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<journal-title><![CDATA[Revista mexicana de ciencias pecuarias]]></journal-title>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Parámetros genéticos para la persistencia de la lactación en vacas Siboney usando modelos de regresión aleatoria]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Genetic parameters and genetic correlations, were estimated for five persistency of lactation measures, using a random regression model with Legendre polynomials. Data consisted of test-day yields (PDC) for 17,034 first lactations of 2,086 Siboney cows (5/8 Holstein 3/8 Cuban Zebu) for calvings from 1995 through 2003 in 50 dairy herds. Estimated heritability of persistency of lactation varied from 0.18±0.02 to 0.29±0.02. Genetic correlations between the five persistency measures varied from -0.71 to 0.95. Genetic correlations between the persistency measures and different PDCs and milk yield at 305 d (PL305) had values ranging from -0.06 to 0.11. Based on heritability values and the genetic correlations between persistency measures and PL305, selection can be done simultaneously for PL305 and persistency of lactation in Siboney cattle using the persistency measures of the difference between the areas below the curve in the final third of lactation (d 201 to 300) and the initial third of lactation (d 1 to 100), and the sum of each day's contribution in the period of 61 to 280 d as a deviation of yield on d 60.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Ganado Siboney]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Art&iacute;culos</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Par&aacute;metros gen&eacute;ticos para la persistencia de la lactaci&oacute;n en vacas Siboney usando modelos de regresi&oacute;n aleatoria</b></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Evaluation of genetic parameters for lactation persistency in Siboney cows with random regression models</b></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Dianelys Gonz&aacute;lez&#150;Pe&ntilde;a Fundora&ordf;, Jos&eacute; Luis Espinoza Villavicencio<sup>b</sup>, Alejandro Palacios Espinosa<sup>b</sup>, Danilo Guerra Iglesias&ordf;, Juan Carlos &Eacute;vora Manero&ordf;, Anaysis Portales Gonz&aacute;lez&ordf;, Ricardo Ortega P&eacute;rez<sup>b</sup>, Ariel Guill&eacute;n Trujillo<sup>b</sup></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>&ordf; Centro de Investigaciones para el Mejoramiento Animal de la Ganader&iacute;a Tropical (CIMAGT), La Habana, Cuba.</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>b</sup> Departamento de Zootecnia. Universidad Aut&oacute;noma de Baja California Sur. Carr. al Sur, km. 5.5, 23080. La Paz, B.C.S., M&eacute;xico. Tel (612)1238800, Ext 5409 y 5410.</i> <a href="mailto:jlvilla@uabcs.mx">jlvilla@uabcs.mx</a>. Correspondencia al segundo autor.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recibido el 18 de mayo de 2010    <br> 	Aceptado el 29 de septiembre de 2010</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESUMEN</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con el objetivo de estimar los valores de heredabilidad y las correlaciones gen&eacute;ticas entre cinco medidas de persistencia usando un modelo de regresi&oacute;n aleatoria con polinomios de Legendre, se analizaron 17,034 registros de producci&oacute;n de leche del d&iacute;a del control de 2,086 vacas Siboney de Cuba (primera lactancia) que parieron entre 1995 y 2003 en 50 hatos. Los estimados de heredabilidad para la persistencia de la lactaci&oacute;n variaron de 0.18&plusmn;0.02 a 0.29&plusmn;0.02. Las correlaciones gen&eacute;ticas entre las diferentes medidas de persistencia oscilaron de &#150;0.71 a 0.95. Las correlaciones gen&eacute;ticas entre la producci&oacute;n de leche en los distintos d&iacute;as del control, as&iacute; como la producci&oacute;n acumulada hasta los 305 d&iacute;as de lactaci&oacute;n (PL305) y las distintas medidas de persistencia tomaron valores de &#150;0.06 hasta 0.11. Basado en los niveles de heredabilidad y en las correlaciones gen&eacute;ticas de las medidas de persistencia con la PL305, se concluye que es factible efectuar la selecci&oacute;n conjunta para la PL305 y persistencia de la lactaci&oacute;n en el ganado Siboney utilizando la diferencia en el &aacute;rea bajo la curva entre el tercio final de la lactaci&oacute;n (d&iacute;a 201 al 300) y el tercio inicial del d&iacute;a 1 al 100, (sumatoria de la contribuci&oacute;n de cada d&iacute;a, en el periodo de los 61 a 280 d&iacute;as de lactaci&oacute;n, como una desviaci&oacute;n de la producci&oacute;n en el d&iacute;a 60) como medidas de persistencia.