Abstract
Background: The growing need to produce food under current Cuban
livestock farming conditions requires cattle that are adaptable and produce
efficiently in tropical environments. Objective. To characterize milk
production of the Cebú blanco
(Cb), Cebú bermejo (Cbe), and Sardo Negro (SN) breeds at the Juan González Agricultural
Production Cooperative (CPA) in Cabaiguán, Sancti
Spíritus province. Methods: A
database with 1032 monthly milk production controls (PDC) of 108 Zebu cows,
daughters of 36 bulls, was used to characterize milk production, its duration (DLAC), estimate repeatability (G), heritability (h2) of different traits and the genetic value (VG) of each cow and its parents for
milk production, different random regression models were used. Results: Cumulative production: 791 kg; 621 kg
and 711 kg for Cb, Cbe and
SN respectively; DLAC between
127 and 283 days; h2
throughout lactation, 0.15 ± 0.01 to 0.26 ± 0.02; genetic correlations between
PDC recorded in adjacent time periods very close to unity subsequently reached
negative levels at the end and beginning of lactation; VG ranged from +2.6 to
-1.4 kg at each PDC; cumulative production up to 250 DLAC ranged from -140 kg to +190 kg. Conclusions: This is
the first evidence published in Cuba on dairy potential of Zebu cattle in a CPA
conditions; the participation of more breeders from the region is necessary to
increase the possibilities of selection process.
Key words: Cebú cattle, milk production, genetic parameters, breeding
value (Source: MeSH)
INTRODUCCIÓN
La ganadería de Cuba ha enfrentado
múltiples desafíos. De una masa de ganado Cebú, que según Funes Monzote (2023) representaba cerca del 90% a mediados del
siglo XX, se transformó radicalmente hacia una masa lechera que en 1990
contenía cerca del 60% de cruzamiento con raza Holstein en un programa nacional
de desarrollo en empresas estatales (Perez, 1999). En
la actualidad se han llevado a cabo importantes cambios estructurales en la
tenencia de animales con más de 84% en productores individuales (Vázquez
Hernández y Martínez Rivero, 2025) en los cuales el manejo y alimentación del
ganado ha cambiado radicalmente, de manera que es evidente disponer de animales
adaptados al cambio climático (Torres Triana, 2025).
En este contexto las razas Cebú y
Criolla, manifestaron históricamente su adaptación al ambiente cubano y aún
mantienen un adecuado comportamiento productivo, no obstante, no existen
evidencias en Cuba, del potencial lechero del Cebú. De ahí que se decidiera en
el año 2022 establecer un primer programa de control individual de la
producción de leche y el peso al destete de sus terneros con animales Cebú, en
las condiciones de la CPA Juan González.
Después de un año de trabajo, se creó
una base de datos con la cual se estimó el potencial lechero de esos ejemplares
y las posibles variaciones genéticas existentes, con el objetivo de presentar
los primeros parámetros en Cuba con esa raza mantenidas en condiciones menos
especializadas, cuyos resultados se presentan en este estudio.
MATERIALES Y MÉTODOS
La CPA Juan González está ubicada en
el municipio de Cabaiguán, a 22,07623° o 22° 4′ 34″ de latitud
norte y a -79,56853° o 79° 34′ 7″ de longitud oeste, a 154 m sobre
el nivel del mar. Dispone de 1582.07 ha, de ellas 986 ha para la cría del
ganado Cebú, que se benefician del agua para beber todo el año, del río Santa
Lucía, micro presas, molinos a viento en posos. Los pastos que predominan son
naturales: mexicano (Paspalun notatum), faragua (Hyparrhenia
rufa), camagüeyana (Bothriochloa pertusa),
para forraje utilizan la caña de azúcar (Saccharum
officinarum), yuca forrajera (Manihot esculenta) y King grass (Pennisetum purpureun x
p. Typhoides). Todos los potreros tienen sombra
natural de guasimal (Guazuma ulmifolia), algarrobo (Ceratonia
siliqua) y áreas con sistemas silvopastoriles
eucalipto (Eucalyptus), y mango (Mangifera indica). El ordeño manual es el
tradicional, una vez al día con apoyo de la cría, el destete se produce según
la condición corporal de la madre, generalmente a los siete meses de nacidos.
El sistema de reproducción es la monta directa con sementales del Registro
Nacional de Razas Puras.
La base de datos contenía 1032 controles mensuales de la producción de leche (PDC),
en el período de enero de 2023 a septiembre de 2024, de 108 vacas Cebú,
hijas de 36 sementales, de las razas Cebú Blanco (Cb, 635 PDC de 62 vacas); Cebú Bermejo (Cbe,
282 PDC de 34 vacas) y Cebú Sardo Negro (SN,115 PDC de 12 vacas). A las PDC se
les realizó un proceso de edición pormenorizado, para validar la información
primaria junto con el pedigrí de cada animal, que se verificó con la
información oficial del departamento de Genética y Control Pecuario de la
delegación provincial del Ministerio de la Agricultura.
