Selección genética para la mejora de la raza ovina manchega mediante técnicas de Minería de Datos

• José Miguel Puerta Callejon ^[1] ; Julia Flores ^[1] ; José A. Gámez ^[1] ; Juan Luis Mateo ^[1]
  1. [1] Universidad de Castilla-La Mancha

     Universidad de Castilla-La Mancha

     Ciudad Real, España

     
• Localización: Actas del III Taller Nacional de Minería de Datos y Aprendizaje / Roberto Ruiz (aut.), José Cristobal Riquelme Santos (aut.), Jesús Salvador Aguilar-Ruiz (aut.), 2005, ISBN 84-9732-449-8, págs. 223-232
• Idioma: español
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• Resumen

  • La estimación del mérito o valor genético (Breeding value en inglés) juega un papel muy importante en el Esquema de Selección de la Raza Ovina Manchega (ESROM), el cual comenzó hace quince años con el objetivo de mejorar las cifras en cuanto a la producción de la oveja manchega. En el esquema ESROM el valor genético se estima cada semestre empleando el modelo de evaluación genética BLUP. En este trabajo estudiamos el uso de técnicas de minería de datos para obtener una clasi- cación de dicho valor genético (modelo predictivo). Igualmente, se intentará aplicar técnicas de aprendizaje de redes Bayesianas que capten el modelo y las relaciones entre los distintos factores inuyentes en la determinación del mérito genérico (modelo descriptivo). Nuestro objetivo no es por supuesto el de sustituir el uso de BLUP para el esquema de selección ESROM, sino al contrario, pretendemos aprender tanto con técnicas supervisadas como no supervisadas de aquellos resultados obtenidos mediante la metodología BLUP. Además, a partir de los modelos aprendidos podremos extraer información preliminar sobre el valor genético de un animal, que puede resultar de gran utilidad. Se emplearán técnicas de clasicación con el n de identicar buenos (subconjuntos de) predictores