My SciELO
Services on Demand
Article
Indicators
-
Cited by SciELO
Related links
-
Similars in SciELO
Share
Cuban Journal of Agricultural Science
On-line version ISSN 2079-3480
Cuban J. Agric. Sci. vol.51 no.2 Mayabeque Apr.-June 2017
ARTÍCULO ORIGINAL
Comportamiento productivo y reproductivo de búfalos en la Empresa Pecuaria Genética del Este, en Cuba. Recomendaciones para su mejora
Productive and reproductive performance of water buffaloes in Empresa Pecuaria Genética del Este, in Cuba. Suggestions for their improvement
L.M Fraga1, D. García1, Yenny García1, Marta Mora1, Lourdes Rodríguez1, A. Sánchez2, Marlén Simón2, A. Arce2 and Y. de Armas2
1Instituto de Ciencia Animal, Apartado Postal 24, San José de las Lajas, Mayabeque, Cuba
2Empresa Genética del Este. Finca “El Tamarindo”. Madruga, Mayabeque, Cuba
RESUMEN
Se estudió el comportamiento productivo-reproductivo de una empresa bubalina ubicada en la provincia Mayabeque, Cuba, a partir de una base de datos con 815 observaciones de ocho rebaños en ordeño, 10 años de parto (2004-2013), dos épocas de parto (época: julio-octubre y fuera de época: noviembre-junio) así como seis órdenes de lactancia (1-5 y 6 más). Se evaluó la leche total (LTO), duración de lactancia (DLAC), intervalo parto - parto (IPP), período seco (PSECO), período de servicio (PS) y leche por día de intervalo parto-parto (LIPP). Los datos se procesaron en SAS, versión 9.3, con la utilización del Proc Glimmix. Se consideraron fijos los efectos de rebaño, año de parto, época y orden de lactancia; el aleatorio fue el animal anidado en el rebaño. Se obtuvo la capacidad de producción más probable para cada búfala, según leche por día de intervalo part-parto a partir de los BLUP individuales. Todos los efectos fijos evaluados resultaron significativos, menos el orden de lactancia para duración de la lactancia. Los valores de las constantes mínimo cuadráticas fueron: leche total (341-704 kg), duración de la lactancia (198-248 d), intervalo parto-parto (367-445 d), período seco (86-204 d), período de servicio (26-105 d) y leche por día de intervalo parto parto (0.86-1.79 kg/d) según el año de parto considerado. La época de parto, de julio a octubre, favoreció a todos los indicadores: leche total (630 vs 495 kg), duración de la lactancia (230-208 d), intervalo parto-parto (379 vs 424 d), período seco (111 vs 170 d), período de servicio (46 vs 83 d) y leche por día de intervalo parto-parto (1.71 vs 1.17 d). La capacidad de producción más probable varió entre 97.81 y 102.43 %, indicando la posibilidad de selección positiva o negativa a partir de este indicador. Se considera que los indicadores lecheros se deben mejorar, pues son el resultado del crecimiento en número de la masa y poca selección. Los productivos son aceptables. Se considera que ambos pueden ser mejorados, si se utiliza una selección preliminar según la capacidad de producción más probable para leche por día de intervalo parto-parto.