Se emplearon modelos lineales mixtos
de regresión aleatorias (RA) que
permitieron estimar los parámetros genéticos, así como el Valor Genético (VGk)
de cada vaca y sus padres para producción de leche semanal y total acumulado a
diferentes etapas de la lactancia, el modelo estadístico fue el siguiente:
donde:
Yijklm representa la ith observación de la variable dependiente (PDC) a lo largo de la trayectoria de
la lactancia expresada en semanas (dimw) respectivamente.
FPDCi es un efecto fijo de la combinación
rebaño-año-mes de control, se incluye también la raza del animal, y el número
de partos.
f(dimw:r)j representan la jth covariable fija
de la trayectoria de dimw
de toda la población, modelada por un polinomio de Legendre (
) de orden r = 3.
r(a; dimw:q)k
son kth
vectores de efectos aleatorios y representan la función genética aditiva del
animal (a) a lo largo de las covariables dimw:q modelada por
un 
de orden r =1,2. Esto representa la desviación aleatoria de cada animal
respecto a las curvas fijas previamente indicada y cuyo origen es de naturaleza
genética.
perml es el efecto aleatorio debido a repeticiones de PDC en el mismo ith animal con
datos.
eijklm es un error aleatorio común a todas
las ith
observaciones.
El modelo
de orden r = 2 resultó el de mejor ajuste a los datos según los criterios informativos de LogL; AIC y BIC, dados por las sugerencias del
software Echidna (Gilmour,
2021). La convergencia se alcanzó en 9 iteraciones y la solución
proporcionó los elementos necesarios para estimar los parámetros genéticos y el
VG de todos los animales con
datos y sus antecesores sin información. Los resultados de este modelo brindan
una matriz de coeficientes de regresión aleatorios (Kg) que multiplicada por la matriz de
parentesco (A) se pueden obtener
los componentes de (co)varianza, según V(a)=
Kg 
A para las varianzas genéticas aditivas, la
varianza de efectos permanentes V(p)=I
y el error
residual V(e)=residual.
Con estos
elementos es necesario un procedimiento adicional para estimar los parámetros
básicos a lo largo de la lactancia, expresada como lo producción de leche
semanal dimw (días en producción):
para las varianzas genéticas para cada
genotipo a lo largo de dimw
para las (co)varianzas genéticas entre cada
uno dimw
A partir de estos indicadores y con
fórmulas clásicas se estimaron la heredabilidad (h2) y correlaciones
genéticas (rg) de cada PDC a lo largo de la trayectoria de los ith dimw
en los coeficientes del polinomio 
tomando en consideración la varianza
de ambiente permanente y residual correspondiente.
Con la solución de este modelo se
estimaron la función genética 
= [ao as aq] para cada animal, en la cual
ao as aq
representan los elementos de una ecuación cuadrática, las cuales se pueden
combinar con los elementos individuales de 
para estimar 
para producción de leche acumulada a
diferentes puntos de la lactancia.
Este VGai fue estimado para leche
acumulada a 50; 100; 150; 200 y 250 días de lactancia.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Todos los efectos de raza,
rebaño-año-mes de parto, numero de lactancia y efecto aleatorio debido a la
vaca fueron altamente significativos (p˂0.001). La curva de lactancia
manifestó estabilidad en los primeros 90 días, la producción acumulada en toda
la lactancia alcanzó 791 kg; 621 kg y 711 kg para Cb,
Cbe y SN respectivamente. Aunque no fueron objetos de
estudios los pesos al nacer (34.1 kg) y al destete de
los terneros (171.8 kg), se utilizaron para estimar el consumo de leche de las
crías que fue de 5.2 kg de leche/kg de peso vivo, de manera que fue posible
generalizar que el potencial lechero esperado de esta muestra, fue de 1400
kg de leche con una variación de 830 kg a 2420 kg. Estos resultados son
comparables con lo publicado por Rota (2023) en rebaños de la provincia de
Camagüey, en los cuales la producción de leche a 305 días fue de 1533 kg; 1329
kg y 1490 kg para las razas Mambí, Siboney y Holstein respectivamente. Al mismo
tiempo están dentro de los rangos para el Sardo Negro en México con 1300 kg en
240 días de lactancia (Domínguez-Viveros et al., 2023) y 2125 kg en
hembras mestizas Holstein x Gyr (Torres et al.,
2022).
Los resultados del RA mostraron que el modelo de orden r =2 fue el de mejor ajuste a los
datos según los criterios informativos
de LogL; AIC y BIC, (Gilmour,
2021), los estimados de h2,
repetibilidad (G)
y rg
a lo largo de la lactancia se presentan en la figura1.