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> Ganado Siboney, Persistencia, Lactaci&oacute;n, Par&aacute;metros gen&eacute;ticos, Polinomios de Legendre.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>ABSTRACT</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Genetic parameters and genetic correlations, were estimated for five persistency of lactation measures, using a random regression model with Legendre polynomials. Data consisted of test&#150;day yields (PDC) for 17,034 first lactations of 2,086 Siboney cows (5/8 Holstein 3/8 Cuban Zebu) for calvings from 1995 through 2003 in 50 dairy herds. Estimated heritability of persistency of lactation varied from 0.18&plusmn;0.02 to 0.29&plusmn;0.02. Genetic correlations between the five persistency measures varied from &#150;0.71 to 0.95. Genetic correlations between the persistency measures and different PDCs and milk yield at 305 d (PL305) had values ranging from &#150;0.06 to 0.11. Based on heritability values and the genetic correlations between persistency measures and PL305, selection can be done simultaneously for PL305 and persistency of lactation in Siboney cattle using the persistency measures of the difference between the areas below the curve in the final third of lactation (d 201 to 300) and the initial third of lactation (d 1 to 100), and the sum of each day's contribution in the period of 61 to 280 d as a deviation of yield on d 60.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words:</b> Siboney cattle, Persistency, Lactation, Genetic parameters, Legendre polynomials.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La selecci&oacute;n en bovinos lecheros durante los &uacute;ltimos 20 a&ntilde;os ha estado dirigida a aumentar los vol&uacute;menes de producci&oacute;n por lactancia, as&iacute; lo confirman incrementos de 3,500 kg de leche, 130 kg de grasa y 100 kg de prote&iacute;na<sup>(1)</sup>. Sin embargo, en algunos pa&iacute;ses como aqu&eacute;llos que conforman la Uni&oacute;n Europea, el incremento en la producci&oacute;n de leche no ofrece ventajas desde el punto de vista econ&oacute;mico debido a la existencia de un sistema de cuotas<sup>(2)</sup>, de modo que los ganaderos intentan entre otras medidas reducir los costos de producci&oacute;n, y para ello recurren al mejoramiento de la persistencia de la lactaci&oacute;n, la cual se refiere a la tasa de descenso en la producci&oacute;n de leche despu&eacute;s de alcanzado el pico de la lactancia<sup>(3)</sup>. El mejoramiento de la persistencia de la lactaci&oacute;n puede contribuir a la reducci&oacute;n de los costos en los sistemas de producci&oacute;n, porque dicha caracter&iacute;stica est&aacute; asociada con la disminuci&oacute;n de los gastos derivados de una mayor eficiencia alimenticia, menos problemas de salud y reproductivos, as&iacute; como con una mayor resistencia a enfermedades<sup>(4)</sup>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se ha se&ntilde;alado que existe una relaci&oacute;n antag&oacute;nica entre la producci&oacute;n de leche en el pico de lactancia y la fertilidad de la vaca<sup>(5)</sup>. Sin embargo, Bar&#150;Anan <i>et al</i><sup>(6)</sup> demostraron una correlaci&oacute;n gen&eacute;tica positiva entre persistencia y fertilidad de vacas Holstein de Israel. La persistencia parece estar correlacionada positivamente con un pico de lactaci&oacute;n m&aacute;s tard&iacute;o y de menor magnitud<sup>(7)</sup>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Un volumen de producci&oacute;n de leche bajo en el pico de la lactaci&oacute;n, comparado con un nivel alto, causa un menor desbalance energ&eacute;tico y consecuentemente las vacas movilizan menos reservas corporales para cubrir el incremento en la demanda de nutrientes derivado de dicha producci&oacute;n<sup>(8)</sup>. En consecuencia, el estr&eacute;s metab&oacute;lico se reduce, y por ello las vacas con mayor persistencia pueden tener menos problemas reproductivos y de salud que vacas con el mismo nivel de producci&oacute;n pero menor persistencia<sup>(9)</sup>. Adem&aacute;s, vacas con una producci&oacute;n diaria de leche distribuida m&aacute;s uniformemente a lo largo de la lactancia tienen requerimientos m&aacute;s constantes de energ&iacute;a, permitiendo un mejor manejo nutricional<sup>(10)</sup>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se ha sugerido<sup>(5)</sup> que la