Herramienta Informática para el Análisis de Progenie: Caso de estudio: Producción de leche en tambos de la Asociación de la Región Pampeana de Entidades de Control Lechero (ARPECOL)

Abstract

Una línea de investigación activa en el INIRIA es el estudio de la teoría de programación fetal y en particular en el ganado bovino de los tambos de la provincia de Buenos Aires. Los datos que son analizados en estos estudios están compuestos de registros de producción de leche individuales realizados en entidades de control lechero oficial nucleados por la ARPECOL. La información almacenada en esta base de datos contiene controles lecheros a partir del año 1980 hasta la actualidad, junto con información de la progenie. Una de los interrogantes que se plantean es determinar la magnitud de la mejora en la producción lechera en las nuevas generaciones del ganado bovino y estimar su posible asociación con indicadores reproductivos en las descendencias. Para contestar a estos interrogantes, primero se debe armar el árbol de la progenie de todas las vacas-individuo y luego analizar para cada una sus correspondientes descendencias y así determinar la magnitud de la mejora en la producción lechera. Si bien este análisis es posible realizarlo con los softwares estadísticos y de análisis de datos actuales, éstos no permiten el armado y el tratamiento de una estructura de forma de árbol que permita realizar análisis entre individuos de distintas generaciones y sus relaciones “familiares” de una manera sencilla y amena. La herramienta desarrollada para el INIRIA y presentada en este trabajo permite procesar la información de individuos inter-generacionales, determinar relaciones de parentesco para poder facilitar el posterior análisis y así detectar relaciones entre las diferentes variables productivas y reproductivas de la progenie. Esta herramienta fue desarrollada para que pueda ser utilizada en otros ámbitos que involucren grupos de individuos organizados de forma jerárquica, donde éstos cuenten con información de progenie y un historial de producción. El trabajo presentado consistió en la depuración de la base de datos provista por ARPECOL al INIRA y la implementación de una herramienta en lenguaje Python que permite el establecimiento de las relaciones de ancestros y descendencia entre individuos, lo cual implica la generación de un árbol de progenie. Para luego procesar la información de cada individuo junto a sus respectivos controles periódicos. En particular y como caso de estudio se obtuvieron como resultado del análisis las curvas de la producción lechera de las vacas analizando la relación entre variables relativas a la producción de leche de las madres y la reproducción de sus hijas.

An active research line at INIRIA is the study of the fetal programming theory, in particular in relation to bovine cattle at dairy production facilities in the province of Buenos Aires. The data analyzed in these studies include individual milk production records kept by official milk control organizations nucleated by ARPECOL. The information stored in this database contains milk controls since 1980 and up to the present day, as well as progeny information. One of the questions to be answered is establishing the magnitude of improvement in milk production in newer bovine cattle generation and estimating its potential association to reproductive indicators in descendants. To answer these questions, a progeny tree must be put together for every individual cow, and then all descendants should be analyzed for each of them. This will allow establishing the magnitude of improvement in milk production. Even though this analysis can be carried out using current statistical and data analysis software, these do not offer tools to build and analyze tree structures to carry out analyses of individuals from different generations and their “family” relations in a simple and seamless manner. The tool developed for INIRIA and presented in this paper allows processing information of individuals across generations, establishing blood relations to facilitate the subsequent analysis, and thus detecting relations between the various production and reproduction variables in the progeny. The tool was developed to be used also in other environments involving groups of individuals that are organized in hierarchies, where there is progeny and production history information available. Our work consisted in purging the database provided by ARPECOL to INIRA and implementing a tool developed in Python that allows establishing ancestry-descendant relations among individuals, which involves creating a progeny tree. Each individual's information was then processed together with that of their corresponding regular controls. In particular, and as a case study, cow milk production curves were obtained by analyzing the relation between variables related to milk production in mothers and their daughter's reproduction.