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202JURADO, J.J. et al.de aplicar dicha metodología a caracteres discretos,con pocas clases, con distribución claramente asimétrica,como es el caso de la prolificidad.Varios autores, (Gianola y Foulley, 1983; Harvilley Mee 1984) han propuesto modelos no lineales coneste propósito, pero la obtención de resultados esmuy compleja incluso en modelos con un númeromodesto de niveles. Otros intentos de asumir distribucionesdiferentes de la normal (Poisson) no hanpresentado ventajas añadidas.Sorensen y col (1995) presentan un enfoque originala este problema proponiendo utilizar la metodologíaBayesiana mediante muestreo de Gibbspara trabajar en la escala subyacente. Dichos autoresproponen utilizar la técnica de “aumento de datos”para muestrear los valores fenotípicos en la distribuciónsubyacente y así obtener valoraciones deefectos fijos y aleatorios en dicha escala con propiedadesBLUP. Espinosa y Jurado (1998) han utilizadodicha técnica sobre la base de datos de la razaRasa-Aragonesa para estimar componentes devarianza en la escala subyacente, confirmando quela heredabilidad en dicha escala duplica la obtenidaen la escala visible. Queda por confirmar la ventajade utilizar la metodología antes descrita para obteneruna clasificación de los animales.Ante todas las dificultades previamente descritasse presenta la opción más simple, o sea, ignorar lanaturaleza discreta del carácter y aplicar directamentela metodología BLUP sobre la escala visible.Diversos estudios recopilados por Jurado y Espinosa(1996) demuestran que esta solución conducea establecer una clasificación muy aceptable de losanimales, con la notable ventaja de que los cálculosson relativamente más simples.El objeto de esta comunicación consiste en presentarla forma en que se efectúa la valoración genéticade animales en el esquema de selección deCarne-Aragón, con descripción del modelo de evaluacióny cómo se aprovecha dicha valoracióndentro del esquema general de mejora.MATERIAL Y MÉTODOSEl programa de selección de Carne-Aragón estábasado en un esquema de conexión de rebañosmediante machos de referencia. Dichos machosestán situados en el CENSYRA de Movera, desdedonde, y mediante inseminación artificial, cadamorueco tiene un cierto número de hijas en losrebaños. De esta forma se establece la conexión yse prueban los machos por descendencia. Actualmentehay conectados 28 rebaños.En el último catálogo llevado a cabo en Abril de1998, se utilizaron las bases de datos acumuladashasta este momento. Estas consiste en 107921 partoscorrespondientes a 36159 ovejas. También seincluye en la genealogía los 27 machos con 366hijas con partos.El modelo utilizado es un modelo animal conmedidas repetidas. Su ecuación es la siguiente:Y ijklmnp = µ + RA i + Est j + Np k + Itp l + Mc m + U n+ Ep n + ε p(ijklmn)En donde:Y ijklmnp es la prolificidad de la oveja en el partoµ es la media general de la poblaciónRA i es el grupo de comparación rebaño- año departo (215 niveles).Est j es el efecto de la estación de parto (12niveles) .Np k es el efecto del número de parto (10 niveles)Itp l es el efecto del intervalo parto y siguientecubrición (6 niveles: ovejas de primer parto, 160, anomalías: intervalo entrepartos 600 dias)Mc m es el efecto del modo de cubrición (3niveles: sincronización de celos sin IA, sincronizaciónmás IA, monta natural)U n es el efecto genético del animal que produceel datoEp n es el efecto ambiental permanenteε p(ijklmn) es el residuo del modeloEn la base de datos se incluyen también rebaños noconectados debido a la necesidad de proporcionar atodos los ganaderos una valoración genética de susovejas, pero se tiene en cuenta que dichas valoracionesno son comparables con las de los rebaños conectados.Los parámetros genéticos asumidos han sido parala heredabilidad (h 2 ) de 0.05 y para la repetibilidad(r ep ) de 0.10 que son muy parecidos a los obtenidosen estudios de componentes de varianza medianteel programa VCE de Groeneveld (1997). Dicho programaimplementa la metología REML usando unmétodo de gradiente analítico para maximizar lafunción de verosimilitud. La solución del sistemade ecuaciones se llevó a cabo mediante el métodoiterativo de Gauss-Seidel con 5000 iteraciones, llegándosea una precisión de 10 -4La precisión de las evaluaciones se obtienemediante la técnica descrita por Meyer (1988) que