Un modelo para optimizar los recursos genéticos de las razas españolas
Un equipo de investigación europeo, liderado por la Universidad Complutense de Madrid (UCM), ha desarrollado un modelo que optimiza la conservación de los recursos genéticos animales de España desde un punto de vista económico, genético y logístico. Lo ha logrado a partir del censo de los 10 últimos años de todas las razas domésticas de ganado en España y estimando el de los próximos 60 años.
Los datos de las especies ganaderas (vacas, ovejas, cabras, caballos, cerdos, aves, burros) incluyeron el número de machos y hembras de cada una de ellas de los últimos 10 años, su distribución geográfica y la localización geográfica de los principales bancos de germoplasma de España, junto con su información económica relativa al gasto que supone el funcionamiento de un banco de germoplasma (personal, almacenamiento de nitrógeno, recogida de muestras...).
“Con esa información hemos desarrollado un modelo matemático que estima cómo va a ser la evolución del censo de cada una de las razas en los próximos años y, en función de la evolución del censo, optimiza desde un punto de vista económico cuándo recoger las muestras de semen o embriones de cada una de las razas, en qué provincias hacer la recogida y a qué banco de germoplasma enviarlas para su conservación”, explica Óscar Cortés Gardyn, investigador del departamento de Producción Animal de la UCM a la Agencia Sinc.
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Además, existe un banco de germoplasma central en Madrid que pretende conserva una copia de seguridad de las muestras de semen y embriones de todas las razas del país. Otra de las novedades de este modelo es que optimiza el envío del material procedente de los bancos de germoplasma del país.
Este estudio destaca por su carácter multidisciplinar, pues detrás están genéticos, matemáticos, gestores de bancos, administraciones regionales y estatales y es fruto del proyecto europeo IMAGE, en el que participan más de 30 instituciones de todo el mundo pertenecientes a 13 países de la Unión Europea, Suiza, Argentina, Marruecos y Egipto.