Estado actual de los conocimientos sobre genética y la ...mastergr.upv.es/Asignaturas/Apuntes/10. Programas/Ernesto.pdf · Estado actual de los conocimientos sobre genética y la

Estado actual de los conocimientos sobre genética y

la mejora del ganado caprino

(Present knowledge on goats: breeding and genetics)

Juan M. SerradillaDepartamento de Producción Animal

ETSIAM. Universidad de Có[email protected]

Máster de Mejora Genética Animal y Biotecnología de la reproducción

Valencia (Spain), April 23-24 2010CIHEAM UPV-UAB

Ernesto A. GómezCentro deTecnología Animal

Instituto Valenciano de Investigaciones [email protected]

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

GOATS DISTRIBUTION IN THE WORLD

STATE OF THE ART

PresentPresent knowledgeknowledge onon goatsgoats: : breedingbreeding

andand geneticsgenetics

Valencia 2010Valencia 2010

BarbariNubia

Boer

Mancha

Criolla

SaanenAlpinaToggenburg

Murciano-GMalagueñaACC

Damasco

SaanenAlpinaToggenburgMurciano-granadina

GOATS CENSUS AND YIELDS IN THE WORLD (2008)

Area Census2005 Meat Carcass weight Milk (x106) (x103 Tm) (kg/canal) (x103 Tm)

Africa 244 1152 12 3200

Estimated census in the Mediterranean area was 38 millions (Gabiña y Serradilla, 1999).

World 827 4919 12 15215

Asia 523 3470 12 8887Europe 18 124 10 2583America 40 149 14 542Oceania 1 23 21 0...




STATE OF THE ART

Nigeria Etiopía

China, India,Turquía

México, Brasil, ArgentinaGrecia, España

STATE OF THE ART

Most goats in the world

are not milked

are milked for a family subsistence economy

Genetic programmes have always been developed

Recent development (since 50’s or 60’s)

In very organised milk marketing situations

Breeding through selection in pure breed

Effective programmes only in USA Canada, Norway and France

(1987) (1992)

Emerging programmes in other countries: U.K., Belgium, Italy, Mexico and Spain.




Centro de Inseminación

Centro de Investigación

Asociación de ganaderos

Apoyo inicial administración

Controles productivos

Genealogías

Evaluación genética

Programa de Inseminación

Innovaciones protocolos

What do SELECTION PROGRAMMES require?

A breeders organisation with scientific and technical support, to:

Define the objectives and selection criteria

Carry out milk recording

Define and optimise a selection scheme

Implement tools like A.I.

Financial support, coming from:

Breeders, associations

Public investments

STATE OF THE ART




En el centro de investigación se analizan esos datos y se estima qué animales son mejores (catálogo de

sementales)

Las asociaciones participan en recogida de datos

Los ganaderos, en función de la información dada por el centro de investigación, deciden qué

animales comprar y/o dejar como reproductoras

En el centro de inseminación se dispone de machos de alto valor genético que se utilizan para hacer inseminación artificial en las ganaderías que

participan en el programa de mejora. Esos machos proceden de las ganaderías.

BREEDING OBJECTIVES AND MAIN TRAITS FOR MILK PRODUCTION

They depend on milk destiny -In most cases = cheese

Main objective: Increase milk production and its cheese yield- Milk yield or protein yield/lactation- Protein (mainly casein) and fat contents- Lactose (Norway)

Other objectives:

- Breeding the standard, culling undesired animals

- Life in herd: longevity

morphological (mainly udder)

milking traits




Índices no estáticos• Para mejorar leche sin penalizar contenido

– Combinación de FY y PY sustituyendo a MY– Incluir además FC y PC

• Francia:• 1995: ICC = PY + 0,4 PC• 1999: ICC = PY + 0,4 PC + 0,2 FY + 0,1 FC• 2007: Alpina 0,56 ICC + 0,44 IMC

Saanen 0,67 ICC + 0,33 IMC(IMC incluye: perfil, altura, inserción posterior y forma posterior de la ubre)

• Canadá:• Pindx: leche y grasa• MSindx: ubre (sistema mamario, inserción delantera y trasera y ligamento)• Tindx: MSindx y caracteres corporales (general, patas, capacidad, carácter

lechero)• = 0,6 Pindx + 0,4 Tindx

OTHER OBJECTIVES: LONGEVITY (HERD LIFE)

HERD-LIFE ANALYSIS OF A NUCLEUS OF MALAGUEÑA BREED

< 6% of goats reach 6ª lactation

Average number of lactation per goat = 2,58

No correlation between longevity and first lactation yield

Longevity is neither correlated to yields in latest lactation

Low longevity values seem to be mainly caused by casualties due to diseases and high rate of discarding MOSTLY due to udder problems

