Curvas de lactancia en Holsteins de México: El modelo Wilmink demuestra el mejor ajuste para la selección genética

Un estudio exhaustivo realizado en México ha identificado el modelo matemático que mejor describe las curvas de lactancia para producción de leche, grasa y proteína en ganado Holstein, concluyendo que la ecuación de Wilmink ofrece el ajuste más preciso para esta población. La investigación, desarrollada por Luis Enrique Trejo-Díaz, Felipe De Jesús Ruiz-López, Hugo Oswaldo Toledo-Alvarado, Marina Durán-Aguilar y Adriana García-Ruiz, fue publicada en la Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias (DOI: 10.22319/rmcp.v15i3.6528).

El objetivo del trabajo era evaluar y comparar diferentes modelos y los factores que los afectan, ya que una modelización precisa es fundamental para la planificación del hato, la predicción de la producción y la implementación de programas de selección genética.

Para ello, se analizó una robusta base de datos de 125,982 lactaciones pertenecientes a 68,804 vacas Holstein en sistemas de producción intensiva en México, nacidas entre 2000 y 2020. Los investigadores probaron 38 modelos matemáticos diferentes incluidos en el paquete "Lactcurves" de R. De estos, se seleccionaron los cuatro mejores (Wood, Wilmink, Ali & Schaeffer, y Pollot modificado) para un análisis más profundo.

Aunque los cuatro modelos mostraron resultados similares, los criterios de selección (como $R^{2}$ ajustado, AIC y BIC) indicaron consistentemente que el modelo de Wilmink presentó el mejor ajuste para los datos de esta población específica.

El estudio también arrojó luz sobre las curvas de los componentes. Las curvas de porcentaje de grasa y proteína mostraron la forma de "U" o "V" esperada: valores más altos al inicio de la lactancia, un descenso a mitad de la lactancia (coincidiendo con el pico de producción de leche) y un aumento hacia el final. Notablemente, el modelo de Pollot modificado falló en modelar adecuadamente la curva de proteína en vacas de tercera y cuarta lactancia o más, reforzando la idea de que no todos los modelos son universalmente aplicables.

La aplicación práctica de esta investigación es directa. El estudio confirmó que el número de parto, la época del año y el hato fueron factores estadísticamente significativos que afectan la curva de lactancia. La superioridad del modelo de Wilmink radica en su capacidad para predecir con mayor precisión la producción, teniendo en cuenta estas variaciones ambientales.

Para los programas de mejoramiento genético, esto es crucial: un modelo que se ajusta mejor a la realidad permite diferenciar con más fiabilidad el valor genético de un animal de los efectos ambientales temporales (como un hato con manejo excepcional o una temporada de partos favorable).