selecci&oacute;n para un incremento de la persistencia podr&iacute;a aumentar la producci&oacute;n total de leche sin acrecentar la ocurrencia de enfermedades o problemas reproductivos. Hay algunos estudios que consideran que la selecci&oacute;n para una mayor persistencia podr&iacute;a disminuir la ganancia en producci&oacute;n de leche<sup>(7)</sup>. Sin embargo, hay otros m&aacute;s recientes que sugieren que es posible la selecci&oacute;n conjunta para producci&oacute;n de leche y persistencia con resultados positivos<sup>(3,11)</sup>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una clave en la evaluaci&oacute;n gen&eacute;tica de la persistencia es la definici&oacute;n que se haga de esta caracter&iacute;stica, no habiendo consenso sobre cu&aacute;l es el mejor modelo para determinarla<sup>(12)</sup>. Se ha tratado de lograr que la medida de la persistencia sea independiente del nivel de producci&oacute;n<sup>(13,14)</sup>; otros han definido la persistencia como la diferencia entre la producci&oacute;n de leche en el pico de la lactaci&oacute;n y la producci&oacute;n obtenida el d&iacute;a del control en la lactaci&oacute;n tard&iacute;a, o como la raz&oacute;n de esas producciones<sup>(15,16)</sup>.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las estimaciones de heredabilidad para las diferentes medidas de persistencia var&iacute;an de acuerdo a la definici&oacute;n que se haga de la misma<sup>(14)</sup>. Para tales estimaciones se han propuesto varios procedimientos; el m&aacute;s ampliamente usado en la actualidad se basa en una combinaci&oacute;n del modelo de regresi&oacute;n aleatoria y el modelo del d&iacute;a del control<sup>(10,17)</sup>. La combinaci&oacute;n de estos modelos han sido extensamente aplicados a la evaluaci&oacute;n de caracter&iacute;sticas de producci&oacute;n de leche, puesto que permiten una medici&oacute;n m&aacute;s precisa de los efectos ambientales que act&uacute;an sobre los rasgos en cuesti&oacute;n<sup>(18)</sup>. El uso de los modelos de regresi&oacute;n aleatoria del d&iacute;a del control no solamente mejora la exactitud de la evaluaci&oacute;n gen&eacute;tica, sino que tambi&eacute;n eval&uacute;a la persistencia, en virtud de que pueden ser estimados los valores de cr&iacute;a en diversas partes de la lactaci&oacute;n <sup>(19)</sup>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Considerando el valor econ&oacute;mico <i>per se</i> de la persistencia<sup>(4)</sup>, su correlaci&oacute;n favorable con la salud<sup>(10)</sup> y la fertilidad de la hembra<sup>(5)</sup> y debido a que en el ganado Siboney de Cuba no existen estudios sobre esta tem&aacute;tica, el objetivo del presente trabajo fue estimar la heredabilidad y las correlaciones gen&eacute;ticas y del ambiente permanente entre cinco formas de medici&oacute;n de persistencia de la lactaci&oacute;n, utilizando un modelo de regresi&oacute;n aleatoria del d&iacute;a del control con polinomios de Legendre.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>MATERIALES Y M&Eacute;TODOS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se analizaron las lactaciones de vacas Siboney (5/8 Holstein 3/8 Ceb&uacute; Cubano) en 50 hatos explotados en un sistema de pastoreo en la isla de Cuba, situada en la entrada del Golfo de M&eacute;xico entre los 20&#150;23&deg;N y 74&#150;85&deg;O(20). En la localidad hay dos estaciones claramente definidas; la de lluvias (verano) de mayo a octubre, en la que ocurre del 70 al 80 % de la precipitaci&oacute;n (960 mm), y la estaci&oacute;n seca (invierno) de noviembre a abril (240 mm). La temperatura media anual es de 23.1 &deg;C y la humedad relativa de 60 a 70 % durante el d&iacute;a y de 80 a 90 % durante la noche(21).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se utilizaron 17,034 pesajes de leche en 2,086 vacas de primera lactancia que parieron entre 1995 y 2003, hijas de 153 padres y 1,179 madres. El pedigr&iacute; estuvo conformado por 5,471 individuos y se estableci&oacute; dentro de los requisitos que las hembras tuvieran como m&iacute;nimo, los primeros cuatro controles de producci&oacute;n de leche.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para la estimaci&oacute;n de componentes de varianza se utiliz&oacute; el siguiente modelo de regresi&oacute;n aleatoria:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3e1.