UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID

FACULTAD DE VETERINARIA

Departamento de Producción Animal

ANÁLISIS DE LA VARIABILIDAD GENÉTICA EN LA RAZA BOVINA DE LIDIA UTILIZANDO

INFORMACIÓN MOLECULAR

MEMORIA PRESENTADA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR POR:

Oscar Cortés Gardyn

Bajo la dirección del doctor:

D. Javier Cañón Ferreras y

Dña. Susana Dunner Boxberger Madrid 2008

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID Facultad de Veterinaria

ANÁLISIS DE LA VARIABILIDAD GENÉTICA EN LA RAZA BOVINA DE LIDIA UTILIZANDO

INFORMACIÓN MOLECULAR

Tesis Doctoral

Oscar Cortés Gardyn Madrid 2008

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID

Facultad de Veterinaria

ANÁLISIS DE LA VARIABILIDAD GENÉTICA EN

LA RAZA BOVINA DE LIDIA UTILIZANDO INFORMACIÓN MOLECULAR

Memoria  presentada  por Oscar Cortés Gardyn  para  optar  al  grado  de Doctor, realizada  en  el  Departamento  de  Producción  Animal  de  la  Facultad  de Veterinaria de  la Universidad Complutense de Madrid y dirigida por  los Dres. Javier Cañón Ferreras y Susana Dunner Boxberger. 

1.ÍNDICE DE CONTENIDOS

Índice

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1. INDICE                    5  2. INDICE DE FIGURAS Y TABLAS             7    3. ABREVIATURAS                  17  I. RESUMEN/ABSTRACT                21  II. INTRODUCCIÓN                 27  II.1. Origen de los bovinos                29  II.2. El toro de lidia en la Península Ibérica            32  II.3. Biodiversidad                  38  II.3.1 Diversidad Genética                 41 II.3.1.1 Marcadores de Diversidad Genética           41 II.3.1.1.1 Caracteres Morfológicos               41 II.3.1.1.2 Polimorfismos de Naturaleza Proteica           43 II.3.1.1.3 Marcadores Moleculares de ADN            43 II.3.1.1.3.1 Polimorfismo de un solo nucleótido (Single Nucleotide Polymorphism o SNPs).                     45 II.3.1.1.3.2. Elementos repetidos               57 II.3.1.1.3.2.1 ADN Satélite                 48 II.3.1.1.3.2.2 Minisatélites                 48 II.3.1.1.3.3.3. Microsatélites                 49   II.3.1.1.4 Diversidad Genética en el Cromosoma Y           54 II.3.1.1.5 ADN Mitocondrial                57 II.3.1.1.5.1 Organización del ADN mitocondrial           57 II.3.1.1.5.2 La Región de Control o D‐loop             58 II.3.1.1.5.3 Evolución en el género Bos a partir del estudio del ADN mitocondrial   60  II.3.2 Mecanismos evolutivos que actúan sobre la poblaciones       64 II.3.2.1 Procesos Sistemáticos               64 II.3.2.1.1 Migración o Flujo Genético             64 II.3.2.1.2 Mutación                   64 II.3.2.1.3 Selección                   66 II.3.2.2 Procesos Dispersivos                67 II.3.2.2.1 Deriva Genética Dentro de Razas o Subpoblaciones: Endogamia   67 II.3.2.2.2 Deriva genética entre razas o subpoblaciones: Estadísticos F de Wright 68  II.3.3 Distancias Genéticas                 69 II.3.3.1 Modelo Mutacional                 70 II.3.3.2. Modelo de Deriva Genética              70  II.3.4 Árboles de Distancias                 73 

Índice

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II.3.5 Representaciones Network               74  II.3.6 Análisis Factorial de Correspondencia           75  II.3.7 Análisis de la estructura de las poblaciones          76  III OBJETIVOS                  79  IV MATERIAL Y METODOS               83  IV.1. Recogida de muestras                85  IV.2. Metodología laboratorial              85 IV.2.1 Extracción de ADN                85 IV.2.2 Medida de la Concentración del ADN y Visualización       88 IV.2.3 Amplificación de los fragmentos de ADN           89 IV.2.3.1 Amplificación de los microsatélites autosómicos         89 IV.2.3.1.1 Electroforesis capilar               91 IV.2.3.1.2 Genotipado de las muestras             92 IV.2.3.2 Amplificación de microsatélites localizados en el cromosoma Y     94 IV.2.3.2.1. Electroforesis en gel de poliacrilamida           95 IV.2.3.2.2. Genotipado de las muestras             97 IV.2.3.3 Secuenciación del ADN mitocondrial          97 IV.2.3.3.1 PCR previa a la secuenciación             97 IV.2.3.3.2 PCR de secuenciación               98 IV.2.3.3.3 Alineamiento de secuencias             100  IV.3. Análisis de los datos generados            100  IV.3.1 Análisis de la secuencia de ADN mitocondrial         100 IV.3.1.1 Número de sitios polimórficos (s)            100 IV.3.1.2 Número de haplotipos               101 IV.3.1.3 Diversidad haplotípica               101 IV.3.1.4 Número de diferencias nucleotídicas           101 IV.3.1.5 Diversidad nucleotídica               102 IV.3.1.5.1 Diversidad media de la población (πT)          102 IV.3.1.5.2 Distancia media dentro de poblaciones (πi)        102 IV.3.1.5.3 Diversidad media entre poblaciones           103  IV.3.2 Análisis de Microsatélites              103 IV.3.2.1 Parámetros básicos de polimorfismo genético        103 IV.3.2.1.1 Número de alelos por locus            103 IV.3.2.1.2 Número efectivo de alelos             103 IV.3.2.1.3 Heterocigosis observada (Ho)            104 IV.3.2.1.4 Heterocigosis insesgada(Hj)            104 IV.3.2.2 Contenido en Información Polimórfica (PIC)        105 IV.3.2.3 Equilibrio Hardy‐Weinberg              105 

Índice

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 IV.3.3 Análisis de la Estructura Genética de Poblaciones y sus relaciones    106 IV.3.3.1 Cálculo de los estadísticos F de Wright          106 IV.3.3.2 Análisis de la Varianza Molecular             107  IV.3.4 Distancia FST                   108  IV.3.5 Representaciones gráficas              109 IV.3.5.1 Representación mediante dendogramas           109 IV.3.5.2 Representaciones Network               110 IV.3.5.2.1 Median joining                 110  IV.3.7 Análisis Factorial de Correspondencia           111  IV.3.8 Análisis de la estructura de la población           112  V RESULTADOS                  115  V.1.‐ Microsatélites autosómicos              117 V.1.1. Parámetros indicativos de la variabilidad genética        117 V.1.1.1 Número de alelos y Número Efectivo de Alelos (NEA)      117 V.1.1.1.1 Microsatélites                117 V.1.1.1.1 Encastes                   118 V.1.1.2 Heterocigosis y Contenido en Información Polimórfica (PIC)    120 V.1.1.2.1 Microsatélites                 120 V.1.1.1.1 Encastes                   121  V.1.2 Equilibrio Hardy‐Weinberg               122  V.1.3 Diferenciación genética entre encastes           123 V.1.3.1 Estadísticos F de Wright               123 V.1.3.2 Partición de la Variabilidad Genética           125 V.1.3.3 Distancias Genéticas                126 V.1.3.3.1 Distancias FST                126 V.1.3.3.2 Distancia Estándar de Nei               129 V.1.3.4 Árboles de Distancias               130  V.1.4 Análisis Factorial de Correspondencia           131  V.1.5 Análisis de la Estructura de la Población          135 V.1.5.1 Análisis en la raza de lidia               135 V.1.5.2 Análisis en los encastes               139 V.1.5.2.1 Origen Vistahermosa               139 V.1.5.2.2 Cruces con Casta Vazqueña             145 V.1.5.3 Agrupación de las ganaderías            146  V.2. Microsatélites del cromosoma Y            148 

Índice

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V.2.1 Parámetros indicativos de la variabilidad genética         148 V.2.1.1 Diversidad Haplotípica               149  V.2.2 Diferenciación Genética entre Encastes          153 V.2.2.1 Análisis de Varianza                153 V.2.2.2 Distancias FST                  153 V.2.2.3 Árbol de Distancias                 156  V.2.3 Análisis Factorial de Correspondencia           158  V.3. ADN mitocondrial                160 V.3.1 Parámetros indicativos de la varibilidad genética        160 V.3.1.1 Diversidad nucleotídica               160 V.3.1.2 Diversidad haplotípica               167  V.3.2 Diferenciación genética entre encastes           170 V.3.2.1 Partición de la Variabilidad Genética           170 V.3.2.2 Distancias FST                  177 V.3.2.3 Árbol de distancias                 170  V.3.3 Representaciones Network              174 V.3.3.1 Raza de Lidia                  174 V.3.3.2 Raza de Lidia y otras razas bovinas            176 V.3.3.3 Raza de Lidia y muestras arqueológicas del primitivo uro (Bos primigenius)  178  VI DISCUSIÓN                  181  VI.1. Análisis de la variabilidad genética utilizando marcadores autosómicos  185  VI.2.‐ Análisis de la variabilidad genética utilizando marcadores ligados al sexo 180 VI.2.1 Marcadores localizados en el Cromosoma Y          180 VI.2.2 Análisis de la variabilidad genética del ADN mitocondrial      189 VI.2.2.1Matrilineas en la raza de lidia            190 VI.2.2.2 El uro y la raza de lidia              193  VI.3.‐ Análisis de la estructura de la población          194 VI.3.1 Posición relativa relativa de la raza de lidia con otras razas bovinas europeas  199  VI.3.2 Agrupación de las ganaderías             200  VI.4.‐ Dendogramas de las distancias genéticas          203  VII CONCLUSIONES                207  IX BIBLIOGRAFÍA                  211  X ANEXOS                    229

2. ÍNDICE DE FIGURAS Y TABLAS

Índice de Figuras y Tablas

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FIGURAS 

INTRODUCCIÓN

Figura 1: Representación del primitivo Uro (Bos primigenius). Figura 2: Localización geográfica de las castas fundacionales y su representación gráfica en tamaño proporcional. Figura 3: Ejemplar de origen Casta Morucha Castellana José Marzal con cruces con Vistahermosa. Figura 4: Historia genealógica de los principales encastes y ganaderías surgidos de la Casta Vistahermosa. Figura 5. Fiesta de toros. Siglo XVII. Figura 6: Ejemplar de la ganadería de Juan Pedro Domecq de origen Casta Vistahermosa. Figura 7: Ejemplar de la ganadería de Pablo Romero de origen Gallardo. Figura 8: Ejemplar de la ganadería Barcial de origen Vazqueño con cruces de Vistahermosa. Figura 9: Deslizamiento de la polimerasa durante la replicación generando una nueva repetición o su desaparición en la cadena de nueva síntesis (en cursiva). Figura 10: Imagen de un microsatélite obtenida en un secuenciador automático de un individuo heterocigoto. En rojo aparece el tamaño en pares de bases de los alelos y en negro las bandas sombra o stutter bands que corresponden a una, dos o tres repeticiones menos que el verdadero alelo. Figura 11: Representación del ADN mitocondrial bovino. Figura 12: Distribución de los principales halpotipos descritos en el ganado vacuno europeo (T1-T2-T3-T4). Las líneas continuas indican los movimientos de expansión humanos a partir de los orígenes de domesticación y las discontinuas señalan los límites de influencia del ganado africano. El tamaño de los círculos es proporcional a los animales muestreados en cada zona geográfica y la división de cada círculo es proporcional a la frecuencia de cada haplotipo. Imagen tomada del artículo Beja-Pereira y col. 2006.

MATERIAL Y MÉTODOS

Figura 13: Imagen de las bandas sombra y adición de la adenina final. Los picios negros uniformes correspoden a los dos alelos que porta la muestra analizada y los no coloreados son las bandas sombra. El pico azul más alto corresponde al alelo que porta el individuo y el más bajo a la adición de las adenina final. Figura 14: Secuencia completa del d-loop de Bos taurus (15792..16338,1..363). Los nucleótidos subrayados identifican al fragmento secuenciado (16019-201). En azul se muestra el fragmento 1, en rojo el 2 y en verde la zona solapante de ambos fragmentos.

Índice de Figuras y Tablas

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RESULTADOS Figura 15: Rango alélico en pares de bases de los 24 microsatélites autosómicos analizados. Figura 16: Representación gráfica de la matriz de distancias FST y el modelo de agrupamiento NeighbourJoining. Los distintos colores representan las castas de procedencia de los encastes. Figura 17. Representación bidimensional del Análisis Factorial de Correspondencia, realizado sobre los ejes 1 y 2. Con colores se representan a los encastes. Figura 18. Representación bidimensional del Análisis Factorial de Correspondencia, realizado sobre los ejes 1 y 3. Con colores se representan a los encastes. Figura 19. Representación tridimensional del Análisis Factorial de Correspondencia considerando los tres ejes que presentan mayor contribución relativa. Figura 20: Valores de la probabilidad obtenida para cada número de grupos genéticos definidos. Figura 21: Dendograma de las ganaderías obtenida con la distancia Ds (Capuccio y col. 2006). Figura 22: Dendograma obtenido con la distancia Ds (Capuccio y col. 2006) sustituyendo el nombre de la ganaderías por el encaste al que pertenece. Cada color representa un encaste, excepto el color negro que representa aquellos encastes formados por una sola ganadería. Figura 23: Influencia de 2, 3 y 4 poblaciones ancestrales en los encastes definidos a priori. En la parte inferior de la imagen se muestra el árbol de distancias FST. Cada rectángulo corresponde a un encaste. Figura 24: Representación gráfica del Análisis Factorial de Correspondencia correspondiente a los factores 1 y 2. Figura 25: Representación gráfica del Análisis Factorial de Correspondencia correspondiente a los factores 1 y 3. Figura 27: Distribución de las mutaciones en el fragmento secuenciado, agrupando la secuencia en bloques de 20 nucleótidos. Figura 28: Número de haplotipos por encaste. Figura 29: Dendrograma obtenido a partir de la distancia FST entre los diferentes encastes utilizando el método de agrupamiento Neighbour-Joining. Los colores se corresponden con las distintas casta o vacadas fundacionales. Figura 30: Distribución de los haplotipos identificados en el toro de lidia. El color rojo corresponde a los haplotipos T3; amarillo T1; Azul T y verde oscuro T2. Los nuevos haplotipos identificados se representa con diferentes colores, marrón, azul claro, naranja, negro, verde y blanco. Figura 31: Representación network de los haplotipos de lidia (amarillo), razas criollas (gris), europeas (verde), africanas (negras) y españolas (rojo). El borde de la circunferencia indica a qué haplotipo corresponde, rojo T3, amarillo T1, azul T y verde T2.

Índice de Figuras y Tablas

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Figura 32: Representación tipo network de los haplotipos de lidia y de muestras arqueológicas localizados en el Reino Unido (marrón oscuro), Italia (negro), territorio peninsular y Alemania (gris). Los haplotipos de lidia presentan diferentes colores en función del haplotipo, rojo (T3), azul (T), verde (T2) y amarillo (T1).

DISCUSIÓN Figura 33: Distribución geográfica de los haplotipos T, T1, T2 y T3. (Anderung y col. 2005). Figura 34: Representación gráfica del análisis multivariante de correspondencia. Las flechas indican la posición de la raza de lidia y de las tres razas autóctonas españolas consideradas.          

   

Índice de Figuras y Tablas

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TABLAS  INTRODUCCIÓN Tabla 1: Descripción de las castas fundacionales. Tabla 2: Número de razas domésticas de las principales especies animales. Tabla 3: Diferencias nucleotídicas de los principales haplotipos descritos en el ADN mitocondrial bovino. MATERIAL Y MÉTODOS Tabla 4: Descripción del muestreo realizado y de las muestras analizadas para cada marcador molecular utilizado. Tabla 5 : Referencias de los microsatélites amplificados Tabla 6: Condiciones de las múltiplex realizadas para la amplificación de los microsatélites. Tabla 7: Condiciones de las múltiplex realizadas para la amplificación de los microsatélites. Tabla 8: Fluorocromos y rangos alélicos de los microsatélites en las dos múltiplex. Tabla 9: Referencias bibliográficas de los microsatélites del cromosoma Y. Tabla 10: Condiciones de amplificación de los microsatélites del cromosoma Y. Tabla 11: Secuencias de los cebadores utilizados en la amplificación del ADN mitocondrial, posición donde se sitúan tomando como referencia la secuencia del Genbank NC_006853 y tamaño del fragmento amplificado. Tabla 12: Condiciones de la PCR utilizada en la amplificación del ADN mitocondrial. Tabla 13: Estructura de la población utilizada en el análisis de varianza molecular. RESULTADOS Tabla 14: Número efectivo de alelos (NEA) y Nº de alelos por microsatélite. En rojo aparecen los valores más altos y en azul los más bajos Tabla 15: Número efectivo de alelos (NEA) por encaste y número medio de alelos por encaste y en la raza de lidia en conjunto igualando el tamaño muestral en los encastes a 15. Tabla 16: Valores del contenido en información polimórfica (PIC), heterocigosis insesgada (He) y observada (Ho) por microsatélite. En rojo se resaltan los valores superiores y en azul los inferiores. Tabla 17: Valores del contenido en información polimórfica (PIC), Heterocigosis insesgada (He) y observada (Ho) por encaste, valores promedio y considerando la población en su conjunto. En azul se resaltan los valores inferiores y en rojo los superiores.

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Tabla 18: Desviaciones respecto al equilibrio Hardy-Weinberg (indicados con un X) de los encastes por microsatélite y total calculado con el método de cadenas de Markov y con un nivel de significación de P<0,01. Los encastes en sombreado mostraron desequilibrio Hardy-Weinberg. Tabla 19: Valores de FIS, FST y FIT por locus, valor promedio y valores del intervalo de confianza del 95%. En azul se resaltan los valores inferiores y en rojo los superiores. Tabla 20: Valores FIS por encaste. El * indica que las estimaciones no son significativamente distinto de 0. Tabla 21: Análisis molecular de varianza realizado a partir de las frecuencias alélicas de los microsatélites. Tabla 22: Distancia FST promedio expresada en porcentaje entre los encastes calculada a partir de la información obtenida con los microsatélites autosómicos. Tabla 23: Distancias FST entre encastes. En rojo se señalan los valores más altos y en azul los más bajos. p>0,05. Tabla 24: Distancias promedio por encaste obtenidas con las distancias de Nei y FST con los microsatélites autosómicos. Tabla 25: Valores de la correlación de Pearson entre las diferentes distancias calculadas a partir de las frecuencias alélicas. Tabla 26: Contribución a la inercia de los factores en el análisis de correspondencia respecto a los encastes e individuos. Tabla 27: Valores de los tres factores en los 29 encastes. Entre paréntesis se indica el número de referencia de cada encaste que aparece en las gráficas. Tabla 28: Agrupación de las ganaderías analizadas en los 31 grupos que mayor verosimilitud dan a los datos analizados. Cada ganadería se asigna al grupo que mayor influencia tiene, en promedio, sobre los individuos que la integran. La columna de los encastes hace referencia a la agrupación propuesta por los técnicos de la U.C.T.L. y los grupos en gris muestran las coincidencias entre ambas agrupaciones. Tabla 29: Distribución de los alelos de los microsatélites del cromosoma Y. Tabla 30: Valores de la heterocigosis esperada obtenida por encaste con los microsatélites del cromosoma Y y el valor global de la raza. Tabla 31: Descripción de los haplotipos identificados con los resultados de los microsatélites localizados en el cromosoma Y. El signo de interrogación indica alelo no genotipado.Tabla 32: Frecuencias alélicas de los microsatélites localizados en el cromosoma Y en los encastes.

Tabla 32: Frecuencias alélicas de los microsatélites localizados en el cromosoma Y en los encastes.

Tabla 33: Frecuencias de los haplotipos en los diferentes encastes expresados en porcentaje.

Índice de Figuras y Tablas

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Tabla 34: Análisis Molecular de Varianza realizado a partir frecuencias alélicas de microsatélites localizados en el cromosoma Y. Tabla 35: Distancias FST promedio entre encastes calculados a partir de las distancias FST del cromosoma Y. Tabla 36: Matriz de distancias FST entre encastes a partir de los microsatélites del cromosoma Y. Tabla37: Contribución a la inercia de los factores en el análisis de correspondencia respecto a las ganaderías e individuos de los microsatélites del cromosoma Y. Tabla 38: Valores de los tres factores en los 29 encastes. Entre paréntesis se indica el número de referencia de cada encaste que aparece en las gráficas. Tabla 39: Descripción de los polimorfismos identificados en las secuencias. Tabla 40: Descripción de las 73 mutaciones identificadas, posición refereida a la secuencia de referencia (Genbank Nº), entre paréntesis se aparece el número de mutación nombradas de manera consecutiva, tipo de mutación y nº de individuos que la presentan. Tabla 41: Número de individuos, de cada encaste, en donde se ha identificado cada una de las mutaciones. Tabla 42: Número de mutaciones identificadas por encaste, ajustando el tamaño muestral a 50. Tabla 43: Número de lugares polimórficos, diversidad nucleotídica y haplotípica, diferencias nucleotídicas entre y dentro de encastes. Los valores entre paréntesis indican la desviación típica. En rojo se resaltan los valores más altos y en azul los menores. Tabla 44: Matriz de las diferencias nucleotídicas entre encastes (por encima de la diagonal) y dentro de encastes (en la diagonal). En rojo se presentan los valores más bajos y en azul los más altos. Debajo de la diagonal se muestran los valores de diversidad nucleotídica entre encastes expresada en porcentaje. Tabla 45: Descripción de los nuevos haplotipos identificados en la raza de lidia (1 a 6) y los ya descritos. T, T1, T2, T3, T4 y el T1* (haplotipo criollo). Tabla 46: Distribución de los haplotipos en los diferentes encastes. Tabla 47: Distribución y frecuencias de los nuevos haplotipos identificados, encaste en el que se han identificado y entre paréntesis el número de individuos que lo muestran. Tabla48: Análisis de la varianza molecular basadas en las secuencias de ADN mitocondrial. Tabla 49: Distancias FST entre encastes expresadas en porcentaje. La distancia en azul corresponde a la más alta. Tabla 50: Distancias FST promedio entre encastes calculados a partir del ADN mitocondrial. Tabla 51: Número de secuencias de las razas analizadas conjuntamente con el toro de lidia en el análisis network. Tabla 52: Descripción de las muestras arqueológicas incluidas en el análisis Network.

Índice de Figuras y Tablas

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DISCUSIÓN Tabla 53: Descripción de las posiciones nucleotídicas que identifican los diferentes haplotipos. Tabla 54: Distancia FST promedio de cada encaste con el resto de encaste considerando tres fuentes de información, micro satélites autosómicos, localizados en el cromosoma y ADN mitocondrial.

3. ABREVIATURAS

Abreviaturas

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A – Adenina

ATP – Adenina Tri Fosfato

a de C. – Antes de Cristo

ADN – Ácido Dexosirribonucleico

AFLPs – Amplified Fragment Length

Polymorphism

ARN – Ácido Ribonucleico

ARNm – Ácido Ribonucleico Mensajero

BOE – Boletín Oficial del Estado

C – Citosina

d. de C. – Después de Cristo

ESTs – Expressed Séquense Tags

FAO – Organización para la Agricultura y la

Alimentación

G – Guanina

G – ges

He – Heterocigosis esperada

Hj – Heterocigosis Insesgada

HMC – Complejo Mayor de

Histocompatibilidad

Ho – Heterocigosis observada

IAM – Infinite Allele Model

IBISS – Interactive Bovine In Silico SNP

Database

Kb – Kilobase

kV - Kilovoltios

LINEs – Long Interpersed Nuclear Elements

M – Molar

ME – Minimum Evolution

ml – Mililitro

mM – Milimolar

NCBI – National Center for Biotechnology

Information

NEA – Número Efectivo de Alelos

ng - Nanogramos

NJ – Neighbour Joining

OTUs – Operative Taxonomic Unit

pb – Pares de Bases

PCR – Polymerase Chain ReactionPIC –

Contenido en información Polimórfica

POP – Performance Optimized Polymer

RAPDs – Random Amplified Polimorphic DNA

RFLPs – Restriction Fragment Length

Polymorphism

RPM – Revoluciones Por Minuto

SINEs – Short Interpersed Nuclear Elements

SNPs – Single Nucleotide Polymorphism

T – Timina

TPM – Two Phase Model

UCTL – Unión de Criadores del Toro de Lidia

µl – Microlitro

µg – Microgramo

UPGMA – Unweighted Pair Group Method

Arithmetic

Abreviaturas de los encastes ALB Marqués de Albaserrada ANT Antonio Pérez ARA Araúz de Robles ATA Atanasio Fernández BAL Baltasr Ibán BRA Braganza CAR Carlos Núñez COL Santa Coloma CON Contreras COR Conde de la Corte CRM José Marzal CUA Cuadri DOM Juan Pedro Domecq FEL Félix Gómez

GAM Gamero Cívico HID Hidalgo Barquero

MAN Manuel Arranz MIU Miura MON María Montalvo MUR Murube PAB Pablo Romero PED Pedrajas SAL Saltillo SIE Concha y Sierra TOR Torrestrella URC Urcola VEG Vega Villar VER Veragua VIL Marqués de Villamarta

I RESUMEN/ABSTRACT

Resumen/Abstract

23

La raza de lidia (Bos taurus hispanicus) presenta una serie de particularidades que 

la  alejan  de  la  mayoría  de  las  actuales  razas  bovinas.  Se  explota  en  un  régimen 

extensivo  de  casi  absoluta  libertad  en  las  dehesas  de  Salamanca,  Extremadura  y  en 

Andalucía  Oriental  fundamentalmente.  Es  la  única  raza  bovina  doméstica  cuyo 

objetivo de selección se basa en caracteres de comportamiento. Además, debido a  los 

distintos tipos de festejos taurinos y las diferentes maneras de entender la agresividad 

en la lidia, se ha dividido en líneas llamadas encastes que en su conjunto otorgan una 

elevada variabilidad  fenotípica a  la  raza de  lidia. Su origen se sitúa alrededor de  las 

grandes  cuencas  fluviales  donde  se  localizaban  las  vacadas  o  castas  fundacionales 

(Siglos XVI‐XVIII), a partir de las cuales se originaron los actuales encastes.  

 

Con el objetivo de estudiar  las  características genéticas de  la  raza de  lidia,  se 

han  analizado  74  ganaderías  que,  de  acuerdo  con  el  criterio  de  los  técnicos  de  la 

U.C.T.L. podrían agruparse en 29 encastes. Para el estudio se han utilizado marcadores 

de  tipo  microsatélite  unos  localizados  en  cromosomas  autosómicos  y  otros  en  el 

cromosoma  Y,  además  de  un  fragmento  del  origen  de  replicación  del  ADN 

mitocondrial. 

 

Los  parámetros  de  diversidad  genética  obtenidos  con  los  microsatélites 

autosómicos mostraron valores bajos dentro de los encastes, mientras que al considerar 

la raza en su conjunto aumentaron significativamente hasta situarse dentro del rango 

de  la mayoría de  las  razas bovinas. El  análisis de  la variabilidad genética  evidenció 

marcadas diferencias entre encastes, el valor medio del estadístico FST  fue de 0,18,  así 

como  entre  las ganaderías que  los  integran,  el valor medio del  estadístico FIS  fue de 

0,11. indicando una clara falta de aleatoriedad en el apareamiento de los individuos de 

cada encaste y /o ganadería. 

 

Un análisis que agrupó a los animales en función de su genotipo, estimó en 31 el 

número  de  grupos  genéticos,  valor  muy  próximo  al  de  la  hipótesis  de  partida 

propuesto por los técnicos de la Unión de Criadores del Toro de Lidia (U.C.T.L.). En la 

Resumen/Abstract

24

mayoría de las ganaderías un porcentaje importante del genoma de sus íntegrantes se 

asignó a un único grupo genético. 

La  variabilidad  genética  detectada  mediante  el  ADN  mitocondrial  resultó 

elevada. La distribución de  los principales haplotipos descritos en  la raza de  lidia fue 

similar  a  la  encontrada  en  otras  razas  bovinas Mediterráneas,  con  dos matrilíneas 

fundamentales,  la  europea  y  africana,  lo  que  corrobora  la  información histórica  que 

mencionaban  la    posible  influencia  del  ganado  africano  en  la  raza  de  lidia.  Existen 

marcadas diferencias  entre  los  encastes  en  la  frecuencia  del  haplotipo  africano. Así,  

mientras  que  en  algunos no  se ha detectado,  en  otros  como  es  el  caso de Miura,  el 

haplotipo de origen africano es mayoritario. 

 La  diversidad  genética  mostrada  por  los  microsatélites  localizados  en  el 

cromosoma Y  fue  escasa,  similar  en  todo  caso  a  la  obtenida  en  otras  razas  bovinas, 

como se desprende del hecho de que el porcentaje de uno de los haplotipos descritos es 

superior al 75%. 

 

Los  resultados  obtenidos muestran  una  clara  división  de  la  raza  en  diferentes 

grupos  genéticos,  que  en  gran  medida  coinciden  con  los  tradicionalmente 

denominados encastes, aislados reproductivamente entre sí, hecho que puede hacerse 

extensible en algunos encastes a las ganaderías que lo integran. 

Resumen/Abstract

25

The  Lidia  breed  has  a  number  of  peculiarities  that make  it  one  of  the most 

successful of domestic breeds in Spain. It geographic distribution in Spain correspond 

to  the  Mediterranean  forest  ecosystem,  traditionally  called  La  Dehesa,  mainly  in 

Salamanca, Extremadura and Andalucía.  It  is  the only bovine population selected for 

behavioural  traits,  like  aggressiveness,  and  due  to  the  different  types  of  traditional 

spectacles  that’s  demand  different  types  of  behaviour  and  to  the  different ways  to 

understand  the  aggressiveness  the  fighting  bull  breed  has  fragmented  into  small 

lineages,  traditionally  called  encastes,  and has  a high  level  of phenotypic  variability. 

The actual encastes were originated from  the Vacadas or Fundationals Castas  located 

in areas surrounding main rivers. 

 A total of 79 farms corresponding to 29 encastes, defined by the U.C.T.L. (Unión 

de  Criadores  del  Toro  de  Lidia)    have  been  analysed  aiming  to  asses  the  genetic 

variability  of  the  fighting  bull  breed. Three different  information  sources have  been 

taken into account, autosomic and Y chromosome microsatellites and a fragment of the 

mitochondrial DNA d‐loop. 

 

The  genetic  diversity  parameters  showed  low  values  per  encaste  but  they 

increase significatively when the lidia breed is considered as a whole and it is similar to 

the majority of  the bovine breeds. The analysis of  the genetic variability distribution 

found high genetic differences between  encastes, with a mean FST of  18, and  among 

herds within encastes as  showed  the high FIS value obtained  (FIS=0,11). These  results 

evidence a loss of aleatority in the matings of the animals. 

 

An  analysis  cluster  gauged  31  genetics  groups.  This  value was  similar  to  the 

U.C.T.L.  hypothesis.  In  the  majority  of  the  herds,  an  important  percentage  of  the 

genome of its animals was assigned to one group. 

 

The  mitochondrial  DNA  diversity  was  high.  The  haplotype  distribution  was 

similar  to  that  seen  for  other Mediterranean  breeds.  Two main matrilinegaes  was 

achieved  the  European  and  the  African  ones,  corroborated  the  african  bovine 

influenced  in  the  lidia  breed,  as  mentioned  historical  information.  The  African 

Resumen/Abstract

26

haplotype  frequencies was  different  between  encastes,  form  0  to more  than  50%  in 

Miura. 

 

The  Y  chromosome  microsatellites  showed  low  genetic  variability  values,  as 

evidenced that the frequency of one haplotype was 75%, and similar to the majority of 

the bovine breeds. 

 

The results evidence a clear fragmentation of the lidia breed in different genetics 

groups, that mostly match with the units traditionally known as encastes, characterized 

by a high level of reproductive isolation. The same situation can be achieve to the herds 

of some encastes. 

II. INTRODUCCIÓN

Introducción

29

II.1. ORIGEN DE LOS BOVINOS 

La clasificación taxonómica del toro de lidia es la siguiente: 

Tipo: Chordata 

Subtipo: Vertebrata 

Clase: Mammalia 

Subclase: Buteria‐Euteria 

Orden: Ungulata 

Suborden: Artiodactilae 

Familia: Bovidae 

Subfamilia: Bovinae 

Género: Bos 

Especie: Bos taurus 

Subespecie: Bos taurus hispanicus 

 

El  antecesor del  toro de  lidia,  raza que pertenece  a  la  especie Bos  taurus,  es  el 

primitivo Uro  (Bos primigenius)  (Zeuner, 1963;   Grigson, 1978; 1980; Epstein y Mason, 

1984; Payne, 1991). En  la actualidad se  reconocen  tres subespecies de Bos primigenius 

según su localización geográfica, Bos primigenius primigenius en el noroeste de Eurasia, 

Bos primigenius namadicus en el sureste de Asia y Bos primigenius opisthonomus en África 

(Payne,  1970;  Epstein  y Mason,  1984),  que  son  los  antecesores  de  las  razas  bovinas 

actuales.  Aunque  algunos  autores  postularon  que  el  Bos  taurus  es  una  forma 

modificada  del  Bos  primigenius  namadicus,  actualmente  se  reconoce  que  del  Bos 

primigenius  primigenius  se  originaron  los  actuales  taurinos  (Epstein,  1971;  Epstein  y 

Mason, 1984), pertenecientes a la especie  Bos taurus y del Bos primigenius namadicus los 

cebuinos, Bos indicus, esta bifurcación se produjo hace unos 100.000 años, mucho antes 

de que se produjera la domesticación (Bradley y col., 1996; Ronan, 1994).  

 

Las primeras evidencias de  la domesticación de  los bovinos datan de hace 8.400 

años y fueron encontradas en un yacimiento del Neolítico en Anatolia (Turquía). Otros 

autores sitúan el origen de la domesticación hace 8000‐10000 años en el sudeste de los 

Introducción

30

Balcanes,  basándose  en  las  representaciones  artísticas  encontradas  en  restos  de 

cerámica  (Reed,  1977;  Loftus  y  col.,  1994).  El  estudio  de  restos  arqueológicos  y 

posteriores análisis de información molecular fechan la bifurcación del Bos indicus y del 

Bos  taurus  hace  unos  100.000  años  (Manwell  y  Baker,  1980;  Baker  y Manwell,  1991; 

Bradley y col., 1994; 1996; Loftus y col., 1994), además de evidenciar un doble origen de 

domesticación de las dos ramas bovinas, los actuales taurinos en Oriente Próximo y los 

cebuinos  en  el  Sureste  de  Pakistán.  Posteriores  análisis  en  razas  bovinas  de África, 

Europa  y  Asia  evidenciaron  una  clara  separación  entre  los  taurinos  y  cebuinos, 

proporcionando mayor  veracidad  a  la  teoría  del  doble  origen  de  la  domesticación

(MacHugh y col., 1997). A partir de la domesticación los movimientos humanos fueron 

acompañados de movimientos de  los animales  influyendo estos procesos migratorios 

en la actual distribución de las razas bovinas.  