Figura 1. Evolución de la heredabilidad y repetibilidad (izquierda) y
correlaciones genéticas (derecha) de la producción de leche semanal en vacas
Cebú en las condiciones de la cooperativa.
Los
estimados de h2
variaron entre 0.15±0.01 a 0.23±0.03
con una tendencia decreciente durante las primeras 25 semanas, la G mantuvo la misma respuesta. El valor de la h2 fue similar al que
Hernández y León (2020) presentaron en ganado Siboney de tres empresas del
occidente cubano (0.16±0.01) y a los de Pereira et al. (2021)
en ganado Gyr de Brasil (0.15 a 0.21). Las rg entre medidas de PDC en periodos de tiempo adyacentes o más cercanos, están muy
cercas de la unidad (posición vertical en la parte derecha de la figura 1), no
obstante, caen a niveles significativamente negativos entre finales e inicios
de la lactancia, estos resultados fueron similares a los que encontraron
Pereira et al. (2021) en ganado Gyr de Brasil.
Este tipo de respuesta puede tener
varias implicaciones:
·
Es indicativo de
variaciones genéticas en la forma de la lactancia y consecuentemente en su
persistencia, medida como la relación entre los niveles de producción en
diferentes etapas de la lactancia, ambos tipos de comportamiento son de mucha
utilidad en los programas de mejora (Mrode y Pocrnic, 2023).
·
Puede cambiar el orden de
mérito de los sementales en diferentes etapas de lactancia (Menéndez Buxadera et al., 2022).
En este estudio se emplearon las
expresiones fenotípicas de PDC a
lo largo de 35 semanas, que generaron un gran número de parámetros genéticos y
de VGai de todos los animales y una matriz
de correlaciones genéticas de 595 puntos, en estas circunstancias se recomienda
la utilización de un análisis de componentes principales (ACP), cuya principal ventaja es
estimar un grupo de combinaciones lineales, las cuales retienen la mayor parte
de las varianzas de los datos originales (Hair et
al., 2009), en este caso mediante el ACP a la matriz de rg que se muestra parte derecha de la figura 1.
Los resultados de este procedimiento
indicaron que solo dos vectores propios (VPK) absorbieron la
totalidad de las varianzas genéticas de las 35 estimaciones originales de VGai, (Figura 2).
Figura 2. Resultados de los dos
componentes principales de la matriz de correlaciones genéticas de la
producción semanal de leche en vacas Cebú.
El primer VPK explica 68 % de la
varianza genética que prácticamente no varía entre la semana 1 a la 25,
mientras que el segundo manifiesta una respuesta opuesta con mayor importancia
a finales de la lactancia.
Otra particularidad de los ACP es que los coeficientes de los VPK
son incorrelacionados de manera que pueden sumarse y
utilizarse como factor de ponderación, así como confeccionar un índice (
), de esta forma con solo dos valores
se absorbe todas las varianzas genéticas originales del mérito genético de cada
PDC de este ejemplo. Este IPDCk se estimó según:
Donde
los evij y VGik corresponden a
los vectores propios y los valores genéticos del conjunto de datos expresados
en forma estandarizadas, nótese que integran los 35 valores originales y la
interpretación puede ser más simple. Según las recomendaciones de Mrode y Pocrnic (2023), la selección según este permite aumentar la producción de leche en toda la
lactancia. La muestra que se estudió manifestó una
importante variabilidad de origen genético en VGai y en
(Figura 3).
Figura 3. Variabilidad en los valores genéticos a
diferentes etapas de lactancia y al índice.
Las
variaciones entre los mejores y peores animales para la leche acumulada en cada
etapa, en particular a 250 días de lactancia, fueron entre +190 kg a -149 kg,
prácticamente la mitad de las medias de producción indicadas previamente, aun
cuando se redujeron a solo 5 indicadores, puede surgir la inquietud sobre
cuales se deben emplear para tomar acción de selección positiva o negativa.
Los resultados del IPDCK presenta una
distribución muy similar a las anteriores y una correlación de 0.983, de manera
que los mejores por el índice son los mejores con la producción total, por
tanto, el criador puede guiarse por este último resultado. Por último, al
aplicar los procedimientos explicados en material y método se puede hacer una
mejor representación de toda la gama de resultados que ayuden al criador en su
actividad, para ello se preparó la figura 4 con la curva de respuesta de los VGai de los tres mejores y peores animales en toda la lactancia.
Figura
4. Evolución del Valor Genético de 6 animales extremos a lo largo de la
lactancia.
Representación de lo que a diario
observan los criadores en el momento del ordeño, las diferencias entre vacas y
como se resalta la persistencia en los niveles de PDC en las primeras 25 a 30
semanas de lactancia.
