252 (Dec) pp 475-629
251 (Sep) pp 289-473
250 (Jun) pp 107-288
249 (Mar) pp 1-106
Revisiones (Dec)
248 (Dec) pp 311-455
247 (Sep) pp 199-310
246 (Jun) pp 93-198
245 (Mar) pp 1-92
Revisiones (Dec)
244 (Dec) pp 563-700
243 (Sep) pp 397-562
242 (Jun)
241 (Mar)
Revisiones-Reviews
240 (Dec) pp 477-636
239 (Sep) pp 319-476
238 (Jun) pp 159-318
237 (Mar) pp 1-158
Revisiones
236 (Dec)
235 (Sep)
234 (Jun) pp 161-320
233 (Mar)
Revisiones-Reviews
232 (Dec) pp 839-1354
231 (Sep) pp 319-836
230 (Jun) pp 161-318
229 (Mar) pp 1-160
Revisiones-Reviews
228 (Dec) pp 477-636
227 (Sep) pp 319-476
226 (Jun) pp 159-318
225 (Mar) pp 1-158
Revisiones (Mar)
224 (Dec) pp 635-792
223 (Sep) pp 321-478
Suplemento 1 (Dec) pp 479-632
222 (Jun) pp 161-320
221 (Mar) pp 1-160
Revisiones-Reviews
220 (Dec) pp 389-578
219 (Sep) pp 291-388
218 (Jun) pp 99-290
217 (Mar) pp 3-98
Revisiones-Reviews
Suplemento 1 (Dec) pp 377-794
216 (Dec) pp 805-1006
215 (Sep) pp 275-366
214 (Jun) pp 101-272
213 (Mar) pp 1-100
Revisiones-Reviews
212 (Dec) pp 325-424
211 (Sep) pp 225-236
210 (Jun) pp 125-224
209 (Mar) pp 1-124
Revisiones-Reviews
208 (Dec) pp 585-708
206 (Sep) pp 123-574
205 (Mar) pp 1-121
204 (Dec) pp 357-474
203 (Sep) pp 237-356
202 (Jun) pp 117-236
201 (Mar) pp 1-116
200 (Dec) pp 417-494
199 (Sep) pp 291-416
198 (Jun) pp 125-289
197 (Mar) pp 1-124
196 (Dec) pp 411-484
195 (Sep) pp 291-410
193 (Jun) pp 1-290
192 (Dec) pp 435-628
191 (Sep) pp 311-434
189 (Jun) pp 1-310
188 (Dec) pp 434-512
187 (Sep) pp 311-433
185-186 (Jun) pp 1-308
184 (Dec) pp 371-448
183 (Sep) pp 249-370
182 (Jun) pp 123-248
181 (Mar) pp 1-122
180 (Dec) pp 597-679
178-179 (Sep) pp 129-596
177 (Mar) pp 1-128
176 (Dec) pp 293-424
175 (Sep) pp 197-292
174 (Jun) pp 105-196
173 (Mar) pp 1-102
172 (Dec) pp 377-488
170-171 (Sep) pp 97-376
169 (Dec) pp 3-95
168 (Dec) pp 369-470
166-167 (Sep) pp 97-368
165 (Mar) pp 1-96
164 (Dec) pp 305-403
163 (Sep) pp 201-302
162 (Jun) pp 105-195
161 (Mar) pp 3-102
160 (Dec) pp 401-508
159 (Dec) pp 301-396
158 (Sep) pp 203-300
157 (Jun) pp 105-200
156 (Mar) pp 3-100
155 (Dec) pp 605-710
154 (Sep) pp 303-603
153 (Sep) pp 195-302
152 (Jun) pp 101-194
151 (Mar) pp 1-100
149 (Dec) pp 315-412
148 (Sep) pp 207-314
147 (Jun) pp 101-209
146 (Mar) pp 1-100
145 (Sep) pp 219-330
144 (Jun) pp 107-218
143 (Mar) pp 1-106
142 (Sep) pp 209-332
141 (Jun) pp 105-210
140 (Mar) pp 1-106
139 (Sep) pp 203-326
138 (Jun) pp 103-204
137 (Mar) pp 1-106
136 (Sep) pp 203-370
135 (Jun) pp 107-204
134 (Mar) pp 1-108
133 (Sep) pp 209-332
132 (Jun) pp 103-209
131 (Mar) pp 1-102
130 (Sep) pp 209-333
129 (Jun) pp 107-208
128 (Mar) pp 1-106
127 (Sep) pp 203-331
126 (Jun) pp 109-201
125 (Mar) pp 1-106
124 (Sep) pp 205-329
123 (Jun) pp 109-202
122 (Mar) pp 1-108
121 (Sep) pp 217-330
120 (Jun) pp 113-216
119 (Mar) pp 1-108
118 (Sep) pp 215-330
117 (Jun) pp 107-211
116 (Mar) pp 1-105
115 (Sep) pp 213-330
114 (Jun) pp 105-212
113 (Mar) pp 1-104
112 (Dec) pp 299-400
111 (Sep) pp 199-298
110 (Jun) pp 103-197
109 (Mar) pp 1-101
108 (Dec) pp 301-399
107 (Sep) pp 205-299
106 (Jun) pp 103-204
105 (Mar) pp 1-102
104 (Dec) pp 309-407
103 (Sep) pp 119-308
102 (Jun) pp 113-217
101 (Mar) pp 1-110
100 (Dec) pp 307-403
99 (Sep) pp 201-306
98 (Jun) pp 109-200
97 (Mar) pp 1-108
95-96 (Sep) pp 209-301
94 (Jun) pp 109-207
93 (Mar) pp 1-108
41 (Mar) pp 1-100
Arch. Zootec. 56:  449-454. 2007.    Download 2833
 