 

Los  cebúes  se  extendieron  rápidamente  por  la  India  favorecidos  por  su 

adaptación  fisiológica  a  terrenos  áridos  (Payne,  1991; Payne,  1970; Epstein y Mason, 

1984), además se  introdujeron en África por el  Istmo de Suez, procedentes de Arabia 

hacia  Somalia  y  Etiopía.  En  África  ya  existía  una  especie  de  Uro  indígena  (Bos 

primigenius opisthonomus), del que se ha discutido si era una forma africana o se originó 

a  raíz de  las primeras poblaciones que  llegaron al continente  (Epstein, 1971; Epstein, 

1984; Payne, 1991), incluso se plantea un tercer origen de domesticación independiente 

del ganado africano que explicaría las diferencias genéticas entre los taurinos africanos 

y europeos.  (Bradley y col., 1996; Troy y col., 2001).  

 

Los  taurinos  a  partir  del  origen  de  domesticación  rápidamente  se  extienden  a 

zonas cercanas existiendo evidencias en Chipre alrededor del 8200 a de C. La llegada al 

continente europeo se produce por las planicies de Tesalia al sur de la Península de los 

Balcanes en el 7800 a. de C. A partir de aquí los movimientos siguen dos grandes rutas, 

por un  lado  la  ruta del Danubio que  se dirige  al norte,  a  lo  largo de  los  ríos de  los 

Balcanes,  llegando a Europa Central y  continuando hacia el norte, aprovechando  las 

zonas más apropiadas para  la agricultura y ganadería. Y  la segunda ruta,  llamada  la 

ruta del Mediterráneo, que sigue  la costa mediterránea, atravesando el mar hacia  las 

Introducción

31

islas,  los primeros asentamientos se sitúan en  los Balcanes y el sur de Italia,  llegando 

hasta Córcega alrededor del año 7900 A.C. y al sureste de Francia (Languedoc) en torno 

al 7800 a. de C. (Bogucki, 1996; Gkliasta y col., 2003). 

 

 Figura 1: Representación del primitivo Uro (Bos primigenius).

La  llegada de  los bóvidos a  la Península,  fechada en el año 7700 a. de C. en  la 

costa  oriental,  se  produce  por  dos  vías,  la  primera  desde  Europa  atravesando  los 

Pirineos y la segunda a partir de las poblaciones originarias de Asia que atraviesan el 

istmo  de  Suez  entrando  en  Egipto  y  expandiéndose  hacia  el  norte,  este  y  oeste  de 

África hasta fusionarse con los cebuinos y por otro lado entran en la Península Ibérica a 

través del estrecho de Gibraltar, encontrándose  con  los  taurinos que  entraron por  lo 

Pirineos (Cymbron y col., 1999; Beja‐Pereira y col., 2003). En un principio la influencia 

africana en las razas bovinas peninsulares se asociaba a la llegada de los bereberes y la 

cultura musulmana, no obstante recientemente se han encontrado restos arqueológicos 

bovinos de origen africano fechados en  la edad de bronce (1780 a de C.)  lo que fecha 

dicha influencia en un etapa muy anterior (Anderung y col., 2005). 

 

Se han encontrado diferentes  formas  fósiles derivadas del primitivo Uro que ha 

originado  las actuales razas europeas, en el caso del  toro de  lidia  las más  influyentes 

fueron  Bos  taurus  braquicero,  en  sus  variantes  europea  y  africana,  y  Bos  taurus 

estrepsiceros (Aparicio, 1944; Sánchez, 1978; Sotillo y col., 1985.) 

 

 

 

Introducción

32

II.2. EL TORO DE LIDIA EN LA PENÍNSULA 

La presencia del  toro en  la Península se documenta desde el Paleolítico  inferior 

mediante una rica representación de pinturas como las de Altamira en Cantabria, Peña 

Cándamo en Asturias, Albarracín en la provincia de Teruel o el Barranco de la Gasulla 

en Castellón.  

 

Es a partir de la Edad Media cuando mejor se documenta nuestra relación con lo 

que ya podemos denominar  el  toro de  lidia,  seleccionándose  aquellos  animales más 

rebeldes y  agresivos  al manejo para  la  lidia. Esa  tendencia del hombre peninsular  a 

enfrentarse con el  toro es  lo que nos ha diferenciado de otras  culturas  también muy 

relacionadas  con  el  ganado  bovino.  Este  tipo  de  ganado  se  localizaba 

fundamentalmente  en  las  grandes  extensiones  adehesadas  de  las  dos  Castillas, 

Navarra, Aragón  y Andalucía  donde  pastaban  numerosas  toradas,  de  las  cuales  se 

extraían entre 5 y 30 toros para seleccionar los más bravos y que dieran mayor juego en 

la lidia. 

 

En  el  siglo  XVIII  surgen  las  ganaderías  bravas  propiamente  dichas  aunque 

existen  pruebas  documentales  anteriores  de  su  existencia,  como  la  Real  Vacada  de 

Aranjuez. Los ganaderos se empiezan a dar cuenta del interés que despierta la bravura 

en  el  ganado  y  al  interés  comercial,  por  su  lidia,  se  une  el  renombre  que  obtenían 

aquellos cuyas reses daban mejor juego en la lidia, por lo que a partir de este momento 

dedican mayor  esfuerzo  al  fomento  y  la  selección  de  caracteres  relacionados  con  la 

bravura del  toro  y  sus  caracteres  externos  es decir  ejemplares de hermosa  estampa, 

bravos y poderosos.  

 

Las  vacadas  de  estas  ganaderías  especializadas  en  la  cría  del  ganado  de  lidia 

posteriormente se clasificaron en las castas fundacionales en función de sus diferencias 

de  origen  geográfico, morfológico  y  de  comportamiento.  Las  comarcas  con mayor 

número de ganado destinado a la lidia estaban en Navarra, Castilla y Andalucía y en 

menor  proporción  en  Extremadura,  Aragón  y  Portugal,  existiendo  una  relación 

absoluta  entre  las  zonas  de  cría  y  las  primitivas  castas  fundacionales  originadas 

Introducción

33

alrededor de las grandes cuencas fluviales (Figura 2), siendo estas de origen Navarro, 

Castellano y Andaluz. 

 

 Figura 2: Localización geográfica de las castas fundacionales y su representación gráfica en tamaño proporcional. 

 

En  el  origen  de  las  castas  andaluzas,  Cabrera,  Gallardo,  Vazqueña  y 

Vistahermosa influyó considerablemente el ganado frailero (procedente de los diezmos 

con que  los ganaderos pagaban a  las  congregaciones  religiosas),  siendo éste de muy 

diversa  procedencia.  En  el  siglo  XVIII  los  conventos  y  las  familias  principales 

realizaban la cría del ganado bravo hasta la desamortización donde el ganado frailero 

pasa a particulares. 

 

Con  la  casta Navarra  existe una marcada  influencia del  ganado  traído por  los 

celtas que se desarrolló en manadas salvajes adquiriendo su condición de bravo. Esta 

casta  constituye una unidad  independiente  respecto  al  resto de  castas dotándole de 

una idiosincrasia especial. 

 

De  la  casta morucha  castellana no  existen muchos datos de  interés  a pesar de 

asentarse en una de las zonas con mayor tradición ganadera como es Salamanca. 

 

 

 

 

Introducción

34

 

 

 

 

 

Figura 3: Ejemplar de origen Casta Morucha Castellana José Marzal con cruces con Vistahermosa.

 

Finalmente la casta Jijona, influida por la Real Vacada de Aranjuez en su origen, y 

Toros de la Tierra que no constituye una casta propia pero tiene un origen común a la 

casta Jijona situándose en las dehesas del Jarama al pasar por la comarca madrileña. 

 

Las  actuales  ganaderías  de  lidia  proceden  de  estas  siete  castas  fundacionales: 

Morucha  Castellana,  Navarra,  Jijona  y  Toros  de  la  Tierra,  Cabrera,  Vazqueña, 

Vistahermosa  y  Gallardo,  cuyas  diferencias  además  de  geográficas  también  hacen 

referencia a aspectos morfológicos y de comportamiento (Tabla 1). 

 

A partir de estas castas fundacionales ya es posible establecer un seguimiento de 

sucesión  de  hierros  y  vacadas  algunas  de  las  cuales  se  han  perdido  en  pureza.  La 

acción  de  diferentes  fuerzas  genéticas  y  de  sistemas  de  manejo  basados  en  el 

aislamiento  reproductivo  entre  poblaciones  de  origen  común  permite  agrupar  las 

ganaderías  en    encastes.  Para  que  una  población  se  considere  un  encaste,  la/s 

ganaderías que lo formen deben tener un origen genético conocido y aislado del resto 

de  encastes  por  un  período  mínimo  de  30  años  además  de  caracteres  de 

comportamiento o morfológicos propios  (B.O.E. 13 de Febrero del 2001). En el B.O.E. 

del 13 de febrero del 2001 queda definido el prototipo racial del toro de lidia como el 

de los diferentes encastes reconocidos.  

Introducción

35

Figura 4: Historia genealógica de los principales encastes y ganaderías surgidos de la Casta Vistahermosa.

 

El proceso de  cría  y  selección del  ganado  vacuno  con  el  fin de  la  lidia ha  ido 

conformando  a  la  raza  con  el  paso  del  tiempo,  en  el  cual  también  ha  influido  el 

desarrollo del  toreo  y  los  cambios  que ha  ido  sufriendo  a  lo  largo de  los  años. Los 

primeros testimonios de festejos taurinos son de la época de Alfonso X El Sabio (siglo 

XIII), donde la lidia se realizaba a pié, por los llamados “matatoros” de una manera un 

tanto anárquica y los festejos se organizaban fundamentalmente en Navarra, Aragón y 

Pirineos.  

 

El toreo a caballo se desarrolla durante lo siglos XVI y XVII destacando el papel 

de  las maestranzas,  que  lo  realizaban  como  un  ejercicio  práctico  para mejorar  las 

habilidades del jinete y acostumbrarlo a él y al caballo a situaciones de peligro. Aunque 

durante un tiempo coexisten ambos toreos, a pie y caballo, es en el siglo XVII donde se 

regulariza todo este proceso finalizando en una lidia metódica dominada por el toreo a 

Introducción

36

pié dejando al  caballo  como una ayuda y apareciendo  los banderilleros, picadores y 

matadores.  

 

 Figura 5: Fiesta de toros. Siglo XVII.

Actualmente    la cuadrilla está  formada por el matador,  tres banderilleros y dos 

picadores, donde destaca el peón de  confianza o primer banderillero y  la  corrida de 

toros se estructura de la siguiente manera: 

1.‐  Paseíllo:  Encabezada  por  los  alguacilillos  y  seguidos  por  los  tres matadores  en 

hilera, los banderilleros, picadores, monosabios y por último el tiro de mulas. 

2.‐ Tercio de varas: Se recibe al toro con el capote y se empieza a probar sus cualidades. 

Posteriormente recibe el castigo de varas.  

3.‐ Tercio de Banderillas: Su objetivo es enardecer al toro tras la suerte de varas y deben 

colocarse por ambos pitones . 

4.‐ Tercio de muleta: Aquí se determina el triunfo o el fracaso del torero. Finaliza con la 

llamada suerte suprema del toreo que es la entrada a matar. 

 

 

 

 

Introducción

37

CASTA  TAMAÑO  FORMATO  CAPAS  ASTAS  COMPORTAMIENTO EN LA LIDIA 

NAVARRA  Pequeño  Sin trapío Colorada la más común, 

castaña o retinta Cornicortos, 

veletos Bravo, ágil, nervioso, resabiado y de sentido 

MORUCHA  Grandullón Feo. Rústico. Resistente al frío y a los cambios de temperatura. 

Negro, listón, bragada clara. 

Cornivuelto. Cabeza descarnada 

y estrecha Bravo y con pies de salida, pero blandos 

JIJONA  Gran alzada y peso 

Bastos de gran poder y fuerza en los remos 

Colorado encendido, castaño y retinto 

Buena cornamenta Ágiles, duros, bravos y codiciosos en el primer tercio, se crecen al castigo, inciertos, reservones 

y de sentido en el último tercio. TOROS DE LA 

TIERRA Gran Alzada 

Cuello largo, fuerte de patas, poca papada 

Negros, bermejos, berrendos, listones, 

carinegros y coliblancos 

Gruesos y desarrollados  Arreciaban su bravura y dureza ante el castigo. 

CABRERA  Buena alzada  Largo, galgueño 

Negros, cárdenos, colorados. Ojo de 

perdiz, berredo, sardos y menos jaboneros 

Bien encornados Bravo, fuerte, poderoso, con facultades, receloso 

y de sentido si se lidia mal. 

VAZQUEÑA  Medio  Gran trapío 

Negros, cárdenos, berrendos en negro castaños. Sardos y 

jaboneros. 

Tamaño medio entre Cabrera y Vistahermosa 

Duros, querenciosos de poder y resistentes; de sentido si se lidiaban mal. Aplomados. De salida 

espectaculares 

VISTAHERMOSA Alzada moderada, media 

Proporciones correctas, fino en todo, fuerte 

Negros, cárdenos, algún colorado en melocotón 

Cornicorto, cabeza pequeña 

Bravura y nobleza en toda  la lidia. Es el prototipo actual 

GALLARDO  Gran alzada  Buen trapío Negros, berrendos y castaños. Cárdenos los 

de Pablo‐Romero Bien encornados  Bravura y poder hasta el final de la lida 

Tabla 1: Descripción de las castas fundacionales.

Introducción

38

II.3. BIODIVERSIDAD 

En  los  últimos  años  se  ha  producido  un  interés  cada  vez  mayor  en  la 

conservación de la biodiversidad, entendida como la variabilidad de organismos vivos 

de  cualquier  fuente.  De  manera  genérica  se  estima  en  10  millones  el  número  de 

especies de organismos vivos, aunque el rango varía de 2 a 100 millones, de estas un 

0,5%  son  aves  y  mamíferos  de  los  cuales  una  cuarentena  aproximadamente 

corresponden a especies de animales domésticos (F.A.O., 1995). En la Península Ibérica, 

según  datos  de  la  F.A.O.  (Organización  para  la  Agricultura  y  la  Alimentación)  se 

detallan 198 razas de 12 especies domésticas (Tabla 2) (http://dad.fao.org/) 

 

ESPECIES  Nº de Razas 

Asno  6 

Caballo  14 

Cabra  24 

Cerdo  20 

Conejo  1 

Gallina  22 

Ganso (doméstico)  2 

Oveja  49 

Paloma  10 

Pato (doméstico)  1 

Pavo  2 

Vaca  47 

Tabla 2: Número de razas domésticas de las principales especies animales.

 

Algunas de estas razas autóctonas se encuentran en peligro de extinción a pesar 

de que existen importantes razones para su protección y desarrollo: 

1.‐  Razones  económicas  al  ser  animales  rústicos  muy  adaptados  al  medio  e 

idóneos para una ganadería sostenible que aproveche los recursos naturales. 

Introducción

39

2.‐ Razones genéticas al ser reservorios de genes que pueden ser de gran utilidad 

en un futuro. 

3.‐  Razones  ecológicas  y  culturales  al  favorecer  el  desarrollo  demográfico  de 

zonas desfavorecidas. 

 

La F.A.O. es el principal organismo  internacional encargado de  la conservación 

de los recursos genéticos animales que a su vez es uno de los principales componentes 

en  los  programas  de  conservación  de  la  biodiversidad  cuyos  objetivos  son  la 

conservación  de  la  diversidad  biológica,  el  uso  sostenible  de  sus  componentes  y  el 

reparto  justo  y  equitativo  de  los  beneficios  que  genere.  Una  de  las  herramientas 

utilizadas  en  la  consecución de  estos  objetivos  y del mantenimiento de  los  recursos 

genéticos  es  la  clasificación  de  las  diferentes  razas  en  categorías  para  establecer 

prioridades  en  función  de  su  estado:  Desaparecida,  crítica,  en  peligro,  crítica‐

mantenida,  en peligro‐mantenida, no  en peligro  y desconocido. La  clasificación  está 

basada en el tamaño de la población en el tamaño total de la población, el número de 

hembras  reproductoras y  la  tendencia del  tamaño de  la población  (estable, creciente, 

decreciente). 

 

La raza bovina de lidia se encuentra en la categoría de “no en peligro” y presenta 

una serie de particularidades únicas comparada con el resto de las razas bovinas. En su 

actual distribución y  características han  influido  los procesos de domesticación y  los 

posteriores movimientos humanos, la situación geográfica de la Península Ibérica al ser 

el  nexo  entre  el  continente  europeo  y  africano,  el  objetivo  de  selección  basado 

fundamentalmente  en  caracteres  de  comportamiento,  el  sistema  de  cría...  por  citar 

algunos  de  los más  destacados  que  han  hecho  que  la  raza  de  lidia  presente  unas 

características particulares respecto a otras razas bovinas domésticas.  

 

El  sistema  de  explotación  es  extensivo  convirtiéndola  en  una  raza  de  gran 

rusticidad  capaz  de  adaptarse  a  diferentes  ambientes,  desde  provincias  frías  como 

Segovia  a  zonas  más  templadas  como  Sevilla  y  Córdoba.  En  la  actualidad  es  en 

Salamanca, dehesas extremeñas y  la zona centro oriental de Andalucía donde mayor 

Introducción

40

número de ganaderías se ubican, mientras que fuera de la Península Ibérica es en el sur 

de Francia y Sudamérica. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 6: Ejemplar de la ganadería de Juan Pedro Domecq de origen Casta Vistahermosa.

 

La selección del ganado de lidia además de tener en cuenta aspectos genealógicos 

y  morfológicos,  se  realiza  valorando    caracteres  de  comportamiento  como  la 

agresividad,  lo que ha marcado  su  especificidad  respecto  a otras  razas donde dicho 

comportamiento  es  un  carácter  no  deseado.  Los  distintos  tipos  de  festejos  que 

requieren diferentes  comportamientos unido a  las diferentes maneras de entender  la 

agresividad  en  la  lidia, han  favorecido  la  formación de  encastes  en  la  raza de  lidia, 

originados  a  partir  de  las  castas  o  “vacadas  fundacionales”,  que  se  han mantenido 

aislados  reproductivamente  en  las diferentes  ganaderías  o por  lo menos  en  las más 

destacadas (Sagredo, 1991; http://www.toroslidia.com/) 

 

En  la  actualidad  se  tienen datos de  compra  venta de  ganado  entre  ganaderías 

desde el siglo XIX, lo que permite establecer su “genealogía” y las influencias que han 

tenido  en  su  formación  y  evolución.  No  obstante,  de  algunas  de  las  vacadas 

fundacionales  se han perdido  los descendientes en pureza y algunos de  los encastes 

están representados por una ganadería, como es el caso de Miura o Pablo Romero, o 

pocas (http://www.toroslidia.com/).  

 

 

Introducción

41

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 7: Ejemplar de la ganadería de Pablo Romero de origen Gallardo.   

II.3.1 Diversidad Genética 

En  el  estudio  de  la  biodiversidad  se  pueden  considerar  tres  componentes, 

diversidad  taxonómica,  ecológica y genética. La F.A.O. define  la diversidad genética 

como la variedad genética en los distintos recursos génicos animales, por ejemplo, las 

razas de una especie (Henson, 1992), que a nivel molecular se define como la relación 

existente entre  la diversidad y  la cantidad de alelos conservados  (Crossa y col., 1993; 

Smith, 1984). Los análisis de la variación génica pueden proporcionar información de la 

estructura génica y de la historia evolutiva de las poblaciones.  

 

 

II.3.1.1 Marcadores de Diversidad Genética

II.3.1.1.1 Caracteres Morfológicos 

El  estudio  de  las  diferencias  morfológicas  en  una  población  se  ha  utilizado 

tradicionalmente para  la clasificación de las especies, considerando especies distintas a 

aquellas  que  mostraban  caracteres  morfológicos  diferenciables  entre  otras 

particularidades. 

Introducción

42

Los caracteres morfológicos pueden ser agrupados (Sánchez Belda, 1984): 

1.‐ Caracteres étnicos generales: Hacen referencia al perfil, tamaño, proporciones, masa 

y  hueso,  y  las  medidas  corporales  basadas  en  características  del  tamaño  y 

proporciones. 

2.‐ Caracteres étnicos regionales: Estudia las particularidades regionales del individuo, 

como son : Cabeza, cuello, tronco y extremidades. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 8: Ejemplar de la ganadería Barcial de origen Vazqueño con cruces de Vistahermosa. 

 

En el caso del toro de lidia resulta de especial interés el estudio de determinadas 

características morfológicas  que  en  otras  especies  son  secundarias,  como  las  astas, 

además de la coloración de las capas dada la gran variedad de coloraciones aceptadas 

en el prototipo racial, mientras que en la mayoría de las razas bovinas son restringidas. 

La  combinación  de  estos  caracteres  regionales  y  generales  establece  el morfotipo  y 

prototipo racial. 

 

La problemática principal en el uso de estos caracteres radica en que el morfotipo 

expresa  dos  tipos  de  rasgos,  unos más  definidos,  claros  y  constantes,  que  son  los 

étnicos,  y  otros  convencionales,  comunes  y  colectivos  a  todos  los  individuos,  y  por 

tanto,  compartidos  con  otras  razas. Estas descripciones  están  sometidas  a una  carga 

subjetiva  importante, que puede  llegar a hacer asociaciones  filéticas erróneas y en su 

manifestación además del componente genético existe uno ambiental.  

Introducción

43

II.3.1.1.2 Polimorfismos de Naturaleza Proteica 

A mediados del siglo XX se produjo un gran avance en el desarrollo de técnicas 

laboratoriales  moleculares  que  facilitaban  la  identificación  de  las  diferencias 

bioquímicas de las especies animales. Estas se dividen en dos grupos: 

a) Grupos Sanguíneos 

Los grupos sanguíneos son una manifestación directa del genotipo, no están sujetos 

a  influencias ambientales, se heredan de manera mendeliana, son codominantes y 

se expresan durante todo la vida del animal.  

 

b) Polimorfismo bioquímicos 

Comprenden  principalmente  las  proteínas  del  plasma  sanguíneo,  eritrocitos  y 

leucocitos. Las diferentes formas alélicas de la proteínas se evidenciaban mediante 

técnicas electroforéticas (Harris, 1966; Lewontin y Hubby, 1966).  

Aunque en su momento fueron ampliamente utilizados, su declive se  inició con 

la  llegada  de  los  marcadores  moleculares  de  ADN  debido  a  las  desventajas  que 

presentaban frente a estos, como mayores necesidades de  infraestructura  laboratorial, 

complejidad de las técnicas o el escaso polimorfismo que son capaces de identificar.  

 

 

II.3.1.1.3 Marcadores Moleculares de ADN 

El desarrollo de  la biotecnología durante  los 30 últimos años y  su aplicación al 

estudio del ADN ha permitido un gran avance en la identificación de polimorfismos en 

los genomas de las principales especies domésticas y concretamente en la identificación 

de marcadores moleculares.  

 

Un marcador molecular de ADN es un fragmento de ADN cuya transmisión de 

una generación a otra es posible seguir (Griffiths, 2007). Se caracterizan por tener una 

localización  cromosómica  fija    y  poder  presentar  diferentes  variantes  o  alelos  que 

Introducción

44

determina  su  elevado  polimorfismo,  además  se  deben  identificar  de  una  manera 

sencilla, rápida y económica. Se han convertido en  la herramienta más utilizada para 

estudios filogenéticos, análisis de variabilidad genética en poblaciones, establecimiento 

de mapas  genómicos,  así  como  para  el  diagnóstico  de  determinadas  enfermedades 

hereditarias (William Klug, 2005). 

 

En mamíferos,  aproximadamente  el  30%  de  su ADN  corresponde  a  genes  o 

secuencias  relacionadas  con  ellos,  siendo  la parte  codificante  la que  se  encuentra  en 

menor  proporción  frente  a  la  no  codificante  (promotores,  intensificadores, 

pseudogenes,...)  (William  Klug,  2005).  A  partir  de  estimaciones  realizadas  de  los 

resultados  obtenidos  con  el  proyecto  genoma  humano,  el  número  de  genes  en 

mamíferos  variaría  entre  35.000‐40.000  (Roest  y  col.,  2000;  Genome  International 

Sequencing  Consortium,  2001;  Venter  y  col.,  2001).  El  70%  restante  del  ADN  es 

extragénico o no codificante y está  representado por  secuencias  repetidas de manera 

moderada  o  alta  y por ADN de  copia única. Es  en  este ADN donde  se  acumula  la 

mayor parte de la variabilidad genética ya que el hecho de presentar un alelo u otro no 

beneficia ni perjudica  al  individuo y por  tanto no  están  sometidas  a ningún  tipo de 

presión de selección. 

 

Son  numerosos  los  marcadores  moleculares  descritos  como  los  RFLPs 

(Restriction  Fragment  Lenght  Polymorphisms  o  Fragmentos  de  Restricción  de 

Longitud Variable)  (Quinn y White, 1987), RAPDs  (Random Amplified Polymorphic 

DNA o Polimorfismos de ADN amplificados de forma aleatoria) (Welsh y McClelland, 

1990; Williams  y  col.,  1990)  o AFLPs  (Amplified  Fragment  Length  Polymorphisms) 

(Vos y col., 1995), todos ellos caracterizados por no precisar conocimientos previos del 

genoma a  analizar. En  estudios poblacionales  los marcadores más utilizados  son  los 

microsatélites, por sus características, y de más reciente aparición los polimorfismos de 

un solo nucleótido (Single Nucleotide Polymorphism o SNPs) (Vignal y col., 2002). 

 

Los marcadores moleculares se pueden clasificar de diferentes formas en función 

del criterio que se utilice (Vignal y col., 2002): 

Introducción

45

 

a) Según su localización: 

TIPO I: Se localizan en zonas codificantes. Muy utilizados para conectar mapas 

homólogos de diferentes especies o regiones de elevada homología. 

TIPO II: Localizados en zonas no codificantes 

 

b) Según el tipo de variación de la secuencia de ADN: 

Polimorfismos de un solo nucleótido o SNPs (Single Nucleotide Polymorphism) 

Inserciones o deleciones que pueden afectar a una o varias bases. 

Elementos repetidos: Son motivos de ADN que se repiten y varían el número de 

repeticiones o el motivo de la repetición.  

 

c) Según el tipo de acción génica: 

Dominantes:  No  son  capaces  de  diferenciar  al  homocigoto  del  heterocigoto 

(RAPD´s).  

Generalmente son bialélicos 

Codominates: Diferencian al homocigoto del heterocigoto (microsatélites). 

 

d) Según el número de variantes 

Bialélicos: Presenta dos alelos (RFLP´s y SNPs) 

Multialélicos:  Presentan  un  número  variable  de  alelos:  Microsatélites, 

minisatélites.

 

 

II.3.1.1.3.1  Polimorfismo  de  un  solo  nucleótido  (Single  Nucleotide 

Polymorphism o SNPs). 

El polimorfismo de un solo nucleótido se define como el cambio de una base en 

una  posición  concreta  de  un  fragmento  de  ADN.  Las  diferentes  posibilidades 

determinarán  los  distintos  alelos  siempre  y  cuando  la  frecuencia  del    alelo menos 

frecuente sea  igual o superior   al 1%  (Benjamín Lewin, 2003). Aunque a nivel  teórico 

podemos encontrar cuatro alelos por SNP, correspondientes a los cuatro nucleótidos, la 

Introducción

46

baja tasa de sustitución nucleotídica por nucleótido y año en una posición neutra (1 x 

10‐9 – 5 x 10‐9) hace que la gran mayoría de los marcadores tipo SNPs sean bialélicos. 

Representan la variación más común, en el genoma humano se estima que existen 

1,42  millones  de  SNPs  (Sachidanandam  y  col.,  2001),  con  una  distribución  no 

homogénea a  lo  largo del genoma, siendo mayor  la  frecuencia en aquellas zonas que 

contienen genes, donde se ha estimado que es de un SNP cada 0,5‐1,2 Kb. (Kruglyak, 

1997;  Nickerson  y  col.,  1998;  Cargill  y  col.,  1999;  Halushka  y  col.,  1999;  The 

International SNP Map Working Group, 2001).  

 

La mayor  parte de  los  SNPs descritos  en  bovino  provienen del  estudio de  las 

secuencias  de  determinados  genes  aislados  cuyo  número  está  aumentando 

considerablemente gracias a la secuenciación del genoma de la especie bovina (Taylor 

y col 2006; Morsci y col. 2006; Liu y col., 2007; Moon y col., 2007; Allan y col 2007;) 

 

En un  reciente  trabajo de  identificación de SNPs bovinos a partir de secuencias 

ESTs  (Expressed Sequence Tags) y ARNm  (328.550  secuencias) presentes  en base de 

datos públicas  (NCBI) se  identificaron un  total de 523.448 SNPs de  los cuales 285.408 

los consideran de baja calidad al localizarse dentro de una ventana de 10 pares de bases 

donde aparecen 3 o más SNPs y por  tanto pueden deberse a una baja  calidad de  la 

secuencia (Rachel y col. 2004). De los 238.040 restantes un total de 58.747 producían un 

cambio aminoacídico. Excluyendo los de baja calidad y aquellos que solo aparecían en 

una ocasión, la frecuencia de transiciones fue de 0,670 y la de transversiones de 0,330 lo 

que  está  en  concordancia  con  los datos  obtenidos  en  genes  humanos  en  ese mismo 

artículo. 

 

Los SNPs han sido propuestos en lugar de los microsatélites para la identificación 

genética y/o controles de paternidad (Fries y col., 2001; Heaton y col., 2002; Werner y 

col.,  2004). Werner y  col.  a partir de un de  screening de  91,13 kb. Encontraron    531 

SNPs sobre  los que se realizó una selección,    junto con 43 previamente  identificados, 

utilizando el siguiente criterio:  

a) El alelo más raro debía tener una frecuencia superior a 0,1. 

Introducción

47

b) Los SNPs no debían de estar ligados.   

 

Como resultado se obtuvieron un total de 37 SNPs, uno específico de género, con 

una probabilidad de compartir el mismo genotipo entre dos individuos de 10‐13 y una 

potencia de exclusión en controles de paternidad superior al 99,99 %. 

 

Su utilidad para realizar mapas genéticos ha quedado reflejado en el cálculo de 

que 1.000 SNPs bien espaciados con la menor frecuencia alélica superior a 0,2 pueden 

producir  el mismo  poder  de  ligamiento  que  un mapa  de  300 marcadores  de  tipo 

microsatélite  (Kruglyak,  1999;  Brookes  y  col.,  2001),  con  la  ventaja,  frente  a  otros 

marcadores, de que cubren todo el genoma. 

 

Una de las grandes ventajas de los SNPs radica en la posibilidad de automatizar 

su  identificación mediante  técnicas de  elevado  rendimiento y bajo  coste, destacando 

entre  otras  técnicas  los  microarrays  (Lindroos  y  col.,  2003),  la  pirosecuenciación 

(Ronaghi  y  col.,  1996; Wasson  y  col.,  2002),  las  sondas marcadas  con  fluorocromos 

(Tyagi y Kramer, 1996; Marras y col., 2003), sondas Taqman (Livak, 1999; Ranade y col., 

2001) o  la  técnica Primer‐extension o minisecuenciación (Ronaghi 2001). La  tendencia 

es que en un futuro próximo sustituyan a los microsatélites en el análisis de diversidad 

genética de poblaciones,  de compatibilidad genealógica, etc., y un ejemplo es que ya se 

han  propuesto  conjuntos  estandarizados  de  SNPs  como  huellas  genéticas  para  la 

identificación animal (Fries y col., 2001). 

 

 

II.3.1.1.3.2. Elementos repetidos 

La mayor parte del ADN genómico es no codificante y está compuesto por copias 

únicas  o  repetidas.  Dentro  de  estas  últimas  podemos  encontrar  distintos  tipos  en 

función del tipo de repetición, así tenemos aquellas que se repiten de manera dispersa, 

como los elementos nucleares cortos o largos dispersos (LINES y SINES) o aquellas que 

se  repiten  en  tándem  a  partir  de  un  bloque  de  secuencia  simple  o moderadamente 

compleja pudiendo alcanzar grandes  longitudes  como  en  el  caso del ADN  satélite o 

Introducción

48

más  cortas  como  los minisatélites  y microsatélites. Dada  la  variedad  que  se  puede 

identificar en el número de  repeticiones entre  los diferentes  individuos,  los elemento 

repetidos se han utilizado como marcadores moleculares, siendo los microsatélites los 

más utilizados.   

 

II.3.1.1.3.2.1 ADN Satélite

Se denomina así porque tras una centrifugación en gradientes de cloruro de cesio 

forma una banda “satélite” separada del  resto de ADN. Se  localiza en el centrómero 

formando parte de la heterocromatina y en los telómeros (Griffiths, 2002). 

 

En  el genoma bovino  se han descrito varios ADN  satélites que  en  su  totalidad 

comprenden el 12% del genoma bovino. Jobse y col. (1995) describen 7, algunos de los 

cuales comparten subestructuras como una subunidad de repetición de 31 nucleótidos 

que  se  cree  fue  originada  a  partir  de  otra  subunidad  de  23  nucleótidos.  Su 

configuración actual se origina a través de procesos de recombinación que ha afectado 

a subunidades de repetición, a SINES  (Short  Interpersed Nuclear Elements) e  incluso 

microsatélites.  El  estudio  de  la  evolución  de  estos  elemento  ha  sido  utilizado  en 

trabajos de filogenia en especies próximas de bovinos. 

 

II.3.1.1.3.2.2 Minisatélites

Los minisatélites  son  secuencias de  entre  10 y  250 pares de bases  repetidas  en 

tándem,   que  alcanzan una  longitud de hasta  20 kb., presentan una  elevada  tasa de 

mutación (10‐2 por generación) que depende del número de repeticiones y se localizan 

en las regiones teloméricas y subteloméricas (Griffiths, 2007).  

 

El  primer  minisatélite  descrito  fue  un  monómero  repetido  de  33  nucleótidos 

localizado  en un  intrón del gen de  la mioglobina humana  (Weller y  col.,  1984), que 

permitió la detección de múltiples  loci polimórficos cuando fue utilizado como sonda 

(Jeffreys y col., 1985).  

 

Introducción

49

Se  han  utilizado  para  crear  el  “DNA  fingerprinting”  o  “la  huella  de  ADN”, 

aunque actualmente se emplean otros marcadores para dicho fin. Su análisis se realiza 

por  técnicas  de  transferencia,  Southern  blotting  (Southern,  1975),  permitiendo  el 

análisis de varios  loci simultáneamente. Presenta una serie de dificultades  técnicas al 

ser  laboriosa, precisar de una gran cantidad de ADN y ser costosa,  lo que unido a  la 

alta  tasa de mutación que dificulta  la  interpretación, standarización y  la repetibilidad 

de  los  resultados,  no  favorece  la  transferencia  de  información  entre  laboratorios  y 

plantea  problemas  en  las  evaluaciones  estadísticas  cuando  se  realiza  el  estudio  de 

poblaciones (Lewontin y Hartl, 1991). 

II.3.1.1.3.3.3. Microsatélites

Son  repeticiones  en  tándem  de  bloques  de  secuencia  de  1  a  6  nucleótidos,  la 

variación en el número de repeticiones da  lugar a  los diferentes alelos. Se encuentran 

ampliamente distribuidos por todo el cromosoma excepto en las regiones teloméricas, 

constituyendo un 0,3% del genoma nuclear. (Tautz, 1989) 

En función de la secuencia de repetición se diferencian tres tipos: 

 

1.‐ Perfecta:  La secuencia repetida no sufre ninguna interrupción, constituyen la 

mayor  parte  de  los  microsatélites  (70‐80%)  (Weber,  1990;  Winterö  y  col.,  1992; 

Fredholm y Winterö, 1995). 