Palabras clave: búfalos, leche, reproducción
ABSTRACT
The productive and reproductive performance of a water buffalo enterprise located in Mayabeque province, Cuba, was studied from a database with 815 observations of eight herds in milking, 10 years of parturition (2004-2013), two calving periods (season: July-October and out of season: November-June), as well as six lactation orders (1-5 and 6 more). Total milk, lactation duration, period between parturitions, dry period, service period and milk per day of period between parturitions were evaluated. Data were processed in SAS, version 9.3, using Proc Glimmix. Effects of herd, parturition year, lactation season and lactation order were considered as fixed. The random effect was animal nested in the herd. The most probable production capacity of each female water buffalo was obtained, according to milk per day of period between parturitions from individual BLUPs. All evaluated fixed effects were significant, except lactation order for lactation duration. Values of the least squares constants were: total milk (341-704 kg), lactation duration (198-248 d), period between parturitions (367-445 d), dry period (86-204 d), service period (26-105 d) and milk per day of the period between parturitions (0.86-1.79 kg/d) according to the considered delivery year. The period of parturation from July to October, favored all indicators: total milk (630 vs. 495 kg), lactation duration (230-208 d), period between parturitions (379 vs. 424 d), dry period ( 111 vs. 170 d), service period (46 vs. 83 d) and milk per day of the period between parturitions (1.71 vs. 1.17 d). The most like production capacity CMPP varied between 97.81 and 102.43 %, indicating the possibility of positive or negative selection from this indicator. It is considered that milk indicators should be improved, as they are the result of the growth in number of animals and low selection. Productive ones are acceptable. It is considered that both can be improved if a preliminary selection is used according to the most probable production capacity of milk per day of the period between parturitions.
Key words: water buffaloes, milk, reproduction
INTRODUCCIÓN
La producción bubalina se considera de gran interés para el mundo, como fuente de proteína para la población global en aumento dada sus ventajas productivas potenciales y rentabilidad (Wanapat y Chanthakhoun 2015). En Cuba, desde 1987 se realizan esfuerzos para mejorar el trabajo con esta raza. No obstante, diferentes empresas del país desarrollan su actividad sin llevar a cabo una labor selectiva de mejoramiento de la masa animal, carentes de orientación acerca de las vías para hacer más eficiente la actividad con esta especie, tarea que implica aún cierta novedad.
La Empresa Pecuaria Genética del Este es relativamente joven en la crianza de búfalos en Cuba. Inició su actividad en 2003, y cuenta actualmente con ocho rebaños dedicados a la producción de leche, que se destina íntegramente al acopio nacional.
Mrode y Thompson (2005) señalaron que el predictor BLUP (mejor predictor lineal insesgado), obtenido a partir de los efectos aleatorios considerados, es un indicador del valor genético de un animal para una característica determinada. Por tanto, la selección se puede utilizar a partir de este efecto, como informaron Kumar y Chakravarty (2016a). Se conoce que la capacidad de producción predicha (PTA) o la capacidad de producción estimada (ETA) representan la mitad del valor genético de un animal y se utilizan en el trabajo de mejoramiento. De forma similar, también se aplica la CPMP (capacidad de producción más probable), originalmente sugerida por Lush (1945), discutida como vía para lograr el mejoramiento lechero en búfalas (Ramos y Fraga 2008), aunque se pudieran calcular con la utilización del BLUP. Este procedimiento se abordó en una metodología diseñada por Fraga y Hernández (2015), aplicada por Pesantez (2014) en la evaluación individual de cabras destinadas a la producción de leche.
El objetivo de este artículo fue evaluar en una empresa bubalina cubana la influencia que ejercieron algunos efectos ambientales tales como rebaño, año, época de parto y orden de lactancia en un modelo mixto, que consideró aleatorios el efecto animal en indicadores productivos y reproductivos. Se pretende además, proponer vía que pudiera mejorar la eficiencia productiva del rebaño a partir del predictor BLUP, obtenido para cada animal a partir de la información productiva y reproductiva.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se utilizó información del comportamiento productivo y reproductivo de búfalos mestizos Buffalypso de la Empresa Genética del Este, ubicada en Mayabeque, en la República de Cuba. Los animales estaban en pastoreo de gramíneas naturales, sombra natural ligera y monta natural, con 27-28 hembras por semental, sin suplementación adicional. El sistema de amamantamiento del bucerro fue con un cuarto de la ubre pos ordeño hasta las 11:00 am, momento en el que se separó hasta el día siguiente.