RELACIÓN GENÉTICA DE LA VACA MARISMEÑA CON ALGUNAS RAZAS ANDALUZAS
GENETIC RELATIONSHIP OF THE MARISMEÑA COW WITH SOME ANDALUSIAN BREEDS

Quiroz, J.1, A. Martínez2, J.R.F. Marques3, J. Calderón4 y J.L. Vega-Pla5

1Campo Experimental Huimanguillo. Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Km 1. Carr. Huimanguillo-Cárdenas. Huimanguillo. Tabasco. México. Autor para correspondencia: jquiroz@141.com
2Departamento de Genética. Universidad de Córdoba. Campus de Rabanales. 14014 Córdoba. España. E-mail: ib2mamaa@uco.es
3Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária-Amazônia Oriental. Belém PA. Brasil. E-mail: marques@cpatu.embrapa.br
4Estación Biológica de Doñana. Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Edificio Perú. 41013 Sevilla. España.
5Laboratorio de Genética Molecular. Servicio de Cría Caballar. Carretera Madrid-Cádiz km 397. 14071 Córdoba. España. E-mail: jvegpla@oc.mde.es

Palabras clave adicionales
Asignación individual. Microsatélites. Razas Bos taurus.
 
Additional keywords
Individual assignment. Microsatellites. Bos taurus breeds.
 
Resumen
La raza Marismeña es una de las razas con el color de capa más variado, incluye desde los colores sólidos hasta los berrendos. El objetivo de este trabajo fue detectar la influencia de algunas razas andaluzas en la población bovina Marismeña del Parque Nacional de Doñana. Se utilizó sangre para la extracción de ADN de animales de las razas (n): Marismeña (40), Berrenda en Colorado (40), Berrenda en Negro (32) y Pajuna (40); se manejaron como poblaciones control la Palmera (43) y la Nelore (29). Se utilizó una batería de 27 microsatélites que fueron aplicados en el proyecto europeo de caracterización de razas bovinas. La mayoría de los microsatélites se encontraron en equilibrio Hardy-Weinberg excepto la Berrenda en Negro que tuvo 11 en desequilibrio (p<0,01). Se realizó un análisis de asignación de los individuos a su población con el programa Structure versión 2.1. El análisis bayesiano para asignación multilocus indicó que la raza Marismeña es la que esta genéticamente mejor definida. Se analizaron valores de k (número de poblaciones) de 2 a 6. Se concluye que la raza Marismeña no tiene influencia de Pajuna o de las Berrendas.
 
Summary
The Marismeña breed has a large variety of coat colors, this fact could be explained by the influence of other Andalusian breeds like Pajuna, or Berrenda. The objective of this research work was to detect the influence of some different Andalusian bovine breeds into the Marismeña bovine population from Doñana National Park. For the DNA extraction blood samples were used from the races: (n=224) Marismeña (40), Berrenda en Colorado (40), Berrenda en Negro (32) y Pajuna (40); as control groups, Palmera (43) and Nelore (29). A 27 microsatellites battery applied in the European project of bovine breeds characterization was used in this work. Most of microsatellites were Hardy-Weinberg equilibrated, except Berrenda en Negro was found 11 in disequilibrium (p<0.01). The individual assignment was performed with Bayesian (Structure) method. Bayesian clustering for multiple-locus assignment to genetic groups indicated low levels of admixture in the Marismeña breed. Thus, the Marismeña breed may not be admixture with Pajuna, Berrenda en Negro or Berrenda en Colorado.
 
Arch. Zootec. 56:  449-454. 2007.    Download 2833
     
         
Patrocinador: e-revistas   Patrocinador: DOAJ
         
Patrocinador: Fundación Unicaja   Patrocinador: Asociación Iberoamericana de Zootecnia
         
Visitor Nº   6390095
   ©  A r c h i v o s  d e  Z o o t e c n i a