Selection for morphological traits correlated with lifespan is needed





BREEDING OBJECTIVES AND MAIN TRAITS FOR MEAT PRODUCTION

Related to kid production (growth and conformation)

When kids are sacrificed before/at weaning (30-45 days): the same objectives

used for milk yield

When kids are slaughtered later (60-90 days old):- Dairy and growth are negatively correlated with carcass and

conformation traits - Different breeding objectives- Different breeds or lines- None breeder’s selection schemes exist nowadays for kid’s growth and

conformation

Traits: Reproduction: fertility, litter sizeGrowth (weigths: birth, weaning and slaughter) and conformationResistance disease




BREEDING OBJECTIVES AND MAIN TRAITS FOR FIBER PRODUCTION

MOHAIR & CASHMERE

Fleece yield, weight and density

Fibre diameter and length

Face cover (undesired)

Percentage of low quality fibre

Litter size, growth and conformation

Negative correlation between reproduction traits and fibre yield




Fibra, 50% SudáfricaLana, China

MILK RECORDING

General characteristics of goat’s milk recording schemes:

High cost per unit of product (in relation to dairy cows)

Low herd sizes

ICRPMA (International Committee for Recording Productivity of

Milk Animals) admits a minimum of 4 records during the first 5

months of lactation.

- However, the frequency of records depends on each situation

- This Committee also admits the A4 system: one milking per day in the case of double milked goats





MILK RECORDING FREQUENCYComparison of estimations of milk yields obtained with records registered every month and every two months (simplified methods) vs. the reference recorded twice a month (reference method) (Number of lactations registered: 298 Murciano-Granadina, 842 Malagueña and 369 Payoya)

Pearson’s correlation coefficients (1st row), error % (1) (2nd row) and average bias (3rd row)

210 days

(1) variance (reference method-simplified method) / variance (reference method) (Poly & Poutous, 1967)

0,99 0,94 0,982,31 5,83 4,36

4,9 10,4 14,2Monthly

Every twomonths

0,96 0,92 0,947,75 13,1 10,619,8 26,9 30,5

Source:Hernández et al., 1992





Milk yield standardized to Recording Murciano Malagueña Payoyafrequency Granadina

MILK RECORDING OF DOUBLE MILKED GOATSSimplifying double milking recording

Recording Methods:

AFm Only morning milking recorded

AFt Only evening milking recorded

ATm Alternating recording, starting in the morning

ATt Alternating recording, starting in the evening

AFCm /AFCt /ATCm / ATCt Former methods with the following correction:

Daily yield

recorded yieldC=

Data from::Breed: Murciano -Granadina Reference : Both milking records registered monthlyNo. of herds: 22 No. of Lactations: 1327





MILK RECORDING OF DOUBLE MILKED GOATS

Simplifying double milking recordingAverage bias (kg) of milk yields estimated with different simplified methods (values in parenthesis are estimated yields recording morning and evening milking)

Método First day: only one recordUnadjusted Adjusted Unadjusted Adjusted

yield yield yield yield(488 kg) 210(436kg) 240 (458kg) 210 240

AFm -22.41 -17.78 -19.71 -17.75 -13.18 -15.12 AFt +23.00 + 17.78 +19.69 +17.72 +13.22 +15.13 ATm -3.57 -3.35 -3.50 -2.71 -3.09 ATt +4.23 +3.35 +2.68 +3.13 AFCm +0.49 -10.60 -4.36 +7.46 -4.39 AFCt -0.53 +10.64 -4.85 -0.26 -7.89 -5.00 ATCm -3.97 -0.70 -5.39 ATCt -0.12 +0.47 +5.25 +0.49 -2.28 -4.00

Source: Hernández et al., 1990

First day: two records

+0.08 -0.43

+3.47+0.05

-0.84

-2.99+3.00





MILK RECORDING - NURSING GOATS

Natural lactation of kids generates difficulties to milk recording

Less reliable records (particularly of dams)

Missing records

First control is recorded very late

Variable periods elapsed between kidding and first record

Solutions

Artificial lactation

Early and regular weaning of all replacement kids





MILK RECORDING -ESTIMATING YIELDS OF NURSING GOATS

Pearson’s (CC) and Spearman’s (CR) coefficients of correlation between rankings of goats obtained with milk yields estimated with different methods and their corresponding BLUP values (higher values correspond to better results)

CC production. CC BLUP values CR production CR BLUP values

FUWO2 0,983 0,971 0,981 0,970REOC 0,877 0,967 0,978 0,961FUWO1 0,977 0,965 0,974 0,960PIWO 0,976 0,963 0,977 0,961TIRE 0,969 0,955 0,971 0,955LCCH 0,956 0,958 0,954 0,949

1st record not used 0,984 0,973 0,984 0,971

Source: Sánchez Palma et al., 1998







Caracteres funcionales

• Diferentes propuestas: ADGA (1993), Francia, España (Sánchez et al., 2009)

• Ubre– Ligamento suspensor, Profundidad, Implantación,…

• Pezones– Tamaño, colocación

• Conformación general

• Baja correlación ubre-producción• Correlación negativa con ligamento suspensor

Caracteres de sanidad de la ubre

• SCC: células somáticas– Diferente a vacuno y ovino– Correlación nula con producción

• Recuento bacteriano: más recomendado en caprino.