Con la información obtenida se generó una base de datos en Foxpro25, con un total de 815 observaciones de los ocho rebaños en ordeño manual, diez años de parto (2004 – 2013), dos época de parto (en época: julio-octubre y fuera de época: noviembre - junio), así como seis órdenes de lactancia (1-5 y 6 más) y como aleatorio el animal anidado en el rebaño. Se evaluaron la leche total (LTO), duración de lactancia (DLAC), intervalo parto-parto (IPP), período seco (PSECO), período de servicio (PS) y leche por día de IPP (LIPP). La LTO se obtuvo por Fleischmann (1945), según un programa desarrollado al efecto en SAS.
Los datos se procesaron en el paquete estadístico SAS, versión 9.3 (SAS Institute Inc 2013), mediante un modelo lineal generalizado mixto con la aplicación del procedimiento Glimmix (Wolfinger y O’connell 1993). Se consideraron el rebaño, año de parto, época de parto y orden de lactancia, como efectos fijos, y como aleatorios el animal anidado en el rebaño para obtener el mejor predictor lineal insesgado (BLUP). Se utilizó el modelo lineal generalizado mixto por poseer la ventaja de analizar datos con distribución no normal, varianzas heterogéneas y que pudieran estar correlacionados (Stroup 2015), entre otras bondades señaladas con anterioridad por Schabenberger (2006). Para todos los datos se aplicó la función de enlace dist=gamma y link=log. La descripción del modelo fue la siguiente:
Yijklmn = µ + ai + ßj + fk + dl + am (ai ) + eijklmn
Donde:
Yijklmn= f (µ) Valor esperado del carácter en estudio atendiendo a la función de enlace dist=gamma link=log
µ = Media general común a todas las observaciones
ai = Efecto del i-ésimo rebaño. i = 1, 2, 8
ßj = Efecto del j-ésimo año en que ocurrieron los partos. j = 2004, 2005,… 2013.
fk = Efecto de la k-ésima época del año en que ocurrieron los partos. k =1, 2.
dl = Efecto del orden de la lactancia. l = 1,2, 6
am (ai ) = Efecto del m-ésimo animal anidado dentro del i-ésimo rebaño.
eijklmn = error aleatorio asociado a las observaciones NID~(0 y d2e).
Se obtuvieron las capacidades de producción más probables (CPMP) para las búfalas del rasgo LIPP, a partir de los BLUP individuales, las medias de los rebaños y la repetibilidad del carácter, según la fórmula siguiente:
donde:
BLUP = Mejor Predictor Lineal Insesgado para cada animal (efecto aleatorio).
r = Repetibilidad del rasgo en cuestión, LIPP
XR = Media del rebaño al que pertenece el individuo
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los efectos fijos evaluados resultaron significativos, menos el rebaño y orden de lactancia para DLAC (tabla 1), mientras que los valores de las constantes mínimo cuadráticas para el efecto de año estuvieron entre los rangos: LTO (341-704 kg), DLAC (198-248 días), IPP (367-445 d), PSECO (86-204 d), PS (26-105 d) y LIPP (0.86-1.79 kg/d), según el año de parto considerado (tabla 2). Los valores referentes a la producción de leche están por debajo de los señalados en Colombia por Cerón-Muñoz y Agudelo-Gómez (2016), de 1044 kg en 270 d, así como en explotaciones extensivas de Brasil, que alcanzaron entre 947 y 1192 kg según el número del parto considerado. En este caso, los IPP estuvieron entre 408 y 424 d, muy similares a los aquí encontrados.
La época de parto, de julio a octubre, favoreció a todos los indicadores (tabla 3), con valores de LTO (630 vs 495 kg), DLAC (230-208 d), IPP (379 vs 424 d), PSECO (111 vs 170 d), PS (46 vs 83 d) y LIPP (1.71 vs 1.17 d). Este resultado de estacionalidad coincide con lo informado por García et al. (2012) en una empresa de la misma provincia, lo que se atribuyó a la mayor disponibilidad de alimento en ese período. Este resultado es similar al referido por Fraga et al. (2008), al comparar el comportamiento de búfalos de Cuba y Brasil.
