{"id":11594,"date":"2019-07-26T12:40:32","date_gmt":"2019-07-26T12:40:32","guid":{"rendered":"https:\/\/proagrolab.com.ar\/?p=11594"},"modified":"2019-07-26T14:14:41","modified_gmt":"2019-07-26T14:14:41","slug":"exposicion-rural-que-es-el-rfi-nuevo-objetivo-de-la-seleccion-genetica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/proagrolab.com.ar\/en\/exposicion-rural-que-es-el-rfi-nuevo-objetivo-de-la-seleccion-genetica\/","title":{"rendered":"Exposici\u00f3n Rural: \u00bfqu\u00e9 es el RFI, nuevo objetivo de la selecci\u00f3n gen\u00e9tica?"},"content":{"rendered":"

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La eficiencia neta de conversi\u00f3n ya puede ser medida, genera mejoras de rentabilidad y es el nuevo desaf\u00edo de las asociaciones de razas.<\/p>\n

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La gran novedad del Foro de Gen\u00e9tica Bovina, que tuvo lugar ayer en la Exposici\u00f3n Rural, fue la presentaci\u00f3n de un nuevo indicador para incluir en los programas de evaluaci\u00f3n gen\u00e9tica. Se trata del llamado consumo residual (RFI, por sus siglas en ingl\u00e9s), que en otras partes del mundo ya tiene efectos concretos en la producci\u00f3n de carne pero que ac\u00e1 aun no se tiene demasiado en cuenta.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el consumo residual? No se trata, como muchos pensar\u00e1n, del residuo que queda en los comederos tras el paso de los animales. El RFI (residual feed income), seg\u00fan explic\u00f3 el genetista Sebasti\u00e1n Munilla, podr\u00eda ser traducido m\u00e1s precisamente como \u201ceficiencia neta de conversi\u00f3n\u201d, es decir, la eficiencia de conversi\u00f3n corregida por crecimiento y tama\u00f1o del animal, y sirve para medir la variaci\u00f3n en el consumo de alimento m\u00e1s all\u00e1 del requerido por un animal para mantenerse y crecer. En promedio, los bovinos necesitan 7 kilos de alimento para producir un kilo de carne, pero hay algunos que necesitan un poco m\u00e1s y otros que necesitan un poco menos. Conocer esa variabilidad permite seleccionar a los que hacen una mejor conversi\u00f3n para reducir el consumo y mejorar la rentabilidad de las empresas.<\/p>\n

\u201cLa heredabilidad del consumo residual es suficientemente alta como para incluirla en programas de selecci\u00f3n gen\u00e9tica<\/strong>\u201d, afirm\u00f3 Munilla. \u201cLos animales con bajo RFI son m\u00e1s eficientes en la conversi\u00f3n de alimento. Probablemente hay cuestiones asociadas a la digesti\u00f3n, tienen procesos m\u00e1s eficientes de captura de energ\u00eda -emiten menos metano-. Si tenemos animales sanos y con mejor metabolismo proteico, probablemente tenemos animales m\u00e1s eficientes\u201d, detall\u00f3 por su parte el especialista del INTA Anguil An\u00edbal Pordomingo.<\/p>\n

La dificultad que presenta el RFI es que\u00a0es complejo medir el consumo de cada animal<\/strong>, pero Munilla y Pordomingo forman parte de un equipo que ya lo est\u00e1 haciendo a modo experimental, con buenos resultados. Junto al CREA Caba\u00f1as, y gracias a unos comederos inteligentes desarrollados por el INTA, midieron durante 70 d\u00edas el consumo minuto a minuto de un grupo de 64 toros para conocer su RFI, y cruzaron esa informaci\u00f3n con otros datos como la calidad de semen y el peso al nacer para seleccionar a los mejores reproductores.<\/p>\n

La experiencia tiene antecedentes en el mundo. Desde Sud\u00e1frica, por ejemplo, lleg\u00f3 el testimonio de Phillipe Oosthuizen, quien maneja un feedlot comercial de 12.000 cabezas y, usando una plataforma para la recolecci\u00f3n de datos de RFI, logr\u00f3 aumentar 200 gramos por d\u00eda la producci\u00f3n de carne y pasar de 7 a 5,5 kilos de alimento consumido por kilo de carne producido.<\/p>\n

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Para Adolfo Lafontaine, presidente del CREA Caba\u00f1as,\u00a0la principal dificultad que presenta esta informaci\u00f3n es que est\u00e1 basada en datos fenot\u00edpicos<\/strong>, es decir que surgen de la observaci\u00f3n emp\u00edrica, y para trasladarlos a un uso masivo es necesario traducirlos a datos gen\u00e9ticos. \u201cLos efectos sobre el sistema ser\u00edan una\u00a0mejora en la productividad\u00a0<\/strong>con el mismo consumo manteniendo el biotipo, una\u00a0mayor receptividad de los recursos forrajeros<\/strong>,\u00a0mejor rentabilidad y reducci\u00f3n de emisiones<\/strong>\u00a0de metano del 33 por ciento. Con solo evitar usar los animales de alto RFI ya estamos haciendo un progreso\u201d, afirm\u00f3 Lafontaine entusiasmado.<\/p>\n

El genetista Daniel Musi fue el encargado de transformar la novedad en un desaf\u00edo concreto. \u201cHay que evaluar gran cantidad de animales fenot\u00edpicamente para pasar a una evaluaci\u00f3n gen\u00e9tica y, luego, a una selecci\u00f3n gen\u00f3mica<\/strong>. Para eso hacen falta gran cantidad de acuerdos\u201d, dijo. Y Pordomingo agreg\u00f3: \u201cLos equipos ya van a estar disponibles, se puede armar una red para capturar y procesar esa informaci\u00f3n. Lo siguiente es pensar en una plataforma de gesti\u00f3n de datos para asegurar su objetividad\u201d.<\/p>\n

Fuente:\u00a0https:\/\/www.clarin.com\/rural\/exposicion-rural-rfi-nuevo-objetivo-seleccion-genetica_0_-SFHdEt73.html<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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