 

2.‐  Imperfectas:  Presentan  una  interrupción  que  puede  variar  de  uno  a  tres 

nucleótidos, constituyendo el 20 ‐ 30% de los microsatélites. 

 

3.‐ Compuestas: La secuencia repetida en tándem se encuentra interrumpida por 

otras secuencias repetidas de distinto  tamaño, subdividiéndose a su vez esta clase en 

perfectas e imperfectas. Su porcentaje es minoritario respecto a las otras dos. 

 

Las  repeticiones  de  tipo  (dC‐dA)n  o  (dG‐dT)n  constituyen  la mayoría  de  las 

repeticiones  dinucleotídicas  del  genoma  de  los mamíferos,  estimándose  que  hay  de 

35.000 a 50.000 distribuidas uniformemente cada 100 Kb. (Hamada y col., 1982; Tautz y 

Introducción

50

Renz,  1984;  Tautz,  1989; Weber,  1990; Weissenbach  y  col.,  1992).  Existe  un  elevado 

grado de conservación de microsatélites entre especies próximas, por lo que se pueden 

utilizar cebadores heterólogos para su amplificación en grupos  taxonómicos cercanos 

(Moore y col., 1991; Stallings y col., 1991). Entre vacuno y ovino pueden utilizarse más 

de un 60% de cebadores heterólogos  (Moore y col., 1991), mientras que en el caso de 

rata y ratón sólo un 12 ‐ 16% (Kondo y col., 1993).  

 

a) Origen del polimorfismo de los microsatélites 

Existen dos teorías que explican los cambios en el número de repeticiones y por 

tanto la aparición de nuevos alelos: 

 

‐ Sobrecruzamiento desigual entre  cromátidas hermanas en  la meiosis. Afecta 

sobre  todo a  individuos heterocigotos con  tamaños alélicos muy diferentes  (Valdes y 

col., 1993). Provoca una mayor homogeneidad del  tamaño entre ambos alelos (Smith, 

1976; Harding y  col., 1992;  Jeffreys y  col., 1994)  sin  cambiar el  tamaño medio de  los 

alelos. 

 

‐ Deslizamiento de  la polimerasa durante  la replicación (Figura 9). Es  la teoría 

más aceptada y se debe al apareamiento  incorrecto de  las hebras de ADN durante  la 

replicación  provocando  el  deslizamiento  o  “slippage”  de  la  polimerasa  (Levinson  y 

Gutman, 1987a; Levinson y Gutman, 1987b; Henderson y Petes, 1992). En más de un 

85%  de  los  deslizamientos  se  produce  la  ganancia  o  pérdida  de  una  unidad  de 

repetición (Weber y Wong, 1993), y en menor proporción afectan a más de un unidad 

de repetición. 

 

 

Introducción

51

 Figura 9: Deslizamiento de la polimerasa durante la replicación generando una nueva repetición o su desaparición en la cadena de nueva síntesis (en cursiva). 

 

b) Propiedades de los microsatélites 

Presentan una serie de características que  les confieren un grado de preferencia 

frente a otros marcadores:  

‐ Se encuentran ampliamente distribuidas por todo el genoma y de manera más o 

menos homogénea, uno cada 10 ó 20 Kb. (Edwards y col., 1992; Bowcock y col., 1994; 

Forbes y Johnson, 1995)  

‐ La mayoría  tienen un efecto neutro  frente a  la  selección, es decir el hecho de 

poseer un alelo u otro ni beneficia ni perjudica al individuo.  

‐ Su identificación se puede automatizar de manera relativamente sencilla, lo que 

permite  procesar  un  gran  número  de  muestras  en  poco  tiempo  y  con  bajo  coste. 

Además  los  resultados  se  pueden  estandarizar  y  así  comparar  o  intercambiar  entre 

diferentes laboratorios .  

 

‐  Poseen  un  elevado  polimorfismo  como  consecuencia  de  una  alta  tasa  de 

mutación,  10‐3  a  10‐5  (Edwards  y  col.,  1992; Bowcock  y  col.,  1994;  Forbes  y  Johnson, 

1995). Esta  característica  les  hace  especialmente deseables  en  el  caso de poblaciones 

donde  el  nivel  de  endogamia  es  alto,  o  para  diferenciar  poblaciones  estrechamente 

relacionadas.  

Introducción

52

 

‐  Son marcadores codominantes, de manera que un alelo no enmascara al otro y 

se pueden identificar simultáneamente en el caso de los individuos heterocigotos. 

 

Todas  estas  ventajas  han  determinado  que  actualmente  sea  el  marcador  de 

elección para numerosos estudios genéticos, mapeo genético (Weissenbach y col., 1992, 

Holmberg y  col.,  2007; Guziewicz y  col.,  2007),  análisis de  ligamiento  (Bailey y  col., 

1997; Sherman   y col., 2004; Leonard   y col., 2005; Thévenon y col., 2007), análisis de 

filiación  (Edwards y  col., 1992; Bicalho y  col., 2006), análisis genético de poblaciones 

(Bruford y Wayne, 1993; Cañón y  col., 2001; Beja Pereira y  col. 2003; Marletta y  col. 

2006), etc.  

c) Problemática del análisis de los microsatélites 

En el trabajo  laboratorial con  los microsatélites es necesario tener en cuenta una 

serie de aspectos con el fin de evitar errores .  

  

C.1. Presencia de alelos nulos  

La zona de hibridación de los cebadores puede sufrir variaciones provocando la 

pérdida  de  homología  con  los  cebadores  impidiendo  su  unión  (Callen  y  col.,  1993; 

Koorey  y  col.,  1993).  Esto  produce  errores  en  el  genotipado  de  los  individuos  al 

considerar  individuos  heterocigotos  como  homocigotos,  lo  que  altera  los  análisis 

posteriores que se realicen (Callen y col., 1993; Paetkau y Strobeck 1995; Pemberton y 

col.,  1995).  El  diseño  de  una  nueva  pareja  de  cebadores  evitando  la  zona  alterada 

soluciona el inconveniente. 

 

 C.2. Adición de Adenina a las cadenas amplificadas durante la PCR  

La  polimerasa  añade  una  adenina  terminal  al  final  de  cada  fragmento 

amplificado durante la PCR, este proceso es imperfecto ya que no se produce en todos 

los fragmentos por lo que un mismo alelo puede presentarse de dos maneras, es decir 

con un nucleótido más o menos,  lo que complica el análisis (Ginot y col., 1996; Gill y 

col., 1997). Esta situación se puede solventar aumentado el tiempo final de extensión de 

la PCR con el fin de que en todos los fragmentos se adicione la adenina final. 

Introducción

53

 

C.3. Productos fantasma o ʹstutterʹ 

Durante la extensión del motivo repetido del microsatélite en la PCR se producen 

deslizamientos  de  la  polimerasa  generando  fragmentos  de  diferentes  tamaños  al 

amplificar distinto número repeticiones, generalmente de 1 a 4 veces más cortos. 

La imagen que genera este deslizamiento es una escalera de bandas fantasmas o 

tartamudas o ʹstutterʹ (Murray y col., 1993; Walsh y col., 1996), que puede complicar la 

determinación de alelos de tamaños parecidos (figura 10).  

 

En general la presencia de bandas fantasmas sigue ciertas reglas genéricas como 

ser más  comunes  en microsatélites  cuya  repetición  es  un  dinucleótido,  aunque  esto 

puede variar si las repeticiones no son perfectas (Walsh y col., 1996) o ser más intensas 

al aumentar el número de  repeticiones, es decir  según  se  incrementa  la  longitud del 

alelo (Murray y col., 1993). 

 

 Figura 10: Imagen de un microsatélite obtenida en un secuenciador automático de un individuo heterocigoto. En rojo aparece el tamaño en pares de bases de los  alelos y  en negro  las bandas  sombra o  stutter bands que  corresponden a una, dos o tres repeticiones menos que el verdadero alelo. 

 

C.4. Mutaciones 

Son la fuente principal de variación y provocan la aparición de nuevos alelos de 

diferente  longitud. Hay una gran variación en  las estimas de  la  tasa de mutación de 

microsatélites,  de  10‐2  eventos  por  locus  y  por  replicación  en  sistemas  in  vivo  de 

Escherichia coli (Levinson y Gutman, 1987b), 10‐4 ‐ 10‐5 en levaduras (Henderson y Petes, 

Introducción

54

1992; Strand y col., 1993), a 6 x 10‐6 en Drosophila (Schug y col., 1997), de 10‐3 a 10‐5 en 

humanos  (Dallas,  1992; Edwars,  1992; Hearne  y  col.,  1992; Mahtani  y Willard,  1993; 

Weber y Wong, 1993; Krugliak y col., 1998; Xu y col., 2000; Zhivotovsky y col., 2003), en 

cualquier  caso muy  elevada  si  se  compara  con  la  tasa  de mutaciones  puntuales  en 

genes codificantes.  

 

II.3.1.1.4 Diversidad Genética en el Cromosoma Y

En los mamíferos el sexo masculino es heterogamético (XY) respecto al femenino 

que  es homogamético  (XX). El  cromosoma Y  se  considera haploide y  en  él  reside  la 

información para la diferenciación testicular y determina la masculinidad mediante un 

efecto dominante, a  través de  la acción de un único gen, el SRY  (Cai y col., 2006). En 

ambos  cromosomas  sexuales,  a  pesar  de  sus  diferencias,  se  identifica  una  región 

homóloga  denominada  pesudoautosómica  que  posibilita  el  alineamiento  de  los 

cromosomas  sexuales durante  la meiosis  (Ellis y Goodfellow, 1989; Rappold, 1993) y 

por tanto  los procesos de recombinación, el resto del cromosoma constituye  la región 

no recombinante. Esta región que en los bovinos representa aproximadamente un 95% 

del  cromosoma  (Liu  y  col.  2003)  es  de  herencia  paterna  y  se  transmite  en  bloque 

formando un haplotipo que no varía excepto por la acumulación de mutaciones (Cai y 

col.,  2006).  Se  estima  que  un  40%  del  cromosoma  Y  bovino  está  compuesto  por 

secuencias repetidas (Mathews y col. 1992). 

  

Desde la descripción de los primeros polimorfismos en el cromosoma Y humano 

(Casanova y col., 1985; Seielstad y col., 1994) se ha producido un enorme incremento de 

su número, clasificándose en función de sus características de mecanismo mutacional 

y/o del número de alelos que presentan (Jobling y Tyler‐Smith, 1997; Hurles y Jobling, 

2001):  

 

1.‐ Marcadores de evento único de mutación o marcadores bialélicos o polimorfismos 

binarios:  Son  los  polimorfismos  de  un  solo  nucleótido  o  SNPs  y  los  eventos  de 

inserción/deleción, como los elementos Alu (YAP) (Hammer, 1994). Presentan baja tasa 

Introducción

55

de mutación, de 5 × 10‐7 a 2 x 10‐8 por sitio y por generación (Hammer, 1994; Thomson y 

col., 2000), por lo que se considera que son debidos a eventos únicos o casi únicos en la 

evolución.  Las  combinaciones  de  marcadores  bialélicos  se  llaman  haplogrupos  y 

definen líneas estables monofiléticas de cromosomas Y.  

 

En el ganado bovino están descritos diversos SNPs en el cromosoma Y. En la base 

de  datos  IBISS  (Interactive  Bovine  In  Silico  SNP  Database),  se  clasifican  según  su 

frecuencia de aparición en un total de 23 secuencias analizadas. Incluso se han descrito 

SNPs específicos de género (Werner y col., 2004) y un polimorfismo en la secuencia del 

gen SRY que diferencia Bos taurus de Bos indicus (Tanaka y col., 2000) 

 

2.‐  Marcadores  multialélicos  (Jobling  y  Tyler‐Smith,  1997):  Presentan  una  tasa  de 

mutación más alta y un mayor número de alelos que los marcadores binarios, y entre 

estos  están  los minisatélites  y microsatélites.  La  combinación  de  la  información  de 

marcadores  polimórficos  a  lo  largo  de  una  hebra  no  recombinante  constituye  un 

haplotipo. 

 

En el ganado bovino se han descrito diferentes microsatélites con distintos grados 

de  polimorfismo  (Liu  y  col.  2003),  destacando  que  aquellos  situados  en  la  región 

pseudoautosómica  son  más  polimórficos  (35,3%)  que  los  situados  en  la  región 

específica del cromosoma Y (19,6%) (Liu y col., 2002; Liu y col., 2003). 

 

Desde la década de los 90 en que se iniciaron los estudios del cromosoma Y hasta 

la  actualidad,  han  sido  numerosos  los  trabajos  realizados  en  poblaciones  vacunas 

(Bradley y  col.,  1994; Kemp y  col.,  1994; Hanotte y  col.,  2000; Verkaar y  col.,  2004a;  

Anderung y col., 2007). Muchos de ellos se han desarrollado con el fin de esclarecer la 

filogenia de  los bovinos  (Verkaar y  col.,  2004a, Verkaar y  col.,  2004b, Nijman y  col., 

2003,).  Estos  trabajos  están  basados  principalmente  en  la  identificación  de  SNPs  en 

secuencias del cromosoma Y, ya que los microsatélites nos pueden ayudar en el estudio 

del origen de las especies si existen alelos especie‐específicos fijados y esto no siempre 

sucede. (Edwards y col., 2000., Vila y col., 2003; Verkaar, 2003). 

Introducción

56

 

También  se  han  utilizado  para  detectar  mezcla  entre  poblaciones,  ya  que 

diferentes poblaciones tienden a presentar distribuciones de haplotipos o haplogrupos 

muy diferentes (Hanotte y col. 2000, Verkaar y col. 2003, ). El análisis de marcadores de 

tipo microsatélite  localizados  en  el  cromosoma  Y  permite  obtener  una  perspectiva 

diferente del uso de marcadores autosómicos o del ADN mitocondrial. El estudio de su 

polimorfismo revela las influencias paternas que ha tenido una raza o población y las 

frecuencias  de  los  diferentes  haplotipos  permite  analizar  las  diferencias  con  otras 

poblaciones o entre las subpoblaciones que pueden subyacer en una raza.  

 

En  el  estudio  del  proceso  de  difusión  de  los  bovinos  a  través  del  continente 

europeo a partir de las poblaciones domesticadas originalmente, se han identificado a 

través del análisis de secuencias no codificantes del cromosoma Y dos haplotipos que 

muestran una clara distribución  racial y geográfica  (Gotherstrom y col., 2005). En  las 

razas del norte del continente se identifica uno de los haplotipos, denominado Y1, y en 

las  del  sur  el  haplotipo  Y2.  Entre  las  diversas  hipótesis  que  podrían  explicar  esta 

distribución, la más pausible señala que el haplotipo Y1 era el predominante entre los 

bovinos europeos mientras que los bovinos que llegan al continente desde los orígenes 

de domesticación portaban el haplotipo Y2. En el norte se produce una introgresión del 

haplotipo Y1 al cruzarse machos locales con las hembras domésticas, mientras que en 

el  sur  no  se  da  esa  impronta  permaneciendo  como mayoriatrio  el  haplotipo  Y2.  El 

estudio de  restos  arqueológicos han  confirmado  la presencia del haplotipo Y1  en  el 

continente europeo de manera mayoritaria aunque, para confirmar  la hipótesis, sería 

necesario  comprobar  su ausencia o baja  frecuencia  en  los orígenes de domesticación 

(Oriente Próximo) pero el pobre estado de conservación de las muestras arqueológicas 

allí encontradas no lo ha permitido hasta el momento. 

 

 

Introducción

57

II.3.1.1.5 ADN Mitocondrial

II.3.1.1.5.1 Organización del ADN mitocondrial

Las mitocondrias son organelas  intracelulares presentes en el citoplasma celular 

en  número  variable  en  cuyo    interior  presentan  una  doble  hélice  circular  de ADN. 

Según  la  teoría  endosimbionte  se  originaron  a  partir  de  bacterias  aerobias  que  se 

adaptaron  a vivir  en  simbiosis  en  el  citoplasma de un primitivo  fagocito, hace  1500 

años  millones  de  años,  integrándose  por  tanto  en  la  célula  hospedadora  y 

produciéndose una  transferencia de genes hacia el genoma nuclear (Strachan y Read, 

1996). 

 

 

 Figura 11: Representación del ADN mitocondrial bovino.

 

El  ADN  circular  de  doble  cadena  de  las mitocondrias  presenta  una  serie  de 

particularidades  respecto  al  ADN  nuclear,  sus  genes  no  poseen  intrones,  las  dos 

cadenas de ADN se denominan Ligera (L) y pesada (H) siendo una rica en purinas y la 

otra en pirimidinas y su herencia es exclusivamente vía materna. En los bovinos, como 

en  el  resto  de  mamíferos,  contiene  32  genes  que  codifican  para  los  22  ARN 

transferentes, dos para los ARN ribosómicos 12 y 16S, y 13 para enzimas implicadas en 

la  cadena  de  transporte  de  electrones,  fosforilación  oxidativa  y  producción  de ATP 

(Anderson y col., 1982). 

Introducción

58

La  secuencia  primaria  del  genoma mitocondrial  presenta  un  bajo  número  de 

nucleótidos, lo que se piensa que es el resultado de una fuerte presión para la economía 

del  tamaño  del  genoma,  en  el  caso  del  ganado  vacuno  es  de  ∼16.338  nucleótidos 

(Anderson y col. 1982). 

 

II.3.1.1.5.2 La Región de Control o D-loop

Es la única región no codificante del ADN mitocondrial y su nombre lo recibe de 

la estructura que  forma durante  la  replicación el ADN mitocondrial. De  los distintos 

elementos que lo componen destacan dos promotores principales de la transcripción, el 

origen de  replicación de  la  cadena pesada  (OH), dos  estructuras  en  forma de  trébol 

termodinámicamente  estables,  cajas  de  secuencias  conservadas  (CSB)  y  secuencias 

conservadas  de  terminación  (TAS)  (Chang  y  Clayton,  1985;  Chang  y  col.,  1985; 

Mignotte y col., 1990). 

 

La tasa de evolución de esta región es constante y se estima que en en vacuno es 

de  1,5  x  10‐7 por posición  nucleotídica  y  año  (Bradley  y  col.  1996; Kim  y  col,  2003), 

mientras que en otras especies como en los lobos es de 5 x 10‐8 ‐ 7,1 x 10‐8 (Vilà y col., 

1999; Savolainen y col., 2002) y en humanos las estimas la han cifrado entre 1,7 x 10‐8 a 

33 x 10‐8 por sitio y por año (Stoneking y col., 1992; Tamura y Nei, 1993; Ingman y col., 

2000).  

 

Según  la  secuencia  bovina  de  referencia,  la  región  de  control  o  d‐loop mide 

aproximadamente  ∼909  pb  de  longitud  y  se  extiende  entre  las  posiciones  15.792  a 

16.338  y  1  a  363  (Anderson  y  col.,  1982).  Presenta  zonas  altamente  variables  entre 

individuos,  presumiblemente  debido  a  la  existencia  de  una menor  fuerza  selectiva 

sobre esta región.  

 

Se pueden distinguir  tres regiones en  la región de control o d‐loop (Steinborn y 

col., 1998): 

 

1. El dominio izquierdo que abarca del nucleótido 15792 al 16158. 

Introducción

59

Contiene la región 3´ de la estructura en forma de trébol (15958 a 16086), la secuencia 

asociada  a  terminación  TAS‐A  (16094‐16108)  y  las  zonas  de  unión  de  proteínas 

llamadas mt 5  (16023‐16043) y mt 6  (15996‐16013). Es en el último  tercio del dominio 

izquierdo,  iniciándose en el  final del motivo mt5, donde  reside  la mayor parte de  la 

variabilidad observada en este dominio. 

 

2. La  región  central  comprende del nucleótido16159  al  59. Dentro de  sus  269 

bases  podemos  identificar  de  la  caja  B  a  la  F  con  un  nivel  de  polimorfismo medio 

excepto  en  las  cajas  B  y  D.  Destaca  la  presencia  de  un  bloque  de  secuencias 

conservadas que comprende del nucleótido 9 al 36, idéntica a la encontrada en cerdos. 

 

3. El dominio derecho se inicia en el nucleótido 60 y finaliza en el 363. Podemos 

encontrar la zona donde se sitúan los promotores de la cadena pesada y ligera (HSP y 

LSP), el origen de replicación de la cadena pesada OH que se sitúa dentro de la región 

5´ de la estructura en forma de hoja de trébol. Además se identifica una nueva región 

de  unión  de  proteínas  llamada  mt4  y  dos  secuencias  diana  para  el  factor  A  de 

transcripción mitocondrial. 

 

Cabe destacar  la  presencia del Bloque  1  y del Bloque  2+3  que  corresponden  a 

bloques de secuencias conservadas. El bloque 1 corresponde a una zona de unión de 

proteínas  bastante  conservado.  El  boque  2+3,  el  cual  en  determinados  mamíferos 

aparece separado y en los artiodáctilos aparece unido, está implicado en la formación 

de híbridos ADN‐ARN y en el procesamiento del ARN mitocondrial. 

 

Los  primeros  estudios  del  ADN  mitocondrial  se  realizaron  mediante  RFLP´s 

(Avise y  col.,  1979; Avise y  col.,  1979a; Brown y Wright,  1979),  sentando  la base de 

posteriores  estudios  que  utilizaron  el  ADN  mitocondrial  como  una  herramienta 

molecular. El paso al análisis de las secuencias del ADN mitocondrial se realizó cuando 

Kocher  y  col.  en  1989  diseñaron  una  pareja  de  cebadores  muy  conservados  en 

diferentes taxones. La ausencia de recombinación, la herencia exclusivamente materna 

y  la  facilidad que ya existía para amplificar el ADN mitocondrial mediante una PCR 

Introducción

60

(Reacción en Cadena de la Polimerasa), provocó el desarrollo de una gran número de 

trabajos como demuestra las gran cantidad de secuencias remitidas a GenBank durante 

la década de los 90. Debido al hecho de poseer múltiples copias de ADN mitocondrial 

en  la  célula  su uso  se  extendió  a  casos  forenses  al  tratarse de  situaciones donde  las 

muestras  están  muy  degradas  y  en  pequeñas  cantidades.  Se  emplea  de  manera 

rutinaria tanto en humanos como en animales (Bär y col., 2000; Savolainen y col., 1997; 

Schneider y col., 1999; Savolainen y col., 2000). 

 

II.3.1.1.5.3 Evolución en el género Bos a partir del estudio del ADN mitocondrial

El ADN mitocondrial ha permitido  confirmar  las  evidencias mostradas por  los 

restos arqueológicos en el origen y evolución del género Bos y particularmente de dos 

de sus ramas, los cebuinos (Bos indicus) y taurinos (Bos taurus) fechando su bifurcación 

hace unos 100.000 años y su domesticación independiente hace 10.000 años, en Oriente 

Próximo  los  taurinos  y  en  el  sureste  de  Pakistán  los  cebuinos  (Loftus  y  col.  1994; 

Bradely  y  col.  1996;  Troy  y  col.2001).  En  ambos  casos  un  reducido  número  de 

haplotipos  identificados  en  los  orígenes  de  domesticación  nos  permite  clarificar  las 

influencias maternas de las actuales razas vacunas (Figura 12). En las razas europeas se 

han identificado cuatro haplotipos principales (Tabla 3) siendo uno el mayoritario (T3) 

y otros dos minoritarios (T y T2). Un cuarto haplotipo (T1) se describió por primera vez 

en razas africanas y aparece con una frecuencia muy baja en las europeas, hecho que ha 

sido utilizado para plantear un tercer origen de domesticación que se situaría en África 

(Cymbron  y  col.  1999; Troy  y  col.  2001).  En  las  razas  de  la  Península  Ibérica  dicho 

haplotipo aparece con una  frecuencia mayor, explicado por  la proximidad geográfica 

entre  la Península y África y  la expansión de  los musulmanes por  la Península en el 

siglo VIII,  no  obstante  estudios  recientes  han  identificado dicho  haplotipo  en  restos 

arqueológicos encontrados en Atapuerca y fechados en el año 1880 antes de Cristo, por 

lo que se cree que la influencia africana en las razas bovinas peninsulares fue anterior a 

la expansión musulmana (Anderung y col., 2005; Beja‐Pereira y col., 2006).  

 

Recientemente  a  este  grupo  de  4  haplotipos  se  ha  unido  otros  dos,  uno 

correspondería  al  aparecido  mayoritariamente  en  las  razas  criollas  (T1‐16053C‐16122C‐

Introducción

61

16139T‐16196 o T1*) (Miretti y col., 2002, 2004; Carvajal‐Carmona y col., 2003; Lirón y col., 

2006)  originado a partir del africano y que también ha sido descrito en razas españolas 

y el denominado T4 descrito en razas del Noreste de Asia ( Mongolia, Norte de China, 

Corea y Japón) (Mannen y col. 2004).  

 

 Figura 12: Distribución de los principales halpotipos descritos en el ganado vacuno europeo (T1-T2-T3-T4). Las líneas continuas indican los movimientos de expansión humanos a partir de los orígenes de domesticación y las discontinuas señalan los límites de influencia del ganado africano. El tamaño de los círculos es proporcional a los animales muestreados en cada zona geográfica y la división de cada círculo es proporcional a la frecuencia de cada haplotipo. Imagen tomada del artículo de Beja-Pereira y col. 2006.

 

El  escaso  número de  líneas maternas  observadas  al  agruparse  en  6  haplotipos 

principales es congruente con el hecho de que el proceso de domesticación ocurriera en 

un limitado número de regiones. No obstante recientes trabajos utilizando el complejo 

mayor  de  histocompatibilidad,  de  herencia  no  exclusivamente  vía  materna  como 

sucede en el caso del ADN mitocondrial, concluyen mediante  simulaciones que  si  la 

domesticación fue un hecho aislado en pocas regiones, la única manera de justificar la 

elevada variabilidad del Complejo Mayor de Histocompatibilidad en las razas vacunas 

(HMC) sería que en los procesos de domesticación estuvieran involucrados un elevado 

número de animales,  lo que  resultaría  imposible de manejar para  la época. Mientras 

que si  la domesticación surgió de manera simultánea en diversos orígenes el número 

de animales  involucrados sería menor y   además el hecho de cohabitar con animales 

Introducción

62

salvajes  facilitaría  los  cruces  entre  ambos,  domésticos‐salvajes,  incrementando  la 

diversidad y explicando de una manera más lógica la elevada variabilidad encontrada 

en el HMC (Vilá y col. 2005).  

 

 

  POSICIÓN NUCLEOTÍDICA 

  16042  16050 16053  16057 16093 16113 16122 16139 16185  16196  16255 16302

T3  T  C  T  G  G  T  T  C  G  G  T  G 

T                      C   

T1    T        C          C   

T2        C          A    C   

T4  C        A              A 

T1*    T  C      C  C  T    A  C   

Tabla 3: Diferencias nucleotídicas de los principales haplotipos descritos en el ADN mitocondrial bovino. 

 

El estudio del ADN de muestras fósiles pertenecientes al Uro conjuntamente con 

razas  bovinas  actuales  de  toda  Europa,  África  y  Oriente  Próximo  ha  mostrado 

resultados contradictorios respecto al proceso de domesticación. Los primeros análisis 

con 4 muestras de uro  (≅13.000 A. de C.)  localizadas en Reino Unido mostraron una 

nítida separación respecto a las razas bovinas europeas indicando una escasa influencia 

del Uro, que sería congruente con la idea de que las actuales razas bovinas proceden de 

la  expansión  de  los  bovinos  domésticos  a  partir  de  un  único  origen  y  que  en  este 

proceso  no  se  produjo  una  introgresión  con  el Uro  de  la  zona.  Posteriormente  los 

haplotipos  identificados en muestras de  la Península  Ibérica  fechadas en  la Edad de 

Bronce mostraron un mayor parecido con la distribución de los haplotipos de las razas 

bovinas actuales excepto una, que mostró un gran parecido con  las del Uro británico, 

mostrando una más que posible  influencia del Uro  local en el ganado doméstico. No 

obstante  los  restos arqueológicos no han permitido  clasificar de una manera  fiable a 

dicha muestra  como animal doméstico o  salvaje  (Troy y  col., 2001; Anderung y  col., 

2005). 

 

Introducción

63

Recientemente nuevas muestras de Uro  localizadas en  Italia  (Beja‐Pereira y col., 

2006), 5 en total, han mostrado una nítida diferencia respecto a las de Uro británico y 

un mayor parecido a la distribución de los haplotipos de las razas bovinas actuales, lo 

que  haría más  pausible  la  hipótesis de  que  el  proceso de domesticación  se  produjo 

simultáneamente en diversos puntos además de producirse la introgresión del uro de 

la  zona  con  los  rebaños  domésticos.  Además  se  plantea  la  posibilidad  de  que  las 

muestras de Uro británicas no son representativas del primitivo Uro. No obstante cabe 

destacar que si la influencia del Uro se produjo a través de los machos, al cruzarse con 

hembras domésticas el macho no dejaría huella genética mitocondrial y su análisis no 

sería  válido  para  estudiar  la  introgresión  de  estas  poblaciones  (Beja‐Pereira  y  col., 

2006).  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Introducción

64

II.3.2 Mecanismos evolutivos que actúan sobre la poblaciones 

El estudio de un  conjunto de marcadores moleculares nos permite, a partir del 

cálculo de las frecuencias alélicas, caracterizar genéticamente a una población, estudiar 

su diversidad genética y su parecido a otras poblaciones. Estas características pueden 

variar con el tiempo por la acción de diferentes procesos que pueden actuar de forma 

sistemática permitiendo predecir el cambio de las frecuencias en dirección y cantidad, 

o de forma aletaoria predecibles en cantidad pero no en dirección. 

 

 

II.3.2.1 Procesos Sistemáticos 

II.3.2.1.1 Migración o Flujo Genético

La migración consiste en el movimiento de  individuos de una población a otra 

distinta  provocando  una  alteración  de  las  frecuencias  alélicas  que  tiende  a 

homogeneizar a las poblaciones afectadas (Eding y Laval, 1999). El grado de variación 

dependerá de la proporción de migrantes en la población receptora y de las diferencias 

de las frecuencias alélicas entre ambas poblaciones. El efecto sobre la frecuencia de un 

alelo (q1) se calcula a partir de la frecuencia de inmigrantes por generación (m) y de los 

nativos (1‐m), y las frecuencias alélicas de los individuos inmigrantes (qm) y nativos (q0) 

mediante la siguiente fórmula (Falconer y Mackay, 1996): 

 

01 )1( qmmqq m −+=  

 

II.3.2.1.2 Mutación

Las mutaciones se definen como cambios heredables en el material genético. De 

una manera muy general podemos definir dos tipos de mutación (Griffiths, 2007): 

 

a) Cromosómicas:  Afectan  al  número  de  cromosomas,  a  su  estructura  o 

configuración. 

b) Génicas:  Consiste  en  la  alteración  de  la  secuencia  de  nucleótidos.  Existen 

diversos tipos como sustituciones, deleciones,  inserciones y traslocaciones. Las 

Introducción

65

mutaciones  nuevas  tienen  mayor  probabilidad  de  ser  perjudiciales  que 

beneficiosas para  los organismos, y esto  se debe a que  son eventos aleatorios 

con  respecto  a  la  adaptación,  es  decir,  el  que  ocurra  o  no  una  mutación 

particular  es  independiente  de  las  consecuencias  que  puedan  tener  en  sus 

portadores. 

 

El efecto de la mutación sobre las propiedades genéticas de una población difiere 

en  función de que el evento mutacional  sea único o  recurrente. En el primer  caso  la 

probabilidad de  supervivencia  en una población grande  es muy baja y por  tanto no 

producirá un  cambio permanente  en  las  frecuencias de  la población. En  el  segundo 

caso  el  fenómeno  causante de  la mutación  es  repetitivo  (mutación  recurrente) y por 

tanto  los  cambios producidos no desaparecerán modificando  las  frecuencias  génicas 

(Falconer y Mackay, 1996), por lo que la mutación puede constituir una fuerza causante 

de diferenciación génica  entre poblaciones  (Eding y Laval,  1999). La  tasa normal de 

mutación  en  los  microsatelites  y  la  región  de  control  del  ADN  mitocondrial  se 

encuentra entre 10‐2 y 10‐5   por  lo que el efecto de  las mutaciones sólo será apreciable 

tras grandes periodos de tiempo (Falconer y Mackay, 1996). 

 

El  cambio que produce  en  las  frecuencias alélicas en una generación  se  calcula 

mediante la fórmula (Falconer y Mackay, 1996):  

00 qpq νμ −=Δ  

Siendo  μ  la  frecuencia  de mutación  de  un  alelo,  ν  la  frecuencia  de mutación contraria y p0 y q0 las frecuencias respectivas de ambos alelos. 

 

Se han propuesto varios modelos para explicar las mutaciones neutras:  

 

1. El modelo de alelos infinitos (IAM, Infinite Allele Model), propuesto por Kimura 

y Crow  (1964) y desarrollado posteriormente por Kimura  (1968) y Ewens  (1972). Un 

alelo puede mutar a un número  infinito de posibles alelos no existentes previamente, 

con  la misma  probabilidad,  por  lo  que  cada  alelo  originado  por  una mutación  será 

Introducción

66

único. Basándose  en  este marco Kimura desarrolló  la  teoría neutral de  la Evolución 

Molecular (Kimura, 1983). 

 

2. El modelo de mutación por pasos (SMM, Stepwise Mutation Model) desarrollado 

por Ohta y Kimura (1973) y Wehrhahn (1975) y redefinido por Kimura y Ohta (1978). 

Las mutaciones se producen paso a paso y por tanto un alelo sólo puede mutar a dos 

estados  adyacentes.  Cuanta mayor  divergencia  encontremos  entre  los  alelos mayor 

número de mutaciones habrán sucedido. 

 

3.  El Modelo  de  dos  fases  (TPM,  Two  Phases Model)  se  basa  en  la  teoría  de 

coalescencia,  el  cual  estudia  la  varianza  en  el  número  de  repeticiones  debido  a 

diferentes modelos mutacionales e historias demográficas (Di Rienzo y col., 1994), por 

tanto permite ambos modelos mutacionales, de un solo paso (IAM) o de varios pasos 

(SMM).  

 

4. Modelo de K alelos: Este modelo define K posible alelos, cada alelo tiene una 

probabilidad de mutar a otro alelo dependiente de la tasa de mutación y del número de 

posibles alelos según la fórmula μ/(K‐1) (Crow y Kimura, 1970).  

 

 

II.3.2.1.3 Selección

Sobre las poblaciones pueden actuar dos tipos de selección: la natural que ocurre 

sin intervención del hombre y favorece a los individuos mejor adaptados al medio y la 

artificial  en  la  que  el  hombre  selecciona  a  los  individuos  que  serán  los  futuros 

reproductores (Falconer y Mackay, 1996). En cualquiera de las dos situaciones no todos 

los individuos van a dejar descendencia a la siguiente generación y de los que lo hacen 

no todos los dejan en la misma proporción, ya que existen diferencias en la viabilidad y 

fertilidad de los individuos.  La selección provoca un cambio en las frecuencias génicas 

que dependerá de  la  intensidad de  selección y de  la  frecuencia génica  inicial de  las 

poblaciones. 