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde, y es el vector de las producciones de leche del d&iacute;a del control (PDC); b el vector de los efectos fijos, donde se incluy&oacute; la regresi&oacute;n de los d&iacute;as en lactaci&oacute;n (DEL) al momento del pesaje dentro de hato&#150;fecha del pesaje, y la edad de la vaca al momento del registro como covariable lineal y cuadr&aacute;tica; a el vector con w coeficientes de regresi&oacute;n aleatoria por animal para el efecto gen&eacute;tico aditivo (donde w = m + 1 y m es el orden de ajuste del polinomio); p es el vector con w coeficientes de regresi&oacute;n aleatoria por animal para el efecto del ambiente permanente (donde w se define igual que en a); e el vector del efecto residual; X, Z y W son matrices de incidencia que relacionan las PDC con los efectos fijos, el efecto aleatorio gen&eacute;tico aditivo del animal y el efecto del ambiente permanente, respectivamente.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las varianzas gen&eacute;ticas aditivas y del ambiente permanente para el d&iacute;a i fueron calculadas como:</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3e2.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde, G<sub>0</sub> y P<sub>0</sub> son las matrices de los par&aacute;metros estimados por los coeficientes de regresi&oacute;n aleatoria para el efecto gen&eacute;tico aditivo y del ambiente permanente, respectivamente; z<sub>i</sub> y w<sub>i</sub> son los vectores que contienen los coeficientes de los polinomios de Legendre normalizados para el d&iacute;a i, aplicados a la parte aleatoria del modelo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Mediante an&aacute;lisis previos<sup>(22)</sup>, se determin&oacute; que para esta base de datos se requer&iacute;a un polinomio de Legendre normalizado de orden 4 para el efecto gen&eacute;tico aditivo, y de orden 5 para el efecto del ambiente permanente. Las matrices G<sub>0</sub> y P<sub>0</sub> fueron estimadas con el ASREML<sup>(23)</sup>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este estudio se utilizaron cinco formas de medici&oacute;n de la persistencia (P1, P2, P3, P4 y P5):</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">P1: determinada por las diferencias entre la producci&oacute;n de leche a partir del d&iacute;a 60 de la lactaci&oacute;n y hasta el d&iacute;a 280, en relaci&oacute;n con la producci&oacute;n promedio de los individuos en el d&iacute;a 60 <sup>(19)</sup>. Las varianzas gen&eacute;ticas aditivas y del ambiente permanente se calcularon de la misma forma que se describi&oacute; con anterioridad para el d&iacute;a i:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3e3.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde, z y p son los vectores de covariables aplicados para 280 y 60 d&iacute;as correspondientes a los polinomios de Legendre normalizados.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3e4.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">P2: determinada por la diferencia entre el &aacute;rea bajo la curva de lactaci&oacute;n en el tercio medio (d&iacute;a 101 al 200) y la producci&oacute;n de leche en el tercio inicial, del d&iacute;a 1 al 100<sup>(10)</sup>, de forma tal que:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3e4.jpg"></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">P3: determinada por la diferencia en el &aacute;rea bajo la curva entre el tercio final de la lactaci&oacute;n (d&iacute;a 201 al 300) y el tercio inicial, del d&iacute;a 1 al 100<sup>(10)</sup> de manera tal que:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3e5.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">P4: determinada por la sumatoria de la contribuci&oacute;n de cada d&iacute;a, en el per&iacute;odo de los 61 a 280 d&iacute;as de lactaci&oacute;n, como una desviaci&oacute;n de la producci&oacute;n en el d&iacute;a 60<sup>(19)</sup> de forma tal que:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3e6.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">P5: determinada como la sumatoria de la contribuci&oacute;n de cada d&iacute;a en el per&iacute;odo de los 60 a 279 d&iacute;as de lactaci&oacute;n, como una desviaci&oacute;n del d&iacute;a 280(1&deg;) de manera que:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3e7.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las varianzas gen&eacute;ticas aditivas y del ambiente permanente para cada medida de persistencia fueron calculadas de la siguiente forma:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3e8.