• CMT (California mastitis test): cualitativo

Cinética de ordeño

• Velocidad de ordeño– h2 muy alta (0,5). Posible gen mayor.

• Menor importancia oxitocina por leche cisternal• Caracteres (producciones, tiempos y flujos)

– Flujo primer minuto– Flujo medio (f.leche máquina, f. apurado)– Duración del ordeño

Fuentes de variación• Rebaño-año-estación(-raza), mes, época parto• Nº lactación• Nº nacidos• Días de lactación (lineal y cuadrática)• Días de secado de lactación anterior• Edad al primer parto para primíparas• Efecto materno

SOURCES OF ENVIRONMENTAL VARIATION

Records (milk yield, protein content, udder scores, etc) are the consequence of genetics and environmental effects. To estimate breeding values we need to “separate” them.

For that we consider two types of environmental effects:

- Those with known categories where to classify animals(fixed effects) can be corrected

- Those which act in a continuous random way (random effect) model error (e)

Sire effectAnimal effect

Permanent effectMaternal (genetic) effect




Environmental fixed factors influencing milk yield in Murciano-Granadina (MG), Malagueña (M), Payoya (P) and Verata (V) breeds. Average milk yields of the different categories

Parity number(*) Season No. of kids No. of milking

Sources: (1) Hernández, 1991(2) Díaz, 1993(3) Rabasco et al., 1993

(*) All lactations over 5th have been classified in this category

190 278 245 222 314 312 343 266 310 285 328341 456 476 443 243 274 247 302 245221 245 277 301

212 278 259 217315 297 235 181311 361 208 243497 340 278 399373 306 218263 264 247

245 274 323 257 321 374279 283 283 391 477 490 251 283 278 298 320

180 293285 485

1 2 3 4 5 A W Sp Su 1 2 3 1 2

MG (1)

MG (2)

M(1)

M(2)

P(1)

V(3)





Caracteres fertilidad

• Muy baja heredabilidad– Tasa de preñez– Tiempo hasta concepción

• Desestacionalizar

For milk yield and composition:fat, lactose, protein, whole casein and casein fractions

Herd and year of kidding significantly influence all variables in all breeds

Kidding season affect significantly all variables except

and

casein contents

Parity number is a significant factor in all variables except casein fractions

The number of kids born only affects significantly milk yield in some breeds

Significant interactions exists among these factors which vary from one breed to other. However, herd-year-season interaction is significant for all breeds.





2

3

4

5

6

7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10RECORD

CO

NT

EN

TS

(%)

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.2

2.4

DA

ILY

YIE

LD

(KG

)

PROTEIN CASEIN FAT LACTOSE YIELD

Variation of milk and milk components yields through lactation

Source: Díaz et al., 1999





0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

RECORD

CO

NT

EN

TS

(%)

CASEIN ALFA BETA KAPPA

Variation of contents (%) of milk components through lactation

Source: Diaz et al. , 1999





Trait Milk yield % Fat %Protein

Milk yieldFat % Protein %

Multi-trait estimationsHeritability (diagonal), Genetic correlation (over

diagonal) and Phenotypic (under diagonal)

Source: Analla et al., 1996

Multi-trait estimations of repeatability (diagonal) and correlation between permanent (over diagonal) and temporal (under diagonal) environmental effects

Trait Milk yield % Fat % Protein

Milk yieldFat % Protein %

-0,38 -0,35 0,44

0,360,33

0,41

-0,89 -0,580,94

Trait h2

ee2 r

ee

Single-trait estimations of heritability and repeatability

Milk yield 0,18

0,04 0,39

0,08Fat % 0,16

0,04 0,36

0,05

Protein % 0,25

0,05 0,47

0,07

0,170,14

0,22

-0,89 - 0,650,93-0,48

-0,47 0,54

GENETIC PARAMETERS (Murciano-Granadina)




MY (kg) PY (kg) PC (%) FY (Kg) FC (%)

MY (kg) 0,33 0,90 -0,3 0,8 -0,14

PY (kg) 0,35 0,15 0,85 0,10

PC (%) 0,54 0,18 0,55

FY (Kg) 0,38 0,53

FC (%) 0,59

(Bélinchon et al., 1998)

