Proponen protocolo innovador para seleccionar vacas más adaptadas a los humedales de Ñeembucú
Un equipo de investigadores desarrolló un innovador protocolo de selección de vacas reproductoras utilizando modelos de aprendizaje automático para analizar múltiples variables asociadas a la interacción genotipo-ambiente en los humedales de Ñeembucú, Paraguay. El objetivo es optimizar la eficiencia reproductiva y elegir animales mejor adaptados a las condiciones particulares de estos ecosistemas, donde factores ambientales como la humedad, la estacionalidad y el calor influyen fuertemente en la productividad.
El equipo de investigadores está integrado por Roberto Martínez López, Liz Mariela Centurión, ambos categorizados en el Sistema Nacional de Investigadores (SISNI) del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) en conjunto con Walter Esfraín Pereira.
El estudio denominado “Modelado de aprendizaje automático para la ponderación y clasificación de múltiples variables relacionadas con la interacción genotipo-ambiente: propuesta de protocolo innovador para la selección de vacas reproductoras en humedales” empleó técnicas avanzadas de inteligencia artificial para identificar las variables fisiológicas más influyentes en la adaptabilidad de las vacas. Entre ellas se destacan la fosfatasa, colesterol, fósforo, longitud del pelo, creatinina, hematocrito, creatina fosfoquinasa (CPK), hemoglobina, temperatura corporal y calcio. Estas características resultaron de suma importancia para explicar cambios en el puntaje de condición corporal (CC), un indicador crítico de salud, reproducción y eficiencia productiva en ganado bovino.
El uso de aprendizaje automático permitió procesar de manera eficiente múltiples variables zootécnicas relevantes para sistemas productivos ubicados en ambientes especiales, como los humedales. El modelo seleccionado fue interpretado mediante valores SHAP, una herramienta que permite explicar la contribución individual de cada variable dentro del algoritmo. Esto facilitó visualizar cómo cada característica influye en la predicción final del CC, aportando evidencia sólida para el diseño del protocolo de selección.
Entre las implicaciones más relevantes del estudio se encuentra la confirmación del rol adaptativo del pelaje bovino en ambientes húmedos, la importancia de parámetros bioquímicos como creatinina y CPK en situaciones de estrés térmico, y la utilidad de indicadores sanguíneos como hematocrito y hemoglobina para evaluar el metabolismo y el balance hídrico de las vacas criadas en humedales.
El análisis también mostró que ciertas razas, como el ganado Nelore, presentan menor condición corporal durante la temporada invernal, lo que coincide con hallazgos previos sobre su desempeño en sistemas extensivos de humedales. Estos datos refuerzan la importancia de considerar el genotipo para decisiones de selección orientadas a la adaptabilidad.
Finalmente, el estudio propone un protocolo de selección por adaptabilidad que asigna una clasificación a cada vaca en función de su desempeño fisiológico, metabólico y biológico en humedales de agua dulce. Para los parámetros sanguíneos se incluyeron rangos de referencia provistos por laboratorios acreditados a nivel nacional, garantizando confiabilidad en la aplicación del método.
Este protocolo fue publicado en la prestigiosa revista The Journal of Agricultural Science de Cambridge University Press (Q2-SCImago). Además, el articulo logró una distinción internacional, siendo seleccionado por la editorial de la revista como Editorial Highlight, reconociendo así su carácter innovador y su contribución científica.