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde, G<sub>0</sub> y P<sub>0</sub> son las matrices de los par&aacute;metros estimados por los coeficientes de regresi&oacute;n aleatoria para el efecto gen&eacute;tico aditivo y del ambiente permanente, respectivamente y z<sub>i</sub> y w<sub>i</sub> son los vectores que contienen los coeficientes de los polinomios de Legendre normalizados que corresponden a la medida de persistencia i. De forma general la heredabilidad (h<sup>2</sup>) para la persistencia de la lactaci&oacute;n fue estimada como:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3e9.jpg"></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde, j = P1, P2, P3, P4 y P5; k es una constante que toma los valores de 2, 200, 200, 48620 y 48620 para P1, P2, P3, P4 y P5, respectivamente.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESULTADOS Y DISCUSI&Oacute;N</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las heredabilidades de las cinco medidas de persistencia, as&iacute; como las correlaciones gen&eacute;ticas entre ellas se presentan en el <a href="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3c1.jpg" target="_blank">Cuadro 1</a>. Las heredabilidades variaron de 0.18 a 0.29 y se encuentran dentro del rango de 0.01 a 0.30 referido por otros<sup>(24,25)</sup>, as&iacute; como dentro del rango de 0.16 a 0.33 reportado por De Roos <i>et al</i><sup>(26)</sup> para las tres primeras lactancias. Sin embargo son inferiores a los valores de 0.30 y 0.33 mencionados en otros trabajos<sup>(14,27)</sup> en vacas de primera lactancia, aunque los mismos autores indican una heredabilidad de 0.10 para la persistencia en lactaciones posteriores. &Iacute;ndices de herencia (0.12 a 0.24) dentro de la escala observada en P1, P2 y P5 se estimaron por S&ouml;lkner y Funchs<sup>(28)</sup> para la persistencia, donde los valores m&aacute;s altos se obtuvieron cuando aplicaron medidas que utilizaban lactancias completas con respecto a cuando fueron utilizados intervalos dentro de ellas. Resultados similares (0.09 a 0.24) a los del presente trabajo fueron obtenidos en ganado Holstein<sup>(10,17)</sup> utilizando modelos de regresi&oacute;n aleatoria en vacas de primera lactancia. Valores de heredabilidad equivalentes (0.17 a 0.25) a los de este estudio tambi&eacute;n fueron encontrados por Weller <i>et al</i><sup>(29)</sup> en ganado Holstein utilizando un modelo animal multicar&aacute;cter. Tambi&eacute;n se ha estimado<sup>(12)</sup> una heredabilidad de 0.10 para persistencia utilizando un modelo de regresi&oacute;n lineal de la producci&oacute;n de leche del d&iacute;a del control.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las correlaciones gen&eacute;ticas estimadas variaron de &#150;0.71 a 0.95, presentando un rango m&aacute;s amplio que el encontrado en otro trabajo<sup>(10)</sup> utilizando las mismas cinco medidas de persistencia (&#150;0.41 a 0.93). Las correlaciones del ambiente permanente presentaron una tendencia semejante, variando de &#150;0.81 a 0.91.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El valor de heredabilidad de la producci&oacute;n de leche en los distintos d&iacute;as del control (PDC); las correlaciones gen&eacute;ticas entre las PDC y las diferentes medidas de persistencia establecidas; y las correlaciones gen&eacute;ticas entre las PDC y la producci&oacute;n de leche acumulada hasta los 305 d&iacute;as de lactaci&oacute;n (PL305) se presentan en el <a href="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3c2.jpg" target="_blank">Cuadro 2</a>. Las correlaciones gen&eacute;ticas entre las medidas de persistencia y la producci&oacute;n de leche en el d&iacute;a 6 (PDC6) y el 30 (PDC30) de la lactaci&oacute;n indicaron la asociaci&oacute;n negativa que existe entre la persistencia y la producci&oacute;n de leche en la fase inicial de la lactaci&oacute;n, para luego aumentar ligeramente hasta alcanzar valores positivos a los 150 (PDC150) y 270 d&iacute;as (PDC270). Una tendencia semejante fue descrita por Cobuci <i>et al</i><sup>(17)</sup>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La relaci&oacute;n entre la persistencia y la producci&oacute;n de leche a lo largo de la lactaci&oacute;n ha sido objeto de investigaci&oacute;n en varias d&eacute;cadas<sup>(30&#150;33)</sup>, y recientemente se consideran deseables las medidas de persistencia de baja correlaci&oacute;n con la PL305<sup>(3,19,34)</sup>. En algunas investigaciones<sup>(5,12)</sup> se report&oacute; una correlaci&oacute;n entre la persistencia y PL305, de 0.05 y 0.26, respectivamente. Las correlaciones encontradas en el presente estudio entre la persistencia y PL305 oscilaron entre &#150;0.06 y 0.11, siendo particularmente cercanas a 0 en las medidas P3, P4 y P5.