CONCLUSIONES
Este trabajo constituye la
primera evidencia del potencial genético para producción láctea de un rebaño de
ganado Cebú en una CPA, de la provincia de Sancti Spíritus, no obstante, es
necesario la participación de más criadores de la región con vistas a
incrementar las posibilidades del trabajo de selección. Ante la difícil
situación global del país, se sugiere incorporar, además, a los criadores
individuales, con controles estrictos y verificables que posibiliten
incrementar el uso de la raza Cebú en el país y de esta forma se pueden
garantizar la producción de animales productivos y más adaptados a las nuevas
condiciones de la ganadería de Cuba.
AGRADECIMIENTOS
Los
autores agradecen a Lester Pino Orozco, Presidente de la CPA Juan González, por
su valioso aporte, al permitir la recogida y entrega de la información.
REFERENCIAS
Domínguez-Viveros, J., Aguilar-Palma,
G. N., Juárez-Hernández, L. E., Luna-Palomera, C., Saiz-Pineda, J. F.,
Reyes-Cerón, A., & Villegas-Gutiérrez, C. (2023). Characterization
of the lactation curve of Gyr and Sardo
Negro cattle. Journal of Agriculture and Rural Development in the Tropics
and Subtropics (JARTS), 124(1), 93-100. https://doi.org/10.17170/kobra-202306128206
Funes Monzote, R. (2023). The Short-Lived Zebu and Beef Boom in
Cuba Before the 1959 Revolution: A Socio-Environmental Approach. Global
Environment, 16(1), 124-140. https://doi.org/10.3197/ge.2023.160107
Gilmour, A.
R. (2021). Echidna mixed model software. https://www.echidnamms.org/
Hair, J. F.,
Black, W., Babin, B. J., Anderson, R. E., &
Tatham, R. L. (2009). Multivariate data analysis. 7th edition, Prentice Hall,
Upper Sadde River, NJ, USA. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=1161849
Hernández, A., &
de León, R. P. (2020). Índices de selección para la mejora genética de vacas
Siboney de Cuba. Archivos de Zootecnia, 69(265), 46-53. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7272176
Menéndez Buxadera,
A., More Montoya, M., Gutiérrez Reynos, G., &
Galván Cavero, G. (2022). Genotype environmental interaction
between stress thermic and milk production in Holstein cows in Lima region
Peru. Anales
Científicos. 83(2), 160-174. http://dx.doi.org/10.21704/ac.v83i2.1902
Mrode, R. A., & Pocrnic, I. (2023). Linear models
for the prediction of the genetic merit of animals. GB: CABI. https://doi.org/10.1079/9781800620506.0019
Pereira, M.
A., El Faro, L., Savegnago, R. P., Costa, E. V., Vercesi Filho, A. E., &
Faria, C. U. (2021). Estimates of genetic parameters and
cluster analysis of the lactation curve of dairy Gyr
cattle. Livestock Science, 244, 104337. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2020.104337
Pérez, R. (1999). La ganadería cubana
en transición. World Animal Review
(FAO) Revue Mondiale de Zootechnie (FAO) Revista Mundial de Zootecnia (FAO),
(92). https://agris.fao.org/search/en/providers/122621/records/64723a8c53aa8c896302e63c
Rota, G. (2023). Improving
cow milk production potential by the introduction of a herd health management
program on Camagüey’s dairy farms in the central-easter region of Cuba
(Doctoral dissertation, Ghent University). https://libstore.ugent.be/fulltxt/RUG01/003/145/022/RUG01003145022_2023_0001_AC.pdf
Torres, J. A. P., Camacho, Y. I., Lendechy, V. H. S., & Correa, J. C. S. (2022).
Producción de leche de vacas Holstein x Gyr en un
sistema de doble propósito en el trópico. Revista
MVZ Córdoba, 27(1), 18. https://doi.org/10.21897/rmvz.2359
Torres Triana, C. F. (2025). Climate change: challenge or
opportunity for agro-livestock systems?. Revista de la Facultad de
Medicina Veterinaria y de Zootecnia, 72(1). https://doi.org/10.15446/rfmvz.v72n1.118231
Vázquez Hernández, M., & Martínez
Rivero, F. (2025). Diputados analizan medidas para detener decrecimiento de la
ganadería cubana. http://www.cubadebate.cu/noticias/2025/07/14/diputados-analizan-medidas-para-detener-decrecimiento-de-la-ganaderia-cubana/
Contribución
de los autores
Concepción y
diseño de la investigación: AMB, RB, JCV, AMV, LPO; análisis e interpretación
de los datos: AMB, RB, JCV, AMV, LPO; redacción del artículo: AMB, RB, JCV,
AMV, LPO.
Conflicto
de intereses
Los
autores declaran que no existe conflicto de intereses.
, Ramón Balmaseda **