Análisis genético de acumulados de lechones nacidos vivos y de pesos de camadas al nacer en cerdas de una granja comercial

R Galíndez, G Martínez y O Verde*

Universidad Central de Venezuela. Facultad de Agronomía. Instituto de Producción Apartado postal 4579. Maracay 2101
galindezr@agr.ucv.ve
* Universidad Central de Venezuela. Facultad de Ciencias Veterinarias y Centro de Investigaciones del Estado para la Producción Experimental Agroindustrial (CIEPE)

Resumen

Con el propósito de estimar los componentes de varianza (CV) y parámetros genéticos (PG) para la prolificidad, medida como acumulado del número de lechones nacidos vivos (NVP) y el acumulado de peso de la camada al nacer (PNP) de cerdas de las razas Landrace y Large White, se analizaron 3,419 y 3,142 camadas, respectivamente, de una granja comercial. Los animales fueron mantenidos en condiciones intensivas de producción, siguiendo un estricto control sanitario y alimenticio, controlado por la misma empresa productora de cerdos. El manejo reproductivo incluyó la inseminación artificial de toda la población de hembras. Los CV y PG fueron estimados usando el programa MTDFREML. El modelo incluyó los efectos fijos de año y mes de nacimiento de la cerda y la covariable lineal edad al primer parto. Los efectos aleatorios incluidos fueron el genético directo y el ambiental permanente. Las tendencias genéticas, fenotípicas y ambientales se estimaron por regresión de los valores respectivos en los años de nacimiento de las cerdas.

Se obtuvieron valores promedio de 28.8 lechones; 45.1 kg y 31.8 lechones; 59.7 kg; para NVP; PNP, en las razas Landrace y Large White, respectivamente. Los índices de herencia directos estuvieron en el rango 0.03 - 0.05 ; los efectos ambientales permanentes entre 0.13 y 0.15 y la repetibilidad entre 0.17 y 0.18 . Se espera una baja respuesta a la selección para los caracteres estudiados, debido a los bajos índices de herencia directos encontrados, lo que se evidencia en la baja magnitud de las tendencias genéticas anuales.

Palabras clave: peso acumulado de la camada al nacimiento, prolificidad acumulada al nacer,, repetibilidad, tendencia genética

Accumulated genetic analysis of piglets born alive and litter weights at birth in pigs from a commercial farm

Abstract

In order to estimate the variance components (VC) and the genetic parameters (GP) for prolificacy, measured as cumulative number of piglets born alive (NPB) and the accumulated litter weight at birth (LWB) of Landrace and Large White sows from a commercial farm, 3,419 and 3,142 litters were analyzed, respectively. The animals were kept in intensive production conditions, following a strict health and food control, applied by the same enterprise. Reproductive management included artificial insemination of the entire female population. The VC and GP were estimated using MTDFREML set of programs. The model included the fix effects of year and month of birth of the sow and the covariate age at first farrowing. The random effects included were the direct additive genetic and permanent environmental. Genetic, environmental and phenotypic trends were estimated by regression of the respective values on the years of birth of the sows. Average values were 28.8 piglets, 45.1 kg and 31.8piglets, 59.7 kg, for NPB, LWB, for Landrace and Large White sows, respectively. The direct heritability ranged between 0.03 and 0.05, the permanent environmental effects ranged between 0.13 and 0.15 and repeatability between 0.17 and 0.18. It is expected a low response to selection for the characters studied, due to low rates of direct heritability found.

Key words: Prolificacy accumulated at farrowing, cumulative litter weight at farrowing, repeatability, genetic trend

Introducción

Normalmente en Venezuela y el resto del mundo el comportamiento de las granjas porcícolas es medido por la productividad media de las cerdas o por el número de cerdos destetados por cerda por año (Babot et al 2003). En este sentido, lograr que las cerdas tengas camadas numerosas al nacimiento y que estos lechones lleguen vivos y sanos al destete, representan puntos focales en las unidades de producción. Por ello, la importancia del tamaño de camada al nacimiento ha sido resaltada en publicaciones nacionales (Verde 1994; 1995); potenciándose su interés en las razas Landrace y Large White que son consideradas como razas prolíficas y de buena habilidad materna.