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las correlaciones del ambiente permanente entre las medidas de persistencia, la producci&oacute;n de leche en los periodos seleccionados y la PL305 se presentan en el <a href="/img/revistas/rmcp/v2n2/a3c3.jpg" target="_blank">Cuadro 3</a>. Sus valores oscilaron ampliamente entre &#150;0.68 y 0.91.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Es interesante resaltar que las medidas de persistencia utilizadas son caracter&iacute;sticas que, de acuerdo con Muir <i>et al</i><sup>(5)</sup> poseen la particularidad de tener valores de heredabilidad elevados y bajas correlaciones con la PL305. Gengler<sup>(24)</sup> determin&oacute; que una buena medida de persistencia debe ser independiente al nivel productivo del hato. Las correlaciones gen&eacute;ticas entre las medidas de persistencia y los valores de producci&oacute;n del d&iacute;a del control dependen en gran medida de la manera como se defina la persistencia; son deseables valores peque&ntilde;os de P1, P2, P3 y P4 y valores altos de P5, as&iacute; como medidas de persistencia con un buen valor econ&oacute;mico, varianza gen&eacute;tica alta y una correlaci&oacute;n gen&eacute;tica baja con la producci&oacute;n de leche a los 305 d&iacute;as de lactaci&oacute;n<sup>(10)</sup>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>CONCLUSIONES E IMPLICACIONES</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las medidas de persistencia utilizadas en el presente trabajo demuestran que esta caracter&iacute;stica posee una heredabilidad cuyo valor es relativamente elevado. Esto permitir&iacute;a seleccionar animales con el objetivo de modificar la forma de la curva de lactancia. Si se considera que los valores m&aacute;s altos de heredabilidad se dan en las medidas de persistencia P3 y P4, y aunado a que las correlaciones de estas medidas con la producci&oacute;n de leche a los 305 d&iacute;as son cercanas a cero, se puede concluir que es factible efectuar la selecci&oacute;n conjunta para ambas caracter&iacute;sticas con resultados favorables en el ganado Siboney, utilizando P3 o P4 como medidas de persistencia.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>LITERATURA CITADA</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">1. Shook GE. Major advances in determining appropriate selection goals. J Dairy Sci 2006;89(4):1349&#150;1361.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170942&pid=S2007-1124201100020000300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">2. Tekerli M, Akincy Z, Dogan I, Akcan A. Factor affecting the shape of lactation curves of Holstein cows from the Balikesir province of Turkey. J Dairy Sci 2000;83(6): 1381&#150;1386.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170944&pid=S2007-1124201100020000300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">3. Togashi K, Lin CY. Efficiency of different selection criteria for persistency and lactation milk yield. J Dairy Sci 2004;87(5):1528&#150;1535.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170946&pid=S2007-1124201100020000300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">4. Dekkers JCM, Tem Hag JH, Weersink A. Economic aspects of persistency of lactation in dairy cattle. Livest Prod Sci 1998;53(3):237&#150;252.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170948&pid=S2007-1124201100020000300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">5. Muir BL, Fatehi J, Schaeffer, LR. Genetic relationships between persistency and reproductive performance in first&#150;lactation Canadian Holsteins. J Dairy Sci 2004;87(9):3029&#150;3037.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170950&pid=S2007-1124201100020000300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">6. Bar&#150;Anan R, Ron M, Wiggans GR. Associations among milk yield, yield persistency, conception and culling of Israeli Holstein dairy cattle. J Dairy Sci 1985;68(2):382&#150;386.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170952&pid=S2007-1124201100020000300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">7. Ferris TA, Mao IL, Anderson CL. Selection for lactation curve and milk yield in cattle. J Dairy Sci 1985;68(6): 1438&#150;1448.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170954&pid=S2007-1124201100020000300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">8. Tamminga S. Issues arising from genetic change: Ruminants. In: Hill WG, Bishop SC, Mc Guirk B, Mc Kay JC, Simm G, Webb AJ. Ed. The challenge of genetic change in animal production. Br Soc Anim Sci Occ Publ 2000;27:55&#150;62.