Análisis genético conjunto de caracteres de supervivencia y producción

Resumen Los caracteres de supervivencia han tomado relevancia en los ultimos anos en los esquemas de mejora de las especies domesticas. Estos caracteres son, a diferencia de los caracteres productivos convencionales tratados en la mejora genetica, de tipo no lineal, baja heredabilidad y han requerido durante estas ultimas decadas un desarrollo metodologico especifico. La metodologia empleada se basa en una tradicion cientifica que nacio en el siglo XIX en el campo de la epidemiologia. En la situacion actual los modelos de supervivencia estan satisfactoriamente desarrollados incluso al nivel de ser incorporados en la evaluaciones geneticas rutinarias. Actualmente uno de los problemas asociados a la incorporacion de los caracteres de supervivencia en la seleccion del ganado es que la metodologia disponible no permite claramente combinar caracteres de supervivencia con caracteres productivos, que en su mayoria siguen una distribucion normal. El tratamiento conjunto de ambos tipos de caracteres se hace muy necesario debido a que la baja heredabilidad de los caracteres de supervivencia lleva implicita la baja precision de las estimaciones. La dificultad intrinseca de este tipo de modelos multivarian-tes es que no existe una distribucion conjunta susceptible de ser marginalizada respetando las propiedades de los modelos de supervivencia y produccion simultaneamente. Este es el motivo por el que se han planteado diversas soluciones que son incompatibles ya en la misma asuncion del mecanismo generador de los datos. Por si esto fuera poco, existe el problema de abordar como se correlacionan los residuos normales del caracter productivo y los residuos no gausianos del caracter de supervivencia. Ante este panorama el trabajo desarrollado en esta tesis doctoral consiste en proponer una nueva definicion del mecanismo generador de los datos en terminos de modelos recursivos. Tratamos de definir condicionalmente un caracter respecto al otro de modo que al menos uno de ellos conserve las propiedades propias de su distribucion. Este es un modo de evitar el problema del desconocimiento de una distribucion conjunta. Por otro lado, se usa la recursividad como medio de relacion fenotipica entre caracteres, para asi introducir una perturbacion que evite una definicion explicita de correlacion residual. El metodo planteado se desarrolla analiticamente y se comprueba su idoneidad mediante datos simulados. Se plantean dos modelos que difieren en el sentido de la recursividad. Para cada uno de los casos se simularon siete situaciones difiriendo en la correlacion genetica. De este modo se pretende observar la influencia de la correlacion genetica en la Habilidad de los resultados del caracter de supervivencia. Si la supervivencia se condiciona a la produccion nos encontramos con que una correlacion genetica alta no ayuda en el analisis. Si la produccion esta condicionada a la supervivencia correlaciones negativas no mejoran el analisis. En cualquier caso, el caracter que queda definido independientemente se estima de una manera satisfactoria. Por otro lado disponer de un analisis multivariante incluyendo ambos caracteres es una herramienta indispensable para calcular las correlaciones geneticas calculadas. La herramienta desarrollada en esta tesis permite obtener unas estimaciones de la correlaciones geneticas entre caracteres de supervivencia y produccion. Mas alla del metodo empleado lo fundamental es estudiar si realmente existe una relacion entre los genes de los caracteres de produccion y de supervivencia, ya sea por pleiotropia o mediante ligamiento. Abstract In recent years, the interest on the survival traits have increased in breeding schemes to improve the domestic species. These traits are, unlike the conven-tional production traits usually considered in animal breeding, nonlinear, with low heritability and during the last decades have required specific methodologi-cal development. The methodology used is based on a scientific tradition that started at the nineteenth century in the field of epidemiology. Actually, survival models have been successfully developed up to the level of being incorporated into the routine of genetic evaluations. Currently one of the problems associated with the incorporation of the survival traits in the selection of livestock is that the available methodology to combine traits does not clearly allow both survival and productive traits, most of whom follow a normal distribution. The joint analysis of both types of traits is very necessary because the low heritability of survival traits implies low ac-curacy of the estimates. The inherent difficulty of such multivariate models is that there is no joint distribution capable of being marginalized keeping the properties of the models of survival and production simultaneously. This is the reason why we have raised a different number of solutions that are incompatible between them, even from the asumption of the data generating mechanism. Further, how to deal with correlated residuals of a normal productive trait and a non gaussian of survival trait is a problem here. Given the circumstanc.es, this thesis is aimed to propose a new definition of the data generation mechanism in terms of recursive models . We try to define a trait conditionally with respect to another trait, so that at least one of them retain the properties of its own distribution. This is a way to avoid the problem of an unknown joint distribution. On the other hand, is used as a way of recursion phenotypic relationship between traits, so to include a noise that avoid an explicit definition of residual correlation. The method was raised analytical development and tested their performances by using simulated data. There are two models that differ in terms of recursi- veness. For each of both cases, seven data sets were simulated differing in the genetic correlation. Thus it is intended to note the influence of genetic correla-tion in the reliability of the results of the nature of survival. If the survival trait depends on the production thait, a high genetic correlation did not help in the analysis. Whether the production trait is defined conditionally on the survival one, then the negative correlations do not improve analysis. In any case, the trait defined independently was estimated in a satisfactory manner. On the other hand, have a multivariate analysis including both traits is an indispensable tool for calculating genetic correlations . The tool developed in this thesis provides estimates of the genetic correlations between survival traits and production traits. Irrespective of the method used, it is basic to study whether the relationship between production and survival genes, either by pleiotropy or by linkage.