Por otra parte, es necesario mencionar que el comportamiento inicial de las cerdas, es decir, el tamaño de camada y el peso de esta al primer parto, influye sobre la productividad posterior de la madre y, por supuesto, en la productividad acumulada y vida útil de éstas. En este sentido, la primera, y quizás la más importante decisión de los productores de cerdos, es la definición de la edad a la cual las cerdas serán incluidas en los programas reproductivos; puesto que esto influenciará la vida productiva o vida útil de las mismas (Babot et al 2003).

En este orden de ideas, existen diferencias en cuanto a la edad al primer parto entre países y granjas dentro de países. Algunos estudios muestran que el número de lechones - y el peso de la camada – producidos por una cerda aumentan con la edad al primer parto (Le Cozler et al 1998, Tummaruk et al 2001). Es por esto que Le Cozler et al (1998) sugieren que la edad al primer parto más fácil y práctica de aplicar está alrededor de 365 días y resulta en un comportamiento reproductivo eficiente.

Finalmente, es necesario recalcar que la permanencia de las cerdas en la granja dependerá de la capacidad y robustez para producir en los exigentes sistemas intensivos actuales, donde la mayor longevidad de las hembras sólo es posible con producciones (tamaño y peso de camada) sobresalientes; derivando está realidad práctica en la conclusión de que la longevidad está directamente relacionada a la vida productiva de la cerda y se ha demostrado que la selección directa por este carácter puede conducir a la mejora productiva (Tarrés et al 2006).

El presente trabajo tiene como objetivo estimar los componentes de varianza (CV), parámetros genéticos (PG) y las tendencias genéticas y fenotípicas para el acumulado de número de lechones nacidos vivos (NVP) y el acumulado de peso de la camada al nacer (PNP) de cerdas de las razas Landrace y Large White.

Materiales y métodos

Se definió la vida productiva de cerdas de las razas Landrace y Large White de dos maneras: a) acumulado de número de lechones nacidos vivos y b) acumulado de peso de la camada al nacimiento. En este sentido, fue necesario sumar los valores de tamaño y peso de la camada al nacimiento de cada parto, para de esta manera obtener el rendimiento acumulado para cada cerda durante su vida productiva. Se definió el grupo de oportunidad de las cerdas en tres partos; es decir, la ocasión de las hembras de tener tres o más camadas en su vida productiva (Hudson y Van Vleck 1981). Los datos correspondieron al período comprendido entre los años de nacimiento 1985 y 2005. Los registros productivos fueron tomados de una granja porcina ubicada en el municipio José Antonio Páez del estado Yaracuy, Venezuela; el cual presenta una precipitación anual de 988 mm y una temperatura promedio de 26.2ºC (USICLIMA 2010). La estructura de los datos se muestra en la Tabla 1.

Los planes alimenticios para todas las etapas productivas de los animales fueron diseñados y aplicados por personal de la empresa porcina.

Por otra parte, el manejo de los lechones incluyó suministro de hierro, corte de cola y colmillos, desparasitación y un plan sanitario que incluyó las vacunas contra Mycoplasma hyopneumoniae, Estreptococcus suis, Salmonella typhimurium, Pleuroneumonía y Cólera Porcina.

Asimismo, dentro del plan sanitario para animales adultos se incluyeron las siguientes vacunas: Rinitis infecciosa, Fiebre aftosa, Cólera porcina, Escherichia coli y Actinobacillus.

El manejo reproductivo en la granja fue estricto, usando inseminación artificial en el 100% de la población. Al detectar la presencia de celo en las hembras se aplicaron tres inseminaciones consecutivas (am-pm-am), y sólo se dió una oportunidad de presentar fallas reproductivas; es decir, repite celo o es negativa a la revisión ecográfica; al presentar el segundo fallo reproductivo es descartada automáticamente. Se estudiaron los grupos raciales Landrace (LR) y Large White (LW). El número de partos se agrupó en tres categorías: un parto, dos partos y tres o más partos. Con la finalidad de obtener los factores de ajuste (para hacer comparable las cerdas), se realizó un análisis de varianza considerando el grupo de contemporáneos: año de parto-mes de parto-número de parto, usando el procedimiento de máxima verosimilitud restringida, con el programa estadístico SAS (Littell et al 2002).