 

Introducción

67

II.3.2.2 Procesos Dispersivos En  poblaciones  finitas  estructuradas  en  subpoblaciones,  donde  no  actúan  los 

procesos sistemáticos  las  frecuencias génicas  fluctúan erráticamente de generación en 

generación, en un proceso denominado deriva genética (Falconer y Mackay, 1996). Las 

consecuencias de  este proceso dispersivo  son  el  aumento de  los  homocigotos  y  por 

tanto  una  homogeneidad  cada  vez  mayor  de  los  individuos  pertenecientes  a  la 

subpoblación, además de una diferenciación paulatina de  las  subpoblaciones. Con el 

paso  del  tiempo  y  debido  al  aumento  de  la  endogamia  la  frecuencia  de  los  alelos 

deletéreos  cada  vez  es mayor  provocando  una menor  adaptación  al medio  de  sus 

portadores y una disminución de la fertilidad y viabilidad.  

 

 

II.3.2.2.1 Deriva Genética Dentro de Razas o Subpoblaciones: Endogamia

El proceso de deriva genética dentro de  las poblaciones  tras  largos períodos de 

tiempo provoca un aumento de la endogamia, de tal manera que los individuos de una 

misma raza o subpoblación cada vez se parecerán más al aumentar los homocigotos y 

disminuir los heterocigotos. Considerando el mismo número de machos y hembras en 

la población el aumento de la endogamia dependerá del tamaño de la población y del 

número de generaciones (Eding, 1996), su cálculo se realiza mediante la fórmula: 

 

donde Ft es  la endogamia de una raza en  la generación t, siendo t el número de 

generaciones y N el tamaño de la población (Falconer y Mackay, 1996). 

 

En  genética  poblacional  resulta  de  mayor  interés  estudiar  el  aumento  de 

endogamia de generación en generación, que viene determinado por la fórmula:  

 

NF 21=Δ  

 

t

t NF ⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ −−=

2111

Introducción

68

Siendo N el tamaño de la población.  

 

En  las poblaciones  el  número de machos  y hembras  no  siempre  es  igual  y  no 

todos contribuyen de  la misma manera a  la siguiente generación. En esa situación en 

vez  de  utilizar  el  término  tamaño  de  una  población,  que  no  tiene  en  cuenta  dicha 

diferencia,  se utiliza  tamaño  efectivo de una población que depende del número de 

machos y hembras y  los descendientes que dejan a  la siguiente generación (Kimura y 

Crow, 1964; Wright, 1969): 

 

 

Por  tanto el aumento de  la endogamia de generación en generación calculado a 

partir del tamaño efectivo de una población viene dada por la expresión : 

 

hembrasmachos NNNeF 81

81

21 +==Δ  

 

Como consecuencia de este aumento de la endogamia se produce una depresión 

consanguínea,  definida  como  la  disminución  en  la media  fenotípica  de  un  carácter 

debido a la endogamia, siendo aquellos caracteres relacionados con la eficacia biológica  

(viabilidad, fertilidad) los primeros en verse afectados. 

 

 

II.3.2.2.2 Deriva genética entre razas o subpoblaciones: Estadísticos F de Wright

Las  fluctuaciones  de  las  frecuencias  génicas  conllevan  la  pérdida  o  fijación  de 

alelos  diferentes  en  cada  una  de  las  razas  o  subpoblaciones,  provocando  una 

disminución de la diversidad genética entre razas y un aumento entre ellas. Wright en 

1965 desarrolló la teoría de los índices de fijación o estadísticos F de Wright, que mide 

mediante el cálculo de  tres parámetros FIS, FIT y FST  la pérdida de heterocigosis como 

consecuencia de  la  estructura de  la población  en  subpoblaciones y por  tanto  es una 

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+=

hembrasmachose NNN11

411

Introducción

69

medida  de  la  diversidad  genética  entre  subpoblaciones,  utilizando  la  siguiente 

expresión:     

 

Donde FIT es la variabilidad genética total, FST es la variabilidad genética debida a diferencias  entre  subpoblaciones  y  FIT  representa  la  variabilidad  genética  debida  a diferencias dentro de las subpoblaciones (Wright, 1969).  

 

 

II.3.3 Distancias Genéticas

La caracterización genética de  las poblaciones o de  los  individuos o de manera 

genérica  de  los OTUs  o Unidades  Taxonómicas Operativas  (OTUs,  Sokal  y  Sneath, 

1963)  nos  permite  calcular  la  distancia  genética  entre  ellos  y  representarla 

espacialmente mediante métodos de agrupamiento. 

 

Según Eding y Laval,  (1999), es deseable que una distancia matemática cumpla 

alguna de las siguientes propiedades:  

a) La distancia entre una población y ella misma es necesariamente cero: d(X,X) = 

0 

b) La distancia entre dos poblaciones X e Y debe ser simétrica: d(X,Y) = d(Y,X). 

Si una distancia satisface ambas condiciones se denomina distancia semi‐métrica.  

c) Desigualdad triangular: la distancia entre dos poblaciones X, Y debe ser menor 

o igual a la distancia de la población X a Z más la distancia de la población Y a 

Z: d(X,Y)≤ ⎨d(X.Z)+d(Y,Z)⎬.  

Si una distancia cumple las tres propiedades se denomina distancia métrica (Katz, 

1986).  

 

En  los marcadores  neutros,  como  son  los microsatélites  donde  los  diferentes 

alelos  no  benefician  ni  perjudican  al  individuo  que  los  porta,  los  cambios  en  las 

( ) ( ) ( )STISIT FFF −−−=− 111

Introducción

70

frecuencias alélicas son debidos fundamentalmente a la deriva genética y la mutación, 

siendo las causas que diferencian las poblaciones o Unidades Taxonómicas Operativas 

(OTUs, Sokal y Sneath, 1963). En el estudio de las razas los tiempos de divergencia son 

relativamente  cortos  por  lo  que  las  variaciones  de  las  frecuencias  alélicas  en  las 

poblaciones se deben fundamentalmente a  la deriva genética ya que a  las mutaciones 

necesitan que pasen un mayor número de generaciones para alterarlas. Estos aspectos 

es necesario considerarlos en la elección de la distancia, utilizando la más apropiada en 

cada estudio en función de la fuente de variación que consideren. 

 

 

II.3.3.1 Modelo Mutacional Asumiendo  que  las  razas  se  encuentran  en  equilibrio,  después  de  un  elevado 

número de generaciones, el coeficiente de endogamia tendrá la siguiente expresión: 

 

 

donde N es el tamaño efectivo de  la raza y μ  la tasa de mutación, expresado como el 

número  de  mutaciones  por  individuo  y  por  locus  en  cada  generación.  De  esta 

expresión  se  deduce  que  para  que  la  mutación  produzca  divergencias  entre 

poblaciones debe transcurrir un gran número de generaciones. 

 

 

II.3.3.2. Modelo de Deriva Genética El modelo de deriva genética, contrario al anteriormente expuesto de mutación, 

no  tiene un coeficiente de endogamia  fijo, siendo su valor después de  t generaciones 

desde la coalescencia de: 

 

donde N es el tamaño efectivo de la raza y t el número de generaciones. 

μNF

411

+=∞

t

t NF ⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ −−=

2111

Introducción

71

Algunas  de  las  distancias  o  índices  de  similitud  que  asumen  que  la  deriva  es  la 

principal causa de diferenciación entre subpoblaciones, son las siguientes:  

 

‐  La  distancia mínima  de Nei  (DM)  (Nei,  1973),  cuya  importancia  radica  en  que  la 

distancia  genética  esperada  entre  2  poblaciones  es  una  función  de  los  respectivos 

coeficientes de endogamia (F1+F2) en estas. 

 

‐ La distancia de Reynolds  (DR)  (Reynolds  y  col,  1983)  es una medida  basada  en  la 

distancia mínima de Nei (1973) normalizada por la estimación de la heterocigosis en la 

población fundadora, donde el valor de la distancia genética es función de (F1+F2)/2. 

 

‐ La distancia FST (Wright, 1965), basada en el estadístico FST de Wright (Wright, 1951), 

es  una  de  las más  utilizadas  a  la  hora  de  estimar  la  diversidad  genética. Nagylaki, 

(1998)  expresó  esta  medida  de  variabilidad  genética  en  términos  de  heterocigosis, 

según la expresión: 

 

donde pi y pj son las frecuencias alélicas de un locus en la raza estudiada. 

 

Este mismo autor comprobó que si cada una de las poblaciones era separada del 

resto,  aumentaba  la  endogamia  en  cada una de  ellas,  así  como  la  fijación de  alelos. 

Estos  alelos  eran  diferentes  entre  cada  población, motivo  por  el  cual  aumentaba  la 

diversidad genética entre poblaciones. En estos casos, propuso el cálculo del estadístico 

FST para el conjunto de las subpoblaciones  mediante la expresión: 

jji

i ppHF ∑≠

−=−= 11

T

SSTST H

HFH =−=1

Introducción

72

donde  sH   es  la  media  de  heterocigotos  esperados  en  una  población  y  HT  es  la 

heterocigosis  esperada  en  el  total de  las poblaciones,  calculada  a partir de  todas  las 

frecuencias poblacionales (Nagylaki, 1998). 

 

Eding  y  Laval  (1999),  tras  analizar  los  parámetros  en  los  que  se  basan  las 

distancias más  importantes para el análisis de poblaciones, propusieron una serie de 

opciones para elegir la medida de distancia genética más apropiada en cada caso: 

 

1.‐ Cuando  el  análisis  se  realiza  entre  especies,  cuyo  tiempo de divergencia  es 

largo  (especiación),  las  principales  causas  de  cambios  genéticos  son  la  deriva  y  la 

mutación,  siendo más  apropiado  utilizar  aquellas  distancias  que  contemplen  estos 

fenómenos,  como  ocurre  con  las  distancias  de  Cavalli‐Sforza,  distancia  de  Nei, 

distancia estándar de Nei y distancia de Goldstein. 

 

2.‐  Si  el material de  trabajo  son  razas de distribución mundial,  los  tiempos de 

divergencia  serán  medios,  siendo  la  mutación  y  la  deriva  las  fuerzas  genéticas 

causantes de  la diversidad  encontrada. En  estos  casos  las distancias más apropiadas 

serán  aquellas  que  ponderen  estos  fenómenos,  coincidiendo  con  las  indicadas  en  el 

apartado anterior. 

 

En  el  caso  de  poblaciones  de  un mismo  tronco  originario  (objeto  de  nuestro 

estudio) o de ámbito de distribución geográfica próximo,  los  tiempos de divergencia 

son muy  cortos, por  lo  que  los  fenómenos mutacionales no deberían  ser  tenidos  en 

cuenta  al  no  ser  detectados.  Las  distancias más  adecuadas  para  el  estudio  de  estas 

razas  serán  aquellas  que,  ignorando  los  fenómenos mutacionales,  consideren  que  la 

causa de la diferenciación genética es la deriva genética. 

 

La matriz  de  distancias  y  los  algoritmos  utilizados  en  la  representación  racial 

además del programa  informático que  los  implementan,  tiene una gran  influencia en 

Introducción

73

las topologías que se obtengan (Behara y col., 1998), por tanto es necesario seleccionar 

aquellas que mejor se adapten a las características de la población a analizar. 

 

 

II.3.4 Árboles de Distancias 

Los  árboles  de  distancia  o  dendrogramas  son  representaciones  gráficas  de  la 

matriz  de  distancias  entre  OTUs  que  permiten  realizar  inferencias  a  cerca  de  las 

relaciones genéticas.  

 

Existen diferentes métodos de agrupamiento: 

 

1.‐ Unweighted Pair Group Method Arithmetic (UPGMA) (Sneath y Sokal, 1973)  

Este método define  la distancia entre grupos como  la medida de  todas  las distancias 

por parejas para  los miembros de  los dos grupos   asumiendo una  tasa de evolución 

constante  para  las  diferentes  líneas  comparadas  y  así  genera  unas  representaciones 

gráficas  que muestran  la  evaluación  de  la  diversidad  de  una  forma más  clara.  El 

proceder  de  este método  es  el  siguiente:  a  partir  de  una matriz  de  distancias  entre 

OTUs  se  eligen  los  dos  entre  los  que  existe menor  distancia  (A‐B)  y  se  calcula  la 

distancia  que  existe  entre  cada  uno  de  estos  dos  con  un  tercero  (en  función  de  los 

valores de  la matriz de distancias  inicial). Este proceso  se  repite hasta  completar  los 

cálculos con la totalidad de los OTUs. La longitud de las ramas del árbol resultante es 

la suma de la distancia entre cada dos OTUs. 

 

2.‐ Neighbour‐Joining (NJ) o método del vecino más próximo (Saitou y Nei, 1987).  

Este método asume que  la evolución depende de diferentes  factores, entre  los que se 

encuentra el tamaño efectivo de cada OTU, puesto que cabe esperar que las fuerzas que 

actúan  en  una  generación  afecten  a  las  generaciones  siguientes  (Nei,  1991).  Las 

agrupaciones proporcionadas pueden ser aditivas cuando  la distancia entre cada par 

de taxones sea la suma de la longitud de los brazos cercanos en los que se encuentran 

representados,  siendo  por  tanto  un  método  apto  para  la  estimación  de  relaciones 

filogenéticas entre OTU´s.  

Introducción

74

II.3.5 Representaciones Network 

El proceso  evolutivo mediante  la  recombinación  entre  genes, hibridación  entre 

líneas  y  homoplasia,  genera  relaciones  entre  las poblaciones  que  no  representan  los 

métodos  tradicionales  de  filogenia  basados  en  árboles  bifurcados  ya  que, 

frecuentemente,  las genealogías de poblaciones están multifurcadas, donde  coexisten 

los  genes  descendientes  con  sus  ancestros  y  los  eventos  de  recombinación  pueden 

producir  relaciones  reticuladas  (Posada  y  Crandall,  2001).  Para  su  representación 

gráfica se han desarrollado diversos análisis de redes o Network, que tienen en cuenta 

estos  fenómenos  a  nivel  de  población  y  permiten  estimar  la  filogenia  y  evolución 

intraespecífica. El método Network  es  una  representación donde  se  conectan  nodos 

que muestran la información de cada estado genético presente en la población, siendo 

el  principal  interés  de  sus  aplicaciones.  Así,  se  han  empleado  para  determinar 

recombinaciones,  delimitar  especies,  inferir  modos  de  especiación,  partición  de  la 

historia  y  estructura  de  la  población  y  estudiar  las  asociaciones  entre  fenotipos  y 

genotipos (Posada y Crandall, 2001).  

 

Estas representaciones pueden detectar  la persistencia de haplotipos ancestrales 

en la población, ya que cuando un haplotipo muta no es probable que lo hagan todas 

las  copias  del  haplotipo  o  se  extingan  rápidamente,  por  tanto  un  solo  haplotipo 

ancestral da lugar a múltiples descendientes, lo que queda representado como un árbol 

de haplotipos con multifurcaciones. Así, la teoría de la genética de poblaciones predice 

que  el  haplotipo  más  antiguo  está  asociado  con  el  mayor  número  de  haplotipos 

descendientes. Además representan mucha de la información genealógica presente ya 

que  se  muestran  nodos  ancestrales  persistentes,  multifurcaciones  y  reticulaciones, 

teniendo en cuenta el fenómeno de poblaciones. Por ejemplo, la presencia de bucles en 

el  gráfico  puede  indicar  un  fenómeno  de  recombinación,  homoplasia  y  de  forma 

precisa, la ocurrencia de mutaciones reversas o paralelas.  

En el ganado vacuno esta metodología se ha aplicado en numerosos trabajos cuyo 

objetivo  se  ha  centrado  en  esclarecer  la  filogenia  del  género  Bos  y  analizar  la 

distribución  de  haplotipos  de  una  raza  o  de  un  conjunto  de  razas  de  uno  o  varios 

continentes (Troy y col., 2001; Beja‐Pereira y col., 2006; Anderung y col., 2007). 

Introducción

75

II.3.6 Análisis Factorial de Correspondencia 

Otro procedimiento alternativo para cuantificar la diversidad genética entre razas 

es  la utilización de un análisis clásico multivariante como el Análisis de Factorial de 

Correspondencia (Lebart y col., 1984), que permite estudiar una variable cualitativa a 

explicar (raza) en función de otras variables explicativas (alelos), donde los diferentes 

loci  se  consideran no  ligados  (Lebart  y  col.,  1995)  y  en  el  que  el  término de  inercia 

puede ser asimilado al de diversidad. 

 

En  este  análisis,  la  distancia  entre  dos  razas  es  la  media  cuadrática  de  las 

distancias  obtenidas  dentro  del  análisis  de  correspondencia  efectuado  para  cada 

sistema  alélico.  Este  método,  también  se  denomina  dentro  de  un  contexto  de 

discriminación, análisis discriminante baricéntrico (Lebart y col. 1995). La medida de la 

inercia  de  la  variable  (raza)  puede  ser  equiparable  a  la  diversidad  que  aporta  al 

conjunto de razas analizadas (Lalöe y col., 1999). 

 

Como resultado se obtiene  la relación entre razas y alelos, permitiendo  localizar 

rápidamente  aquellos más  representativos  dentro  de  una  o  varias  razas,  así  como 

clasificar  los  sistemas  genéticos  en  función  de  la  importancia  de  su  inercia.  Su 

representación da  lugar a  la unión de  las poblaciones mediante un sistema de puntos 

situados en un espacio euclidiano. 

II.3.7 Análisis de la estructura de las poblaciones 

En el análisis de la diversidad genética de un conjunto de animales, generalmente 

se  parte  de  una  estructura  predefinida  formada  por  una  o  varias  poblaciones 

integrada/s por un conjunto de individuos. La estima de las frecuencias alélicas de una 

muestra  de  la  población  nos  permite  analizar  el  grado  de  relación  entre  diferentes 

poblaciones  y  con  las  herramientas  adecuadas,  asignar  individuos  de  origen 

desconocido  a  una  u  otra  población.  Los  resultados  obtenidos  dependen  de  la 

Introducción

76

estructura de las poblaciones inicialmente definida, lo que en ocasiones plantea ciertas 

dificultades  ya  que  un  individuo  se  incluye  en  una  u  otra  población  basándose  en 

criterios  geográficos,  morfológicos,...que  no  tienen  porque  coincidir  con  criterios 

genéticos,  pudiendo  separar  en  poblaciones  distintas  individuos  que  en  términos 

genéticos se incluirían en una misma población o viceversa. Utilizando la información 

molecular  (microsatélites,  RFLP´s  o  SNPs)  Pritchard  y  col.  (2000)  desarrollaron  un 

método  no  supervisado  que  estima  el  número  de  orígenes  genéticos  diferentes  que 

mayor  verosimilitud daría  a  los  resultados  obtenidos. Además permite  calcular  qué 

porcentaje  de  genoma  de  los  individuos  proviene  de  cada  uno  de  los  orígenes 

genéticos  lo que permite agrupar a  los animales en función de un origen común. Los 

resultados obtenidos se pueden representar gráficamente, de manera que cada animal 

corresponde a una barra vertical en la que el porcentaje de genoma que tiene de cada 

grupo ancestral aparece con un color distinto. Al representar a todos los individuos de 

la  población  se  puede  observar,  cuántos  grupos  ancestrales  han  influido  en  la 

formación  de  la  población  y  en  qué  proporción  (Pritchard  y  col.  2000; 

http://www.cmb.usc.edu/~noahr/distruct.html).  El  porcentaje  de  genoma  que  cada 

población  tiene de  los grupos  ancestrales  es posible  transformarlo  en distancias que 

pueden ser representadas gráficamente con las metodologías antes descritas. 

 

Esta metodología ha sido ampliamente utilizada tanto para el análisis de mixtura 

de poblaciones, para el análisis de la diversidad genética de las poblaciones como en la 

asignación de individuos a poblaciones (Cañón y col., 2006; Handley y col. 2007, Peter 

y col., 2007). 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

III. OBJETIVOS

Objetivos

79

1.‐ Analizar la distribución de la variabilidad genética de la raza de lidia utilizando tres 

fuentes  de  información, microsatélites  autosómicos, microsatélites  localizados  en  el 

cromosoma Y y ADN mitocondrial. 

 

2.‐ Establecer las relaciones genéticas entre las ganaderías y agruparlas en encastes. 

 

3.‐  Análisis  de  las  líneas maternas    y  paternas  que  han  influido  en  el  proceso  de 

formación  de  la  raza  de  lidia  y  sus  frecuencias  en  las  ganaderías  analizadas.

IV. MATERIAL Y METODOS

Material y Métodos

83

IV.1. RECOGIDA DE MUESTRAS

La  recogida de muestras  fue  realizada por  la Unión de Criadores del Toro de 

Lidia (U.C.T.L.) a través de sus veterinarios. La estructura de la población fue definida 

por  los  técnicos de  la U.C.T.L. agrupando a  las ganaderías en  función de su origen y 

evolución  en  diferentes  encastes  que  no  coinciden  estrictamente  con  la  estructura 

publicada en el B.O.E. (Tabla4). En el diagrama de la siguiente página se representa el 

trabajo desarrollado. 

 

IV.2. METODOLOGÍA LABORATORIAL

IV.2.1 Extracción de ADN

La extracción de ADN se realizó a partir de las muestras de sangre remitidas por 

los veterinarios de las diferentes ganaderías incluidas en el muestreo: 

 

a) Preparación del pellet: 

1.‐ En un eppendorf añadir 1 mililitro (ml.) de sangre y 1 ml. de T10E10 (Tris‐HCl pH=7,5 10 mM; EDTA 10 mM). 2.‐ Centrifugar 5 minutos a 10.000 R.P.M. y descartar el sobrenadante. 3.‐ Realizar un nuevo lavado con T10E10. 4.‐ Añadir 1 ml. de T10E1  (Tris‐HCl pH=7,5 10mM; EDTA 1 mM) y agitar hasta disolver el pellet. 5.‐ Centrifugar 5 minutos a 10000 g. y descartar el sobrenadante. 

 

b) Digestión con proteinasa K: 

6.‐ Añadir  250 microlitros  (μl) de NDB  (NaCl  3M; EDTA  0,1 M). Agitar  hasta disolver el pellet. 7.‐ Añadir 12, 5 μl. de SDS al 10% y 10 μl. de proteinasa K (10 mg/ml) 8.‐ Mezclar suavemente por inversión e incubar a 37ºC dos horas. 9.‐ Añadir 10 μl. de proteinasa K e incubar a 37ºC toda la noche. 

 

c) Extracción orgánica 

10.‐ Añadir 250 μl. de fenol y 250 de cloroformo‐ácido alcohol isoamílico (24:1). 11.‐ Agitar 30 segundos y centrifugar a 10000 r.p.m. durante 5 minutos. 13.‐ Recuperar la fase superior. 

Material y Métodos

84

RECEPCIÓN DE LAS MUESTRAS

29 encastes – 76 Ganaderías 2580 animales

EXTRACCIÓN DE ADN

ADN MITOCONDRIAL SECUENCIACIÓN

2 FRAGMENTOS (521 nt.) 517 animales

24 MICROSATÉLITES AUTOSÓMICOS

1683 animales

5 MICROSATÉLITES CROMOSOMA Y

832 animales

A M P L I F I C A C I Ó N P O R P. C. R.

ENSAMBLADO DE LAS SECUENCIAS

GENOTIPADO DE LAS MUESTRAS

GENOTIPADO DE LAS MUESTRAS

ANÁLISIS DE LOS DATOS

RESULTADOS

DISCUSIÓN

85

CASTA ENCASTE GANADERÍA/S MUESTRAS SECUENCIACIÓN AUTOSÓMICOS CROMOSOMA Y CABRERA Miura UFT 51 14 47 23

GALLARDO Pablo-Romero UGU 67 10 50 27 Línea Concha y Sierra UJJ 50 16 49 23

Línea Veragua UHQ 32 14 32 16 VAZQUEÑA Braganza UGW 25 7 25 15

UHD 30 4 15 7UCM 30 6 19 9UGF 30 4 6 4

Murube

UIO 30 5 15 7UHB 30 4 18 8UIM 30 4 16 8UAS 30 4 16 8

Contreras

UNQ 12 3 11 5UFY 26 4 8 4UFZ 30 4 16 8UFB 27 8 15 9

Saltillo

UKA 27 4 16 7UFD 30 7 30 15ULX 30 4 30 8UDK 33 4 12 6

UKP-UJV 30 4 12 6UET 22 3 12 6UHH 42 4 16 8UBB 38 3 16 8UNA 32 4 15 8ULB 31 5 20 10

Santa Coloma

ULS 32 5 20 10UES 23 2 16 8UNN 30 4 16 8Marqués de Albaserrada UEI 30 4 16 10

Urcola UAC 23 10 23 8 UIJ-UDA 31 11 26 8

UBF 30 9 16 8Gamero-Cívico UEM 32 4 15 8UBD 30 8 25 13Pedrajas UCK 30 8 24 13

Conde de la Corte UBQ-UGL 50 14 31 5 UJK 30 4 15 8UCC 30 4 15 8UEH 30 4 15 7UDB 30 4 15 7UCD 30 7 26 13ULI 30 8 13 13

UGT-UKI 51 13 51 26UJQ 30 8 26 13

Juan Pedro Domecq

UGD 29 8 25 12UAD-UGE 51 16 50 25

UAE 35 4 12 6UHT 33 4 6UKD 38 4 12 6

Atanasio Fernández

UCF 30 4 12 6UGI 30 4 10 5UEA 30 3 20 10UDI 30 3 10 5UDJ 30 4 10 5

Carlos Nuñez

UBU-UCU 31 2 12 7Antonio Pérez UHG 63 15 50 25

UED 21 7 26 13Baltasar Iban UFH 29 8 26 13

UCN-UBG 31 7 20 10UAL 30 7 20 10Marqués de Villamarta UNG 30 8 20 10

Cuadri UCJ 61 15 50 25

VISTAHERMOSA

Araúz de Robles UFO 52 15 52 27 CRUCES CON

CASTA MORUCHA CASTELLANA

Línea José Marzal UHP 50 15 50 25

UIT 54 3 15 8UAT 30 4 15 8UFP 50 4 16 8

Hidalgo Barquero

ULQ 40 3 16 7UGG 34 5 18 9UFC 31 4 18 11Vega-Villar UIL 29 4 18 9

CRUCES DE CASTA VAZQUEÑA

Torrestrella UJM 50 15 50 25 Línea María Montalvo UFW 13 9 11 7 Línea Manuel Arranz UIP 34 14 32 7 CRUCES CON

CASTA JIJONA Línea Félix Gómez UIV 34 15 46 25

Tabla 4: Descripción del muestreo realizado y de las muestras analizadas para cada marcador molecular analizado.

Material y Métodos

86

14.‐ Repetir el lavado con fenol‐cloroformo/ácido alcohol isoamílico. 15.‐  Recuperar  la  fase  superior  y  añadir  500  μl.  de  cloroformo/ácido  alcohol isoamílico. 16.‐ Centrifugar 5 minutos a 10000 R.P.M. 17.‐ Recuperar la fase superior. 

 c) Precipitación del ADN  

18.‐ Añadir 40 μl. de NaCl 3M. (pH=5,2). 19.‐ Añadir etanol 100% (‐20ºC) . 20.‐ Mezclar suavemente por inversión. 21.‐ Incubar a –20ºC durante 1 hora. 22.‐ Recoger el ovillo de ADN y hacer un lavado con etanol 70%. 23.‐ Disolver  el ovillo de ADN  en 500  μl. de TE  0,1X  (Tris‐HCl pH=7,5  10mM; EDTA 1 mM).

IV.2.2 Medida de la Concentración del ADN y Visualización

 Una vez resuspendido el ADN se realizó una medición de la densidad óptica de 

una  alícuota  de  la  extracción  a  una  longitud  de  onda  de  260  nm.  en  un 

espectrofotómetro. Una unidad de densidad óptica  corresponde a una  concentración 

de  ADN  de  50  μg/ml.  La  concentración  del  ADN  extraído  se  calculó mediante  la 

siguiente fórmula: 

 

[ADN]= A260 x 50/d 

A260 = Absorbancia a 260 nm. 

d = Dilución 

 Una alícuota de la extracción se visualizó mediante una electroforesis horizontal 

en un gel de agarosa (MB Agarosa, Biotools, España) al 1%, sumergido en TBE (Tris‐

HCl 90mM; Ac. Bórico 90 mM; EDTA 2mM pH=8). Previamente a la carga en el gel se 

añadió tampón de carga a las diferentes muestras (40% de sacarosa; 0,25% de azul de 

bromofenol)  (Sambrook  y  col.,  1989).  La  electroforesis  se  realizó  a  una  corriente 

constante de  80 V. Para  la  visualización del ADN  se  añadió  bromuro de  etidio  (0,4 

μg/ml) al gel y tras la electroforesis se expuso a la luz ultravioleta. 

Material y Métodos

87

Una  vez  realizado  todo  el  proceso  de  extracción  y  visualización  del ADN,  se 

preparó una alícuota de 100 μl. a una concentración de 10 ng/μl y el resto se conservó a 

–20ºC. 

 

IV.2.3 Amplificación de los fragmentos de ADN 

La Reacción en Cadena de la Polimerasa (PCR; Polymerase Chain Reaction) (Saiki 

y col. 1985; Mullis y Faloona, 1985) permite  la amplificación  in vitro un fragmento de 

ADN diana a partir de una muestra de ADN genómico. 

 

Las  condiciones  de  la  reacción  variaron  en  la  amplififcación  del  ADN 

mitocondrial, de los microsatélites autosómicos y del cromosoma Y. 

 

IV.2.3.1 Amplificación de los microsatélites autosómicos

La elección de los microsatélites autosómicos se realizó entre los disponibles en el 

laboratorio y los seleccionados por la bibliografía según su localización cromosómica y 

polimorfismo (Tabla 5). 

LOCUS CROMOSOMA REFERENCIA BM1824 1 Bishop y col., 1994 BM2113 2 Beever y col., 1994 INRA23 3 Vaiman y col.,1994 RM188 4 Barendese y col., 1994 ETH10 5 Solinas y col., 1993 BM143 6 Bishop y col., 1994

ILSTS006 7 Bishop y col., 1994 HEL9 8 Bishop y col., 1994

ETH225 9 Steffen y col., 1993 INRA37 10 Vaiman y col.,1994

BMS2057 12 Stone y col., 1997

AGLA32 13 Georges y col., 1993 CSSM066 14 Barendese y col., 1994

HEL1 15 Bishop y col., 1994 INRA35 16 Vaiman y col.,1994 TGLA53 16 Georges y col., 1993 ETH185 17 Barendese y col., 1994

TGLA227 18 Georges y col., 1993 ETH3 19 Solinas y col., 1993

TGLA126 20 Georges y col., 1993 HEL5 21 Barendese y col., 1994

TGLA122 21 Barendese y col., 1994 HAUT24 22 Barendese y col., 1994

DRB 23 Andersson y col., 1988 Tabla 5 : Referencias de los microsatélites amplificados.

Material y Métodos

88

En  total  se  seleccionaron  24  microsatélites  repartidos  por  los  diferentes 

cromosomas.  En  el  caso  de  que  en  un  mismo  cromosoma  coincidieran  2  ó  más 

marcadores se intentó que estuviesen lo más alejados posible.

La  amplificación  por  PCR  de  los  microsatélites  se  realizó  mediante  una 

multiplex  que  permite  amplificar  en  una  PCR más  de  un  fragmento,  en  este  caso 

microsatélite. Previamente es necesario optimizar la combinación de los microsatélites 

en cada reacción. Los 24 microsatélites se combinaron en 7 múltiplex (Tabla 6 y 7). 

 

 

 

Múltiplex 1  Múltiplex 2  Múltiplex 3  Múltipex 4 

ADN  10 ng  10 ng  10 ng  10 ng ADN Polimerasa  0,4 U  0,4 U  0,4 U  0,4 U 

Cebadores 

3,5 pMol CSSM066 8 pMol ILSTS006 7 pMol HEL9 3 pMol BM143 4 pMol INRA35 

2,5 pMol BM1824 2 pMol ETH185 3 pMol TGLA122 4 pMol INRA37 

4 pMol TGLA53 4 pMol HAUT24 2 pMol TGLA126 

4 pMol BMS2057 4 pMol RM188 2 pMol BM2113 

dNTPs  200 μM  200 μM  200 μM  200 μM MgCl2  2 mM  2 mM  2 mM  2 mM Buffer  1 x  1 x  1 x  1 x Volumen final  10 μl  10 μl  10 μl  10 μl  Tabla 6: Condiciones de las múltiplex realizadas para la amplificación de los microsatélites.

  Múltiplex 5  Múltiplex 6  PCR 7 

ADN  10 ng  10 ng  10 ng ADN Polimerasa  0,4 U  0,4 U  0,4 U 

Cebadores(1) 5 pMol HEL1 2 pMol AGLA232 1 pMol HEL5 

3 pMol DRB 3 pMol TGLA227 2 pMol INRA23 2 pMol ETH10 2 pMol ETH225 

5 pMol ETH3 

dNTPs  200 μM  200 μM  200 μM MgCl2  2 mM  2 mM  2 mM Buffer  1 x  1 x  1 x Volumen final  10 μl  10 μl  10 μl Tabla 7: Condiciones de las múltiplex realizadas para la amplificación de los microsatélites.

   

Material y Métodos

89

El programa de la PCR para las diferentes multiplex fue el siguiente:  

94ºC 5 minutos

Tª Hibridación

94ºC 40 segundos Múltiplex 1 58ºC Tª hibridación 40 segundos 30 ciclos Múltiplex 2 58ºC

72ºC 40 segundos Múltiplex 3 55ºC

72ºC 20 minutos

Múltiplex 4 55ºC Múltiplex 5 55ºC Múltiplex 6 58ºC

15ºC indefinido PCR 7 65ºC IV.2.3.1.1 Electroforesis capilar

Una  vez  finalizadas  las  PCRs  se  realizó  una  electroforesis  capilar  en  un 

secuenciador  automático  ABI  Prism®  3100  Genetic  Analyzer  (Applied  Biosystem, 

Estados Unidos). Para ello es necesario marcar con fluorocromos los productos PCR, en 

función  del  tamaño  del  fragmento  amplificar  de  tal manera  que  la  combinación  de 

colores y  tamaños permita en el menor número de carreras  la electroforesis de  todos 

los  fragmentos. Dos  carreras por  individuo  fueron  suficientes para  visualizar  los  24 

microsatélites amplificados. 

 

De cada PCR se alicuotaron para su electroforesis 2 μl. en 20 μl. de  formamida 

doblemente  desionizada  (Hi‐Di)  y  0,4  μl.  del  standard  de  tamaño  GeneScanTM‐

Liz500TM  Size  Standard  (Applied  Biosystems,  Estados  Unidos).  Las  muestras 

preparadas se desnaturalizaron a 94ºC durante 5 minutos.. La electroforesis se realizó 

en un capilar de 36 centímetros a 15 kV durante 20 minutos.  