El hecho de que no exista significación para el efecto de rebaño y orden de lactancia pudiera estar relacionado con que a esta característica se le fija un límite superior de realización de 240 d. Sin embargo, este valor se cumplió solamente en 2007, 2008 y 2009. Como la duración de la lactancia recibe influencia de época de parto marcada, son los años de parto los más afectados por este hecho, al tener unos más que otros, la proporción de partos de determinada época. En la India, para evitar dificultades similares, Kumar y Chakravarty (2016b)propusieron utilizar en la selección solo los controles del sexto mes de lactancia en las pruebas contemporáneas que allí se realizan, después del ajuste para los efectos fijos año de parto, estación de parto y rebaño en animales de primer parto. Sin embargo, con este método no se tiene en cuenta la incidencia del comportamiento reproductivo en la producción de leche, aunque es beneficioso por el ahorro los costos del registro.
Las fluctuaciones en la LIPP muestran momentos de picos y disminuciones con un valor de recuperación en 2013, explicado por las variaciones en la disponibilidad de alimento y el manejo de los animales que parieron en esos períodos; además de que no se utilizó un sistema de eliminación permanente de la masa de los animales menos productivos. Esto indica la necesidad de tomar medidas oportunas, que permitan revertir la situación existente, lo que se lograría al aumentar la producción de leche y disminuir el intervalo entre partos. Con este objetivo se evaluó la CPMP de este indicador, cuyo estudio evidenció las variaciones que se muestran en la tabla 4.
Las CMPP variaron entre 97.81 y 102.43 %, lo que indicó que de aplicarse selección, positiva o negativa, se pudieran esperar mejoras en este indicador. Mitat (2008) sugirió un procedimiento similar, pero con la utilización de pesajes individuales del día de control lechero y con modelos de regresión aleatoria, lo que pudiera ser otra alternativa valiosa para la evaluación.
En este estudio se constató que los indicadores lecheros de esta empresa se deben mejorar, pues son inferiores a otros de esta especie a nivel nacional y en condiciones similares. Estos indicadores pueden ser consecuencia del crecimiento en número de la masa de animales y de la poca selección genética efectuada en los indicadores productivos en la empresa, mientras que los indicadores reproductivos son aceptables para la especie y están en el entorno de lo esperado (MINAG 2014).
CONCLUSIONES
Los indicadores lecheros presentaron bajos valores, atribuibles al crecimiento en número de la masa con muy poca selección aplicada para la producción de leche. Los reproductivos fueron aceptables para la especie y sistema de crianza aplicado. No obstante, ambos rasgos se pudieran mejorar con la utilización de una selección preliminar según las CPMP para LIPP, particularmente en el descarte de la masa actual evaluada y en crianzas futuras.
REFERENCIAS
Cerón-Muñoz, M. F. & Agudelo-Gómez, D. A. 2016. “Producción bufalina en Colombia: Hacia el mejoramiento genético eficiente en leche”. In: XI Congreso Mundial de Búfalos, Cartagena, Colombia: Asociación Colombiana de Criadores de Búfalos, Available: <http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:jLnK-KvidSsJ:virtual.ces.edu.co/pluginfile.php/241210/mod_label/intro/1.%2520Produccio%25CC%2581n%2520bufalina%2520leche%2520en%2520colombia_Mario%2520Fernando%2520Cer%25C3%25B3n%2520%2520%25281%2529.pdf+&cd=1&hl=es&ct=clnk&client=firefox-b>, [Consulted: August 2, 2017].
Fleischmann, W. 1945. Tratado de Lechería. Barcelona, España: Gustavo Gili S.A., 740 p.
Fraga, L. M. & Hernández, A. 2015. “Metodología para la selección animal a través de la Capacidad de Producción Más Probable en ausencia del control genealógico”. In: XVI Fórum de Ciencia y Técnica, La Habana, Cuba: EDICA.
