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2021-02-11Un modelo optimiza la conservación de recursos genéticos animales de España

SINC |Los cambios en el clima, en los sistemas de producción o en la propia demanda social hacen peligrar a las especies de ganado de España. Por eso, se almacenan muestras de semen y embriones en una amplia red de bancos de germoplasma. Un equipo europeo de científicos, liderado por españoles, ha desarrollado un modelo matemático que mejora la conservación de esos recursos genéticos en esta arca de Noé del siglo XXI.

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. 

El modelo establece en qué momento se va producir un punto de no retorno que, si se sobrepasa, provocará una pérdida irreparable de los recursos genéticos animales autóctonos

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.

El experto añade que, en definitiva, “el modelo establece en qué momento se va producir un punto de no retorno que, si se sobrepasa, provocará una pérdida irreparable de los recursos genéticos animales autóctonos”. El estudio se ha publicado en la revista Ecological Economics y ha contado con la colaboración del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación.

Envío más efectivo al banco central

“El trabajo responde a la necesidad de preservar los recursos genéticos de las razas locales, fruto de la adaptación al entorno donde se encuentran y cuyo número ha ido reduciéndose al ser sustituidas por razas cosmopolitas más productivas”, justifica el veterinario de la UCM.

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

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.

“La conservación de los recursos genéticos es clave si queremos preservar el patrimonio genético que nos ha llegado de nuestros ancestros y que tenemos la obligación de transmitir a las siguientes generaciones. Si Noé tuviera que construir un nuevo Arca, usaría este modelo para optimizar su creación y conservación de los recursos genéticos”, bromea Cortés.

Referencia: 

Rafael De Oliveira Silva, et al. “Rationalizing ex situ collection of reproductive materials for endangered livestock breed conservation”. Ecological Economics DOI: 10.1016/j.ecolecon.2020.106916.

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