Luego de realizar estos ajustes, se sumaron los valores corregidos de las características para cada parto, utilizándose estos últimos para la estimación de los componentes de varianza y los parámetros genéticos. En este sentido, para estimar los componentes de varianza (CV) y parámetros genéticos (PG), los datos fueron analizados utilizando un modelo lineal mixto univariado, con el programa propuesto por Boldman et al (1995), MTDFREML (Multiple Traits Derivate Free Restricted Maximum Likelihood). Se utilizó un modelo de repetibilidad, expresando los registros parciales acumulados para cada parto y cerda. El mismo se describe a continuación:

y = Xb + Z₁a + Z₂c + e

donde:

y = es el vector de observaciones de la variable respuesta.

b = es el vector de efectos fijos:

Año de nacimiento de la cerda: 1985,…, 2005.

Mes de nacimiento de la cerda: 1,…, 12.

Covariable lineal edad al primer parto.

a = es el vector de efectos genéticos aditivos directos (aleatorio).

c = es el vector de efectos ambientales permanentes (aleatorio).

e = es el vector de efectos residuales.

X = es la matriz de incidencia para los efectos fijos.

Z₁, Z₂ = son la matrices de incidencia relacionadas a los efectos aleatorios.

Propiedades del Modelo:

La esperanza de y es: E[y] = Xb

La varianza del modelo es:  Var 

Donde A es la matriz de parentesco de todos los animales en el pedigrí, I es una matriz identidad de orden apropiado (número de madres para s²_c y número de registros para s²_e), s²_a es la varianza genética directa, s²_c es la varianza de los efectos ambientales permanentes y s²_e es la varianza de efectos residuales. El criterio de convergencia utilizado fue el –2Log de la verosimilitud inferior a 10^-9. Después de cada convergencia, el programa fue reiniciado usando los estimados obtenidos anteriormente como valores iniciales, deteniendo el análisis cuando la diferencia del log(L) en dos evaluaciones sucesivas resultó no significativa. El efecto ambiental permanente resultó significativo aplicando la prueba de la razón de verosimilitud (Agreste 1996), mediante la cual se calcula la diferencia entre el logaritmo de la función de máxima verosimilitud (log L), la cual sigue una distribución χ² con un grado de libertad, usando la siguiente fórmula: −2[log(MR)−Log(MC)], (MR=modelo reducido; MC=modelo completo). Los errores estándar para los promedios de acumulado de número de nacidos vivos y acumulado de peso de la camada al nacer fueron calculados usando la siguiente fórmula (Spiegel 1991):

ee = error estándar.

SD = desviación estándar.

N = número de registros.

Los errores estándar para los parámetros genéticos y los efectos ambientales permanentes se calcularon directamente con el programa MTDFRMEL. La repetibilidad fue calculada usando los componentes de varianza obtenidos con el programa MTDFREML mediante la siguiente relación (Campos 1999):

  r = repetibilidad.

Los errores estándar para la repetibilidad fueron estimados usando el método Delta y la matriz de información de convergencia (Searle et al 1992). Para calcular las tendencias genéticas directas se realizaron regresiones en el tiempo (año de nacimiento de la cerda) de los valores genéticos directos de cada característica dentro de raza, estimados por el procedimiento de máxima verosimilitud restringida. Para estimar las tendencias ambientales se realizó la regresión en el tiempo (año de nacimiento de la cerda) de las constantes para cada año. Para estimar la tendencia fenotípica se realizó la sumatoria de las constantes ajustadas para año y los promedios anuales de los valores genéticos directos. De esta manera se obtuvieron las constantes fenotípicas anuales; seguidamente se aplicó la regresión en el tiempo (año de nacimiento de la cerda) de las constantes fenotípicas calculadas. Para probar la significancia estadística de los coeficientes de regresión se aplicó una prueba de “t” de Student (Steel et al 1997).

Resultados y discusión

En la Tabla 2 se muestran los promedios y errores estándar para el acumulado de número de lechones nacidos vivos (NVP) y el acumulado de peso de la camada (PNP) en cerdas Landrace y Large White.

Los promedios no ponderados tanto para el número de lechones nacidos vivos en la vida productiva de la cerda (prolificidad acumulada) como el acumulado de peso de la camada resultaron inferiores a los reportes de Le Cozler et al (1998), Koketsu et al (1999), Babot et al (2003), Galíndez (2004), Rodríguez - Zas et al (2007) y superiores a los reportes de Morris et al (1998) y Moeller et al (2004). Cabe mencionar que las diferencias entre los trabajos citados y el presente pueden ser debidas a lo denominado grupo de oportunidad (Hudson and y Vleck 1981); ya que en el presente trabajo se evaluaron animales con la oportunidad de tener tres o más partos; sin embargo, en las investigaciones citadas la vida productiva en términos de número de partos es más larga, ya que la misma se ubicó entre 4 y 6 partos.