García, Y., Fraga, F. M., Guzmán, Y., Mora, M., García, D. & Padrón, E. 2012. “Evaluation of diary performances of crossbred (Buffalypso x Carabao) buffalo cows”. Cuban J. Agric. Sci. 46: 357-361
Kramer, C. Y. 1956. “Extension of Multiple Range Tests to Group Means with Unequal Numbers of Replications”. Biometrics, 12(3): 307–310, ISSN: 0006-341X, DOI: 10.2307/3001469.
Kumar, V. & Chakravarty, A. K. 2016a. “Evaluation of breeding values murrah buffalo bulls under organized farms”. Buffalo Bulletin, 35(3), ISSN: 0125-6726, Available: <http://ibic.lib.ku.ac.th/e-bulletin/IBBU201603010.pdf>, [Consulted: August 2, 2017].
Kumar, V. & Chakravarty, A. K. 2016b. “Test-day genetic analysis of murrah buffalo sires for milk production”. Buffalo Bulletin, 35(1), ISSN: 0125-6726, Available: <http://ibic.lib.ku.ac.th/e-Bulletin/IBBU201601011.pdf>, [Consulted: August 2, 2017].
Lush, J. L. 1945. Animal Breeding Plans. 3rd ed., Ames, USA: Iowa State College Press, 443 p.
MINAG 2014. Información estadística de la especie bufalina. La Habana, Cuba: Dirección de Genética.
Mitat, A. 2008. La producción de leche en el día de control para la selección de búfalas en Cuba. Ph.D. Thesis, Instituto de Investigaciones de Pastos y Forrajes, Matanzas, Cuba.
Mrode, R. A. & Thompson, R. 2005. Linear models for the prediction of animal breeding values. 2nd ed., Wallingford, U. K: CABI Publishing, ISBN: 978-0-85199-000-2, Available: <http://www.cabi.org/cabebooks/ebook/20053196805>, [Consulted: August 2, 2017].
Pesantez, M. 2014. Evaluación de la producción lechera de cabras Anglo Nubia x Criolla en una provincia de la República de Ecuador. Ph.D. Thesis, Instituto de Ciencia Animal - Universidad de Loja, Cuba - Ecuador.
Ramos, A. A. & Fraga, L. M. 2008. “Programa de mejoramiento genético del búfalo brasileño. Interpretación y aplicación”. In: Maracay, Venezuela: Federación Internacional de Búfalos, Available: <http://www.abc.com.py/articulos/ix-congreso-mundial-de-bufalos-87953.html>, [Consulted: August 3, 2017].
SAS Institute Inc 2013. Statistical Analysis Software SAS/STAT®. version 9.1.3, Cary, N.C., USA, Available: <http://www.sas.com/en_us/software/analytics/stat.html#> .
Schabenberger, O. 2006. Introducing the GLIMMIX Procedure for Generalized Linear Mixed Models. Cary, NC: SAS Institute Inc., 20 p., Paper 196-30, Available: <http://www2.sas.com/proceedings/sugi30/196-30.pdf>, [Consulted: August 3, 2017].
Stroup, W. W. 2015. “Rethinking the Analysis of Non-Normal Data in Plant and Soil Science”. Agronomy Journal, 107(2): 811–827, ISSN: 0002-1962, DOI: 10.2134/agronj2013.0342.
Wanapat, M. & Chanthakhoun, V. 2015. “Buffalo production for emerging market as a potential animal protein source for global population”. Buffalo Bulletin, 34(2), ISSN: 0125-6726, Available: <http://ibic.lib.ku.ac.th/e-bulletin/34-2.pdf#page=30>, [Consulted: August 2, 2017].
Wolfinger, R. & O’connell, M. 1993. “Generalized linear mixed models a pseudo-likelihood approach”. Journal of Statistical Computation and Simulation, 48(3–4): 233–243, ISSN: 0094-9655, 1563-5163, DOI: 10.1080/00949659308811554.
Recibido: 3/1/2017
Aceptado: 20/7/2017
L.M Fraga, Instituto de Ciencia Animal, Apartado Postal 24, San José de las Lajas, Mayabeque, Cuba. Email: lfraga@ica.co.cu