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170956&pid=S2007-1124201100020000300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">9. Harder B, Bennewitz J, Hinrichs D, Kalm E. Genetic parameters for health traits and their relationship to different persistency traits in German Holstein dairy cattle. J Dairy Sci 2006;89(8):3202&#150;3212.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170958&pid=S2007-1124201100020000300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">10. Jakobsen JH, Madsen P, Jensen J, Pedersen J, Christensen LG, Sorensen DA. Genetic parameters for milk production and persistency for Danish Holstein estimated in random regression models using REML. J Dairy Sci 2002;85(6):1607&#150;1616.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170960&pid=S2007-1124201100020000300010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">11. Togashi K, Lin CY. Modifying the lactation curve to improve lactation milk and persistency. J Dairy Sci 2003;86(4):1487&#150;1493.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170962&pid=S2007-1124201100020000300011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">12. Cole JB, VanRaden PM. Genetic evaluation and best prediction of lactation persistency. J Dairy Sci 2006;89(7):2722&#150;2728.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170964&pid=S2007-1124201100020000300012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">13. Van Raden DM. Best prediction of lactation yield and persistency. Proceed 6<sup>th</sup> World Congress Genetics Applied Livestock Production. Armidale, Australia. 1998;347&#150;350.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170966&pid=S2007-1124201100020000300013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">14. Grossman M, Hartz SM, Koops WJ. Persistency of lactation yield: A novel approach. J Dairy Sci 1999;82(10):2192&#150;2197.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170968&pid=S2007-1124201100020000300014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">15. Ptak E, Schaeffer LR. Use of test day yields for genetic evaluation of dairy sires and cows. Livest Prod Sci 1993;34(1&#150;2):23&#150;34.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170970&pid=S2007-1124201100020000300015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">16. Swalve HH. Theorical basis and computational methods for different test&#150;day genetic evaluation models. J Dairy Sci 2000;83(5):1115&#150;1124.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170972&pid=S2007-1124201100020000300016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">17. Cobuci J&Aacute;, Euclydes RF, Costa CN, Lopes OS, de Ameida Torres R, Pereira CS. An&aacute;lises da persist&ecirc;ncia na lacta&ccedil;&atilde;o de vacas da ra&ccedil;a Holandesa, usando produ&ccedil;&atilde;o no dia do controle e modelo de regress&atilde;o aleat&oacute;ria. Rev Bras Zootec 2004;33(3):543&#150;554.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170974&pid=S2007-1124201100020000300017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">18. Cobuci JA, Euclydes RF, Napolis C, Almeida R, Savio P, Silva C. Genetic evaluation for persistency of lactation in Holstein cows using a random regression model. Genet Mol Biol 2007;30(2) :349&#150;355.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170976&pid=S2007-1124201100020000300018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">19. Jamrozik J, Schaeffer L R, Dekkers JCM. Genetic evaluation of dairy cattle using test day yields and random regression model. J Dairy Sci 1997;80(6):1217&#150;1226.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170978&pid=S2007-1124201100020000300019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">20. IMRC. Instituto Meteorol&oacute;gico de la Rep&uacute;blica de Cuba &#91;en l&iacute;nea&#93;. <a href="http://www.met.inf.cu/asp/genesis.asp?TB0=PLANTILLAS&TBI=INICIAL" target="_blank">http://www.met.inf.cu/asp/genesis.asp?TB0=PLANTILLAS&amp;TBI=INICIAL</a>. Consultado 4 Oct, 2006.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170980&pid=S2007-1124201100020000300020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">21. Hern&aacute;ndez IR, Milera MC, Sim&oacute;n LA, Hern&aacute;ndez DG, Iglesias JN, Lamela LO, Toral OL, Mat&iacute;as CA, Francisco GS. Avances en las investigaciones en sistemas silvopastoriles en Cuba. Memorias de la Conferencia Electr&oacute;nica FAO&#150;CIPAV sobre agroforester&iacute;a para la producci&oacute;n animal en Latinoam&eacute;rica. 1998;47&#150;59.