Los índices de herencia directos resultaron bajos para los dos rasgos analizados y muy similares en ambas razas (Tabla 3). Los valores encontrados son inferiores al reporte de Guo et al (2001), quienes encontraron valores que oscilaron entre 0.06 y 0.34.

Probablemente un trato diferencial de los registros en este último trabajo mencionado, donde se aplican arbitrariamente tasas de exclusión de datos, puede ser la causa de las divergencias entre los resultados de este trabajo y la literatura citada. Los índices de herencia directos indican que los efectos genéticos aditivos son de baja magnitud, por tanto, los efectos ambientales pueden ser de mayor importancia. En este sentido, se esperaría una baja respuesta a la selección para estos caracteres productivos, que se vería reflejado en un lento progreso genético. Al observar la fracción de la varianza debida a los efectos ambientales permanentes y residuales, se puede corroborar que los residuales abarcan un poco más del 80% de la variación observada (fenotípica), para ambos caracteres en las dos razas.

Los efectos ambientales permanentes resultaron medianamente importantes, encontrándose valores cercanos a 0.15; lo que ocasiona que la repetibilidad se ubique en un valor de 18% de la variación fenotípica; por tanto, se esperaría que en esa misma medida (proporcional) el comportamiento observado se replique en los sucesivos partos de las cerdas, puesto que la repetibilidad está dada por los efectos genéticos aditivos directos (herencia aditiva) y los efectos ambientales que se repiten en cada parto(ambiente permanente). Los valores de los efectos ambientales permanentes encontrados en el presente estudio son superiores a los publicados por Hanenberg et al (2001); haciendo la salvedad que estos autores hicieron las estimaciones considerando cada parto como un registro. Es importante señalar que aún cuando se espera una baja respuesta a la selección, motivado a los bajos índices de herencia directos, se puede utilizar la Estimada Habilidad Productiva (EHP) como herramienta de selección; puesto que los efectos ambientales permanentes son de mediana importancia. De esta manera se estaría aplicando un criterio objetivo para escoger las cerdas superiores, y que se espera que en cierta medida repitan ese comportamiento en el futuro, lo que implicaría ahorro de tiempo y dinero al poder aplicar la metodología cuando las cerdas tengan uno o dos partos y no esperar a que cumplan su vida productiva.

En otro orden de ideas, el progreso genético tanto para el acumulado de número de lechones nacidos vivos como para el acumulado de peso de la camada al nacimiento, ha sido positivo para la raza Landrace (Figura 1a,b). La línea de regresión estimada resultó significativa. Se encontraron valores de los coeficientes de regresión de 0.03 lechones nacidos vivos/año con un error estándar (ee) de 0.004 y 0.04 kg/año con un error estándar (ee) de 0.06, lo que sugiere un cambio positivo interanual en la magnitud expresada, sobre el promedio de la población. Los resultados son divergentes al reporte de Arcia (2007) y similares al valor publicado por Galíndez et al (2009), quienes evidenciaron valores de 0.003 y 0.03 para las tendencias genéticas del peso y tamaño de camada al nacer, respectivamente. La ganancia genética total calculada durante todo el período analizado es de aproximadamente 0.3 lechones y 0.4 kg para la prolificidad acumulada y el acumulado de peso al nacer, respectivamente. Las tendencias ambientales siguen sentidos opuestos a las tendencias genéticas (Figura 1 c,d). Los coeficientes de regresión lineales resultaron no significativos. Las tendencias ambientales estimadas con el procedimiento de máxima verosimilitud restringida describen comportamientos erráticos; sin embargo, se evidencia un descenso total (todos los años de estudio) en el número de lechones y en el peso (kg) de estos de 17.6 y 22.0; respectivamente. Resultado que concuerda con el reporte de Arcia (2007) y difiere de los trabajos de Galíndez (2004) y Galíndez et al (2009), pudiendo ser la causa de estas divergencias las condiciones ambientales y de manejo diferentes en cada caso. Este descenso brusco en la expresión de los rasgos productivos considerados ocasiona que la expresión fenotípica tienda a la reducción, debido a que la disminución ambiental es de mayor magnitud que la ganancia genética (Figura 1e,f). En este sentido, se evidencia una reducción de 14.6 lechones totales y 21.6 kg durante los años evaluados. La mayor afectación se observó entre los años 2003 y 2005 (Figura 1e,f); cabe mencionar que aún cuando no se conoce con precisión las causas del descenso brusco presentado, probablemente desmejoras en el manejo, principalmente sanitario (higiene general, bioseguridad, programas de vacunación) hayan causado este descenso marcado en el número de lechones nacidos vivos y, por consiguiente, en el peso de la camada al nacimiento.