 

El medio de electroforesis fue el polímero Performance Optimized Polymer 4 (POP‐

4) (Applied Biosystems, Estados Unidos) compuesto por dimetilacrilamida, urea 8 M, 

2‐pirrolidinona  al  5%  y  EDTA  1  mM,  que  establece  un  entorno  altamente 

desnaturalizante  para  las muestras  de ADN  a  la  temperatura  de  60°C  a  la  que  se 

realizó  la  electroforesis.  Estas  condiciones  son  importantes  para  mantener  los 

frgamentos  de  ADN  desnaturalizados  uniformemente  y  obtener  tamaños  de  alelos 

reproducibles de una inyección a otra. Permite detectar alelos que difieran en una sola 

Material y Métodos

90

base, con una precisión de tamaños entre alelos de la misma longitud de menos de 0,15 

nucleótidos de desviación estándar  (Lazaruk y col., 1998; Wenz y col., 1998). Al  final 

del  capilar  la  exposición  de  los  fragmentos  a  un  láser  provoca  la  emisión  de 

fluorescencia que es captada por una cámara digital transformando la imagen en picos 

de fluorescencia.  

 

Se realizaron dos electroforesis por individuo: 

Electroforesis  Marcador  Fluorocromo  Rango Alélico 

1  AGLA232  NED  153‐179 1  INRA023  NED  199‐217 1  RM188  NED  116‐140 1  TGLA227  NED  79‐99 1  BM211  HEX  124‐142 1  DRB  HEX  154‐202 1  HEL1  HEX  103‐115 1  BMS2057  6‐FAM  92‐108 1  ETH10  6‐FAM  211‐223 1  ETH225  6‐FAM  139‐159 1  ETH3  6‐FAM  109‐131 1  HEL5  6‐FAM  151‐169 2  BM143  NED  87‐111 2  CSSM66  NED  179‐199 2  ETH185  NED  220‐242 2  HEL9  NED  151‐171 2  BM1824  HEX  179‐191 2  INRA037  HEX  120‐134 2  INRA35  HEX  94‐114 2  TGLA126  HEX  119‐129 2  TGLA53  HEX  151‐181 2  HAUT24  6‐FAM  106‐126 2  ILSTS06  6‐FAM  287‐307 2  TGLA122  6‐FAM  138‐170 

Tabla 8: Fluorocromos y rangos alélicos de los microsatélites en las dos múltiplex.  

IV.2.3.1.2 Genotipado de las muestras

 La  identificación  de  los  alelos  para  los  diferentes  microsatélites  se  realizó 

mediante  el  uso  de  los  software GeneScan®  Software  V3.7  y Genotyper®  Software  V3.7 

(Applied Biosystems, Estados Unidos). El software GeneScan® determina el tamaño de 

Material y Métodos

91

los fragmentos generados en la PCR comparando los picos de fluorescencia generados 

con el standard de  tamaño. El genotipado de  todos  los alelos de  los microsatélites de 

cada una de las carreras electroforéticas se realiza simultáneamente. 

Los fragmentos amplificados en la PCR generan una imagen que presenta una serie de 

particularidades que pueden dificultar el genotipado: 

 a) Bandas  sombra:  Durante  la  polimerización  de  los  fragmentos  en  la  PCR  y 

motivado  por  la  repetición  en  tándem  de  un motivo  que  varía  entre  1  y  6 

nucleótidos, como sucede con los microsatélites, se producen deslizamientos de 

la polimerasa que provocan la ganancia o pérdida de uno o varios motivos de 

repetición,  generando  una  imagen  con  distintos  fragmentos  que  varían  en 

tamaño (figura 13). 

 

 

 

 

Figura 13: Imagen de las bandas sombra y adición de la adenina final. Los picios negros uniformes correspoden a los dos alelos que porta la muestra analizada y los no coloreados son las bandas sombra. El pico azul más alto corresponde al alelo que porta el individuo y el más bajo a la adición de las adenina final. 

 

b) Adición de  la Adenina final: Al finalizar  la polimerización de un fragmento  la 

polimerasa  añade  una  adenina,  a medida  que  el  número  de  fragmentos  es 

mayor, como sucede en  los últimos ciclos de  la PCR, coexistirán dos  tipos de 

fragmentos según  tengan o no añadida  la adenina  final. Esta situación genera 

dos picos diferenciados en tamaño por una sola base. Para evitar la coexistencia 

de dos fragmentos correspondientes a un mismo alelo al final de los ciclos de la

Material y Métodos

92

PCR  se  incorpora  un  último  paso  de  polimerización  de  20  minutos  con  el 

objetivo  de  que  la  polimerasa  añada  dicha  adenina  en  todos  los  fragmentos 

generados (figura 13).

 

En la imagen los picos con fondo negro corresponden a los alelos de un individuo 

heterocigoto  y  se puede  observar  las  bandas  sombra  generadas durante  la PCR por 

deslizamiento  de  la  polimerasa.  Los  picos  azules  corresponden  a  un  mismo  alelo 

representado por dos fragmentos que se diferencian en una base que corresponde a la 

adición de la adenina final.  

 

IV.2.3.2 Amplificación de microsatélites localizados en el cromosoma Y

La elección de los microsatélites se realizó entre aquellos localizados en la región 

diferencial  del  cromosoma  Y  tras  una  búsqueda  bibliográfica.  Posteriormente  se 

seleccionaron individuos pertenecientes a diferentes encastes y ganaderías y se realizó 

una  prueba  para  seleccionar  los  más  polimórficos.  Los  microsatélites  INRA124, 

INRA126,  INRA8,  BM861,  UMN0311,  UMN0406,  UMN1113,  UMN1201,  UMN1307, 

UMN1605,  UMN2706,  UMN0705,  UMN0920,  UMN2102,  UMN2404  se  eliminaron 

porque  sólo  presentaron  una  alelo.  En  la  tabla  9  se  muestran  los  microsatélites 

seleccionados: 

 

  

LOCUS  REFERENCIA INRA189  Vaiman y col., 1994 INRA062  Vaiman y col., 1994 BYM1  Ward y col., 2001 DYZ1  Perret y col., 1990 

UMN2405  Liu y col., 2002 Tabla 9 : Referencias bibliográficas de los microsatélites del cromosoma Y.  

      

Material y Métodos

93

Los cinco microsatélites se amplificaron de manera  independiente utilizando  las siguientes condiciones:  

  INRA189  INRA062  BYM1  DYZ1  UMN2405 

ADN  10 ng  10 ng  10 ng  10 ng 10 ng ADN Polimerasa  0,2 U  0,2 U  0,2 U  0,2 U  0,2 U Cebadores  5 pMol  5 pMol  5 pMol  5 pMol  5 pMol dNTPs  200 μM  200 μM  200 μM  200 μM  200 μM MgCl2  1,5 mM  1,5 mM  1,5 mM  1,5 mM  1,5 mM Buffer  1 x  1 x  1 x  1 x  1 x Volumen final  10 μl  10 μl  10 μl  10 μl  10 μl Tª Hibridación  55 ºC  65 ºC  68ºC    66ºC Rango alélico  152‐162  255‐257  132‐136  178‐194  358‐362 Tabla 10: Condiciones de amplificación de los microsatélites del cromosoma Y.   El programa de la PCR para los cinco microsatélites fue el mismo:  

94ºC 5 minutos

94ºC 40 segundos Tª hibridación 40 segundos 30 ciclos

72ºC 40 segundos

72ºC 20 minutos

15ºC indefinido  

IV.2.3.2.1. Electroforesis en gel de poliacrilamida

La  electroforesis  de  los  fragmentos  amplificados  se  realizó  en  geles  de 

poliacrilamida excepto el microsatélite DYZ‐1 que se marcó con el fuorocromo 6‐fam y 

se realizó una electroforesis capilar en un en un secuenciador ABI Prism® 3100 Genetic 

Analyzer  (Applied Biosystem, Estados Unidos),  siguiendo  el mismo protocolo que  el 

descrito para los microsatélites autosómicos. 

 

Con el resto de  los microsatélites se realizó una electroforesis vertical en gel de 

poliacrilamida  de  dimensiones  42  cm  x  33  cm  x  0,35  cm  bajo  condiciones 

desnaturalizantes.  Cada  gel  estaba  compuesto  por  8%  de  acrilamida‐bis‐acrilamida 

(19:1),  urea  7 M,  tampón  TBE  0,5x,  0,7%  de  persulfato  amónico  y  0,2%  de  TEMED 

(N,N,N’,N’ tetrametilen diamida). 

 

Material y Métodos

94

Los  productos  PCR  se  diluyeron  en  un  volumen  de  tampón  de  carga 

desnaturalizante (EDTA 5,5 mM, pH= 8; xilencianol al 0,05% y azul de bromofenol al 

0,005%) en formamida desionizada. Se desnaturalizaron a 95 °C durante 5 minutos y se 

mantuvieron  en  hielo  durante  2 minutos  para  evitar  la  renaturalización.  5  μl.  de  la 

mezcla se cargaron en el gel, sometiendo a las muestras a 2000 Voltios, 15 Watios y 90 

miliAmperios. Con el objetivo de mantener  la desnaturalización de  la doble hélice de 

ADN, además de saturar el gel con urea, se mantuvo a temperatura constante de 60°C. 

La  duración  de  la  electroforesis  varió  de  1,5  a  2  horas  dependiendo  del  tamaño 

nucleotídico de los fragmentos a visualizar. 

 

El gel de poliacrilamida se sometió a un proceso de  tinción con nitrato de plata 

siguiendo el protocolo de Bassam y col.  (1991) con  ligeras modificaciones  (Barroso y 

col., 1999), consiguiéndose visualizar  las bandas de ADN. Los pasos que se siguieron 

fueron: 

1.  Introducción  del  gel  en  una  solución  de  ácido  acético  al  10%  durante  2 

minutos y posterior lavado con agua ultrapura. 

2. Tinción con agitación en una solución de nitrato de plata (AgNO3) al 0,1% y 

1‰ de formaldehído al 37% en condiciones de oscuridad (para evitar la precipitación 

del nitrato de plata y la unión de este compuesto a los fragmentos de ADN). Lavado 

del gel con agua ultrapura. 

3. Revelado mediante la adición de una solución de carbonato sódico (Na2CO3) 

0,07 M; 1‰ de tiosulfato sódico (Na2S2O3x5H2O) al 10% y 1‰ de formaldehído 

al 37%. En el momento en que se visualizan las bandas correctamente, se realiza 

un lavado con agua ultrapura.

4. Paro del revelado, añadiendo una solución de ácido acético glacial al 10% a 4 

°C durante 3 minutos, tras el que se realiza un lavado con agua ultrapura. 

5. Conservación del gel, añadiendo una solución de glicerol al 20%. 

 

Material y Métodos

95

IV.2.3.2.2. Genotipado de las muestras

En  el  caso  del microsatélite DYZ‐1  se  siguió  el mismo  procedimiento  descrito 

para los microsatélites autosómicos. 

 

En los microsatélites analizados mediante electroforesis en gel de poliacrilamida 

teñidos con nitrato de plata, la banda de mayor intensidad se utilizó para determinar el 

tamaño alélico mediante  comparación  con el marcador de  tamaño en pares de bases 

PBR322 digerido con MspI, lo que permitió combinar los datos de diferentes geles. 

 

 IV.2.3.3 Secuenciación del ADN mitocondrial

IV.2.3.3.1 PCR previa a la secuenciación

Se amplificaron de manera  independiente dos fragmentos solapantes del d‐loop 

del ADN mitocondrial bovino, los cebadores utilizados se describen en la tabla 11: 

Cebadores Posiciones Tamaño del fragmento

Fragmento 1

DLOOPF 5´-TATGCCCCATGCATATAAGC-3´

DLOOPR 5´-AAGAAAGAACCAGATGCCTG-3´

16019 - 16280

262 bases

Fragmento 2

MITFOR 5´-ATCCCTCTTCTCGCTCCG-3´

MITREV 5´- TTATGTCCTGTGACCATTGACTG-3´

16203-201

338 bases

Tabla 11: Secuencias de los cebadores utilizados en la amplificación del ADN mitocondrial, posición donde se sitúan tomando como referencia la secuencia del Genbank NC_006853 y tamaño del fragmento amplificado.

El diseño de los cebadores en ambos fragmentos se realizó mediante el programa 

Primer  0,5  (GCG  Software  Package,  Universidad  de  Wisconsin,  Estados  Unidos) 

tomando como referencia la secuencia depositada en Genbank NC_006853. 

 

 

 

Material y Métodos

96

Las condiciones de la PCR fueron iguales para ambos fragmentos: 

REACTIVO VOLUMEN CONCENTRACIÓN

Búffer 2,5 µl. 1 X Cl2Mg 25 mM 1,25 µl. 1,25 mM

dntp´s 12, 5 mM 0,25 µl. 0,125 mM Cebador 1 10pm/µl 1 µl 10 uM

Cebador 2 1 10pm/µl 1 µl 10 uM Taq polimerasa 0,5 µl. 0,5 Unidades ADN 10 ng/µl 1 µl. 10 ng

H20 17,5 µl. Volumen Final 25 µl.

Tabla 12: Condiciones de la PCR utilizada en la amplificación del ADN mitocondrial.

La PCR se realizó en un un termociclador programable automático modelo PTC‐

200TM  (MJ Research  Inc., Estados Unidos). Previamente a  introducir  los  tubos  en  el 

termociclador se añadió una gota de aceite para evitar la evaporación (Sigma® ) .  

 

El programa de amplificación fue idéntico para ambos fragmentos: 

94ºC 5 minutos  

94ºC 30 segundos                    56ºC 30 segundos    30 Ciclos 

72ºC 1 minuto  

72ºC 5 minutos 15ºC indefinido 

IV.2.3.3.2 PCR de secuenciación

 Una vez realizada la PCR se realizó una electroforesis de una alícuota en un gel 

de agagrosa al 0,8% para comprobar la presencia de producto amplificado y su tamaño 

por  comparación  con un marcador de pesos moleculares de  concentración  conocida 

Precision Molecular Mass Standard  (Biorad, Estados Unidos). Las PCRs amplificadas se 

purificaron  con  el  kit  comercial  ConcertTM  Rapid  PCR  Purification  Sysytem  (Life 

Material y Métodos

97

Technologies, Estados Unidos)  siguiendo  las  instrucciones del  fabricante. La  calidad 

del producto amplificado se testó en un gel de agarosa al 0,8%. 

 

La  PCR  de  secuenciación  se  realizó  utilizando  el  kit  Abi  Prism®  Big  Dye 

Terminator  Cycle  Sequencing  Ready  Reaction  Kits  V2.0  (Applied  Biosystems,  Estados 

Unidos), siguiendo las instrucciones del fabricante. 

Los ciclos de amplificación de la PCR fueron los siguientes: 

94ºC 3 minutos 

 94ºC 30 segundos 

                   50ºC 10 segundos    30 Ciclos 60ºC 4 minuto 

 4ºC 3 minutos 15ºC indefenido

La PCR de secuenciación se purificó utilizando el siguiente protocolo: 

1.‐ Añadir 2 μl. de sodio acetato 3M pH=4,6 y 50 μl. de etanol al 95% a cada PCR 2.‐ Incubar a –20ºC durante 15 minutos. 3.‐ Centrifugar 20 minutos a máxima velocidad. 4.‐ Descartar el sobrenadante y añadir 250 μl. de etanol 70%. 5.‐ Incubar 10 minutos a –20ºC. 5.‐ Centrifugar 10 minutos a máxima velocidad y descartar el sobrenadante. 7.‐ Secado del tubo hasta la completa evaporación del etanol. 

  Antes de la electroforesis las muestras se resuspendieron en 25 μl. de formamida 

doblemente  desionizada  (Hi‐Di),  incubándolas  10 minutos  a  temperatura  ambiente. 

Posteriormente  se desnaturalizan  en un bloque a 96ºC 5 minutos y  se procedió a  su 

secuenciación.  La  electroforesis  de  secuenciación  se  realizó  en  un  secuenciador 

automático  ABI  PRISM  310  Genetic  Analyzer  (Applied  Biosystems,  Estados  Unidos) 

utilizando  un  capilar  de  36  centímetros  de  longitud  y  50  μm.  de  diámetro  con  el 

polímero  Performance  Optimized  Polymer  6  (Pop‐6)  (Applied  Biosystems,  Estados 

Unidos). La muestra fue inyectada electrocinéticamente durante 5 segundos a 15 kV y 

luego  migró  a  15  kV  durante  30  minutos  a  temperatura  constante  de  50  °C.  Los 

resultados obtenidos se analizaron con el software Sequencing Analysis® v2.1 (Applied 

Biosystems, Estados Unidos). 

Material y Métodos

98

IV.2.3.3.3 Alineamiento de secuencias

Las dos secuencias de ADN se ensamblaron utilizando el programa disponible en 

la  página  web  http://bioinfo.hku.hk/EMBOSS/  (European  Molecular  Biology  Open 

Software Suite), obteniéndose un fragmento de 521 nucleótidos que abarca del 16019 al 

201 (Figura 14). 

  15781 actattccct gaacactatt aatatagttc cataaataca aagagcctta tcagtattaa 15841 atttatcaaa aatcccaata actcaacaca gaatttgcac cctaaccaaa tattacaaac 15901 accactagct aacataacac gcccatacac agaccacaga atgaattacc tacgcaaggg 15961 gtaatgtaca taacattaat gtaataaaga cataatatgt atatagtaca ttaaattata 16021 tgccccatgc atataagcaa gtacatgacc tctatagcag tacataatac atataattat 16081 tgactgtaca tagtacatta tgtcaaattc attcttgata gtatatctat tatatattcc 16141 ttaccattag atcacgagct taattaccat gccgcgtgaa accagcaacc cgctaggcag 16201 ggatccctct tctcgctccg ggcccataaa ccgtgggggt cgctatccaa tgaattttac 16261 caggcatctg gttctttctt cagggccatc tcatctaaaa cggtccattc tttcctctta 16321 aataagacat ctcgatgg 1 actaatggct aatcagccca tgctcacaca taactgtgct gtcatacatt tggtattttt 61 ttattttggg ggatgcttgg actcagctat ggccgtcaaa ggccctgacc cggagcatct 121 attgtagctg gacttaactg catcttgagc accagcataa tgataagcat ggacattaca 181 gtcaatggtc acaggacata aattatatta tatatccccc cttcataaaa atttccccct 241 taaatatcta ccaccacttt taacagactt ttccctagat acttatttaa atttttcacg 301 ctttcaatac tcaatttagc actccaaaca aagtcaatat ataaacgcag gccccccccc 361 cccgttgatg tagcttaacc caaagcaagg cactgaaaat gcctagatga gtctcccaac Figura 14: Secuencia completa del d-loop de Bos taurus (15792..16338,1..363). Los nucleótidos subrayados identifican al fragmento secuenciado (16019-201). En azul se muestra el fragmento 1, en rojo el 2 y en verde la zona solapante de ambos fragmentos.

 

 

IV.3. ANÁLISIS DE LOS DATOS GENERADOS IV.3.1 Análisis de la secuencia de ADN mitocondrial

El  cálculo  de  los  diferentes  parámetros  a  partir  de  las  secuencias  de  ADN 

mitocondrial  se  realizó  con  los  programas  MEGA  2.0  (Kumar  y  col.,  2001)  y 

ARLEQUIN 2.00 (Schneider y col., 1997). 

 

IV.3.1.1 Número de sitios polimórficos (s)

Se define como el número de posiciones nucleotídicas de  la secuencia analizada 

que presenta más de una variante, se identifica con la letra S. 

Material y Métodos

99

Se pueden clasificar en dos grupos: 

a) Transiciones: Cambio de bases púricas o pirimidínicas entre sí. 

b) Transversiones:  Se  produce  un  cambio  de  una  base  púrica  por  una pirimidínica o viceversa. 

 

IV.3.1.2 Número de haplotipos

Se define como el número de secuencias distintas identificadas en el total de los 

individuos analizados. 

 

IV.3.1.3 Diversidad haplotípica 

Es  la probabilidad de  que dos  haplotipos  elegidos  al  azar  sean  idénticos  (Nei, 

1987). Corresponde con la heterocigosis esperada para datos diploides. 

Su valor se obtiene de la fórmula: 

 

Y su varianza: 

 

Donde n es el número de copias génicas, k es el número de haplotipos y pi es la 

frecuencia del haplotipo i. 

 

IV.3.1.4 Número de diferencias nucleotídicas

Se  define  como  la media  del  número  de  posiciones  variables  entre  parejas  de 

secuencias o haplotipos (Tajima, 1983; Tajima, 1993). 

 

⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛−

−= ∑

=

∧ k

iip

nnH

1

211

⎭⎬⎫

⎩⎨⎧

−+⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡−−

−= ∑∑∑ ∑

=== =

∧ k

ii

k

ii

k

i

k

iii ppppn

nnHV

1

22

1

2

1

223 )()()2(2)1(

2)(

Material y Métodos

100

IV.3.1.5 Diversidad nucleotídica 

La diversidad nucleotídica nos permite  calcular diferentes parámetros útiles en 

los  estudios  genéticos  de  poblaciones,  como  la  diversidad  nucleotídica media  de  la 

población, además de otros que tienen en cuenta la estructura en subpoblaciones como 

la diversidad media dentro y entre subpoblaciones.  

 

IV.3.1.5.1 Diversidad media de la población (πT)

Es  la  media  aritmética  de  las  distancias  entre  parejas  de  individuos  entre 

diferentes poblaciones. 

Se calcula mediante la fórmula: 

 

donde Xi es la estima de la frecuencia media del alelo i en la población completa y q es 

el número de secuencias diferentes en el conjunto de la población. 

 

IV.3.1.5.2 Distancia media dentro de poblaciones (πi)

Se define  como  la media  aritmética de  la distancia  entre parejas de  individuos 

pertenecientes a una población, se calcula mediante la expresión (Kumar y col., 2001): 

 

donde Xi es  la  frecuencia de  la  secuencia  i en  la muestra de  la población  i, y q es el número de secuencias diferentes en esa población. 

 

∑∑==−

=j

qijji

i

qi dxx

qq

111π

∑∑==−

=j

qijji

i

qT dxx

qq

111π

Material y Métodos

101

IV.3.1.5.3 Diversidad media entre poblaciones

La estima de la diversidad nucleotídica media entre poblaciones (δST) viene dada 

por la expresión (Kumar y col., 2001): 

 

IV.3.2 Análisis de Microsatélites

IV.3.2.1 Parámetros básicos de polimorfismo genético

Con  el  programa  ToolKit  (Park,  2001)  se  calcularon  los  parámetros  básicos  de 

polimorfismo genético para  los microsatélites autosómicos como para  los  localizados 

en el cromosoma Y. 

    

IV.3.2.1.1 Número de alelos por locus

El número medio de alelos por locus se calculó mediante la expresión: 

 

Siendo r el número total de locus y Aj el número de alelos en el locus j. 

 

IV.3.2.1.2 Número efectivo de alelos

El  número  efectivo de  alelos  (NEA)  (Kimura  y Crow,  1964)  se define  como  la 

probabilidad  de  que  dos  alelos  de  un  locus  elegido  al  azar  en  la  población  sean 

idénticos  por  descendencia  y  esta  probabilidad  es  igual  al  inverso  de  la  frecuencia 

esperada de individuos homocigotos en la población. Se calcula mediante la expresión 

matemática: 

STST ππδ −=

r

AA

r

jj∑

== 1

∑=

= n

ii

e

pN

1

2

1

Material y Métodos

102

Se  emplea  como  medida  del  número  efectivo  de  alelos  mantenidos  en  la 

población, y representa el número de alelos equiprobables que producirían  la misma 

proporción de homocigotos que el observado, que en general es menor que el número 

de alelos. 

 

IV.3.2.1.3 Heterocigosis observada (Ho)

La heterocigosis observada  (HO) para un  locus  j  se  calculó  como  el número de 

heterocigotos  presente  en  la  población  divididos  por  el  número  de  individuos 

analizados para el locus (n), mediante la expresión: 

 

  

IV.3.2.1.4 Heterocigosis insesgada(Hj)

La heterocigosis  insesgada (HJ) o diversidad génica es un  índice de variabilidad 

genética  que  está  altamente  correlacionado  con  la  heterocigosis  observada  y  que  se 

considera  que  es  el  mejor  estimador  de  la  variabilidad  genética  presente  en  la 

población  (Nei y Roychoudhary,  1974; Nei,  1987). Fue  calculada para  cada  locus  j y 

cada encaste, bajo el supuesto de equilibrio de Hardy‐Weinberg, mediante el siguiente 

estimador: 

 siendo, Xij la frecuencia del genotipo AiAj y n, el número de individuos muestreados.   

Los  valores  medios  de  heterocigosis  observada,  e  insesgada,  se  calcularon 

mediante la expresión:  

n

hHo

n

ijobs∑

== 1

12

121

2

−

⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛−

=∑=

n

xnh

r

iij

j

Material y Métodos

103

 donde ho,e,j es el valor de heterocigosis observada o insesgada y L es igual al número de 

encastes  (r)  o  locus  (j),  en  función del  cálculo que  se quiera  realizar. Para hallar  los 

valores medios totales, L fue igual al producto del número de loci (j) por el número de 

encastes (r).  

 

IV.3.2.2 Contenido en Información Polimórfica (PIC)

Al  igual  que  la  heterocigosis  mide  la  información  que  proporcionan  los 

marcadores analizados  teniendo en cuenta el número de alelos y su frecuencia en  los 

microsatélites  (Botstein  y  col.,  1980).  Indica  lo  informativo  que  es  un  marcador 

midiendo su capacidad para  identificar que alelo se ha heredado de cada uno de  los 

parentales. La expresión que se utiliza en su cálculo es: 

 

  

 

IV.3.2.3 Equilibrio Hardy-Weinberg

En  una  población  infinita  donde  los  cruzamientos  se  producen  de  manera 

aleatoria  en  ausencia  de mutación, migración  y  selección,  las  frecuencias  alélicas  y 

genotípicas no varían de generación en generación. Las poblaciones que se encuentran 

en esa situación se dicen que están en equilibrio Hardy‐Weinberg  (Hardy, 1908) y se 

logra en una sola generación en el momento que se cumplan los requisitos. 

 

La desviación con respecto al equilibrio Hardy‐Weinberg se realizó mediante el 

programa  Arlequin  2.000  que  utiliza  el  procedimiento  desarrollado  por  Guo  y 

Thompson (1992). 

L

hH

r

jjeo

M

∑== 1

,,

2

1

2

1 1

2 21 j

n

iji

n

i

n

ii pppPIC ∑∑ ∑

+== =

−−=

Material y Métodos

104

IV.3.3 Análisis de la Estructura Genética de Poblaciones y sus

relaciones

IV.3.3.1 Cálculo de los estadísticos F de Wright 

La distribución de  la variabilidad genética de una población  se puede  analizar 

mediante  el  cálculo  de  los  estadísticos  F  de Wright  (1965)  que  fue  posteriormente  

revisado por  otros  autores  (Chakraborty  y Danker‐Hopfe,  1991). Existe una  relación 

sencilla entre ellos: 

 

El estadístico FIS mide el parecido entre los dos alelos de un gen de un individuo 

y es una medida del grado de endogamia en una población al  interpretarse como  la 

probabilidad de que lo dos alelos de un mismo gen sean idénticos. 

 

El parámetro FIT mide la desviación de las frecuencias esperadas de heterocigotos 

respecto  de  las  observadas  del  conjunto  de  la  población.  Los  parámetros  FIS  y  FIT, 

toman valores positivos  cuando hay un déficit de heterocigotos, y valores negativos 

cuando hay un exceso de heterocigotos.  

 

El  estadístico FST mide  el parecido  entre  los  individuos de un  encaste  o de  las 

diferencias  entre  encastes,  explicando  el porcentaje de  la variabiliad  genética que  se 

debe a la existencia de una estructura en la población en forma de encastes. Asume que 

la deriva genética es la fuerza predominante en la diferenciación de poblaciones. 

 

La estimación de estos parámetros se llevó a cabo mediante el programa Genepop 

3.33  (Raymond y Rousset,  1995)  con  el que  se  realizó una prueba de permutaciones 

aleatorias para contrastar las hipótesis nulas: FIS= 0, FIT= 0 y FST= 0. La desviación típica 

se  obtuvo mediante  el  procedimiento  de  remuestreo  bootstrap  tras  1500  iteraciones 

(Weir,  1990).  El  nivel  de  significación  de  FST  se  calculó mediante  el  estadístico  chi‐

cuadrado de Workman y Niswander (1970): 

( ) ( ) ( )STISIT FFF −−−=− 111

Material y Métodos

105

 

donde  n  es  el  tamaño  de  la muestra,  r  es  el  número  de  alelos,  s  es  el  número  de poblaciones y (r‐1)(s‐1) son los grados de libertad.  

 

La distribución nula del FST entre parejas bajo la hipótesis de no diferencia entre 

las poblaciones se obtiene permutando haplotipos entre poblaciones, donde el valor P 

del  test  es  la  proporción  de  permutaciones  que  dan  valor  FST  igual  o  mayor  al 

observado. 

 

IV.3.3.2 Análisis de la Varianza Molecular

El Análisis  de Varianza Molecular  se  realizó  utilizando  el  programa Arlequín 

(Excoffier  y  col.,  1992).  Un  análisis  jerárquico  de  varianza  parte  la  varianza  en 

diferentes  componentes  debidos  a  las  diferencias  entre  grupos,  entre  poblaciones 

dentro de un mismo grupo y dentro de poblaciones, para ello es necesario definir  la 

estructura  de  la  población  en  grupos  (encastes)  y  poblaciones  (ganaderías).  Los 

componentes  de  varianza  (σi2)  son  utilizados  para  calcular  los  índices  de  fijación, 

análogos  a  los  estadísticos  F  definidos  originalmente  por Wright  (1965),  llamados 

estadísticos  Φ,  que  reflejan  la  correlación  de  la  diversidad  a  diferentes  niveles 

jerárquicos de división  en  términos de  coeficientes de  endogamia,  o  en  términos de 

tiempos de coalescencia (Slatkin, 1991). 

 

La  varianza molecμlar  total  (σ2)  es  la  suma  de  los  componentes  de  varianza 

debido a diferencias entre haplotipos dentro de una población (σc2), el componente de 

varianza debidos a diferencias entre entre haplotipos en diferentes poblaciones dentro 

de  un  grupo  (σb2),  y  el  componente  de  varianza  debido  a  diferencias  entre  los 

haplotipos de los diferentes grupos(σa2).  

 

( )( ) ( )12211 −=−− rnFSTsrχ

Material y Métodos

106

La estructura del AMOVA usada fue la siguiente: 

 

Fuente de variación Grados de libertad 

Suma de cuadrados 

E(MSD) 

Entre encastes  G‐1  SSD(AG)  n´´σ2a + n´σ2b + σ2c

Entre ganaderías dentro de un encaste 

P‐G  SSD(AP/WG)  nσ2b + σ2c 

Entre individuos dentro de ganaderías dentro de encastes 

N‐P  SSD(WP)  σ2c 

Total  N‐1  SSD(T)  σ2T 

Tabla 13: Estructura de la población utilizada en el análisis de varianza molecular.

Donde G  Es  el  número  de  encastes,  P  es  el  número  de  ganaderías  y N  es  el número total de individuos. 

SSD (AG) es la suma de cuadrados entre ganaderías de diferentes encastes. 

SSD (AP) es la suma de cuadrados entre ganaderías. 

SSD (AP/WG) es la suma de cuadrados entre ganaderías dentro de un encaste. 

SSD (WP) es la suma de cuadrados dentro de ganaderías. 

SSD (T) es la suma de cuadrados total. 

A partir de la matriz de distancias obtenida se calcμló los estadísticos Phi: 

 

 

IV.3.4 Distancia FST

Los  valores  FST  entre  parejas  de  poblaciones  o  individuos  representan  la 

endogamia  relativa  que  existe  dentro  de  una  raza  en  relación  con  el  resto  de  razas 

analizadas en el estudio, o bien con cada una de las razas o poblaciones por separado. 

2

2

T

ASTSTF

σσφ =≅

Material y Métodos

107

Proporcionan  información de  la variabilidad genética total, explicada por  la variación 

encontrada entre razas, por lo que se utilizan como medidas de distancia genética. Esta 

medida de distancia entre poblaciones se calculó con el programa Genetix 4.03 (Belkhir 

y col., 2001) mediante la expresión:  

 

 donde HT es la heterocigosis esperada de un individuo tomado al azar dentro de una población, y HS es la heterocigosis media esperada en dicha población. 

 

IV.3.5 Representaciones gráficas

IV.3.5.1 Representación mediante dendogramas

Las  representaciones  gráficas  se  obtienen  a  partir  de  los  datos  obtenidos 

anteriormente  considerando  en  cada  caso  los OTUs  (Unidad  taxonómica  operativa, 

Sokal y Sneath, 1963) correspondientes, como son los individuos, encastes y razas. 

Tanto en el caso de los microsatélites como del ADN mitocondrial se emplearon 

las distancias FST entre poblaciones.  

 

Para  la  construcción de  los dendogramas  se utilizaron  los  algoritmos UPGMA 

(Sneath y Sokal, 1973) y Neighbor‐Joining (Saitou y Nei, 1987). 

 

El método UPGMA asume que la tasa de evolución es constante, produciendo un 

árbol con raíz (aunque se puede eliminar  la raíz para ciertos propósitos), en el que  la 

longitud  de  las  ramas  para  dos  OTUs  es  el  mismo  después  de  su  separación. 

Simulaciones por ordenador han demostrado que cuando  la distancia evolutiva entre 

todos  los  pares  de OTUs  es  grande,  este método  recoge  el  árbol  correcto  con  una 

probabilidad elevada (Tateno y col, 1982; Sourdis y Krimbas, 1987). Si este método se 

T

STST H

HHF

−=

Material y Métodos

108

aplica  a  datos  de  distancias  calculadas  a  partir  de  un  elevado  número  de  datos  se 

espera que de un árbol de bondad razonablemente elevada (Kumar y col., 2001).  

 

El método Neighbor‐Joining (NJ) es una simplificación del método de evolución 

mínima (ME). La topología muestra el menor valor de la suma (S) de todas las ramas 

(2m‐3  ramas para un árbol bifurcado con m OTU´s), que es elegido como estima del 

árbol  correcto. Rzhetsky  y Nei  (1993)  han mostrado  que  cuando  se  utilizan  estimas 

insesgadas de distancias evolutivas, la topología correcta del árbol siempre da el menor 

valor esperado de S.  

 

Se dibujaron tanto árboles con raíz, aquellos en que el estado ancestral se muestra 

en  un  lado  como  originario  del  árbol,  que  se  va  ramificando  hasta  que  alcanza  las 

ramas  terminales  en  el  otro  extremo  del  árbol,  como  árboles  de  radiación,  que 

representan  el  orden de  las  ramas  pero  no  indican  la  raíz  o  localización del  último 

ancestro común. 

 

IV.3.5.2 Representaciones Network

La mejor  forma de expresar  la multitud de  los posibles árboles  resultantes a  la 

hora de reconstruir filogenias de datos  intraespecíficos (como  la variación en el ADN 

mitocondrial) es una  red que muestre  las posibles vías evolutivas en  forma de ciclos 

(Bandelt y col., 1999). 

 

IV.3.5.2.1 Median joining

El Median‐Joining  network  (Bandelt  y  col.,  1999)  es  un  tipo  de  representación 

gráfica  que  construye  redes  de  datos  de  poblaciones  libres  de  recombinaciones 

mediante  la  conjunción  de  las  características  del  algoritmo  de  Kruskal  (1956)  para 

encontrar  ʹminimun  spanning  treesʹ  combinando  todos  los haplotipos dentro de una 

sola red, a  la que simultáneamente se añaden secuencias consenso de  tres secuencias 

Material y Métodos

109

mutuamente  cercanas  con  un  criterio  de  parsimonia,  que  constituyen  los  ‘vectores 

medios’ o puntos Steiner. Estos representan posiciones intermedias que biológicamente 

se pueden  interpretar como  secuencias existentes no muestreadas o como  secuencias 

ancestrales  extintas. Este método  constituye una versión más  eficiente del  algoritmo 

precedente  ʹReduced  Median  Networkʹ  (Bandelt  y  col.,  1995)  pero  presenta  el 

inconveniente de que no resuelve nudos. Este análisis filogenético se realizó con ayuda 

del programa NETWORK 3.01 (Rohl, 1999).  

