Uno studio condotto da un gruppo di ricercatori brasiliano ha effettuato una meta-analisi per ottenere stime relative all’ereditarietà e alle correlazioni genetiche nelle pecore.

Per poter migliorare la previsione dei valori genetici è fondamentale affidarsi a stime accurate dei parametri genetici negli allevamenti. È necessario, infatti, un ampio database di informazioni affinché le stime dell’ereditarietà e della correlazione genetica possano essere accurate.

Attualmente, esistono grandi set di dati che vengono utilizzati negli schemi di selezione per il miglioramento delle diverse razze nelle varie specie di bestiame. Tuttavia, i programmi di selezione genetica con un ampio set di dati provenienti dai piccoli ruminanti, rimangono limitati ad un numero di paesi relativamente basso. Il Brasile, nel dettaglio, ha il più grande gregge di pecore costituito, nel 2019, da circa 19.7 milioni di capi.  Ciononostante, non esiste un grande set di dati da utilizzare negli schemi di selezione delle pecore.

La creazione di un grande set di dati per la stima di parametri genetici affidabili richiede tempo. Infatti, l’utilizzo di stime poco accurate dei parametri genetici nei loro schemi di selezione, nei programmi di allevamento, ha creato l’esigenza di studiare la problematica e risolverla. Ciò ha portato, nel corso degli anni, alla pubblicazione di diversi articoli sulle stime dei parametri genetici, sugli obiettivi di selezione genetica, sul miglioramento della crescita e sulla riproduzione degli ovini, oltre che ricerche sulla qualità della lana e della carcassa e sulla resistenza dei capi ovini ai nematodi.

Chiaramente, i parametri genetici analizzati devono essere applicati solo agli ovini in quanto in altre tipologie di bestie, potrebbero causare sovrastime o sottostime del guadagno genetico.

Tuttavia, è possibile raggruppare questi diversi studi utilizzando la meta-analisi, e le stime dei parametri genetici, ottenuti da queste analisi, possono essere informazioni utili per i programmi di selezione in fase di realizzazione.

Il problema dell’elevata variabilità genetica riscontrata tra le diverse razze, è risolvibile attraverso una meta-analisi con effetti casuali in quanto risolve l’eterogeneità tra gli articoli e consente di stimare parametri genetici affidabili.

Un modello casuale nella meta-analisi produce, infatti, risultati più affidabili che riguardano singoli studi; inoltre, i risultati possono essere generalizzati per un’ampia popolazione di riferimento.

Per questo, vari studi hanno riportato meta-analisi dei parametri genetici nei bovini, nei suini, nelle capre e nelle pecore.

Uno studio condotto da un gruppo di ricercatori brasiliani e pubblicato su Livestock Science, ha voluto effettuare una meta-analisi sulle pecore per ottenere stime relative all’ereditarietà e alle correlazioni genetiche per 35 tratti, tra cui crescita, riproduzione, resistenza ai parassiti, lana e caratteri relativi alla carcassa.

In totale sono stati valutati, attraverso un campionamento randomizzato, 191 articoli, 505 coefficienti di ereditarietà e 356 correlazioni genetiche.

L’ereditarietà stimata dalla meta-analisi oscillava da 0.1213 a 0.3912 per i tratti di crescita, da 0.0398 a 0.3047 per i tratti riproduttivi, da 0.1724 a 0.2582 per i tratti di resistenza ai nematodi, da 0.3616 a 0.5808 per i tratti della lana e da 0.2063 a 0.3299 per i tratti della carcassa.

Le stime delle correlazioni genetiche erano principalmente positive e variavano da 0.2500 a 0.9665, ad eccezione delle uova per grammo di feci con il peso corporeo (-0.18) e con l’ematocrito (-0.48).

I parametri genetici stimati nello studio possono essere utilizzati nei programmi di allevamento nelle più diverse condizioni ambientali, poiché risultati analoghi a quelli ottenuti dalla presente ricerca, si sono riscontrati in altre condotte in situazioni differenti.

Pertanto, questi risultati possono incentivare lo sviluppo di programmi di allevamento ovino, in paesi più o meno in via di sviluppo nei quali questa tipologia di allevamento rappresenta un’importante attività agricola.

Il presente articolo è una sinossi dello studio Bruno Delphino Medrado, Victor Breno Pedrosa, Luís Fernando Batista Pinto, Meta-analysis of genetic parameters for economic traits in sheep, Livestock Science (2021).