Figura 1. Tendencias genéticas (a,b), ambientales (c,d) y fenotípicas (e,f) para la prolificidad acumulada y el acumulado de peso de camada al nacer en cerdas de la raza Landrace ** : P<0,01; ns: no significativo.

Las variaciones de manejo causantes de oscilaciones en el tamaño de camada habían sido señaladas con anterioridad por Leidenz et al (2001). De igual manera se observa un comportamiento errático para la tendencia fenotípica, lo que se expresa en la ausencia de significancia estadística de la tendencia lineal. Los resultados de la estimación de las tendencias para la raza Large White se muestran en la Figura 2. Sólo las tendencias genéticas estimadas resultaron estadísticamente significativas para ambos caracteres estudiados. El coeficiente de regresión lineal refleja un progreso genético cercano a 0.08 lechones (0.004) y 0.10 kg (0.008) en cada año, para el acumulado de número de lechones nacidos vivos y el acumulado de peso de camada al nacer (Figura 2a,b). Para el acumulado de número de lechones nacidos vivos el resultado es discordante del reporte de Galíndez (2004), quién no evidenció significancia estadística de la tendencia genética para esta raza. En el caso del acumulado de peso de la camada, el valor encontrado es superior al reporte de Arcia (2007); al igual que para la raza Landrace, en la raza Large White posibles diferencias en la composición genética de la población estudiada puede estar ocasionando las divergencias. La línea de regresión ambiental manifiesta una reducción del acumulado del tamaño de la lechigada al nacer de 0.26 lechones en cada año; lo que produce una pérdida total en el carácter de 17 lechones y 36 kg, para la prolificidad acumulada y peso acumulado, respectivamente (Figura 2 c,d). Cabe mencionar que al igual que en la raza Landrace, las tendencias ambientales resultaron no significativas y disimiles a los reportes de Galíndez (2004) y Arcia (2007), siendo las discrepancias de manejo probablemente las principales causas de las divergencias observadas en este trabajo y la literatura reportada.

Figura 2. Tendencias genéticas (a,b), ambientales (c,d) y fenotípicas (e,f) para la prolificidad acumulada y acumulado de peso de camada al nacer en cerdas de la raza Large White. ** : P<0,01; ns: no significativo

Finalmente, interesa analizar el progreso total reflejado en las tendencias fenotípicas; las graficas evidencian una pérdida cercana a 17 lechones y 36 kg, para el acumulado de tamaño de la camada y el acumulado de peso de la camada durante el período analizado; comprobándose que al igual que las tendencias ambientales los coeficientes de regresión fenotípicos resultaron no significativos (Figura 2 d,e).

Conclusiones

• Tanto para el acumulado de número de lechones nacidos vivos, como para el acumulado de peso de la camada al nacimiento se espera un progreso genético muy limitado, debido a los bajos índices de herencia directos manifestados, situación que se evidencia en los valores reducidos de las tendencias genéticas anuales para ambos rasgos estudiados.

  
  

• Por otra parte, la moderada significancia de la repetibilidad estimada, sugiere que otra alternativa de selección como la estimada habilidad productiva de las cerdas puede ser útil para estos caracteres.

Referencias

Agresti A 1996 An introduction to categorical data analysis. John Wiley & Sons, New York, EUA. 290p.

Arcia J 2007 Parámetros genéticos para caracteres productivos en cerdos. Tesis de Maestría. Facultades de Agronomía y Ciencias Veterinarias. Universidad Central de Venezuela. Maracay, Venezuela. 88p.

Babot D, Chavez E and Noguera J 2003 The effect of age at the first mating and herd size on the lifetime productivity of sows. Animal Research 52: 49–64.

Boldman K, Kriese L, Van Vleck L, Van Tassell C y Kachman S 1995 A manual for use of MTDFREML. A set of programs to obtain estimates of variance and covariances [Draft]. U. S. Department of Agricultue, Agriculture Research Service. 114p.