Las  secuencias  de  la  raza  de  lidia  así  como  de  las  razas  españolas  (Morucha, 

Retinta, Sayaguesa, Avileña, Pirenaica y Tudanca)  fueron generadas en el  laboratorio 

siguiendo el protocolo descrito en material y métodos. El resto de secuencias de razas 

bovinas se obtuvieron de GenBank (Loftus y col. 1994). 

En el análisis tipo Network realizado con las secuencias de uros (Troy y col., 2001; 

Anderung y col., 2005; Beja‐Pereira y col., 2006), sólo se consideró la región solapante 

con  las obtenidas en  la raza de  lidia, del nucleótido 16042 al 16280  (Anderson y col., 

1982). 

 

IV.3.7 Análisis Factorial de Correspondencia

Las reconstrucciones  filogenéticas y  las distancias genéticas no  tienen en cuenta 

los efectos de relación que existen entre distintas ramas de  los árboles representados. 

Como alternativa, el Análisis Factorial de Correspondencia es un método multivariante 

factorial  de  reducción  de  la  dimensión  de  una  tabla  de  casos‐variables  con  datos 

cualitativos,  con  el  fin  de  obtener  un  número  reducido  de  factores.  Su  posterior 

interpretación permite un estudio más simple, que se basa en la distancia no euclídea 

del χ2. El proceso de hallar la distancia entre dos categorías de una variable se hace por 

medio de las diferencias cuadráticas relativas (Lebart, Morineau y Tabard, 1984). 

 

Se  utiliza  para  valorar  las  relaciones  genéticas  entre  poblaciones,  pudiendo 

condensar la información de un gran número de variables cualitativas (alelos y loci) en 

un menor número de variables sintéticas. Se obtienen representaciones gráficas en un 

Material y Métodos

110

espacio dimensional de pocas variables sintéticas o factores que condensan el máximo 

posible  de  información  y  por  tanto  pueden  ser  interpretados  o  nombrados, 

permitiendo visualizar globalmente  las relaciones obtenidas donde se representan un 

conjunto de puntos,  tantos  como modalidades  (alelos),  sobre  todas  las variables  (los 

distintos  locus), cada uno caracterizado por unas coordenadas y una masa, que es  la 

misma  en  todas  las  poblaciones. Representa  la  posición  de  los OTUs  (individuos  o 

poblaciones)  con  respecto  a  los  valores  de  los  ejes  de  coordenadas  obtenidos.  Los 

objetos analizados son  las poblaciones representadas por el vector de sus  frecuencias 

alélicas  donde  los  valores  de  inercia  de  cada  eje  pueden  ser  asemejados  a  las 

combinaciones lineales de valores de FST de cada locus (Guinand, 1996). 

 

IV.3.8 Análisis de la estructura de la población

El  programa  STRUCTURE  (Pritchard  y  col.,  2000)  nos  permite  analizar  la 

estructura subaycente a la población analizada a partir de datos moleculares, estima el 

número de clusters o grupos genéticamente diferentes que mayor verosimilitud le da a 

los  resultados obtenidos y además permite  cuantificar  la proporción de genoma que 

cada  individuo  tiene  con origen en  los diferentes  clusters. Se  trata de un modelo no 

supervisado y se asume una situación  inicial de K clusters o grupos, donde K puede 

ser desconocido calculándose su valor mediante máxima verosimilitud. Posteriormente 

se  calcula  la  proporción  de  genoma  que  cada  muestra  tiene  de  los  clusters, 

comprobando  si  las muestras  que  a  priori  se  agrupan  en  una  subpoblación  tienen 

idéntica  composición  respecto  a  los  clusters  o  grupos  geneticamente  diferentes 

estimados (Pritchard y col., 2000). 

 

El modelo asume que los loci están en equilibrio Hardy‐Weinberg, que no están 

ligados y no es necesario definir el modelo mutacional. Presenta  la ventaja de que se 

puede  utilizar  con  diferentes marcadores moleculares  como microsatélites,  SNPs  o 

RFLPs. 

Material y Métodos

111

Formalmente,  el método  consiste  en  utilizar  la  información molecular  de  los 

individuos  analizados,  en  forma  de  genotipos  para  los  distintos  marcadores,  y 

denotada  por  X,  para  estimar  los  distintos  parámetros  de  interés  mediante  un 

algoritmo de tipo Gibbs Sampler. Así, en el modelo más sencillo se trata de estimar la 

distribución de P y Z condicionada a  la  información muestral, P(Z,P|X), donde P son 

las  frecuencias  alélicas de  los distintos marcadores  en  los K  clusters  y Z denota  los 

clusters de origen de cada uno de  los  individuos. Si se permite en el modelo que  los 

individuos  puedan  proceder  de  cruces  entre  diferentes  clusters  la  distribución  a 

estimar contiene una nueva variable, Q, que denota la proporción de genoma de cada 

individuo originada en cada uno de  los clusters. Se estima, por  tanto,  la distribución 

posterior de Z, P y Q, P(Z,P,Q|X), donde Z  representa ahora el  cluster de origen de 

cada alelo de cada locus de cada individuo (al contrario que en el modelo simplificado, 

en el que Z es el cluster de origen de cada individuo contemplado de manera conjunta, 

al no admitir cruces entre clusters). En  la ejecución del programa se utilizaron 150.00 

burn in y 400.000 iteraciones normales. 

Se espera que individuos de una misma raza o población tengan una composición 

similar de  su genoma  en  cuanto  a proporción de  origen  en  los distintos  clusters. El 

programa  permite  obtener  una  representación  gráfica  de  estas  composiciones,  de 

forma que se puedan apreciar parecidos o diferencias entre individuos dentro de una 

misma población o entre distintas poblaciones. Asimismo,  la  relación de  las distintas 

poblaciones  en  cuanto  a  la  composición media  de  los  genomas  de  sus  individuos 

puede representarse gráficamente mediante un árbol  jerárquico construido sobre una 

distancia genética definida a partir de estas composiciones medias como: 

 

∑=

+−=

K

k

kkkkS

jqiqjqiqjid

1 2)()(

)()(:),( 

 

Donde qk (i) representa la proporción de genoma de la población i originada del 

cluster k (Capuccio y col., 2006). 

 

Material y Métodos

112

En un primer análisis con el programa implementado por Pritchard y col. (2000), 

se  consideraron  a  todos  los  animales  de  la  raza  de  lidia  analizados  y  un  segundo 

análisis  se  realizó de manera  individual  en  aquellos  encastes  integrados por más de 

una ganadería. 

113

V. RESULTADOS

114

Resultados

115

V.1.- MICROSATÉLITES AUTOSÓMICOS

V.1.1. Parámetros indicativos de la variabilidad genética V.1.1.1 Número de alelos y Número Efectivo de Alelos (NEA)

V.1.1.1.1 Microsatélites 

Los alelos caracterizados correspondientes a los 24 microsatélites autosómicos se 

nombraron  en  pares  de  bases  utilizando  un  marcador  estándar  de  tamaño, 

GeneScanTM‐Liz500TM  Size  Standard  (Applied  Biosystems,  Estados  Unidos).  En  la 

figura 15 se muestra el rango alélico de los microsatélites autosómicos analizados. 

 

Rango alélico

50

100

150

200

250

300

Tgla22

7

Bm143

Bms205

7Inr

a35

Hel1

Haut24 Eth3

Rm188

Tgla12

6Inr

a37

Bm2113

Tgla12

2

Eth225 Hel5 Hel9

Tgla53

Agla23

2Drb

Bm1824

Cssm66

Inra2

3Eth1

0

Eth185

Ilsts0

06

Figura 15: Rango alélico en pares de bases de los 24 microsatélites autosómicos analizados.  

Los 235 alelos  identificados  se  situaron en el  rango de 87 a 307 pares de bases 

(Figura 15).

 

Una  vez  establecido  el  genotipo  de  los  individuos  se  procedió  al  cálculo  de 

diferentes parámetros de diversidad genética, como el número de alelos y el número 

efectivo medio de alelos por microsatélite (NEA) (Tabla 14). 

 

El menor número de alelos identificado en un microsatélite fue de 6 y el mayor de 

19.  El  número  medio  de  alelos  por  microsatélite  fue  de  9,8  siendo  este  un  valor 

relativamente elevado.

Resultados

116

El NEA  tiene  en  cuenta  tanto  el  número  de  alelos  como  su  frecuencia  en  la 

población  sendo  indicativo  de  lo  informativo  que  es  un microsatélite.  La  diferencia 

entre los valores extremos es llamativa de 1,8 en el Inra 35 a 7,0 en el Tgla53. El valor 

medio es de 3,8 siendo relativamente bajo a pesar de que el número medio de alelos es 

elevado. 

Microsatélite Nº Alelos  NEA Tgla53  15  7,0 Tgla227  11  5,9 Drb  19  5,4

Ilsts06  9  4,7 Bm2057  10  4,6 Rm188  11  4,5 Haut24  9  4,4 Tgla126  6  4,1 Agla232  13  4,1 Tgla122  14  4,0 Inra23  9  4,0 Cssm66  11  3,9 Eth3  11  3,8 Bm143  10  3,6 Hel1  7  3,5 Eth185  8  3,2 Eth225  6  3,0 Bm2113  9  2,9 Bm1824  6  2,9 Hel9  10  2,8 Hel5  9  2,8 Eth10  7  2,7 Inra37  8  2,5 Inra35  7  1,8

PROMEDIO 9,8 3,8 Tabla 14: Número efectivo de alelos (NEA) y Nº de alelos por microsatélite. En rojo aparecen los valores más altos y en azul los más bajos 

 

Para  ilustrar  gráficamente  la  distribución  de  los  alelos  se  han  construido  24 

histogramas correspondientes a  las  frecuencias de  los 24 microsatélites  (Anexo 1). Se 

han  presentado  diferentes  patrones,  desde  unimodales  con  un  alelo  de  mayor 

frecuencia  y  los  alelos  flanqueantes  con  menores  frecuencias  (Eth10),  a  patrones 

bimodales donde son dos alelos  los de mayor  frecuencia  respecto al  resto  (Inra35) y, 

por último, patrones no ajustados a ninguna distribución teniendo los alelos diferentes 

frecuencias (Tgla227).  

Resultados

117

En 14   microsatélites se han identificado alelos exclusivos de encastes, siendo su 

frecuencia  inferior  al  10%  en  11  de  ellos.  En  los  tres  restantes,  uno  presentó  una 

frecuencia superior al 11%   en el encaste Miura, el segundo se identificó en el encaste  

Concha y Sierra con una  frecuencia del 22%  (RM188) y por último destaca que en el 

encaste  Pablo  Romero  el  alelo  exclusivo  identificado  en  el  microsatélite  ILSTS006 

presentó una frecuencia del 50%. 

V.1.1.1.1 Encastes 

Encaste  NEA NMA Contreras 3,5 5,1 

Santa Coloma 3,2 5Carlos Núñez 3,1 4,7 

Saltillo  3,1 4,6 Concha y Sierra 3,1 4,5 

Maqrués de Villamarta 2,9 4,4 José Marzal 2,8 4,4 Vega Villar 2,9 4,3 

Hidalgo Barquero 2,9 4,3 Juan Pedro Domecq 2,7 4,2 

Félix Gómez 2,7 4,2 Veragua  2,7 4,1 

Torrestrella 2,6 4,1 Murube  2,6 4,1 Miura  2,6 4

Baltasar Iban 2,5 4Pedrajas  2,5 3,9 

Gamero Cívico 2,5 3,9 Araúz de Robles 2,3 3,9 Pablo Romero 2,6 3,8 

Atanasio Fernández 2,5 3,8 Antonio Pérez 2,4 3,8 Manuel Arranz 2,5 3,7 

Marqués de Albaserrada 2,2 3,4 Cuadri  2,0 3,4 

Conde de la Corte 2,2 3,1 Urcola  2,8

María Montalvo 2,3Braganza  2,5

PROMEDIO DE LOS ENCASTES 2,7 4,1 RAZA DE LIDIA 3,8 5,7 

Tabla 15: Número efectivo de alelos (NEA) por encaste y número medio de alelos por encaste y en la raza de lidia en conjunto igualando el tamaño muestral en los encastes a 15.  

El número medio de alelos es un parámetro indicativo de la variabilidad de una 

población  y  como  está  influido  por  el  tamaño muestral,  en  su  cálculo  se  hizo  un 

Resultados

118

remuestreo  igualando el  tamaño de  todos  los encastes. Los encastes María Montalvo, 

Braganza y Urcola  fueron  eliminados de  este  análisis  al presentar un muy  reducido 

número de muestras analizadas respecto al resto. En la tabla 15 se muestran los valores 

obtenidos para el número medio de alelos (NMA) y número efectivo de alelos (NEA) 

por  encaste. Los  valores de NEA  variaron de  2  a  3,5 mientras  que  los del NMA  lo 

hicieron de 3,1 a 5,1, siendo de 5,7 cuando se considera a toda la raza en su conjunto sin 

agrupar  en  encastes.  En  el  encaste  Contreras  coincidieron  los  valores más  altos  de 

ambos parámetros. 

 

V.1.1.2 Heterocigosis y Contenido en Información Polimórfica (PIC) 

V.1.1.2.1 Microsatélites Los  valores  de  PIC,  heterocigosis  insesgada  y  observada  obtenidos  por 

microsatélite se muestran en  la  tabla 16. Los valores mayores y menores coincidieron 

respectivamente con los de NEA. 

Microsatélite He Ho PICTgla53  0,86 0,54 0,85Tgla227  0,83 0,64 0,81Drb  0,82 0,59 0,82

Ilsts06  0,79 0,60 0,76Rm188  0,78 0,60 0,75Haut24  0,78 0,60 0,74Bm2057  0,78 0,60 0,75Tgla126  0,76 0,59 0,72Tgla122  0,75 0,55 0,71Inra23  0,75 0,60 0,74Agla232  0,75 0,53 0,74Eth3  0,74 0,45 0,70

Cssm66  0,74 0,56 0,72Bm143  0,72 0,55 0,68Hel1  0,71 0,51 0,67Eth185  0,69 0,48 0,64Eth225  0,67 0,52 0,62Bm2113  0,65 0,50 0,60Bm1824  0,65 0,47 0,60Hel9  0,64 0,53 0,61Hel5  0,64 0,48 0,60Eth10  0,63 0,42 0,59Inra37  0,60 0,42 0,58Inra35  0,43 0,23 0,39

PROMEDIO  0,72 0,52 0,68Tabla 16: Valores del contenido en información polimórfica (PIC), heterocigosis insesgada (He) y observada (Ho) por microsatélite. En rojo se resaltan los valores superiores y en azul los inferiores.

Resultados

119

V.1.1.1.1 Encastes

 

En  la  tabla  17  se muestran  los  valores  de  la  heterocigosis  observada  (Ho)  y 

esperada (He) por encaste, los valores medios y los obtenidos para la población en su 

conjunto. 

Los  resultados obtenidos para  los diferentes encastes muestran en el caso de  la 

He un rango de variación de 0,46 a 0,68, mientras que en la Ho es de 0,43 y 0,6.  

Encaste  He  Ho  PIC Contreras  0,68 0,59  0,64 

Santa Coloma  0,67  0,55  0,63 Saltillo  0,65  0,51  0,60 

Concha y Sierra  0,65  0,60 0,60 Carlos Núñez  0,65  0,57  0,60 

Urcola  0,64  0,59  0,58 Vega Villar  0,62  0,45  0,57 

Marqués de Villamarta  0,61  0,52  0,56 Hidalgo Barquero  0,61  0,51  0,57 

Félix Gómez  0,61  0,58  0,56 Veragua  0,60  0,58  0,55 

José Marzal  0,60  0,59  0,56 Miura  0,59  0,52  0,54 

Braganza  0,59  0,58  0,51 Juan Pedro Domecq  0,58  0,49  0,53 

Baltasar Iban  0,58  0,53  0,52 Torrestrella  0,57  0,57  0,53 Pedrajas  0,57  0,49  0,51 

Pablo Romero  0,57  0,54  0,52 Murube  0,56  0,46  0,50 

Antonio Pérez  0,56  0,54  0,51 Manuel Arranz  0,55  0,56  0,49 

Atanasio Fernández  0,55  0,51  0,50 María Montalvo  0,54  0,55  0,48 Gamero Cívico  0,54  0,43 0,49 Araúz de Robles  0,54  0,53  0,49 

Marqués de Albaserrada  0,53  0,48  0,46 Conde de la Corte  0,47  0,47  0,41 

Cuadri  0,46  0,43  0,42 PROMEDIO DE LOS ENCASTES  0,59  0,53  0,53 

RAZA DE LIDIA  0,72  0,52   Tabla 17: Valores del contenido en información polimórfica (PIC), Heterocigosis insesgada (He) y observada (Ho) por encaste, valores promedio y considerando la población en su conjunto. En azul se resaltan los valores inferiores y en rojo los superiores.

 

Resultados

120

Los encastes que presentaron valores más altos de PIC y NEA coinciden con los 

mayores  valores  de  He.  En  los  encastes  Félix  Gómez,  Antonio  Pérez,  Veragua, 

Braganza,  José  Marzal,  Araúz  de  Robles,  Torrestrella,  Conde  de  la  Corte,  María 

Montalvo  y  Manuel  Arranz  las  diferencias  entre  la  He  y  la  Ho  no  resultaron 

significativamente  distintas  de  0.  El  encaste  Vega  Villar  presentó  las  mayores 

diferencias entre la He y la Ho.  

 

V.1.2 Equilibrio Hardy‐Weinberg 

En la tabla 18 se muestran los análisis realizados para conocer la desviación con respecto a las condiciones del  equilibrio Hardy‐Weinberg. 

 

Hau

t 24

Tgla

122

Ilsts

006

Bm

143

Tgla

126

Hel

9

Css

m66

Eth1

85

Inra

35

Inra

37

Tgla

53

Bm

1824

Bm

s205

7

Eth3

Eth2

25

Hel

5

Eth1

0

Tgla

227

Rm

188

Agl

a232

Inra

23

Hel

1

Bm

2113

Drb

ALB X ANT X ARA ATA X X X X BAL BRA X CAR X X X COL X X X X X X X X X X X X X X X X CON X X COR X CRM CUA X DOM X X X X X X X X X X X FEL X GAM X X X X HID X X

MAN MIU X X MON MUR X X X PAB X PED X X SAL X X X SIE X TOR URC VEG X X X X X X X X X X X VER VIL X X X X X X X

Tabla 18: Desviaciones respecto al equilibrio Hardy-Weinberg (indicados con un X) de los encastes por microsatélite y total calculado con el método de cadenas de Markov y con un nivel de significación de P<0,01. Los encastes en sombreado mostraron desequilibrio Hardy-Weinberg.

 

Resultados

121

Los  encastes  Santa  Coloma,  Juan  Pedro  Domecq  y  Vega  Villar  muestran 

desequilibrio  Hardy‐Weinberg  en  más  de  10  microsatélites.  Cabe  destacar  que  el 

microsatélite Tgla53 muestra desequilibrio para 15 de los 29 encastes. 

 

V.1.3 Diferenciación genética entre encastes

V.1.3.1 Estadísticos F de Wright

A partir de  los datos obtenidos con los microsatélites se realizó el cálculo de  los 

estadísticos F de Wright. En la tabla 19 se muestran los valores de los estadísticos F de 

Wright obtenidos con cada uno de los 24 microsatélites.  

Locus  FIS  FST  FIT Ilsts006a  0,123  0,134  0,241 Tgla227a  0,11  0,14  0,234 Eth225a  0,102  0,147  0,234 Haut 24a  0,098  0,15  0,233 Eth3a  0,284  0,156  0,396 Inra37a  0,181  0,158  0,31 Bm2113a  0,099  0,163  0,246 Hel9a  0,027  0,166  0,189 

Cssm66a  0,096  0,167  0,247 Tgla126a  0,075  0,168  0,231 Rm188a  0,083  0,171  0,24 Bms2057a  0,087  0,172  0,244 Tgla53a  0,24  0,174  0,372 Agla232a  0,164  0,176  0,311 Inra23a  0,031  0,177  0,202 Hel1a  0,131  0,18  0,287 Bm143a  0,064  0,195  0,247 Drba  0,12  0,188  0,285 

Bm1824a  0,112  0,197  0,287 Hel5a  0,05  0,219  0,258 Eth185a  0,105  0,222  0,304 Tgla122a  0,067  0,226  0,278 Eth10a  0,119  0,244  0,333 Inra35a  0,286  0,248  0,464 

PROMEDIO  0,09  0,2  0,26 Valores del intervalo de confianza del 95% 0,06 – 0,11 0,19 – 0,21 0,25 – 0,27 Tabla 19: Valores de FIS, FST y FIT por locus, valor promedio y valores del intervalo de confianza del 95%. En azul se resaltan los valores inferiores y en rojo los superiores.

 

 

Resultados

122

En la tabla 20 se observa los valores de FIS para los diferentes encastes con los 24 

microsatélites en conjunto, calculados a partir de la fórmula: 

HeHoHeFis −

=  

 

Encaste  FIS 

Vega Villar  0,254 

Saltillo  0,223 Gamero Cívico  0,203 Santa Coloma  0,183 

Murube  0,178 Hidalgo Barquero  0,157 

Marqués de Villamarta  0,153 Juan Pedro Domecq  0,153 

Pedrajas  0,148 Contreras  0,14 Veragua  0,114 

Carlos Nuñez  0,112 Miura  0,107 

Marqués de Albaserrada 0,092 

Urcola  0,077 Cuadri  0,074 

Baltasar Ibán  0,074 Atanasio Fernández  0,074 Concha y Sierra  0,071 Pablo Romero  0,054 Félix Gómez  0,047 Antonio Pérez  0,037 

Braganza  0,02 José Marzal  0,018* 

Araúz de Robles  0,012* Torrestrella  0,001* 

Conde de la Corte  ‐0,003* María Montalvo  ‐0,008* Manuel Arranz  ‐0,021* 

Tabla 20: Valores FIS por encaste. El * indica que las estimaciones no son significativamente distinto de 0.

 

Resultados

123

El parámetro FIS indica el déficit medio de heterocigotos siendo los microsatélites 

que más  contribuyen  INRA35  (28,6%),  ETH3  (28,4%)  y  TGLA53  (24%)  con  valores 

superiores  al  20%. En  el  caso de  los  encastes,  el  valor promedio  es del  12%,  siendo  

Vega‐Villar, Saltillo y Gamero‐Cívico los encastes que han presentado los valores más 

altos,  superiores  al  20%  (tabla  20),  en  el  otro  lado  Félix  Gómez,  Antonio  Pérez  y 

Braganza los valores son inferiores al 5%.  

 

El valor FST nos indica el grado de diferenciación entre los encastes, es decir, que 

parte  de  variabilidad  genética  total  se  debe  a  las  diferencias  genéticas  entre  los 

encastes.  Todos  los microsatélites  presentaron  valores  superiores  al  13%  y  el  valor 

promedio  es del 20%. 

 

Por  último  el  parámetro  FIT  nos  indica  el  déficit medio  de  heterocigotos,  los 

microsatélites Inra35 (46%), Eth3 (39,6%) y Tgla53 (37,2%) son los que más contribuyen 

a dicha pérdida y Tgla126 (23,1%), Inra23 (20,2%) y Hel9 (18,9%) los que menos. 

El exceso de homocigotos en  la población calculado por el parámetro FIT es del 

26%, este valor se toma como una medida de la endogamia en la población.  

 

V.1.3.2 Partición de la Variabilidad Genética 

La  variabilidad  genética  total  de  la  raza  de  lidia  se  debe  a  la  contribución  de 

diferentes  fuentes,  el  análisis  de  varianza molecular  nos  permite  cuantificar  de  qué 

manera  cada  una  contribuye  a  la  variabilidad  total.  Las  tres  fuentes  que  se 

consideraron fueron encaste, ganadería e individuo.  

 

Los  valores  nos  indican  que  existe  una  considerable  distancia  genética  entre 

encastes  (24%), destacando que entre ganaderías dentro de un encastes  las distancias 

también son significativas (14%). Por último cabe destacar que las diferencias genéticas 

entre individuos de una misma ganadería son mínimas (Tabla 21). 

 

 

Resultados

124

 

Fuente de variación Porcentaje deVariabilidad Estadístico Valor

Encastes 2aσ = 11,3 2222

2

dcba

aCTF

σσσσσ

+++= 11,5

Ganaderías dentro de encastes

2bσ = 12,7 222

2

dcb

bSCF

σσσσ

++= 14,1

Individuos dentro de ganadería

2cσ = 0,4 22

2

dc

cISF

σσσ+

= 0,7

Dentro de individuos 2dσ = 75,5 2222

22

dcba

baSTF

σσσσσσ

++++

= 23,9

Total 100 2222

222

dcba

cbaITF

σσσσσσσ+++

++= 24,5

Tabla 21: Análisis molecular de varianza realizado a partir de las frecuencias alélicas de los microsatélites.  

V.1.3.3 Distancias Genéticas

V.1.3.3.1 Distancias FST 

El  estadístico  FST  calculado  para  cada  pareja  de  encastes  se  utiliza  como  una 

medida de distancia  entre  ambos. En  la  tabla  23  aparece  las distancias  FST  entre  los 

encastes tomados 2 a 2. 

 

Las mayores  distancias  se  dieron  entre  el  encaste Marqués  de  Albaserrada  – 

Conde de la Corte (35,1%), Cuadri – Marqués de Albaserrada (34,8%) y Cuadri – Conde 

de la Corte (34,9%). La menor distancia se obtuvo entre los encastes Torrestrella – Juan 

Pedro Domecq (4,8%), Atanasio Fernández – Juan Pedro Domecq (6,9%) y Braganza – 

Juan Pedro Domecq (7,8%). 

 

Una  vez  calculadas  las distancia  FST  se  obtuvo  el  valor medio de  cada  encaste 

respecto  al  resto  lo  que  se  muestra  en  la  tabla  22.  Los  mayores  valores  han 

correspondido a los encastes Cuadri, Marqués de Albaserrada, Pablo Romero, Miura y 

Resultados

125

Araúz de Robles, indicando su mayor alejamiento medio del resto de encastes debido 

al menor intercambio de material genético con el resto de encastes. 

Los encastes con  las distancias medias más bajas han sido  Juan Pedro Domecq, 

Hidalgo  Barquero,  Carlos  Núñez  y  Contreras,  lo  que  puede  reflejar  un  menor 

aislamiento  entre  ellos  por  un  mayor  intercambio  de  material  genético  con  otros 

encastes.  

 

ENCASTE  FST 

Cuadri  26,9 Marqués de Albaserrada 25,9 

Pablo Romero  24,9 Miura  24 

Araúz de Robles  23,3 Conde de la Corte  21,7 Manuel Arramz  20,8 Vega Villar  19,9 Félix Gómez  19,5 

Gamero Cívico  19,4 Murube  19,1 

Cocnha y Sierra  18,3 Pedrajas  18,3 

Antonio López  18,2 Veragua  18,1 

Atanasio Fernández  18 Baltasar Ibán  17,8 José Marzal  17,1 Braganza  17,1 Torrestrella  16,6 

Conde de Santa Coloma 16,4 Marqués de Villamarta  16,1 

María Montalvo  16,0 Urcola  15,9 Saltillo  15,2 

Juan Pedro Domecq  15 Hidalgo Barquero  14,5 Carlos Nuñez  13,2 Contreras  12,7 

Tabla 22: Distancia FST promedio expresada en porcentaje entre los encastes calculada a partir de la información obtenida con los microsatélites autosómicos.

Resultados

126

ALB

AN

T

AR

A

ATA

BA

L

BR

A

CA

R

CO

L

CO

N

CO

R

CR

M

CU

A

DO

M

FEL

GA

M

HID

MA

N

MIU

MO

N

MU

R

PAB

PED

SAL

SIE

TOR

UR

C

VEG

VIL

ALB

ANT 0,262

ARA 0,297 0,238

ATA 0,313 0,173 0,254

BAL 0,273 0,182 0,272 0,147

BRA 0,308 0,140 0,217 0,103 0,149

CAR 0,225 0,113 0,187 0,121 0,124 0,126

COL 0,154 0,164 0,200 0,201 0,171 0,179 0,110

CON 0,188 0,149 0,171 0,137 0,102 0,107 0,080 0,115

COR 0,351 0,209 0,279 0,128 0,200 0,148 0,157 0,227 0,149

CRM 0,286 0,189 0,225 0,136 0,154 0,122 0,104 0,163 0,110 0,168

CUA 0,348 0,254 0,248 0,253 0,284 0,263 0,212 0,236 0,220 0,349 0,271

DOM 0,264 0,148 0,245 0,069 0,081 0,078 0,101 0,177 0,095 0,105 0,091 0,244

FEL 0,223 0,165 0,240 0,206 0,194 0,212 0,128 0,147 0,136 0,244 0,189 0,300 0,198

GAM 0,247 0,150 0,242 0,227 0,205 0,190 0,129 0,170 0,126 0,252 0,205 0,278 0,169 0,174

HID 0,257 0,131 0,190 0,116 0,142 0,102 0,087 0,146 0,096 0,124 0,115 0,199 0,093 0,176 0,174

MAN 0,275 0,172 0,265 0,189 0,206 0,204 0,143 0,179 0,154 0,250 0,184 0,285 0,162 0,196 0,221 0,157

MIU 0,263 0,261 0,280 0,255 0,233 0,264 0,172 0,206 0,159 0,308 0,256 0,341 0,248 0,243 0,264 0,215 0,270

MON 0,285 0,089 0,222 0,098 0,130 0,105 0,087 0,139 0,121 0,155 0,119 0,232 0,082 0,175 0,182 0,085 0,160 0,276

MUR 0,253 0,203 0,227 0,213 0,208 0,196 0,122 0,162 0,113 0,236 0,195 0,292 0,176 0,215 0,189 0,147 0,254 0,177 0,181

PAB 0,300 0,280 0,274 0,279 0,242 0,271 0,211 0,197 0,173 0,317 0,239 0,320 0,247 0,270 0,233 0,226 0,310 0,264 0,283 0,221

PED 0,261 0,158 0,234 0,188 0,160 0,180 0,124 0,162 0,122 0,230 0,199 0,253 0,159 0,197 0,142 0,148 0,233 0,220 0,174 0,206 0,239

SAL 0,163 0,159 0,173 0,179 0,148 0,174 0,114 0,090 0,084 0,217 0,164 0,223 0,142 0,161 0,160 0,123 0,186 0,201 0,149 0,129 0,180 0,143

SIE 0,238 0,205 0,220 0,194 0,151 0,168 0,146 0,166 0,119 0,225 0,156 0,275 0,151 0,187 0,204 0,140 0,213 0,212 0,175 0,191 0,211 0,192 0,146

TOR 0,286 0,177 0,251 0,100 0,095 0,118 0,084 0,176 0,113 0,144 0,095 0,281 0,048 0,178 0,189 0,119 0,176 0,258 0,095 0,194 0,254 0,187 0,169 0,152

URC 0,231 0,161 0,190 0,157 0,159 0,155 0,102 0,129 0,100 0,194 0,150 0,265 0,127 0,156 0,173 0,107 0,187 0,214 0,135 0,150 0,210 0,146 0,070 0,163 0,162

VEG 0,219 0,227 0,230 0,241 0,208 0,205 0,165 0,115 0,143 0,279 0,185 0,285 0,202 0,204 0,216 0,161 0,200 0,241 0,211 0,187 0,242 0,207 0,118 0,181 0,211 0,159

VER 0,237 0,183 0,215 0,194 0,190 0,160 0,147 0,164 0,103 0,237 0,176 0,274 0,167 0,169 0,181 0,166 0,218 0,202 0,185 0,178 0,240 0,134 0,150 0,190 0,190 0,178 0,159

VIL 0,243 0,153 0,227 0,175 0,174 0,142 0,089 0,145 0,081 0,188 0,153 0,258 0,138 0,171 0,143 0,131 0,188 0,214 0,141 0,136 0,242 0,127 0,139 0,167 0,158 0,137 0,172 0,089 Tabla 23: Distancias FST entre encastes. En rojo se señalan los valores más altos y en azul los más bajos.

Resultados

127

V.1.3.3.2 Distancia Estándar de Nei En el anexo II se muestra la matriz de distancias obtenida con la distancia de Nei. 

De nuevo Pablo Romero, Marqués de Albaserrada, Cuadri  junto con Miura presentan 

las mayores distancia medias respecto al resto, mientras que Contreras y Carlos Nuñez 

presentan  las  menores.  Tomando  las  poblaciones  dos  a  dos,  Miura  con  Cuadri  y 

Marqués  de  Albaserrada  con  Conde    de  la  Corte  muestran  los  mayores  valores, 

mientras que Juan Pedro Domecq con Torrestrella y Atanasio Fernández los menores. 

Nei Fst Pablo Romero 0,62 Cuadri 0,27

Miura 0,62 Marqués de Albaserrada 0,26 Marqués de Albaserrada 0,60 Pablo Romero 0,25

Cuadri 0,54 Miura 0,24 Vega Villar 0,52 Araúz de Robles 0,23

Araúz de Robles 0,51 Conde de la Corte 0,22 Félix Gómez 0,47 Manuel Arramz 0,21

Cocnha y Sierra 0,46 Vega Villar 0,20 Manuel Arramz 0,46 Félix Gómez 0,20

Conde de Santa Coloma 0,43 Gamero Cívico 0,19 Conde de la Corte 0,42 Murube 0,19

Veragua 0,41 Cocnha y Sierra 0,18 Murube 0,40 Pedrajas 0,18 Urcola 0,40 Antonio López 0,18

Gamero Cívico 0,39 Veragua 0,18 Antonio López 0,39 Atanasio Fernández 0,18

Pedrajas 0,39 Baltasar Ibán 0,18 José Marzal 0,39 José Marzal 0,17

Baltasar Ibán 0,39 Braganza 0,17 Braganza 0,38 Torrestrella 0,17

Atanasio Fernández 0,38 Conde de Santa Coloma 0,16 Saltillo 0,37 Marqués de Villamarta 0,16

Marqués de Villamarta 0,36 María Montalvo 0,16 Torrestrella 0,36 Urcola 0,16

María Montalvo 0,35 Saltillo 0,15 Hidalgo Barquero 0,32 Juan Pedro Domecq 0,15

Juan Pedro Domecq 0,32 Hidalgo Barquero 0,15 Contreras 0,31 Carlos Nuñez 0,13

Carlos Nuñez 0,30 Contreras 0,13 Tabla 24: Distancias promedio por encaste obtenidas con las distancias de Nei y FST con los microsatélites autosómicos. 

 

El  valor  de  la  correlación  de  Pearson  entre  ambas  distancias(tabla  24),  resultó 

muy elevado. 

 

Resultados

128

  FST

Nei  0,988 Tabla 25: Valores de la correlación de Pearson entre las diferentes distancias calculadas a partir de las frecuencias alélicas.