Efectos maternos genéticos

h2 hm2 m2 rg

MY (kg) 0,19 0,13 0,05 0,27

FY (kg) 0,21 0,11 0,10 0,73

PY (kg) 0,17 0,07 0,09 0,18

(en primera lactación)

(Wheppert y Hayes, 2003)

GENETIC PARAMETERS: HERITABILITIES

Trait Range AverageMilk yield 0,08-0,68 0,35Protein yield 0,30-0,60 0,33Fat yield 0,10-0,64 0,37Protein content (%) 0,25-0,67 0,50Fat content (%) 0,16-0,66 0,47Casein content (%) 0,66-0,90 0,73Flavour 0,20-0,30 0,27Litter size 0,07-0,24 0,13Birth weight 0,01Pre-waning live weight 0,51-0,63 0,54Post-weaning live weight (7 months) 0,23-0,55 0,42Fleece weight 0,15-0,26 0,20Fleece yield 0,48Fibre diameter 0,12Fibre length 0,22Milk flow 0,46




GENETIC PARAMETERS: CORRELATIONS

0-0.11

Littersize

Fat %Age at firstkidding

-0.28-0.36 +0.12 -0.20+0.19 +0.41 -0.45

+0.82

-0.30 Adult +0.05 Milk -0.50 Protein % +0.41-0.22 weight +0.66 yield

+0.4 + -0.14 +0.45

7 months weight Lactose % Clotting protein %

+039

(Gall, 1981; Ricordeau, 1981)




Inseminación• Permite conexiones entre rebaños• Permite el testaje de machos• Permite difusión de la mejora

• A mayor porcentaje de hembras inseminadas– Mejor conexión entre rebaños– Mayor fiabilidad de las evaluaciones– Mayor respuesta a la selección

Datos expuestos en París en la SIA 2002 (http://capra.iespana.es)

Macho Total

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

AEV02044 1 4 3 2 1 6 2 2 21

AEV02061 2 1 3

ATP03068 1 3 4 8

HAI02021 4 1 1 5 4 15

HS03044 3 3

JYJ02025 6 2 4 2 2 5 3 24

NS02023 3 3 4 1 2 4 5 4 26

NS02028 9 6 3 2 1 21

TT01112 3 2 2 1 3 5 4 20

TT02090 2 1 2 2 3 2 1 13

V03127 3 1 2 6

WS04001 2 3 1 6

XBA04001 2 1 4 7Total 19 0 0 9 7 6 3 8 15 12 9 18 20 0 11 4 12 9 11 173

Ganadería

Source: Martínez et al., 2008

Lactaciones finalizadas válidas obtenidas de primeros partos de cabras nacidas de IA según ganadería y macho utilizado en la inseminación.

FasesPuntual (%) Acumulada (%)

Diag. gestación 46,1 46,1 48,8Parto cabra inseminada 14,3 53,8 41,8Inscripción libro genealógico 33,1 69,1 27,9Partos hija de IA 26,1 77,2 20,6Lactación válida hija IA 4,9 78,2 19,7

Perdida de información Nº de hijas por cada 100 cabras inseminadas (Rendimiento)

Pérdidas de información y rendimiento según fase del programa

Se ha considerado una prolificidad media de 1,81 y que el 50% de los nacidos son hembras, partiendo de 1950 inseminaciones.

Source: Martínez et al., 2008

SELECTION SCHEMES - PRACTICAL DIFFICULTIES

It is necessary

Organisation and interest of breeders

Economic co-responsibility of breeders

Overcome traditional selection criteria

Breeders accepting new genetic indexes instead of raw yields

To implement a system for A.I. and herd connections

MOET schemes - Advantages - Disadvantages




¿Debe ser este orden?

• Definir los objetivos de selección• Control de producciones• Control genealógico• Gestión datos para evaluaciones genéticas• Crear conexiones entre rebaños

El número de animales en control es pequeño

El tamaño del núcleo de selección (rebaños en control en los que se valoran seleccionan reproductores) es pequeño

No hay conexión entre rebaños

No existen sementales en prueba de descendencia

No existen aún sementales probados mejorantes

Se inseminan pocas hembras con el semen de sementales probados mejorantes

No se realizan valoraciones genéticas con metodología actual

No todos los ganaderos utilizan las valoraciones genéticas de sus animales para elegir la reposición en sus rebaños

El programa no tiene continuidad. Se producen interrupciones esporádicas del control de rendimientos y de los programas de valoración de sementales por falta de recursos económicos o por otras causas

Escasez de personal para llevar el esquema

Escasa participación de los ganaderos

La normativa existente no permite el desarrollo adecuado del esquema

Source: Serradilla et al., 2008

Algunos factores limitantes en el desarrollo de los esquema de selección

PresentPresent knowledgeknowledge onon goatsgoats: : breedingbreeding andand geneticsgenetics


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