Campos J 1999 Melhoramento genético aplicado a la produçao animal. Fep. MVZ. Editorial Belo Horizonte. Belo Horizonte, Brasil. 493p.

Galíndez R 2004 Sobrevivencia de lechones y tamaño de camada hasta el destete de dos granjas comerciales. Tesis de Maestría. Facultades de Agronomía y Ciencias Veterinarias. Universidad Central de Venezuela. Maracay, Venezuela. 83p.

Galíndez R, Martínez G y Verde O 2009 Genetic parameters and genetic trends for litter size and survival at birth in Landrace piglets. Revista Computadorizada de Producción Porcina 16(3): 172 - 174.

Guo S, Gianola D, Rekaya R and Short T 2001 Bayesian analysis of lifetime performance and prolificacy in Landrace sows using a linear mixed model with censoring. Livestock Production Science 72: 243–252.

Hanenberg E, Knol E and Merks J 2001 Estimates of genetics parameters for reproduction traits at different parities in Dutch Landrace pigs. Livestock Production Science 69: 179 - 186.

Hudson G and Van Vleck L 1981 Relationship between production and stayability in Holstein cattle. Journal of Dairy Science 64: 2246 – 2250.

Koketsu Y, Takahashi H and Akachi K 1999 Longevity, lifetime pig production and productivity, and age at first conception in a cohort of gilts observed over six years on commercial farms. Journal of Veterinary Medical Science 61(9): 1001–1005.

Le Cozler Y, Dagorn J, Lindberg J, Aumaitre A and Dourmad Y 1998 Effect of age at first farrowing and herd management on long-term productivity of sows. Livestock Production Science 53: 135–142.

Leidenz M, Vecchionacce H, Verde O, González C y Díaz I 2001 Factores genéticos y ambientales que afectan características productivas en lechones predestete. Revista Unellez de Ciencia y Tecnología, Volúmen especial: 62 - 72.

Littell R, Milliken G, Stroup W and Freud R 2002. SAS for linear models. 4^thed. SAS Institute Inc. Cary, North Carolina, USA. 633p.

Moeller S, Goodwin R, Johnson R, Mabry J, Baas T and Robison O 2004 The national pork producers council maternal line national genetic evaluation program: A comparison of six maternal genetic lines for female productivity measures over four parities. Journal of Animal Science 82:41-53.

Morris J, Hurnik J, Friendship R and Evans N 1998 The effect of the Hurnik-Morris (HM) system on sow reproduction, attrition, and longevity. Journal of Animal Science 76:2759-2762.

Rodríguez-Zas S, Southey B, Knox R, Connor J, Lowe J and Roskamp B 2007 Bioeconomic evaluation of sow longevity and profitability. Journal of Animal Science 81:2915-2922.

Searle S Casella R and McCulloch C 1992 Variance components. Jhon Wiley & Sons, Inc. New York, U.S.A. 474p.

Spiegel M 1991 Estadística. 2^da edición. McGraw – Hill/ Interamericana de México, S. A. D.F. México. 556p.

Steel R, Torrie J and Dickey D 1997 Principles and procedures of statistics. A Biometrical approach. 3^th edition. McGraw – Hill. USA. 666p.

Tarrés J, Bidanel J, Hofer A and Ducrocq V 2006 Analysis of longevity and exterior traits on Large White sows in Switzerland. Journal of Animal Science 84: 2914-2924.

Tummaruk P, Lundeheimb N, Einarssona S and Dalina A 2001 Effect of birth litter size, birth parity number, growth rate, backfat thickness and age at first mating of gilts on their reproductive performance as sows. Animal Reproduction Science 66: 225 – 237.

USICLIMA 2010 Resumen de datos mensuales – Estación de Yaritagua – Estado Yaracuy. Servicio de Climatología Agrícola – Facultad de Agronomía UCV. Versión digital (CD).

Verde O 1994 Caracteres a considerar en un programa de mejoramiento genético en ganado porcino. En: Memorias I Cursillo Anual Sobre Ganado Porcino. 5 – 7 Octubre 1994. Maracay, Venezuela. p: 17 – 23.

Verde O 1995 Programa genético para mejorar la producción de carne porcina. En: Memorias II Cursillo Anual Sobre Ganado Porcino. 6 – 7 Julio 1995. Maracay, Venezuela. p: 22 – 29.

Received 23 June 2011; Accepted 15 August 2011; Published 10 October 2011

Go to top