 

V.1.3.4 Árboles de Distancias Basándose  en  la  matriz  de  distancias  FST  se  construyeron  los  dendrogramas 

mediante  el método  de  agrupamiento  Neighbour‐Joining  (Figura  16).En  el  cual  se 

observan tres grupos representados en la figura por diferentes colores. Un grupo está 

formado por los encastes Cuadri y Araúz de Robles, claramente separados del resto. 

Figura 16: Dendograma de la matriz de distancias FST y el modelo de agrupamiento NJ. Los colores representan las castas de procedencia de los encastes.

Conde de laAtanasio Fernandez

Juan Pedro Domecq

Torrestrella

Braganza

Jose Marzal

Hidalgo Barquero

Antonio Perez Maria Montalvo

Manuel Arranz

Carlos Nunez Felix Gomez

Gamero Civico

Urcola

Baltasar Pedrajas

Contreras Marques de Villamarta

Veragua

Murube

Miura

Marques de Albasarreda Conde de Santa Coloma

Saltillo

Vega Villar

Pablo Romero Concha y Sierra

Araúz de Robles

Cuadri

Vistahermosa Vázquez

Cruce con Jijón GallardoCabrera

Cruces con casta vazqueña Cruces con casta Morucha

Resultados

129

V.1.4 Análisis Factorial de Correspondencia

El análisis  factorial de correspondencia nos permite explicar  la varibilidad  total 

en  función de distintos  factores y cuantificar de qué manera cada  factor contribuye a 

dicha  varibilidad.  Equiparando  los  factores  a  ejes  de  coordenadas  es  posible 

representar  graficamente  los  OTUs  (Unidades  Taxonómicas  Operativas;  ver 

introducción Distancias  genéticas),  en  este  caso  encastes,  comprobando  su  posición 

respecto al resto. 

 

El análisis  se  realizó  sobre una  tabla de  contingencia en  la que    los encastes  se 

situaron en las filas y los alelos de los diferentes microsatélites en las columnas (tabla 

26). 

 

ENCASTES

FACTOR % INERCIA

% INERCIA

ACUMULADA

1 12,48 12,48

2 8,59 21,07

3 7,94 29,01

4 7,39 36,41

5 6,33 42,74

6 5,56 48,30

7 5,33 53,62

8 4,95 58,58

9 4,00 62,58

10 3,87 66,44 Tabla 26: Contribución a la inercia de los factores en el análisis de correspondencia respecto a los encastes e individuos.

Para explicar el 50% de la variabilidad total encontrada en los datos es necesario 

incluir 7  factores,  llegando al 66% con 10  factores. En el análisis sobre  los encastes el 

mayor valor de inercia fue del 12%, es decir un 12% de la variabilidad se explica con un 

Resultados

130

solo  factor, siendo este un valor en  términos absolutos bajo respecto a otros estudios 

que se puede justificar debido al elevado número de encastes. 

 

En la tabla 27 aparecen los valores correspondientes a tres de los ejes para los 29 

encastes y ordenados de mayor a menor respecto al primer factor. 

 

ENCASTE Factor 1 Factor 2 Factor 3 Atanasio Fernández (4) 548 156 11 Conde de la Corte (10) 536 94 74

Juan Pedro Domecq (13) 500 107 75 Torrestrella (25) 412 125 31

Braganza (6) 339 83 47 Baltasar Ibán (5) 311 -8 53 José Marzal (11) 293 -70 -37

María Montalvo (19) 288 142 43 Hidalgo Barquero (16) 162 -22 -53 Concha y Sierra (24) 113 -1337 1181

Antonio Pérez (2) 104 167 13 Carlos Nuñez (7) 58 122 -108

Pedrajas (22) 42 4 -112 Contreras (9) 26 -20 -63 Cuadri (12) 15 -209 -450

Manuel Arranz (17) 0 116 -10 Gamero Cívico (15) -27 -3 -88

Marqués de Villamarta (29) -64 129 -35 Urcola (26) -79 25 -51

Murube (20) -87 -66 -164 Félix Gómez (14) -114 237 -35

Veragua (28) -120 -14 -216 Araúz de Robles (3) -250 -480 -434

Miura (18) -359 -607 -822 Saltillo (23) -359 21 26

Pablo Romero (21) -471 -510 -355 Vega Villar (27) -480 4 80

Santa Coloma (8) -597 345 312 Marqués de Albaserrada (1) -687 200 278

Tabla 27: Valores de los tres factores en los 29 encastes. Entre paréntesis se indica el número de referencia de cada encaste que aparece en las gráficas. 

 

En la figura 17 se representan los 29 encastes de acuerdo a los 2 factores que más 

contribuyen  a  explicar  la  variabilidad.  El  eje  correspondiente  al  factor  1  (vertical) 

Resultados

131

separa dos grupos, uno de siete encastes (1, 3, 8, 18, 21, 23, 27) representado en la figura 

por  los dos círculos rojos y el segundo formado por el resto representado por  los dos 

círculos  en  azul.  El  eje  correspondiente  al  segundo  factor  (horizontal),  separa 

claramente el encaste 24 del resto pudiendo hacer un segundo grupo que separa a tres 

encastes  del resto (3, 18, 21). 

 

Figura 17: Representación bidimensional del Análisis Factorial de Correspondencia, realizado sobre los ejes 1 y 2. Con colores se representan a los encastes.

 

Al representar el factor 1 y 3, este último (horizontal) diferencia al encaste 18 y 24 

del resto, representados por las circunferencias naranjas y azules (figura 18).  

Figura 18: Representación bidimensional del Análisis Factorial de Correspondencia, realizado sobre los ejes 1 y 3. Con colores se representan a los encastes.

1

8

27 23

21 18

3

24

24

18

1

8

27 23

21 3

Eje 2

Eje 1

Eje 1

Eje 3

Resultados

132

En  la figura 19 se presenta el análisis factorial de correspondencia considerando 

los tres factores que mayor aportación tienen.  

Figura 19: Representación tridimensional del Análisis Factorial de Correspondencia considerando los tres ejes que presentan mayor contribución relativa.

 

V.1.5 Análisis de la Estructura de la Población

V.1.5.1 Análisis en la raza de lidia

A partir de la información obtenida con los microsatélites autosómicos, es posible 

estimar el número de grupos genéticamente diferentes en las que se puede agrupar las 

ganaderías analizadas de manera más verosímil, además de cuantificar la influencia de 

cada una de ellas en los encastes o ganaderías definidos a priori. La agrupación de las 

ganaderías  realizada  por  los  técnicos  de  la U.C.T.L.  en  29  encastes  no  es  tenida  en 

cuenta en la identificación de los grupos genéticamente diferentes. 

 

El  análisis  realizado,  el  número  de  grupos  genéticos  diferentes  que  mayor 

verosimilitud dio a los resultados obtenidos fue de 31 (figura 20).  

 

 

Resultados

133

 

 

Figura 20: Valores de la probabilidad obtenida para cada número de grupos genéticos definidos.

 

A partir del porcentaje de genoma de cada animal que proviene de cada grupo se 

calculó  la  distancia  entre  las  diferentes  ganaderías  analizadas  cuya  representación 

gráfica mostró  las  relaciones  entre  ellas  (figura  21  y  22). A  partir  de  los  resultados 

obtenidos en el análisis individual de los encastes formados por más de una ganadería 

con el programa STRUCTURE (apartado 1.4.2) y bajo las indicaciones de los técnicos de 

la  U.C.T.L.  algunas  de  las  ganaderías  se  agruparon  en  una  hipotética  ganadería 

original debido a su homología. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-190000

-130000

-70000

-10000

2 8 14 20 26 32

Nº de grupos genéticos

P r o b a b i l i

d a d

Resultados

134

 

 

 

 

 

 

 

Figura 21: Dendograma de las ganaderías obtenida con la distancia Ds (Capuccio y col. 2006).

12 UBV 15 UGI 11 UDJ 13 UDI 37 UIJ/UDA 38 UBF 39 UEM 52 UCK 14 UEA 26 UAS 51 UBD 60 UAL/UCN 59 UHQ 61 UNG 27 UIM 28 UNQ 25 UHB 18 UET 47 UIO 48 UGF 49 UCM/UHD 34 UGT/UKI 30 UHP 41 UAT 42 UFP 40 UIT 6 UAD/UGE 35 UJQ/UGD 7 UAE/UCF/UHT/UKD 10 UGW 29 UBQ/UGL 4 UHG 62 UKA 46 UFW 53 UGW 33 UCD/ULI 32 UCC/UJK/UEH/UDB 54 UJM 36 UIV 8 UED 9 UFH 1 UEI 2 UNN 3 UES 64 UFZ 65 UFY 63 UFB 55 UAC 21 UFD 24 ULX 56 UGC 57 UFC 58 UIL 16 ULB/ULS 20 UKP 19 UDK 17 UNA 22 UBB 23 UHH 45 UFT 43 ULQ 44 UIP 5 UFO 31 UCJ 50 UGU

0.00.1 0.2 0.3

A

B

C

D

E

FGH

I

J

Resultados

135

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 22: Dendograma obtenido con la distancia Ds (Capuccio y col. 2006) sustituyendo el nombre de la ganaderías por el encaste al que pertenece. Cada color representa un encaste, excepto el color negro que representa aquellos encastes formados por una sola ganadería.  

12 Carlos Nunez 15 Carlos Nunez 11 Carlos Nunez 13 Carlos Nunez 37 Gamero Civico 38 Gamero Civico 39 Gamero Civico 52 Pedrajas 14 Carlos Nunez 26 Contreras 51 Pedrajas 60 Marques Villamarta 59 Veragua 61 Marques Villamarta 27 Contreras 28 Contreras 25 Contreras 18 Conde de Santa Coloma 47 Murube 48 Murube 49 Murube 34 Juan Pedro Domecq 30 Jose Marzal 41 Hidalgo Barquero 42 Hidalgo Barquero 40 Hidalgo Barquero 6 Atanasio Fernandez 35 Juan Pedro Domecq 7 Atanasio Fernandez 10 Braganza 29 Conde de la Corte 4 Antonio Perez 62 Saltillo 46 Maria Montalvo 53 Concha Sierra 33 Juan Pedro Domecq 32 Juan Pedro Domecq 54 Torrestrella 36 Felix Gomez 8 Baltasar Iban 9 Baltasar Iban 1 Marques Albaserrada 2 Marques Albaserrada 3 Marques Albaserrada 64 Saltillo 65 Saltillo 63 Saltillo 55 Urcola 21 Conde de Santa Coloma 24 Conde de Santa Coloma 56 Vega Villar 57 Vega Villar 58 Vega Villar 16 Conde de Santa Coloma 20 Conde de Santa Coloma 19 Conde de Santa Coloma 17 Conde de Santa Coloma 22 Conde de Santa Coloma 23 Conde de Santa Coloma 45 Miura 43 Hidalgo Barquero 44 Manuel Arranz 5 Araúz de Robles 31 Cuadri 50 Pablo Romero

0.00.1 0.2 0.3

A

B

C

D

E

FGH

I

J

Resultados

136

El  análisis  de  la  estructura  de  la  población  mediante  la  metedología 

implementada por Pritchard (Pritchard y col. 2001) nos permite definir un número de 

poblaciones  a  priori  que,  podemos  considerar  ancestrales,  y  analizar  que  parte  del 

genoma de cada animal proviene de cada una de ellas. En  la  figura 23 se  representa 

dicho análisis para 2, 3 y 4 poblaciones originales, en la parte inferior de la imagen se 

sitúa  el  árbol  obtenido mediante  la  representación de  la matriz de distancias  FST  en 

donde  cada  individuo  aparece  asignado  a  un  encaste  a  priori.  Cada  color  hace 

referencia  a  una  de  las  poblaciones  ancestrales. Cuando  se  definen  dos  poblaciones 

originales  (K=2)  se  observa  que  no  existen  ganaderías  en  pureza  de  una  de  las 

poblaciones ancestrales o castas fundacionales, porque en todos los casos vemos ambos 

colores en mayor o menor medida. Cuando definimos una tercera población ancestral 

se  distinguen  tres  grupos  diferenciados:  a)  la  casta  Vazqueña  en  Veragua,  Carlos 

Núñez  y Marqués  de  Villamarta;  b)  derivados  de Murube  en Murube,  Contreras, 

Gamero Cívico, Pedrajas, y parte de Hidalgo Barquero; c) cruces con la Casta Jijona en 

María Montalvo, Félix Gómez, Manuel Arranz y Antonio Pérez. Y al añadir una cuarta 

población  ancestral  se  nos  separarían  los  encastes  de  Cuadri,  Araúz  de  Robles  y 

Concha y Sierra del resto. 

 

 

 

 

 

 

Figura 23: Influencia de 2, 3 y 4 poblaciones ancestrales en los encastes definidos a priori. En la parte inferior de la imagen se muestra el árbol de distancias FST. Cada rectángulo corresponde a un encaste.

 

Resultados

137

V.1.5.2 Análisis en los encastes

El  mismo análisis realizado con el programa STRUCUTRE (Pritchard y col. 2001) 

en la raza de lidia se realizó individualmente con aquellos encastes formados por más 

una  ganadería,  obteniéndose  el  número  más  verosímil  de  grupos  genéticamente 

diferentes que originarían los animales agrupados en un encaste y su contribución a las 

diferentes ganaderías consideradas a priori. 

 

V.1.5.2.1 Origen Vistahermosa

El mayor valor de K en cada encaste corresponde al número más verosímil de 

poblaciones ancestrales. 

 

 

 

 

 

 

Resultados

138

 

Resultados

139

 

 

Resultados

140

 

 

Resultados

141

 

 

Resultados

142

 

 

 

Resultados

143

   Se  observa  como  en  Saltillo,  Contreras  y  Pedrajas  todas  las  ganaderías  se 

diferencian  entre  sí  de  una manera más  o menos  clara  coincidiendo  el  número  de 

poblaciones ancestrales con el número de ganaderías consideradas a priori. 

 

En otro conjunto de encastes como son Marqués de Villamarta, Gamero‐Cívico, 

Marqués de Albaserrada y Murube se observan ganaderías dentro del encaste que se 

podrían agrupar en un mismo origen diferenciándose del resto. 

 

En  los  encastes  de  Santa Coloma,  Juan  Pedro Domecq, Atanasio  Fernández  y 

Carlos Nuñez formados por un gran número de ganaderías se observa como algunas 

se  separan nítidamente del  resto mientras que  las demás a medida que aumentan el 

número  de  poblaciones  ancestrales  a  considerar  se  diferencian  agrupándose  en 

distintos clados. 

 

V.1.5.2.2 Cruces con Casta Vazqueña

Resultados

144

 

 

En el caso de  las casta Vazqueña, mientras que Vega Villar muestra una nítida 

separación de sus  tres ganaderías, José Benítez Cubero  (Hidalgo Barquero) diferencia 

una ganadería desde un primer momento como es Guillermo Acosta Otero y el resto se 

diferencian a medida que aumentan el número de poblaciones ancestrales. 

 

V.1.5.3 Agrupación de las ganaderías   El porcentaje del genoma de cada individuo que proviene de cada uno de los 31 

grupos que mayor verosimilitud da a  los datos analizados, nos permite agrupar a  las 

ganaderías  en  función del  grupo  que mayor  influencia  tiene  en  los  animales  que  la 

integran,  en  promedio.  Lo  que  permitió  comparar  la  agrupación  propuesta  por  los 

técnicos  de  la U.C.T.L.  y  la  obtenida  de  los  resultados  del  programa  STRUCTURE 

(Tabla 28). 

 

 

Resultados

145

 

Grupo Siglas de la/s Ganadería/s Encaste Porcentaje

Grupo Siglas de la Ganaderías/s Encaste Porcentaje

UEI ALB 0,91 UHB CON 0,67

UNN ALB 0,88 UIM CON 0,73 1

UES ALB 0,82 13

UNQ CON 0,76

UHG ANT 0,81 14 UHP CRM 0,76

UFW MON 0,31 15 UCJ CUA 0,89 2

UKA SAL 0,67 UCC/UJK/UEH/UDB DOM 0,44

3 UFO ARA 0,88 UCD/ULI DOM 0,36

UAD/UGE ATA 0,82

16

UJM TOR 0,73

UAE/UCF/UHT/UKD ATA 0,57 17 UGT/UKI DOM 0,87 4

UJQ/UGD DOM 0,82 18 UIV FEL 0,82

UED BAL 0,85 UIJ/UDA GAM 0,9 5

UFH BAL 0,84 19

UBF GAM 0,48

UGW BRA 0,45 UEM GAM 0,84 6

UBQ/UGL COR 0,89 20

UCK PED 0,84

UDJ CAR 0,64 UIT HID 0,7

UBV CAR 0,71 UAT HID 0,77

UDI CAR 0,58 21

UFP HID 0,7 7

UGI CAR 0,76 22 ULQ HID 0,89

UEA CAR 0,5 23 UIP MAN 0,87 8

UAS CON 0,67 24 UFT MIU 0,87

ULB/ULS COL 0,82 25 UGU PAB 0,9 9

UKP COL 0,37 26 UBD PED 0,89

UNA COL 0,72 27 UJJ SIE 0,64

UDK COL 0,59 28 UAC URC 0,72

UBB COL 0,87 UGG VEG 0,71 10

UHH COL 0,82 UFC VEG 0,91

UET COL 0,74 29

UIL VEG 0,47

UIO MUR 0,79 UHQ VER 0,61

UGF MUR 0,82 UAL/UCN VIL 0,5 11

UCM/UHD MUR 0,8 30

UNG VIL 0,85

UFD COL 0,85 UFB SAL 0,72 12

ULX COL 0,86 UFZ SAL 0,77

31

UFY SAL 0,9

Tabla 28: Agrupación de las ganaderías analizadas en los 31 grupos genéticos que mayor verosimilitud dan a los datos analizados. Cada ganadería se asigna al grupo que mayor influencia tiene, en promedio, sobre los individuos que la integran. La columna de los encastes hace referencia a la agrupación propuesta por los técnicos de la U.C.T.L. y los grupos en gris muestran las coincidencias entre ambas agrupaciones.   

Resultados

146

V.2. MICROSATÉLITES DEL CROMOSOMA Y

V.2.1 Parámetros indicativos de la variabilidad genética

En  la  identificación  de  los  alelos  se  utilizó  un marcador  estándar  de  tamaño, 

pBR222‐MspI.  En  la  tabla  29  se  presenta  la  distribución  de  los  alelos  de  los  5 

microsatélites analizados. El número de alelos identificado ha sido bajo, variando de 4 

en  el  locus  Inra189  a  2  en  el  resto de  los  loci. En  todos  ellos  la  frecuencia del  alelo 

mayoritario fue superior al 75%. 

 

LOCUS  INRA189  BYM‐1  INRA062 UMN2405  DYZ‐1 

ALELOS  152  154  156  158  255  257  132  136  178  194  358  362 

FRECUENCIA  0,5  18,8  76,9  3,8  81  19  82  18  18  82  82,3  17,7 

Tabla 29: Distribución de los alelos de los microsatélites del cromosoma Y.

 

La distribución de los alelos por locus y encaste mostró la fijación de un alelo en 

numerosas ocasiones (Tabla 32). En el microsatélite INRA189, 12 encastes se mostraron 

monomórficos; 25 en el caso del locus Bym‐1; 24 en el INRA062; 22 en el microsatélite 

UMN2405 y por último 26 en el locu DYZ‐1. 

 

La  heterocigosis  observada  no  existe  por  definición  al  tratarse  de  datos 

haploides,  pero  sí  se  puede  calcular  la  probabilidad  de  obtener  dos  haplotipos 

idénticos  lo  que  es  indicativo  del  polimorfismo  en  la  población.  En  la  tabla  30  se 

muestra los valores de la heterocigosis esperada por encaste. 

 

En los 18 encastes donde sólo se identificó un haplotipo la heterocigosis esperada 

es 0. En los 11 restantes los valores variaron entre un 43% en Contreras a un 1% Juan 

Pedro  Domecq.  Considerando  a  toda  la  población  en  conjunto  el  valor  de  la 

heterocigosis  esperada  es  de  un  31%  (s.d.  1,5).  Los  valores  mostrados  a  nivel 

Resultados

147

individual  son  bastantes  bajos  exceptuando  el  caso de Contreras, Braganza  y  Santa 

Coloma que presentan valores medios. 

 

ENCASTE He ENCASTE He Contreras 0,43 Veragua 0 Braganza 0,31 Vega Villar 0

Santa Coloma 0,23 Torrestrella 0 Manuel Arranz 0,1 Saltillo 0 Carlos Nuñez 0,08 Pedrajas 0

Marqués de Albaserrada 0,06 Pablo Romero 0 Urcola 0,05 Miura 0

Concha y Sierra 0,05 Marqués de Villamarta 0 Hidalgo Barquero 0,05 María Montalvo 0

Atanasio Fernández 0,05 José Marzal 0 Juan Pedro Domecq 0,01 Gamero Cívico 0

Félix Gómez 0 Cuadri 0 Conde de la Corte 0 Baltasar Ibán 0 Araúz de Robles 0 Antonio Pérez 0 Murube 0

Valor global de la raza 0,31

Tabla 30: Valores de la heterocigosis esperada obtenida por encaste con los microsatélites del cromosoma Y y el valor global de la raza.

 

V.2.1.1 Diversidad Haplotípica

  La combinación de los alelos de cada microsatélite en los diferentes individuos 

evidenció 9 haplotipos, cuya distribución y características aparecen en la tabla 31 y 32. 

 

El haplotipo H10 y H11 presentan dos alelos que no pudieron ser genotipados 

pero en cualquier caso suponen uno nuevo por lo que se mantuvieron en los análisis 

realizados. 

En el conjunto de la población el haplotipo 2 es el mayoritario con una frecuencia 

del    76%,  además  de  ser  el  único  identificado  en  14  encastes.  El  haplotipo  7  se 

identificó exclusivamente en el encaste Pablo Romero. 

Resultados

148

En  la mayoría de  los encastes o sólo aparece un haplotipo  (18) o aparecen dos 

siendo  uno mayoritario  al  tener  una  frecuencia  superior  al  70%  (11). Dos  encastes 

Braganza y Concha y  Sierra, presentaron  tres haplotipos, uno de  ellos  en muy baja 

proporción 7 y 3% respectivamente. 

 

HAPLOTIPO  NÚMERO 

  TOTAL  FRECUENCIA 

H1 156‐257‐136‐178‐362  141  16,83 % 

H2 160‐255‐132‐194‐358  633  75,54 % 

H3 162‐255‐132‐194‐358  16  1,91 % 

H4 156‐255‐136‐178‐362  3  0,36 % 

H5 156‐257‐136‐178‐358  1  0,12 % 

H6 152‐255‐132‐194‐358  4  0,48 % 

H7 162‐257‐132‐194‐358  27  3,22 % 

H8 160‐255‐136‐178‐358  2  0,24 % 

H9 156‐255‐132‐194‐358  7  0,84 % 

H10 160‐?‐136‐194‐?  2  0,24 % 

H11 156‐?‐136‐194‐362  2  0,24 % 

Tabla 31: Descripción de los haplotipos identificados con los resultados de los microsatélites localizados en el cromosoma Y. El signo de interrogación indica alelo no genotipado.

 

 

Resultados

149

INRA189 

ALB ANT ARA ATA BAL BRA CAR COL CON COR CRM CUA DOM FEL GAM HID MAN MON MIU MUR PAB PED SAL SIE TOR URC VEG VER VIL 152 3 12 156 92 20 3 13 71 100 13 100 7 100 13 100 160 8 100 100 87 100 80 97 87 29 100 100 97 100 100 87 100 100 93 4 100 87 100 88 100 100 162 13 96

 

BYM1 

ALB ANT ARA ATA BAL BRA CAR COL CON COR CRM CUA DOM FEL GAM HID MAN MIU MON MUR PAB PED SAL SIE TOR URC VEG VER VIL 255 100 100 100 100 100 97 89 30 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 257 100 3 11 70 100 100 100 100 100

 

INRA062 

ALB ANT ARA ATA BAL BRA CAR COL CON COR CRM CUA DOM FEL GAM HID MAN MIU MON MUR PAB PED SAL SIE TOR URC VEG VER VIL 132 100 100 100 100 73 95 86 29 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 136 100 27 5 14 71 100 100 100 100

 

UMN2405 

ALB ANT ARA ATA BAL BRA CAR COL CON COR CRM CUA DOM FEL GAM HID MAN MIU MUR MON PAB PED SAL SIE TOR URC VEG VER VIL 178 92 27 3 15 73 100 71 100 100 194 8 100 100 100 100 73 97 85 27 100 100 100 100 100 100 29 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

 

DYZ‐1 

ALB ANT ARA ATA BAL BRA CAR COL CON COR CRM CUA DOM FEL GAM HID MAN MIU MUR MON PAB PED SAL SIE TOR URC VEG VER VIL 358 100 100 100 100 80 100 87 32 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 362 100 20 13 68 100 100 100 100

Tabla 32: Frecuencias alélicas de los microsatélites localizados en el cromosoma Y en los encastes.

Resultados

150

 

 

 

 

 

  ALB ANTARAATA BAL BRA CARCOLCONCORCRMCUADOM FEL GAMHID MANMIUMONMUR PAB PED SAL SIE TOR URC VEG VER VIL 

H1  92              13  70      100         71            100       100     H2    100 100 87  100  73  97  87  27  100 100   97  100 100  87    100 100  100   100   87 100 88    100  100 H3        13                                                   H4            20                                               H5              3                                             H6                          3                          13       H7                                          100                H8            7      3                                         H9                                13                13          H10  8                                                         H11                                  29                         

Tabla 33: Frecuencias de los haplotipos en los diferentes encastes expresados en porcentaje.

Resultados

151

V.2.2 Diferenciación Genética entre Encastes

V.2.2.1 Análisis de Varianza

El  análisis  molecular  de  varianza  (AMOVA)  permite  descomponer  la 

varianza genética en sus componentes, siendo en este caso encastes, ganaderías 

dentro  de  encastes  e  individuos  dentro  de  ganaderías  (Excoffier  y  col.,  1992; 

Excoffier y Smouse 1994).. 

 

Según los valores expuestos en la tabla 34, las diferencias moleculares entre 

haplotipos reflejan que la mayor parte de la varianza genética presente se debe a 

las diferencias entre encastes 64%,  las diferencias entre ganaderías dentro de  los 

encastes explican un 22% de  la varianza genética y  la menor parte se debe a  las 

diferencias entre individuos dentro de las ganaderías, 13%. 

 

Fuente de Variación  Componentes de Varianza 

Porcentaje de Variación 

Entre Encastes  0,145  64,30 Entre ganaderías dentro de encastes  0,05  22,03 

Individuos dentro de ganaderías.  0,031  13,67 

TOTAL  1,97  100 

Índice de Fijación 

FST= 0,8633 

Tabla 34: Análisis Molecular de Varianza realizado a partir frecuencias alélicas de microsatélites localizados en el cromosoma Y. 

 

V.2.2.2 Distancias FST

Los valores de FST  (Weir y Cockerham, 1984) calculados entre  los distintos 

encastes  se  utilizaron  como  medida  de  distancia  genética  y  se  presentan 

expresados  en  porcentaje  en  la  tabla  36.  Este  parámetro  indica  el  grado  de 

Resultados

152

aislamiento  reproductivo  entre  los  encastes  y  por  tanto  es  una medida  de  la 

diferenciación  genética  entre  ellos.  Las  distancias  variaron  entre  valores  entre 

aquellos  encastes  que  no  compartían  ningún  haplotipo  a  valores  del  0%  entre 

encastes  que  presentaban  los mismos  haplotipos.  Posteriormente  se  calculó  el  

grado de diferenciación medio  entre  cada  encaste y  el  resto de  ellos,  lo que  se 

muestra  en  la  tabla  35.  En  seis  encastes,  Pablo  Romero,  Saltillo,  Vega  Villar, 

Marqués de Albaserrada, Cuadri y Manuel Arranz, la media fue superior al 75% 

indicando un  elevado  aislamiento  reproductivo de  los machos. El valor medio 

más bajo correspondió a Carlos Nuñez con un 14%.  

DISTANCIAS Fst PABLO ROMERO  96% 

SALTILLO  80% VEGA VILLAR  80% 

MARQUES DE ALBASERRADA  79% CUADRI  79% 

MANUEL ARRANZ  77% CONTRERAS  53% BRAGANZA  31% URCOLA  28% 

GAMERO CIVICO  27% MARQUES DE VILLAMARTA  27% 

ARAÚZ DE ROBLES  27% BALTASAR IBAN  27% 

PEDRAJAS  27% ANTONIO PEREZ  26% JOSE MARZAL  26% TORRESTRELLA  26% FELIX GOMEZ  26% 

JUAN PEDRO DOMECQ  26% MIURA  26% 

CONCHA Y SIERRA  25% VERAGUA  25% 

HIDALGO BARQUERO  25% ATANASIO FERNANDEZ  24% 

MURUBE  24% CONDE DE LA CORTE  23% 

MONTALVO  23% SANTA COLOMA  23% CARLOS NUNEZ  23% 

Tabla 35: Distancias FST promedio entre encastes calculados a partir de las distancias FST del cromosoma Y. 

Resultados

153

AN

T

AR

A

ATA

BA

L

BR

A

CA

R

SIE

CO

R

CO

L

CO

N

FEL

CR

M

CU

A

GA

M

HID

DO

M

MA

N

ALB

VIL

MIU

MO

N

MU

R

PAB

PED

SAL

TOR

UR

C

VEG

VER

ARA 0,00

ATA 0,07 0,08

BAL 0,00 0,00 0,07

BRA 0,23 0,24 0,09 0,23

CAR 0,00 0,00 0 0,00 0

SIE 0,10 0,10 0,04 0,10 0,07 0

COR 0,00 0,00 0 0,00 0,03 0,00 0

COL 0,05 0,05 0,05 0,05 0,10 0 0,04 0

CON 0,67 0,68 0,58 0,68 0,44 0,38 0,54 0,54 0,55

FEL 0,00 0,00 0,07 0,00 0,22 0,00 0,09 0,00 0,05 0,67

CRM 0,00 0,00 0,07 0,00 0,23 0,00 0,10 0,00 0,05 0,67 0,00

CUA 1,00 1,00 0,84 1,00 0,80 1,00 0,87 1,00 0,81 0,20 1,00 1,00

GAM 0,00 0,00 0,09 0,00 0,28 0,00 0,13 0,00 0,06 0,71 0,00 0,00 1,00

HID 0,09 0,09 0,04 0,09 0,08 0 0 0 0,04 0,56 0,08 0,09 0,86 0,11

DOM 0 0 0,10 0 0,32 0 0,12 0 0,07 0,78 0 0 0,95 0,00 0,11

MAN 1,00 1,00 0,80 1,00 0,67 1,00 0,80 1,00 0,78 0,05 1,00 1,00 0,00 1,00 0,80 0,95

ALB 1,00 1,00 0,85 1,00 0,81 1,00 0,88 1,00 0,81 0,21 1,00 1,00 0,00 1,00 0,86 0,95 0,00

VIL 0,00 0,00 0,08 0,00 0,25 0,00 0,11 0,00 0,06 0,68 0,00 0,00 1,00 0,00 0,09 0,00 1,00 1,00

MIU 0,00 0,00 0,07 0,00 0,22 0,00 0,09 0,00 0,05 0,66 0,00 0,00 1,00 0,00 0,08 0 1,00 1,00 0,00

MON 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,38 0,00 0,00 1,00 0,00 0 0 1,00 1,00 0,00 0,00

MUR 0,03 0,04 0,03 0,04 0,11 0 0 0 0,03 0,60 0,03 0,03 0,92 0,05 0 0,03 0,88 0,92 0,04 0,03 0

PAB 1,00 1,00 0,86 1,00 0,83 1,00 0,89 1,00 0,84 0,76 1,00 1,00 1,00 1,00 0,88 0,96 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,93

PED 0,00 0,00 0,07 0,00 0,23 0,00 0,10 0,00 0,05 0,68 0,00 0,00 1,00 0,00 0,09 0 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,04 1,00

SAL 1,00 1,00 0,86 1,00 0,84 1,00 0,89 1,00 0,82 0,24 1,00 1,00 0,00 1,00 0,88 0,96 0,00 0,00 1,00 1,00 1,00 0,93 1,00 1,00

TOR 0,00 0,00 0,07 0,00 0,23 0,00 0,10 0,00 0,05 0,67 0,00 0,00 1,00 0,00 0,09 0 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,03 1,00 0,00 1,00

URC 0,16 0,18 0,00 0,17 0,01 0 0 0 0 0,50 0,16 0,16 0,93 0,22 0 0,07 0,83 0,93 0,18 0,15 0 0 0,94 0,17 0,95 0,16

VEG 1,00 1,00 0,86 1,00 0,84 1,00 0,89 1,00 0,83 0,24 1,00 1,00 0,00 1,00 0,88 0,96 0,00 0,00 1,00 1,00 1,00 0,93 1,00 1,00 0,00 1,00 0,95

VER 0,00 0,00 0,05 0,00 0,17 0,00 0,06 0,00 0,04 0,63 0,00 0,00 1,00 0,00 0,06 0 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,01 1,00 0,00 1,00 0,00 0,09 1,00 Tabla 36: Matriz de distancias FST entre encastes a partir de los microsatélites del cromosoma Y.

Resultados

154

V.2.2.3 Árbol de Distancias La matriz de distancias  FST  se utilizó para  construir un  árbol de distancias,  en 

donde a  los valores negativos se  les asignó un valor de cero. Se utilizó el modelo de 

agrupamiento de Neighbor‐Joining (Figura 26). 

 

Se distinguen  tres clusters de una manera evidente, uno formado por el encaste 

Pablo Romero, un segundo cluster  incluiría a  los encastes Contreras, Manuel Arranz, 

Cuadri,  Marqués  de  Villamarta,  Vega  Villar  y  Saltillo,  en  el  tercer  cluster  se 

englobarían el resto. 

 

 

Resultados

155

Gamero-Civico

Juan-Pedro-Domecq

Marques-de-Villamarta

Arauz-de-Robles

Baltasar-Iban

Pedrajas

Antonio-Perez

Jose-Marzal

Torrestrella

Felix-Gomez

Miura

Veragua

Conde-de-la-Corte

Carlos-Nunez

Montalvo

Santa-Coloma

Murube

Atanasio-Fernandez

Hidalgo-Barquero

Concha-y-Sierra

Urcola

Braganza

Pablo-Romero

Contreras

Manuel-Arranz

Cuadri

Marques-de-Albaserrada

Saltillo

Vega-Villar

0.1  Figura 26: Dendograma obtenido a partir de la matriz de distancias FST entre encastes. Los colores corresponden a las castas, rojo Vistahermosa, verde oscuro Gallardo, amarillo Cabrera, naranja Vazqueña, marrón cruces con Morucha, verde claro cruces con Vazqueña y rosa Jijona.

Resultados

156

V.2.3 Análisis Factorial de Correspondencia

El análisis factorial de correspondencia permite explicar prácticamente el total de 

la variabilidad de la población con tres factores (tabla 37), cuyas contribuciones fueron 

80%, 19% y 1% respectivamente. En el caso del análisis en los individuos de nuevo tres 

factores explican prácticamente la totalidad de la variabilidad, con un valor de inercia 

del 68%, 16% y 14% respectivamente. 

