Parámetros genéticos de crecimiento en un hato caprino lechero bajo manejo semi-intensivo en ambiente tropical

Abstract

Introducción. La estimación de parámetros genéticos de crecimiento en caprinos permite identificar la contribución de efectos aditivos directos y maternos en distintas etapas del desarrollo, fundamental para diseñar estrategias de selección más eficientes. Objetivo. Estimar parámetros genéticos de crecimiento mediante modelos de regresión aleatoria en un hato caprino lechero. Materiales y métodos. El estudio se realizó en el hato experimental de la Universidad Nacional, Heredia, Costa Rica. Se analizaron 6127 registros de peso corporal desde el nacimiento hasta los 30 meses de edad de 388 hembras y 108 machos caprinos de razas Saanen y Saanen×Toggenburg, recolectados entre los años 2008 y 2024. Se ajustó un modelo mixto de regresión aleatoria, con efectos fijos de grupo contemporáneo, tipo racial, sexo, paridad, tipo de parto y edad; efectos aleatorios: genético aditivo directo (h2d), materno (h2m), y no genético de ambiente permanente directo (ap), ajustados mediante polinomios Legendre. Resultados. El valor de h2d osciló entre 0,01 (mes 2, EE 0,01) y 0,17 (mes 11, EE 0,08), la h2m varió entre 0,02 (mes2, EE 0,01) y 0,25 (mes 1, EE 0,07), y el valor de ap se incrementó progresivamente desde 0,03 (mes 1, EE 0,20) hasta 0,67 (mes 30, EE 0,08). Las correlaciones genéticas (directas o maternas) y de ambiente permanente fueron en su mayoría positivas y de magnitud moderada (>0,60), con valores más altos (>0,80) para pesos en edades adyacentes. Los valores de cría (directos) para peso corporal oscilaron entre −2,33 y 1,80 kg (mes 6) y entre −3,90 y 3,20 kg (mes 12). Conclusiones. El uso de modelos de regresión aleatoria permitió estimar parámetros genéticos de crecimiento considerando la influencia del animal y el efecto materno en distintas etapas, lo que facilita seleccionar reemplazos con mayor precisión y orientar las estrategias de mejora para obtener animales más productivos y eficientes.

Introduction. The estimation of genetic parameters for growth in goats makes it possible to identify the contribution of additive direct and maternal effects at different stages of development, which is essential for designing more efficient selection strategies. Objective. To estimate growth genetic parameters in a dairy goat herd using random regression models. Materials and methods. The study was conducted at the experimental herd of the Universidad Nacional, Heredia, Costa Rica. A total of 6 127 body weight records from birth to 30 months of age were analyzed, these were collected between 2008 and 2024, from 388 females and 108 males of Saanen and Saanen×Toggenburg breeds. A mixed random regression model was fitted, including fixed effects: contemporary group, breed type, sex, parity, type of birth, and age; and random effects: direct additive genetic (h²d), maternal genetic (h²m), and permanent environmental (ap) effects, modeled using Legendre polynomials. Results. The value of h²d ranged from 0,01 (month 2, SE 0,01) to 0,17 (month 11, SE 0,08), the h²m ranged from 0,02 (month 2, SE 0,01) to 0,25 (month 1, SE 0,07), and the pe value increased progressively from 0,03 (month 1, SE 0,20) to 0.67 (month 30, SE 0,08). Genetic correlations (direct and maternal) and permanent environmental correlations were mostly positive and of moderate magnitude (>0.60), with higher values (>0.80) between adjacent ages. Direct breeding values for body weight ranged from −2,33 and 1,80 kg (month 3) and from −3,90 to 3,20 kg (month 12). Conclusions. The use of random regression models allowed the estimation of genetic parameters for growth while accounting for both animal and maternal effects at different stages. This approach facilitates more accurate selection of replacements and guides breeding strategies to obtain more productive and efficient animals.