Metodos De Mejoramiento Genetico

El avance explosivo de la tecnología computación ligado a desarrollos teóricos en el área de los modelos estadísticos aplicados al análisis de datos obtenidos en condiciones reales de producción, permitieron la implementación de métodos muy eficaces para el cálculo de valores genéticos estimados (VGEs) aprovechando la información del control de producción y de pedigrí, en forma que actualmente se puede considerar que dichas implementaciones son una tecnología madura y su instrumentación es básicamente un ejercicio de aplicación.
Esta metodología ha permitido tremendos avances en algunas especies, como es el caso de los bovinos productores de leche. Se estima que una vaca promedio, obtenida por IA en Estados Unidos, incrementa su producción en más de 100 kg de leche por año (aproximadamente 0.32 lt/día) por razones puramente genéticas. Esto tiene, junto con el cambio en otras características, una gran importancia económica para los productores y la industria, al grado que los productos de las industrias que han realizado mayor mejora genética, como la producción de leche, huevos, carne de cerdo y carne de pollo, han capturado una mayor proporción del mercado, debido en parte, al abaratamiento de los costos de producción por la mayor eficiencia de los animales. Esto se ha logrado con el uso de animales superiores a través del uso de los VGEs para la selección. Estos VGEs son calculados con una metodología que se conoce como BLUP (best linear unbiased prediction o mejor predicción lineal insesgada), de acuerdo a las propiedades teóricas de las soluciones. Esto ha sido posible también gracias al desarrollo de métodos emparentados al BLUP como el REML (máxima verosimilitud restringida) para estimar parámetros genéticos o matrices de varianzas y covarianzas requeridas para ponderar adecuadamente los factores del modelo.
Dos descubrimientos claves en este sentido fueron las ecuaciones del modelo mixto de Henderson que redujo considerablemente las dimensiones de los sistemas de ecuaciones simultáneas a resolver para obtener los VGEs y la incorporación de las correlaciones entre los valores genéticos de los animales al modelo, mediante la matriz de parentesco, que se construye a partir de la información contenida en el pedigrí. Al obtener estimaciones confiables e insesgadas de los VGEs de animales en muchos rebaños, lo que fue posible al usar la inseminación artificial, por primera vez la industria pudo comparar los valores genéticos de los animales de toda la población, lo que le dio a la selección un tremendo poder. Este proceso tiende a destruir la estructura piramidal jerárquica tradicional de los hatos reproductores, debido a que los animales superiores son elegidos en forma horizontal.
En otros casos, la estructura jerárquica es mantenida parcialmente por una falta de adopción de las técnicas modernas como por ejemplo en la producción de lana en Australia o muchos productores de sementales de ganado de carne en América Latina. En especies con elevada fecundidad y reducido costo por individuo, el elevado número de progenie por animal reproductor y los menores costos de operación, permiten la centralización del proceso de mejoramiento en núcleos de empresas privadas que controlan todas las poblaciones de reproductores como en pollos de engorde, gallinas productoras de huevos y en forma creciente, cerdos. Una población rigurosamente seleccionada abastece en este caso a un estrato multiplicador, capaz de proveer de animales al estrato comercial. En cierto modo, una situación similar puede ser creada en rumiantes (a mayor costo), al incrementar su capacidad de reproducción usando la transferencia embrionaria y la fertilización in vitro.