UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR

FACULTAD MULTIDISCIPLINARIA PARACENTRAL

DEPARTAMENTO DE CIENCIAS AGRONOMICAS

REPRODUCCION Y MEJORAMIENTO ANIMAL

CICLO II-2014

CATEDRATICO: DOCTOR PEDRO PEREZ BARRAZA

ESTUDIANTE:

- ACOSTA NAJARRO, EDUARDO LUIS

SAN VICENTE, 09 DE DICIEMBRE 2014

I- BASES ESTADISTICAS DE MEJORAMIENTO

1.1 BASE

Registro fenotípico (por ejemplo: kg de leche producidos en una lactancia) para

estimar mérito genético (no visible) de reproductores en esa característica

1.2 ESTADISTICA

Funciones principal: Resumir información, Ayudar a tomar decisiones (pruebas de

hipótesis) y Diseño e interpretación de experimentos

1.3 MEJORAMIENTO GENETICO

Modificar frecuencias génicas en genes involucrados en características de

importancia agronómica, permitiendo producir más con menos cantidad de

animales, racionalizando el uso de los recursos disponibles

El MGA consiste en aplicar principios de biología, estadísticos, matemáticos

y económicos, con el fin de encontrar estrategias óptimas de

aprovechamiento de la variación genética existente en las distintas

especies de animales, para maximizar su mérito.

El MGA incluye procesos de evaluación genética y difusión del material

genético seleccionado, para lo cual se pueden utilizar tecnologías

reproductivas artificiales tales como: Inseminación Artificial, Transferencias

de Embriones, Fertilización in vitro de embriones, Marcadores de ADN Y

Ovulación Múltiple

1.4 TECNICAS DE MEJORAMIENTO

El Mejoramiento Animal es una rama de la Producción Animal que estudia la

herencia de los caracteres de importancia económica de las distintas especies

domésticas.

1.4.1 Selección

-Tipos de selección: natural y artificial

1.4.2 Reproducción dirigida

- Consanguinidad.

- Cruzamientos

- Formación de razas sintéticas

- Influencia de la raza o tipo genético en la calidad de la canal y carne

1.5 EXPERIMENTO

El término "Experimento" se refiere a la creación y preparación de lotes de prueba

que verifiquen la validez de las hipótesis establecidas sobre las causas de un

determinado problema o defecto, objeto de estudio.

1.5.1 TIPOS DE EXPERIMENTOS

1.5.1.1 Pruebas preliminares

- Detección de métodos inadecuados

- Técnicas defectuosas

- Base para experimentos formales

- Reducir el error

1.5.1.2 Experimentos con muchos factores

- Factoriales

- Parcelas divididas

- Bloques divididos

- Experimentos repetidos

- Experimentos con agricultores

1.5.1.3 Experimentos con un Factor

- Completo al azar

- Bloques

- Cuadrado latino

1.6 DISEÑO DEL EXPERIMENTO

Metodología estadística destinada a la planificación y análisis de un Experimento.

El Diseño de un Experimento debe garantizar que este cumpla ciertos requisitos

mínimos:

Debe poder comprobar las hipótesis objeto de estudio, no dejándose

confundir por variables insospechadas, como errores de medida

desproporcionada, etc.

Debe poder revelar la existencia de cualquier causa importante de

variación, aunque no haya sido adelantada como hipótesis.

Debe mantener los costes de experimentación a un nivel razonable, en

comparación con el problema objeto de estudio.

Debe tener un alto grado de seguridad en las respuestas.

Si el Experimento se realiza en un laboratorio, éste ha de ser, respecto a

las variables estudiadas

- Si el Experimento se realiza durante el desarrollo normal del proceso en

estudio, se tendrá además cuidado de interferir lo menos posible en el

trabajo normal y protegerse de las interferencias no autorizadas o

involuntarias en la prueba por parte del personal adepto.

1.7 EXPERIMENTO CON UN FACTOR

- Completo al azar (Variación del tratamiento, Variación del error experimental)

- Bloques (Tratamiento, Bloque, )Error Experimental

- Cuadrado latino (Tratamiento, Fila, Columna, Error Experimental)

1.8 UNIDAD EXPERIMENTAL Y TRATAMIENTO

Es la unidad a la cual se le aplican los tratamientos por lo tanto la unidad

experimental puede ser un animal, una parcela, etc.

