Evaluación de la fertilidad a partir de la calidad seminal de verracos (Sus scrofa L.) en granja Los Sagitarios, Río Cuarto, Alajuela

Abstract

La fertilidad en las cerdas es multifactorial; sin embargo, la calidad seminal es uno de los factores que pueden condicionar los resultados de fertilidad en la industria porcina. El eyaculado se constituye en una población heterogénea de células y puede haber variación entre los eyaculados de un mismo verraco, así como dentro de un mismo eyaculado. El objetivo del presente trabajo fue analizar la fertilidad en hembras inseminadas artificialmente a partir de la movilidad y morfometría seminal de verracos en Agropecuaria Los Sagitarios, Río Cuarto. Se recogieron muestras de semen de 11 verracos sexualmente maduros (40 eyaculados) de dos líneas terminales comerciales. Las muestras se analizaron mediante el sistema Computer-Assisted Semen Analysis (CASA) ISAS®v1. Se evaluaron ocho variables cinéticas relacionadas con la velocidad espermática, índices de linealidad de la progresión celular y de ondulación-oscilación espermática. En el análisis de la morfometría se evaluaron cuatro variables relacionadas con el tamaño de la cabeza como longitud, anchura, área y perímetro y cuatro variables asociadas con la forma de la cabeza. Solo se utilizaron eyaculados con >70 % de movilidad total y <15 % de morfoanomalías para la IA. En el análisis de la cinética, las subpoblaciones de eyaculados se caracterizaron mediante procedimientos multivariados, como el análisis de los factores principales (PF) y los métodos de agrupamiento (modelo k-medias). Se identificaron cuatro subpoblaciones de eyaculados diferentes a partir de dos PF que implicaban progresividad y velocidad. A pesar de que no hubo diferencias (P> 0,05) entre líneas maternas y subpoblaciones, el análisis Bayesiano confirmó que las diferencias entre las líneas maternas fueron relevantes en las variables de fertilidad. En el análisis de morfometría las subpoblaciones espermáticas se caracterizaron también mediante procedimientos multivariados, como el análisis de componentes principales (PC) y métodos de agrupamiento (modelo de k-medias). Se identificaron cuatro subpoblaciones de espermatozoides diferentes de cinco PC que involucraban la forma de la cabeza, el tamaño de la camada, el tamaño de la cabeza, la uniformidad de la cabeza del espermatozoide y la mortalidad de los embriones. Las proporciones de las diferentes subpoblaciones espermáticas variaron con el animal y en las dos líneas paternas. Aunque se encontraron diferencias (P< 0,05) entre líneas paternas y subpoblaciones, el análisis Bayesiano confirmó que las diferencias entre líneas paternas no fueron relevantes en las variables morfométricas del tamaño de la cabeza ni para el tamaño de la camada. La relevancia biológica y económica de las subpoblaciones espermáticas dentro de los eyaculados debe continuar siendo objeto de estudio.

Fertility in sows is multifactorial; however, semen quality is one of the factors that can condition fertility results in the swine industry. The ejaculate is made up of a heterogeneous population of cells and there may be variation between ejaculates from the same boar, as well as within the same ejaculate. The aim of the present study was to analyze the fertility in artificially inseminated females from the motility and seminal morphometry of boars at Agropecuaria Los Sagitarios, Río Cuarto. Semen samples were collected from 11 sexually mature boars (40 ejaculates) from two commercial terminal lines. Samples were analyzed using the Computer-Assisted Semen Analysis (CASA) ISAS®v1 system. Eight kinetic parameters of velocity of the movement, relations of the velocity movements and spermatic oscillation were analyzed. In the morphometry analysis, four variables related to the head size, such as length, width, area and perimeter, and four variables associated with the head shape. Only ejaculates with >70% total motility and <15% of abnormal sperm were used for AI. In the kinetic analysis, the ejaculate subpopulations were characterized using multivariate procedures such as principal factors (PF) analysis and clustering methods (k-means model). Four different ejaculate subpopulations were identified from two PF that involved progressiveness and velocity. Despite there being no statistical difference (P >0,05) between female lines and subpopulations, the Bayesian analysis confirmed that the differences between female lines are relevant in fertility variables. In the morphometric analysis, the sperm subpopulations were also characterized using multivariate procedures such as principal components (PC) analysis and clustering methods (k-means model). Four different sperm subpopulations were identified from five PC that involved head shape, litter size, head size, sperm head uniformity, and embryo mortality. The proportions of the different sperm subpopulations varied with the animal and in the two male lines. Despite a statistical difference (P <0,05) between male lines and subpopulations, the Bayesian analysis confirmed that differences between male lines are not relevant in the morphometric variables of head size or litter size fertility. The biological and economic relevance of sperm subpopulations within ejaculates needs continues to be the subject of further studies.