Resumen:
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[ES] La presente tesis trata del efecto del estrés térmico sobre las producciones de leche,
grasa y proteína y sobre la puntuación de células somáticas (SCS) de la raza frisona española. En
este trabajo hay dos niveles ...[+]
[ES] La presente tesis trata del efecto del estrés térmico sobre las producciones de leche,
grasa y proteína y sobre la puntuación de células somáticas (SCS) de la raza frisona española. En
este trabajo hay dos niveles de análisis, a nivel poblacional objetivo fue determinar las variables
climáticas más correlacionadas con los caracteres productivos y SCS y estimar el umbral y la
pendiente de la tolerancia de la respuesta al estrés térmico de dichos caracteres y determinar el
modelo de la norma de reacción para usarlo posteriormente en los análisis de tolerancia al estrés
térmico. A nivel individual se hecho un análisis genético realizado con el objetivo de estimar los
componentes de (co)varianza genéticos y ambientales de la tolerancia al estrés térmico. Para llevar
a cabo los análisis fenotípico 2,514,762 registros del día de control de la producción y
composición de la leche tomados de 128,112 vacas distribuidas en 468 rebaños. Mientras que para los
análisis genéticos una muestra aleatoria ha cogido de 259,667 registros del día de control de la
producción y composición de la leche tomados de 27,377 vacas distribuidas en 123 rebaños. Se
combinaron con los datos de temperatura máxima y media y un índice de temperatura y humedad
relativa (THI), registrados el mismo día del control lechero, en estaciones meteorológicas ubicadas
a menos de 30 Km de cada explotación. En este primer estudio, se utilizaron los métodos de
regresión ¿Ridge¿ and BLUP para seleccionar las variables climáticas, y las fechas de registro de
las mismas, más correlacionadas con los registros de los caracteres lecheros en estudio. Después,
se estimaron el umbral y la pendiente de la respuesta de los caracteres lecheros a cada una de las
variables climáticas seleccionadas anteriormente, mediante modelos mediante modelos lineales y
Polinómicos utilizando para ello métodos Bayesianos. Los resultados muestran que los aumentos de
temperatura se han asociado a una disminución en los caracteres de producción and los umbrales de
tolerancia de calor se han encontrado más alto para la leche (alrededor de 29,2 º C) y SCS que para
grasa y proteína (alrededor de 18,1 º C). Funciones polinómicas mostraron un mejor convergencia y
previsto una mejor bondad de ajuste que el modelo splines clásico. La variabilidad genética de la
respuesta al aumento de la carga de calor ha observado. Sin
embargo, esta variabilidad puede ser en gran asociado con el nivel de producción de
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manera que los animales con niveles de producción más altos parecen ser más
propensos a sufrir el estrés por calor.
Al final, Un polinomio cúbico parece proporcionar una mejor calidad de ajuste del polinomio
cuadrático determinado que tanto la población como las desviaciones
individuales asociados al aumento de las cargas de calo
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[EN] In the present thesis the effect of heat stress on milk, fat and protein yields and somatic cell score (SCS) has been studied in the Spanish Holstein breed of dairy cattle. In this work there are two levels of analysis; ...[+]
[EN] In the present thesis the effect of heat stress on milk, fat and protein yields and somatic cell score (SCS) has been studied in the Spanish Holstein breed of dairy cattle. In this work there are two levels of analysis; the first one is a phenotypic analysis carried out to determine the climatic variables most correlated to the production traits and to estimate the tolerance thresholds and slopes of the responses of the dairy traits and SCS studied to heat stress and to determine the reaction norm model to be used in analyses of tolerance to heat stress in Spanish Holstein. The second one is a genetic analysis of formerly cited responses, undertaken with the objective to estimate the environmental and genetic (co)variance components of heat stress tolerance. A total of 2,514,762 test-day records belonging to 128,112 lactating goats distributed in 468 herds. Whereas that for genetic analysis used a random sample of 259,667 test-day records belonging to 27,377 cows distributed in 123 herds collected between 2002 and 2012, combined with maximum and average temperatures and the values of an index of temperature and relative humidity (THI), registered the day of milk recording in meteorological stations located less than 30Km from the farms. For the first study, a Ridge regression analysis and a BLUP method were carried out in order to select the climatic variables and dates that were recorded, having the highest correlations with the dairy traits and SCS under study. Then, tolerance thresholds and slopes of the regressions of these traits with the selected climatic variables were estimated with spline and polynomial models by means of Bayesian methods. Results shows that increases in temperature have been associated to a decrease in production traits and Heat tolerance thresholds have been found to be higher for milk (around 29.2ºC) and SCS than for fat and protein yields (around 18.1ºC). Polynomial functions showed better convergence behaviour and provided better goodness of fit than the classical splines model used to model heat stress. Genetic variability for response to increases in heat load has been observed. However, this variability may be mainly associated to level of production, so that animals with higher production levels seem to be more prone to suffer heat stress. Finaly, A cubic polynomial seems to provide better quality of adjustment than quadratic polynomial to determine both the population and individual deviations associated to increasing heat loads
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