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170982&pid=S2007-1124201100020000300021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">22. Gonz&aacute;lez&#150;Pe&ntilde;a D, Guerra Iglesias D, Espinoza Villavicencio JL, Palacios Espinosa A, De Luna de la Pe&ntilde;a R. Estimaci&oacute;n de componentes de (co)varianza para la producci&oacute;n de leche del d&iacute;a de control en ganado Siboney utilizando un modelo de regresi&oacute;n Aleatoria. Interciencia 2007;32(10):702&#150;706.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170984&pid=S2007-1124201100020000300022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">23. Gilmour AR, Cullis BR, Erlham SJ, Thompson R. ASREML Reference manual. Australia: NSW, Agriculture Biometric. 2000.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170986&pid=S2007-1124201100020000300023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">24. Gengler N. Persistency of lactation yields: A review. Proc. Int. Workshop on Genetic Improvement of functional Traits in Cattle. Interbull Bulletin 1996;12:87&#150;96.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170988&pid=S2007-1124201100020000300024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">25. Swalve HH, Gengler N. Genetics of lactation persistency. Occ Publ Br Soc Anim Sci 1999;24:75&#150;82.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170990&pid=S2007-1124201100020000300025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">26. De Roos APW, Harbers AGF, de Jong G. Random herd curves in a test&#150;day model for milk, fat and protein production of dairy cattle in the Netherlands. J Dairy Sci 2004;87(8):2693&#150;2701.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170992&pid=S2007-1124201100020000300026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">27. Jamrozik J, Jansen G, Schaeffer LR, Liu Z. Analysis of persistency of lactation calculated from a random regression test day model. Proc Interbull Mtg Rotorua, International Bull Evaluation Service, Uppsala, Sweden, Interbull Bulletin 1998;17:64&#150;69.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170994&pid=S2007-1124201100020000300027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">28. S&ouml;lkner J, Fuchs W. A comparison of different measures of persistency with special respect to variation of test&#150;day milk yields. Livest Prod Sci 1987;16(4):305&#150;319.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170996&pid=S2007-1124201100020000300028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">29. Weller JI, Ezra E, Leitner G. Genetic analysis of persistency in the Israeli Holstein population by the multitrait animal model. J Dairy Sci 2006;89(7):2738&#150;2746.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8170998&pid=S2007-1124201100020000300029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">30. Sanders HG. The analysis of the lactation curve into maximum yield and persistency. J Agric Sci 1930;20(2):145&#150;185.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8171000&pid=S2007-1124201100020000300030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">31. Johansson I, Hansson A. Causes of variation in milk and butter far yield in dairy cows. Kungl Landtbr Akad Tidsk. 1940;79:1&#150;127.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8171002&pid=S2007-1124201100020000300031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">32. Ludwick TM, Petersen WE. A measure of persistency of lactation of dairy cattle. J Dairy Sci 1943;26(5):439&#150;445.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8171004&pid=S2007-1124201100020000300032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">33. Mahadevan P. The effect of the environment end heredity on lactation. II. Persistency of lactation. J Agric Sci 1951;41(1&#150;2):89&#150;93.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8171006&pid=S2007-1124201100020000300033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">34. Strabel T, Jamrozik J. Genetic analysis of milk production traits of Polish black and white cattle using large&#150;scale random regression test&#150;day models. J Dairy Sci 2006;89(8):3152&#150;3163.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8171008&pid=S2007-1124201100020000300034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      ]]></body><back>
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