Estrategias en mejora de la eficiencia alimenticia

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Estrategias en mejora de la eficiencia alimenticia

07 February 2022

MUNDO: La mejora de la eficiencia alimenticia siempre ha sido una prioridad en los programas de cría y selección de cerdos

Por el Dr. Chunyan Zhang, genetista, Genesus Inc.

En la producción comercial de cerdos, el alimento es el mayor componente del costo de producción y representa entre el 55 y el 65 % del costo total. La mejora de la eficiencia alimenticia siempre ha sido una prioridad en los programas de cría y selección de cerdos. El índice de conversión alimenticia (FCR), que es una relación simple entre el consumo diario promedio de alimento (ADFI) y la ganancia diaria promedio (ADG), se utilizó históricamente para seleccionar la eficiencia alimenticia. Sin embargo, la eficiencia del cerdo en crecimiento es más compleja que simplemente FCR y está impulsada por la biología del cerdo en crecimiento (https://genesus.com/feed-intake-growth-and-health/). La selección basada únicamente en FCR no dará como resultado un cambio óptimo tanto en el consumo de alimento como en el crecimiento, dos características económicamente importantes.

El consumo de alimento es un impulsor principal del crecimiento y la correlación genética entre ADFI y ADG es relativamente alta (0,32 – 0,84) (Hoque et al., 2009; Jiao et al., 2014). Por lo tanto, la gente generalmente pensaba que los cerdos tenían que comer más para crecer más rápido. Sin embargo, la correlación entre el consumo de alimento y el crecimiento no es perfecta (es decir, menos de 1) y, por lo tanto, existe la oportunidad de identificar y seleccionar animales que tengan un crecimiento más rápido con un menor consumo de alimento. La tasa de crecimiento y el consumo de alimento tienen un impacto significativo en la rentabilidad, pero sus valores económicos no son los mismos y se ponderan en direcciones opuestas. En comparación con la selección directa en FCR, una estrategia de selección alternativa es usar un índice de selección que mejore la tasa de crecimiento y limite el cambio en el consumo de alimento.

Además, la eficiencia alimenticia también se ve afectada por la tasa de deposición de grasa y músculo magro, y la utilización de energía de la dieta (https://genesus.com/feed-intake-growth-and-health/). Correlaciones genéticas moderadas a altas entre ADFI y grasa y ADFI y profundidad del lomo (0.22-0.57) (Jiao et al., 2014; MacNeil & Kemp, 2015) demuestran estos efectos. La inclusión de estos rasgos correlacionados genéticamente mejora la precisión de los valores genéticos estimados (EBV) tanto para el crecimiento como para el consumo de alimento y, en consecuencia, aumenta la tasa de mejora genética para la eficiencia alimenticia.

Además, el utilizar información genómica ofrece ventajas para mejorar estos rasgos con correlaciones genéticas desfavorables (por ejemplo, ADFI y ADG). Se espera que los rasgos correlacionados positivamente tengan más marcadores genéticos en común; sin embargo, no todos los marcadores que afectan los rasgos son iguales. La evaluación y la selección genómica pueden utilizar los marcadores que no son comunes para identificar de manera efectiva a los animales que van en contra de la correlación esperada, impulsando así la selección más rápidamente en la dirección deseada. Además, la recopilación de datos de consumo de alimento de animales individuales es muy costosa, lo que limita el número de animales con datos reales de consumo de alimento. El uso de información genómica, incluso para animales sin datos de consumo de alimento, dará como resultado un EBV más preciso para todos los animales, incluidos los que no tienen datos de consumo de alimento. El EBV más preciso da como resultado una mayor tasa de mejora genética.

Como empresa global de genética porcina, Genesus considera todas estas estrategias dentro de nuestro programa de mejora genética. Desde 2004, hemos estado recopilando el consumo de alimento individual junto con múltiples características de los componentes de eficiencia alimenticia, incluida la tasa de crecimiento (Day120, medido como edad a 120 kg), ultrasonido y grasa de la canal y profundidad del lomo. Genesus ha invertido mucho en evaluación genómica e investigación de selección y utiliza un chip personalizado SNP (polimorfismo de un solo nucleótido, es decir un tipo de marcador genético) con más de 60 000 SNPs, incluidos muchos SNPs asociados con rasgos de componentes de eficiencia alimenticia.

A través de un modelo de rasgo múltiple de evaluación genómica, podemos obtener un EBV genómico preciso tanto para ADFI como para Day120, y luego enfatizar la selección óptima en ADFI y Day120 en el índice de selección. De esta forma, podemos seleccionar cerdos que tengan la capacidad genética para un crecimiento más rápido con un cambio mínimo en el consumo de alimento y, por lo tanto, mejore el Índice de Eficiencia Alimenticia (FCR). Las tendencias genéticas para el consumo diario promedio de alimento (ADFI) y Day120 junto con el FCR EBV calculado en nuestra población Duroc se muestran en la siguiente figura. Desde el año 2017 en adelante, muestra una mejora continua en la tasa de crecimiento (menos días para alcanzar los 120 kg) al tiempo que limita el cambio en ADFI cuando ambos rasgos se incluyeron en el índice de selección y se enfatizaron adecuadamente. El resultado muestra que FCR ha mejorado constantemente a través de un mayor crecimiento y un consumo de alimento esencialmente sin cambios.

Continuamos nuestros esfuerzos para mejorar aún más el crecimiento general y la eficiencia alimenticia junto con las ganancias del productor mediante la integración de tecnologías y conocimientos avanzados en nuestro programa de mejoramiento genético. El objetivo es proporcionar verracos con la capacidad genética para maximizar las ganancias de los productores porcinos. Nuestro programa de mejora genética, que incluye importantes inversiones en I+D, se centra en la mejora continua para los clientes.

Referencias:
Hoque et al., 2009. Livestock Science, https://doi.org/10.1016/j.livsci.2008.05.016
Jiao et al., 2014. Journal of Animal Science, https://doi.org/10.2527/jas.2013-7338
MacNeil & Kemp, 2015. Canadian Journal of Animal Science, https://doi.org/10.4141/cjas-2014-089