que además esa interacción con la matriz del suelo se vió influenciada por la presencia simultánea de otros metales. Asimismo, tanto la movilidad, como la disponibilidad de los mismos se vio afectada por la implementación de estrategias de remediación. También, la fitorremediación asistida, que incluye la combinación de estrategias in situ, resultó ser una alternativa interesante no solo para inmobilizar los metales en el suelo, sino para obtener sinergias que recuperen la calidad biológica, química y física del suelo. Se concluye que el uso combinado de enmiendas y especies vegetales nativas, es una estrategia práctica aceptable desde el punto de vista económico y ecológico, y que permite le recuperación de la calidad del suelo

Análisis de los componentes de la respuesta a la selección en un núcleo con generaciones superpuestas seleccionado mediante BLUP bajo un modelo animal

p.39-48

Remediación biótica y abiótica de un suelo contaminado con cobre, cinc y cromo : monitoreo biológico

El suelo, al ser uno de los sistemas clave para el desarrollo de las sociedades, puede resultar contaminado antrópicamente con metales pesados (MP), amenazando su funcionalidad. En función a la creciente preocupación que esto significa, en esta tesis se planteó, de modo general, evaluar el efecto remediador que presentan ciertas enmiendas orgánicas e inorgánicas, así como especies del género Sesbania en las propiedades químicas y biológicas de un suelo contaminado con Cu, Zn, y Cr. De todos los ensayos realizados en el transcurso de la misma, se pudo observar que cada MP interaccionó de manera diferente con los componentes del suelo, que además esa interacción con la matriz del suelo se vió influenciada por la presencia simultánea de otros metales. Asimismo, tanto la movilidad, como la disponibilidad de los mismos se vio afectada por la implementación de estrategias de remediación. También, la fitorremediación asistida, que incluye la combinación de estrategias in situ, resultó ser una alternativa interesante no solo para inmobilizar los metales en el suelo, sino para obtener sinergias que recuperen la calidad biológica, química y física del suelo. Se concluye que el uso combinado de enmiendas y especies vegetales nativas, es una estrategia práctica aceptable desde el punto de vista económico y ecológico, y que permite le recuperación de la calidad del suelo

Estimación de la partición de heces ovinas en un sistema de pastoreo rotativo intensivo con encierre nocturno

p.157-162

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

Suplementación con grano de maíz en novillos en pastoreo durante la fase de terminación

p.275-280

Estudios de asociación genómica en poblaciones animales independientes

En mejoramiento genético animal, uno de los principales enfoques para explicar la arquitectura genética de caracteres de importancia económica son los estudios de asociación del genoma completo (GWAS), que no suelen ser particularmente potentes dado el reducido tamaño muestral. Un enfoque para aumentar la potencia de detección de QTL es combinar datos de poblaciones diferentes en un análisis conjunto de asociación (JA). Sin embargo, este enfoque tiene limitaciones tales como la definición de efectos a ser modelados entre poblaciones y la dificultad en el acceso a los genotipos de poblaciones comerciales. Alternativamente, se pueden combinar resultados obtenidos de GWAS independientes mediante el meta-análisis (MA-GWAS). El objetivo central de esta tesis es describir e implementar métodos para GWAS a nivel poblacional y también, combinando datos de varias poblaciones (JA), así como combinando resultados de GWAS independientes (MA-GWAS). La aplicación en datos reales mostró que MA aumentó la potencia para detectar QTL significativos en contraste con los GWAS poblacionales y el JA, considerando la estructura genética, la heterogeneidad de los componentes de varianza entre poblaciones y evitando problemas del JA tales como el acceso a los datos y definición de los efectos fijos. Los resultados del MA fueron usados en la búsqueda de genes candidatos, identificando nuevas posiciones para algunos de los caracteres de calidad de carne porcina evaluados. En conclusión, el trabajo describe métodos novedosos para integrar resultados de evaluaciones genómicas independientes, a fin de detectar asociaciones significativas entre poblaciones e identificar nuevos genes asociados con caracteres de importancia económica.

Estudio del esfuerzo de rodadura en tractores articulados (4WD) y de tracción delantera asistida (FWA)

p.221-229