Unidad experimental: es la que aplicamos al tratamiento

1.9 VARIABLES

Característica de un objeto que puede ser observada y que puede tomar

diferentes valores, tanto en el mismo objeto como entre diferentes objetos

• Variables Cualitativa

• Variables Continuas

1.10 DISEÑO ESTADISTICO

1.10.1 Tratamiento

Es el procedimiento cuyo efecto se mide y se compara con otros estos pueden

ser: una ración, variedad, etc. cuando se mide el efecto de un tratamiento se mide

una unidad de muestreo esta puede ser de unidad completa como un animal

sometido a un tratamiento o puede ser una muestra de hoja de árbol, la cosecha

de los surcos centrales la cual se llama área útil.

1.10.2 Error Experimental

La característica de todo material experimental es la variación. Entonces el error

experimental: es la medida de la variación existente entre observaciones sobre

medidas experimentales tratadas en forma similar.

1.10.3 Repetición

Reiteración de una observación o medida al mismo nivel de tratamiento.

• Proporciona una oportunidad para que los efectos de las variables extrañas,

incontroladas se compensen y permite, además, medir el error

experimental.

1.10.3.1 FUNCIONES DE LAS REPETICIONES.

• - Prevenir una estimación del error experimental.

• - Mejorar la precisión de un experimento mediante la reducción de la

desviación estándar de una media de tratamiento.

• - Aumenta el alcance de la diferencia del experimento a través de la

reacción y del uso apropiado de la unidad más variable.

• - Ejerce control sobre la varianza del error experimental.

1.11 PRUEBAS DE MEDIAS

1.11.1 Método de Duncan

Se utiliza para comparar todos los pares de medias. Fue desarrollado por

primera vez por Duncan en 1951 pero posteriormente él mismo modificó su

primer método generando el que ahora se denomina Nuevo método de Rango

Múltiple de Duncan. Esta prueba no requiere de una prueba previa de F, como

sucede con la DMS o sea que aún sin ser significativa la prueba F puede

llevarse a cabo

1.11.2 Método de Tukey

Sirve para probar todas las diferencias entre medias de tratamientos de una

experiencia

1.12 EXPERIMENTOS FACTORALES

Son aquellos donde se prueban varios niveles de dos o más factores. Entre

los experimentos están: DCA, DBA, DCL

1.12.1 Diseño Completamente Al Azar

1.12.1 Ventajas

Es flexible en cuanto al número de tratamientos y repeticiones.

- El número de repeticiones puede variar un tratamiento a otro; aunque lo ideal

es que cada tratamiento tenga el mismo número de repeticiones.

- El análisis estadístico es simple comparando de otros diseños.

-La sencillez del análisis no pierde si algunas unidades experimentales o

tratamientos enteros faltan o se descartan.

- La pérdida de información debido a estos datos faltantes es pequeña en

relación con las pérdidas sufridas con otros diseños.

1.12.2 Desventajas

Números de GL para estimar el error experimental es máximo; esto mejora la

precisión del experimento y es importante con experimentos pequeños donde

los GL para el error experimental es menor que 20

-La principal limitación del diseño completamente al azar es ineficiente, ya que

la aleatorización no tiene restricción por lo tanto toda la variación existe entre

las unidades experimentales y se acumulan en el error experimental excepto

en el debido tratamiento.

- En muchas situaciones es posible agrupar a las unidades experimentales y

que la variación entre unidades dentro de grupos sea menor que la variación

entre unidades de diferentes grupos.

1.12.2 Diseño de Bloqué al azar

El diseño de bloques al azar puede usarse cuando las unidades

experimentales pueden agruparse generalmente números de unidades por

grupos es igual al número de tratamientos esta agrupación la podemos llamar

bloque o repetición.

El objetivo del agrupamiento es lograr que las unidades experimentales en un

bloque sean tan uniformes como sea posible de modo que la diferencia

conclusiva se deba a gran parte a los tratamientos.

1.12.3 Diseño cuadrado latino

Este método se utiliza cuando el material no es homogéneo y tiene dos

direcciones o inclinaciones a nivel de terreno

II- BIBLIOGRAFIAS

Aylmer Fisher, S.R.; s.f. Capítulo 2. Principios Básicos del Diseño de

Experimentos (en línea). Consultado el 08 de Diciembre 2014. Disponible en:

http://www.udc.gal/dep/mate/estadistica2/cap2.html

Montaldo, H., et al; 1998. Mejoramiento Genético de Animales (En línea). Ciencias

Biológicas. Consultado el 08 de Diciembre 2014. Disponible en:

http://www.ciencia.cl/CienciaAlDia/volumen1/numero2/articulos/articulo3.html

UDLAP (Universidad de las Américas Puebla), s.f. 4 Teoría de Diseño de

Experimentos (En línea). Consultado el 08 de Diciembre 2014. Disponible en:

http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lem/salvador_s_g/capitulo4.pdf