 

ENCASTES INDIVIDUOS

FACTOR % INERCIA% INERCIA

ACUMULADA

%

INERCIA

% INERCIA

ACUMULADA

1 79,77 79,77 67,53 67,53

2 19,01 98,79 16,15 83,69

3 0,92 99,71 14,28 97,97 Tabla37: Contribución a la inercia de los factores en el análisis de correspondencia respecto a las ganaderías e individuos de los microsatélites del cromosoma Y.

 

En  la  tabla  38  se muestra  el  valor  de  cada  uno  de  los  encastes  para  los  tres primeros factores. 

 

ENCASTE FACTOR 1 FACTOR 2 FACTOR 3 ENCASTE FACTOR 1 FACTOR 2 FACTOR 3ALB (1) 2176 -99 -7 HID (16) -397 -95 43 ANT (2) -464 -92 40 MAN (17) 2176 -92 -7 ARA (3) -464 -92 40 MON (18) -464 -92 40 ATA (4) -451 177 42 MIU (19) -464 -92 40 BAL (5) -464 -92 40 MUR (20) -425 -94 42 BRA (6) 39 -192 44 PAB (21) 120 2340 -7 CAR (7) -385 -90 38 PED (22) -464 -92 40 COL (8) -157 -96 35 SAL (23) 2176 -99 -7 CON (9) 1421 -106 7 SIE (24) -396 -95 43

COR (10) -464 -92 40 TOR (25) -464 -92 40 CRM (11) -464 -92 40 URC (26) -466 -94 -759 CUA (12) 2176 -99 -7 VEG (27) 2176 -99 -7 DOM (13) -464 -92 -139 VER (28) -464 -92 40 FEL (14) -464 -92 40 VIL (29) -464 -92 40 GAM (15) -464 -92 40

Tabla 38: Valores de los tres factores en los 29 encastes. Entre paréntesis se indica el número de referencia de cada encaste que aparece en las gráficas.

 

Resultados

157

En  la  representación  gráfica de  los  factores  1  y  2,  se  observa  como  el  factor  1 

separa el punto A formado por las encastes 1‐12‐17‐23‐27 y el punto B formado por el 

encaste 9 del resto. Y el factor 2 separa el punto C formado por el encaste 21 del resto 

(Figura 24).  

 Figura 24: Representación gráfica del Análisis Factorial de Correspondencia correspondiente a los factores 1 y 2.

Si  representamos de manera  conjunta  el  factor 1 y 3,  este último  separa  encaste 26 del 

resto (Figura 25). 

 Figura 25: Representación gráfica del Análisis Factorial de Correspondencia correspondiente a los factores 1 y 3.

A B

C

26

6

8 4

13

21 6

8

27 9

Resultados

158

V.3. ADN MITOCONDRIAL

V.3.1 Parámetros indicativos de la varibilidad genética

V.3.1.1 Diversidad nucleotídica

La  longitud  total  de  los  dos  fragmentos  solapantes  secuenciados  fue  de  521 

nucleótidos,   de  la posición 16019 a  la 201 de  la  región de control de  replicación del 

ADN mitocondrial  o  d‐loop.  El  número  total  de  secuencias  analizadas  fue  de  527, 

distribuidas entre los diferentes encastes (Tabla 4). 

En  total  se  han  identificado  70  posiciones  variables  y  73  polimorfismos,  el mayor 

número  de  polimorfismos  respecto  al  de  posiciones  variables  se  debe  a  que  en  el 

nucleótido 16049 se han identificado dos eventos de mutación diferentes y en el 16057 

tres.  El  tipo  de  mutación  se  detalla  en  la  tabla  39,  cabe  destacar  que  no  se  ha 

identificado ningún INDEL.  

Tipo de mutación Total Cada posición

TRANSICIONES C por T 28 478 T por C 13 287 A por G 11 270 G por A 13 130 TOTAL 65 1165

TRANSVERSIONES

A por C 2 8 C por G 3 7 C por A 2 5 T por G 1 4 TOTAL 8 24

TOTAL 73 1189 Tabla 39: Descripción de los polimorfismos identificados en las secuencias.

 

En  la  figura 27 se representa  la distribución de  las mutaciones a  lo  largo de  los 

521  nucleótidos  analizados  formando  grupos de  20  nucleótidos  y  contando  en  cada 

uno  el  número  de  mutaciones  identificadas.  Del  nucleótido  35  al  104,  lo  que 

Resultados

159

corresponde al  final del dominio  central e  inicio del derecho, no  se han  identificado 

mutaciones. En el extremo del dominio izquierdo y en el central se localizan la mayoría 

de las mutaciones.  

Distribución de las mutaciones

02468

1012

1601

9-160

42

1606

2-82

1610

2-22

1614

2-62

1618

2-162

02

1622

2-42

1626

2-82

1603

02-22

14-34

54-74

94-10

4

124-1

44

164-1

84

Posición

Nº d

e M

utac

ione

s

Figura 27: Distribución de las mutaciones en el fragmento secuenciado, agrupando la secuencia en bloques de 20 nucleótidos. 

 

En la tabla 40 se describen las características de las 73 mutaciones respecto al tipo 

de mutación y frecuencia. Las frecuencias variaron entre un 0,2% (identificadas en un 

solo  individuo)  a  un  36%  (en  190  individuos).  En  6  ocasiones  las  mutaciones  se 

observaron  en más de  50  individuos, mientras que  6 mutaciones  se  identificaron  en 

uno sólo. 

 

En el anexo 3 se describen las mutaciones por encaste, especificando el número de 

individuos de cada encaste donde se observó la mutación. 

Resultados

160

Posición

1604

2(1)

1604

9 (2

)

1604

9 (3

)

1605

0 (4

)

1605

3 (5

)

1605

5 (6

)

1605

6 (7

)

1605

7 (8

)

1605

7 (9

)

1605

7 (1

0)

1605

8 (1

1)

1606

1 (1

2)

1606

8 (1

3)

1607

3 (1

4)

1607

4 (1

5)

1608

4 (1

6)

1608

5 (1

7)

1608

6 (1

8)

Mutación C / T A / C T / C T / C C / T C / T G / A C / G T / G A / G T / C C / T C / T G / A C / T T / C C / T A / G Nº

Individuos 14 7 5 93 2 2 8 4 4 6 12 3 4 2 51 6 2 3

Posición

1608

8 (1

9)

1609

2 (2

0)

1609

4 (2

1)

1609

5 (2

2)

1610

8 (2

3)

1611

0 (2

4)

1611

3 (2

5)

1611

6 (2

6)

1611

7 (2

7)

1611

8 (2

8)

1611

9 (2

9)

1612

1 (3

0)

1612

2 (3

1)

1612

7 (3

2)

1613

1 (3

3)

1613

2 (3

4)

1613

3 (3

5)

1613

5 (3

6)

Mutación G / A G / A C / T G / A C / T A / C C / T C / T A / G G / A C / T C / G C / T T / C C / T C / A C / T C / TNº

Individuos 1 17 5 2 2 1 101 3 2 1 8 2 18 7 2 3 4 8

Posición

1613

7 (3

7)

1613

8 (3

8)

1613

9 (3

9)

1614

1 (4

0)

1614

2 (4

1)

1614

3 (4

2)

1614

6 (4

3)

1615

2 (4

4)

1616

3 (4

5)

1616

4 (4

6)

1616

5 (4

7)

1618

5 (4

8)

1619

6 (4

9)

1619

7 (5

0)

1620

0 (5

1)

1623

1 (5

2)

1623

2 (5

3)

1623

8 (5

4)

Mutación C / T C / T T / C C / T C / T G / A G / A C / T G / A C / T C / T A / G A / G A / G A / G T / C T / C C / GNº

Individuos 13 7 7 10 4 2 3 8 2 2 5 4 1 4 7 21 3 1

Posición

1624

6 (5

5)

1624

7 (5

6)

1624

8 (5

7)

1625

0 (5

8)

1625

3 (5

9)

1625

5 60

)

1626

0 (6

1)

1626

4 (6

2)

1630

1 (6

3)

1630

2 (6

4)

8 (6

5)

24 (6

6)

106

(67)

119

(68)

163

(69)

169

(70)

173

(71)

177

(72)

178

(73)

Mutación C / T T / C T / C G / A C / A C / T T / C A / G T / C A / G A / G C / T C / T T / C G / A A / G G/A C/T G/ANº

Individuos 9 44 37 9 2 102 4 12 41 8 33 5 83 7 6 190 69 1 8 Tabla 40: Descripción de las 73 mutaciones identificadas, posición refereida a la secuencia de referencia (Genbank Nº), entre paréntesis se aparece el número de mutación nombradas de manera consecutiva, tipo de mutación y nº de individuos que la presentan.

Resultados

161

En  la  tabla  42  se muestra  el  número de mutaciones  identificadas  por  encaste,  

suponiendo un mismo tamaño de muestra, para evitar el sesgo que puede  introducir 

dicho valor. 

 

ENCASTE  Nº Mutaciones Concha y Sierra  18,6 José Marzal  15,2 

Manuel Arranz  14,4 Marqués de Albaserrada  14,0 

Veragua  13,8 Contreras  13,2 

Santa Coloma  13,1 Araúz de Robles  13,1 

Saltillo  13,0 Juan Pedro Domecq  12,3 

Marqués de Villamarta  12,2 Conde de la Corte  12,2 

Vega Villar  12,0 Pablo Romero  12,0 Félix Gómez  11,9 Murube  11,8 

Hidalgo Barquero  11,4 Urcola  11,0 Miura  10,9 

Carlos Núñez  10,9 Torrestrella  10,6 Braganza  10,0 

Atanasio Fernández  9,7 Cuadri  9,1 

Gamero Cívico  8,9 Baltasar Ibán  8,6 

María Montalvo  8,0 Antonio Pérez  7,7 

Pedrajas  6,3 Tabla 42: Número de mutaciones identificadas por encaste, ajustando el tamaño muestral a 50.

 

Las diferencias entre los valore extremos, Pedrajas 6,3 y Concha y Sierra 18,6 son 

marcadas,  siendo  este  último  le  que  presenta  un  valor  más  alejado  del  resto  de 

encastes. 

 

En  la  tabla 43  se muestran  los valores de diversidad molecular  tanto  entre  los 

diferentes encastes como dentro de ellos.

Resultados

162

El  encaste  Concha  y  Sierra  presenta  los  mayores  valores  en  casi  todos  los 

parámetros calculados, mientras que  los menores corresponden a Pedrajas y Antonio 

Pérez. 

 

La diversidad haplotípica dentro de  los encastes es bastante elevada, variando 

entre el 98% en Marqués de Albaserrada y el 80% en María Montalvo. 

 

Cabe destacar que en ocasiones la media de las diferencias nucleotídicas dentro y 

entre encastes en ocasiones presenta valores muy similares. 

 

En  la tabla 43 se muestra  la matriz de diferencias nucleotídicas entre encastes y 

dentro de encastes. Las diferencias nucleotídicas dentro variaron entre un rango de 5,5 

en Concha y Sierra a 2,3 en Antonio Pérez, siendo el valor medio de 3,6. 

 

El mayor número de diferencias nucleotídicas entre dos encastes fue de 5,9 entre 

Concha y Sierra y Vega Villar, mientras que la menor fue de 2,5 entre Antonio Pérez y 

Herederos de Baltasar  Ibán o con Atanasio Fernández. Cabe  reseñar que en algunos 

encastes  las  diferencias  nucleotídicas  medias  entre  dos  individuos  de  un  mismo 

encaste es mayor que entre individuos de diferente encaste como sucede con Marqués 

de Albaserrada, Manuel Arranz, Conde de la Corte y Concha y Sierra. 

 

 

 

 

 

 

 

Resultados

163

Encaste

Nuc

leót

idos

Po

limór

ficos

Div

ersi

dad

Nuc

leot

ídic

a

Div

ersi

dad

Hap

lotíp

ica

Prom

edio

de

las

Dife

renc

ias

Nuc

leot

ídic

as d

entro

de

enca

stes

Prom

edio

de

las

dife

renc

ias n

ucle

otíd

icas

en

tre e

ncas

tes

ALB 14 0,008 (0,0053) 0,98 (0,05) 4,58 (2,46) 4,5 ANT 7,7 0,0043 (0,0029) 0,93 (0,05) 2,25 (1,32) 3,3 ARA 13,1 0,0078 (0,0046) 0,88 (0,05) 4,06 (2,14) 4,2 ATA 9,7 0,0052 (0,0031) 0,91 (0,03) 2,68 (1,46) 3,5 BAL 8,6 0,0048 (0,0031) 0,9 (0,05) 2,51 (1,43) 3,4 BRA 10 0,0075 (0,0049) 0,95 (0,09) 3,9 (2,22) 3,9 CAR 10,9 0,0065 (0,0039) 0,96 (0,03) 3,36 (1,8) 3,7 COL 13,1 0,0074 (0,0042) 0,93 (0,02) 3,83 (1,96) 3,9 CON 13,2 0,0066 (0,004) 0,96 (0,04) 3,43 (1,86) 3,8 COR 12,2 0,0088 (0,0051) 0,91 (0,05) 4,56 (2,38) 4,4 CRM 15,2 0,0075 (0,0045) 0,95 (0,04) 3,89 (2,1) 3,9 CUA 9,1 0,007 (0,0042) 0,83 (0,06) 3,62 (1,94) 3,9 DOM 12,3 0,0071 (0,004) 0,95 (0,01) 3,67 (1,89) 3,9 FEL 11,9 0,0078 (0,0046) 0,88 (0,05) 4,04 (2,14) 4,2

GAM 8,9 0,0061 (0,0036) 0,86 (0,04) 3,17 (1,7) 3,7 HID 11,4 0,0069 (0,0042) 0,96 (0,04) 3,62 (1,95) 3,9

MAN 14,4 0,0095 (0,0056) 0,96 (0,04) 4,96 (2,57) 4,7 MIU 10,9 0,0077 (0,0046) 0,88 (0,05) 4,02 (2,14) 4,5 MON 8 0,005 (0,0033) 0,81 (0,12) 2,61 (1,54) 3,6 MUR 11,8 0,007 (0,0042) 0,94 (0,03) 3,67 (1,94) 3,9 PAB 12 0,0073 (0,0045) 0,9 1(0,08) 3,78 (2,08) 4 PED 6,3 0,0049 (0,0031) 0,82 (0,06) 2,57 (1,46) 3,7 SAL 13 0,007 (0,0041) 0,96 (0,03) 3,62 (1,92) 3,9 SIE 18,6 0,0110 (0,006) 0, 89 (0,06) 5,52 (2,8) 5,2

TOR 10,6 0,0063 (0,0038) 0,91 (0,05) 3,28 (1,79) 3,8 URC 11 0,0066 (0,0041) 0,91 (0,08) 3,42 (2) 4 VEG 12 0,0079 (0,0047) 0,9 (0,05) 4,13 (2,2) 4,3 VER 13,8 0,0074 (0,0044) 0,9 (0,06) 3,85 (2,06) 4,1 VIL 12,2 0,0076 (0,0044) 0,93 (0,03) 3,94 (2,05) 4

PROMEDIO 11,6 0,0071 0,91 3,7 4 Tabla 43: Número de lugares polimórficos, diversidad nucleotídica y haplotípica, diferencias nucleotídicas entre y dentro de encastes. Los valores entre paréntesis indican la desviación típica. En rojo se resaltan los valores más altos y en azul los menores. 

Resultados

164

SAL

UR

C

SIE

CO

L

DO

M

HID

VER

CO

R

MIU

MU

R

GA

M

VEG

BR

A

PED

PAB

BA

L

MO

N

ALB

ATA

CR

M

CU

A

TOR

FEL

AR

A

AN

T

MA

N

VIL

CO

N

CA

R

SAL 3,6 3,9 4,8 3,9 3,8 3,8 4,2 4,3 4,2 3,7 3,6 4,3 3,8 3,5 3,9 3,4 3,4 4,2 3,4 3,8 3,8 3,5 4,1 4 3,3 4,5 3,9 3,6 3,5

URC 0,75 3,4 5,6 3,9 3,9 3,9 3,9 4,5 5,1 4,1 3,7 4,1 3,9 3,7 4,1 3,2 3,5 4,8 3,3 3,9 4 3,7 4,1 4,2 3 4,9 4 3,7 3,8

SIE 0,92 1,07 5,5 5,3 5,3 4,9 5,7 5,8 5,1 4,9 5,1 5,9 5,2 5,5 5,4 5 5,1 5,6 4,9 5,2 5,1 5 5,5 5,3 4,9 5,6 5,3 4,9 4,8

COL 0,75 0,75 1,02 3,8 3,8 3,8 4 4,3 4,4 3,9 3,6 4,3 3,7 3,6 4 3,3 3,6 4,4 3,4 3,9 3,9 3,7 4,2 4,2 3,2 4,6 3,9 3,7 3,7

DOM 0,73 0,75 1,02 0,73 3,7 3,9 3,9 4,2 4,4 3,9 3,5 4,2 3,7 3,5 3,9 3,3 3,5 4,4 3,4 3,8 3,9 3,7 4,1 4,1 3,2 4,7 3,9 3,7 3,6

HID 0,73 0,75 0,94 0,73 0,75 3,6 3,9 4,4 4,1 3,6 3,6 4,3 3,6 3,9 4,1 3,3 3,8 4,5 3,5 3,8 3,7 3,7 4,2 4 3,3 4,5 3,9 3,7 3,6

VER 0,81 0,75 1,09 0,77 0,75 0,75 3,9 4,5 4,8 4 3,8 4,3 3,9 3,9 4,2 3,3 3,9 4,9 3,6 3,9 4,1 3,9 4,3 4,3 3,3 5 4,1 3,9 3,9

COR 0,83 0,86 1,11 0,83 0,81 0,84 0,86 4,6 4,8 4,3 3,9 4,8 4,1 3,8 4,4 3,9 4 4,6 4 4,5 4,3 4,4 4,7 4,7 3,8 5,1 4,4 4,3 4,1

MIU 0,81 0,98 0,98 0,84 0,84 0,79 0,92 0,92 4 4,1 4,3 5,2 4,1 4,7 4,7 4,2 4,5 4,8 4,4 4,4 4,2 4,4 4,9 4,7 4,3 4,7 4,3 4,4 4,1

MUR 0,71 0,79 0,94 0,75 0,75 0,69 0,77 0,83 0,79 3,7 3,7 4,4 3,8 3,9 4 3,4 3,7 4,4 3,5 3,8 3,8 3,7 4,1 4 3,3 4,4 3,9 3,7 3,6

GAM 0,69 0,71 0,98 0,69 0,67 0,69 0,73 0,75 0,83 0,71 3,2 3,9 3,5 3,1 3,7 3,1 3,1 4 3,1 3,7 3,5 3,5 4 3,9 3 4,4 3,7 3,5 3,3

VEG 0,83 0,79 1,13 0,83 0,81 0,83 0,83 0,92 1,00 0,84 0,75 4,1 4,3 3,8 4,3 3,6 3,8 4,9 3,7 4,2 4,2 4,1 4,6 4,5 3,5 5,2 4,4 4,1 4

BRA 0,73 0,75 1,00 0,71 0,71 0,69 0,75 0,79 0,79 0,73 0,67 0,83 3,9 3,6 3,9 3,3 3,7 4,3 3,5 3,9 3,7 3,7 4,2 4,2 3,2 4,5 3,9 3,7 3,6

PED 0,67 0,71 1,06 0,69 0,67 0,75 0,75 0,73 0,90 0,75 0,60 0,73 0,69 2,6 3,5 3,1 3 3,6 3 3,8 3,8 3,5 4 4 2,9 4,7 3,8 3,5 3,4

PAB 0,75 0,79 1,04 0,77 0,75 0,79 0,81 0,84 0,90 0,77 0,71 0,83 0,75 0,67 3,8 3,4 3,5 4,4 3,5 4 4,1 3,7 4,1 4,2 3,3 4,9 4,1 3,8 3,6

BAL 0,65 0,61 0,96 0,63 0,63 0,63 0,63 0,75 0,81 0,65 0,60 0,69 0,63 0,60 0,65 2,5 3,1 4,1 2,8 3,3 3,3 3,2 3,6 3,6 2,5 4,3 3,5 3,1 3,2

MON 0,65 0,67 0,98 0,69 0,67 0,73 0,75 0,77 0,86 0,71 0,60 0,73 0,71 0,58 0,67 0,60 2,6 4 2,9 3,6 3,7 3,3 3,7 3,8 2,6 4,4 3,7 3,4 3,3

ALB 0,81 0,92 1,07 0,84 0,84 0,86 0,94 0,88 0,92 0,84 0,77 0,94 0,83 0,69 0,84 0,79 0,77 4,6 4 4,6 4,4 4,3 4,9 4,7 4 5,1 4,5 4,3 4,1

ATA 0,65 0,63 0,94 0,65 0,65 0,67 0,69 0,77 0,84 0,67 0,60 0,71 0,67 0,58 0,67 0,54 0,56 0,77 2,7 3,4 3,6 3,1 3,6 3,7 2,5 4,3 3,5 3,1 3,2

CRM 0,73 0,75 1,00 0,75 0,73 0,73 0,75 0,86 0,84 0,73 0,71 0,81 0,75 0,73 0,77 0,63 0,69 0,88 0,65 3,9 3,9 3,7 4,2 4,1 3,2 4,6 3,9 3,7 3,7

CUA 0,73 0,77 0,98 0,75 0,75 0,71 0,79 0,83 0,81 0,73 0,67 0,81 0,71 0,73 0,79 0,63 0,71 0,84 0,69 0,75 3,6 3,8 4,2 4,2 3,4 4,5 4 3,8 3,6

TOR 0,67 0,71 0,96 0,71 0,71 0,71 0,75 0,84 0,84 0,71 0,67 0,79 0,71 0,67 0,71 0,61 0,63 0,83 0,60 0,71 0,73 3,3 3,8 3,8 2,9 4,6 3,8 3,4 3,4

FEL 0,79 0,79 1,06 0,81 0,79 0,81 0,83 0,90 0,94 0,79 0,77 0,88 0,81 0,77 0,79 0,69 0,71 0,94 0,69 0,81 0,81 0,73 4 4,3 3,5 5 4,2 4 3,9

ARA 0,77 0,81 1,02 0,81 0,79 0,77 0,83 0,90 0,90 0,77 0,75 0,86 0,81 0,77 0,81 0,69 0,73 0,90 0,71 0,79 0,81 0,73 0,83 4,1 3,5 4,9 4,2 3,9 3,8

ANT 0,63 0,58 0,94 0,61 0,61 0,63 0,63 0,73 0,83 0,63 0,58 0,67 0,61 0,56 0,63 0,48 0,50 0,77 0,48 0,61 0,65 0,56 0,67 0,67 2,3 4,2 3,3 2,9 3,1

MAN 0,86 0,94 1,07 0,88 0,90 0,86 0,96 0,98 0,90 0,84 0,84 1,00 0,86 0,90 0,94 0,83 0,84 0,98 0,83 0,88 0,86 0,88 0,96 0,94 0,81 5 4,6 4,5 4,4

VIL 0,75 0,77 1,02 0,75 0,75 0,75 0,79 0,84 0,83 0,75 0,71 0,84 0,75 0,73 0,79 0,67 0,71 0,86 0,67 0,75 0,77 0,73 0,81 0,81 0,63 0,88 4 3,8 3,7

CON 0,69 0,71 0,94 0,71 0,71 0,71 0,75 0,83 0,84 0,71 0,67 0,79 0,71 0,67 0,73 0,60 0,65 0,83 0,60 0,71 0,73 0,65 0,77 0,75 0,56 0,86 0,73 3,4 3,5

CAR 0,67 0,73 0,92 0,71 0,69 0,69 0,75 0,79 0,79 0,69 0,63 0,77 0,69 0,65 0,69 0,61 0,63 0,79 0,61 0,71 0,69 0,65 0,75 0,73 0,60 0,84 0,71 0,67 3,4 Tabla 44: Matriz de las diferencias nucleotídicas entre encastes (por encima de la diagonal) y dentro de encastes (en la diagonal). En rojo se presentan los valores más bajos y en azul los más altos. Debajo de la diagonal se muestran los valores de diversidad nucleotídica entre encastes expresada en porcentaje.

Resultados

165

V.3.1.2 Diversidad haplotípica

Se han  identificado un  total de 121 haplotipos, cuyas  frecuencias varían entre un 

0,2 % y un 12%. Los encastes que presentaron un mayor número de haplotipos fueron 

Juan Pedro Domecq y Santa Coloma con 21 y 20 respectivamente, mientras que María 

Montalvo con 5 y Pedrajas, Cuadri y Braganza con 6 cada uno de ellos  los que menos 

(Figura 28). El número medio de diferencias nucleotídicas entre los diferentes haplotipos 

es de 5,1. 

 

Nº HAPLOTIPOS POR ENCASTE

05

10152025

DOMECQ

SANTA COLO

MA

ATANASIO FERNANDEZ

SALTILL

O

CONTRERAS

MARQUES DE VILL

AMARTA

MURUBE

HIDALG

O BARQUERO

MANUEL ARRANZ

MARQUES DE ALA

BASE...

CONCHA Y SIERRA

ANTONIO PEREZ

VERAGUA

TORRESTRELLA

GAMERO CIVIC

O

CONDE DE LA

CORTE

BALTASAR IB

AN

VEGA VILLAR

URCOLA

PARTIDO D

E RESIN

A

MIURA

ARAUZ DE R

OBLES

PEDRAJAS

CUADRI

BRAGANZA

ENCASTES

Figura 28: Número de haplotipos por encaste.

Entre los 121 haplotipos descritos en la raza bovina de lidia se han identificado los 

denominados T, T1, T2, T3 y el T1*, el único no  identificado ha sido el T4 descrito en 

razas del Noreste de Asia (Mongolia, Norte de China, Corea y Japón) (Tabla 45).  

 

  POSICIÓN NUCLEOTÍDICAHaplotipo  16042  16050 16053  16057  16093 16113 16122 16139 16185 16196 16255  16302 

T3  T  C  T  G  G T T C G G T  G T          C   T1    T      C C   T2        C  A C   T4  C        A   A T1*    T  C    C C T A C   1        T     2        A     3    T      C   4          C    5    T      C    6  C C   Tabla 45: Descripción de los nuevos haplotipos identificados en la raza de lidia (1 a 6) y los ya descritos. T, T1, T2, T3, T4 y el T1* (haplotipo criollo).

 

Resultados

166

Además se han  identificado 6 nuevos haplotipos que  representan cambios en  las 

posiciones que definen los haplotipos antes comentados (Tabla 45). 

 

En la tabla 46 y 47 se puede observar la frecuencia de cada uno de los haplotipos 

en los diferentes encastes expresada en porcentaje.  

ENCASTE HAPLOTIPOS (%) T3 T1 T T2 T1*

PEDRAJAS 100 ANTONIO PEREZ 100

URCOLA 100 PARTIDO DE RESINA 100 MARIA MONTALVO 100

ATANASIO FERNANDEZ 95 3 2 BALTASAR IBAN 93 7

VEGA VILLAR 92 8 FELIX GÓMEZ 87 13

TORRESTRELLA 87 13 VERAGUA 86 14

JUAN PEDRO DOMECQ 85 15 GAMERO CIVICO 83 17 SANTA COLOMA 81 15 4

JOSÉ MARZAL 80 13 7 ARAÚZ DE ROBLES 80 20

CONTRERAS 80 7 13 MARQUES DE ALBASERRADA 80 20

CONDE DE LA CORTE 79 21 MARQUES DE VILLAMARTA 77 23

SALTILLO 75 25 CARLOS NUÑEZ 75 20 5

HIDALGO BARQUERO 71 29 BRAGANZA 71 29

MURUBE 68 32 CUADRI 67 33

MANUEL ARRANZ 64 29 7 CONCHA Y SIERRA 56 31 5 6

MIURA 43 57 FRECUENCIAS 81 17 1,2 0,6 0,2

Tabla 46: Distribución de los haplotipos en los diferentes encastes.

En el conjunto de  la población el haplotipo T3 es el más  frecuente. La  frecuencia 

del haplotipo africano  (17%) es muy elevada si  lo comparamos con  las razas europeas 

(Beja Pereira y col., 2006). La presencia de los haplotipos T y T2 con un 1,2% y un 0,6% 

Resultados

167

son minoritarias y cabe destacar la identificación del haplotipo T1* en el encaste Concha 

y Sierra. 

 

HAPLOTIPO  ENCASTE  FRECUENCIA 

1 Saltillo (1) 

Torrestrella (2) 0,6 % 

2 Félix Gómez (4) 

Araúz de Robles (1) 0,9 % 

3  Hidalgo Barquero (1)  0,2 % 

4 

Pablo Romero (3) 

Contreras (1) 

Baltasar Iban (2) 

Carlos Nuñez (1) 

1,3 % 

5 Manuel Arranz (1) 

Marqués de Villamarta (1) 0,4 % 

6  Marqués de Albaserrada (1)  0,2 % 

Tabla 47: Distribución y frecuencias de los nuevos haplotipos identificados, encaste en el que se han identificado y entre paréntesis el número de individuos que lo muestran.

 

En  5  encastes,  Pedrajas,  Antonio  Pérez,  Urcola,  Partido  de  Resina  y  María 

Montalvo,  el  único  haplotipo  identificado  fue  el  T3,  como  son,  en  los  24  restantes 

aparece  el  haplotipo  T1  con  distinta  frecuencia,  siendo  en  el  encaste Miura  el más 

frecuente  con  un  57%.  El  haplotipo  T  se  identificó  en  5  encastes,  con  una  frecuencia 

similar y relativamente baja, mientras que el haplotipo T2 se identificó en dos encastes, 

siendo en Contreras más frecuente que el T (13 vs. 7). 

 

El encaste Concha y Sierra ha sido el único en el que se ha identificado el haplotipo 

T1* con una frecuencia del 6% que corresponde  a un sólo animal.  

Resultados

168

V.3.2 Diferenciación genética entre encastes

V.3.2.1 Partición de la Variabilidad Genética

Se realizó un análisis de varianza (AMOVA) con un modelo en el que  las fuentes 

de  variación  fueron  los  encastes,    las  ganaderías  y  los  individuos  dentro  de  las 

ganaderías, donde  las  correlaciones entre distancias de  los haplotipos a varios niveles 

jerárquicos se consideran como análogos a los estadísticos F de Wright (Wright, 1951) y 

cuyos resultado se muestra en la Tabla 48.  

 

Fuente de Variación 

Componentes de Varianza 

Porcentaje de 

Variación 

  Índices de Fijación 

Entre Encastes  0,023  σ2a =1,15    FST= 0,11 Entre ganaderías dentro de encastes  0,2  σ2b =10,08 

 FSC= 0,10 

Individuos dentro de ganaderías.  1,73  σ2c =88,77 

 FCT= 0,011 

TOTAL  1,97  100     Tabla48: Análisis de la varianza molecular basadas en las secuencias de ADN mitocondrial.

 

El valor del estadístico FST nos indica que de la variabilidad total un 11% se debe a 

las diferencias entre encastes. De este dato cabe destacar en primer  lugar que  la mayor 

parte  se debe  a  las diferencias  entre  las ganaderías un  10% y  además  la  considerable 

distancia que existe entre ellas. 

V.3.2.2 Distancias FST

Los valores de FST (Weir y Cockerham, 1984) calculados entre las distintas razas se 

utilizaron como medida de distancia genética y se presentan en la tabla 37 expresados en 

porcentaje.  Este  parámetro  informa  del  grado  de  diferenciación  por  deriva  genética 

existente dentro de  cada uno de  los  encastes  en  relación  con  el  resto  es decir  es una 

medida del aislamiento reproductivo entre cada pareja de encastes, de manera que  los 

Resultados

169

encastes  que  hayan  intercambiado menos  reproductoras  aparecerán más  alejados.  La 

mayor distancia entre dos encastes corresponde a Pedrajas y Miura. 

 

Una  vez  calculadas  las  distancias  FST  entre  los  diferentes  encastes  (Tabla  50)  se 

calculó la distancia media entre cada encaste y el resto de ellos, lo que se muestra en la 

tabla  49.    Los  valores  extremos  correspondientes  a  Pedrajas  (17%)  y  Braganza  (3%) 

muestran marcadas diferencias entre ambos.

DISTANCIAS Fst PEDRAJAS 16,7%

MIURA 14,5%

CONCHA Y SIERRA 12,7%

BALTASAR IBAN 12,5%

MONTALVO 11,7%

URCOLA 9,6%

ANTONIO PEREZ 9,1%

VEGA VILLAR 8,5%

FELIX GOMEZ 8,1%

ATANASIO FERNANDEZ 8,0%

MANUEL ARRANZ 7,6%

CONTRERAS 7,6%

VERAGUA 7,0%

PABLO ROMERO 7,0%

CUADRI 6,9%

ARAÚZ DE ROBLES 6,8%

TORRESTRELLA 6,8%

HIDALGO BARQUERO 6,3%

GAMERO CIVICO 6,0%

MURUBE 5,9%

CONDE DE LA CORTE 5,8%

SALTILLO 5,5%

JUAN PEDRO DOMECQ 4,5%

CARLOS NUNEZ 4,4%

MARQUES DE VILLAMARTA 4,3%

SANTA COLOMA 4,2%

MARQUES DE ALBASERRADA 3,9%

JOSE MARZAL 3,5% BRAGANZA 2,7%

Tabla 49: Distancias FST promedio entre encastes calculados a partir del ADN mitocondrial.

Resultados

170

SAL

UR

C

SIE

CO

L

DO

M

HID

VER

CO

R

MIU

MU

R

GA

M

VEG

BR

A

PED

PAB

BA

L

MO

N

ALB

ATA

MA

R

CU

A

TOR

GO

M

AR

A

AN

T

MA

N

VIL

CO

N

CA

R

URC 0

SIE 8,90 18,50

COL 2,90 5,00 14,30

DOM 2,90 7,10 15,40 0,00

HID 5,50 8,80 7,20 2,90 4,30

VER 8,60 5,30 16,80 2,50 2,30 2,50

COR 4,00 9,30 13,30 1,20 1,40 5,30 5,00

MIU 14,40 25,30 6,10 11,50 11,90 6,70 17,30 9,40

MUR 4,80 11,40 5,30 3,40 4,40 0 5,90 4,10 5,70

GAM 4,80 9,30 16,10 1,30 1,20 6,30 6,30 0 16,20 7,00

VEG 5,10 7,50 17,10 6,70 6,00 9,60 6,00 7,70 21,10 10,30 5,90

BRA 0,30 4,70 6,80 0 0 0 0 0 2,80 0 0 5,10

PED 11,00 18,60 26,90 10,20 9,20 22,10 16,00 2,00 29,60 22,80 4,10 11,30 10,60

PAB 3,80 11,00 13,40 3,60 2,70 8,70 7,30 4,80 16,40 6,50 5,50 8,10 1,90 13,60

BAL 14,60 9,20 19,00 6,50 9,40 7,20 0,60 11,60 23,20 12,00 12,80 10,40 4,50 27,40 13,70

MON 7,70 13,70 18,40 8,20 6,40 16,40 14,70 7,90 24,60 12,40 6,50 10,80 11,60 18,30 9,40 26,30

ALB 0 10,40 6,40 0 0 6,00 7,40 -5,90 10,20 4,70 0 2,40 0 0 0 17,10 5,60

ATA 6,20 6,20 19,60 3,20 3,20 10,00 7,40 9,20 24,50 8,70 4,00 7,80 6,30 18,40 8,00 12,10 9,10 4,30

MAR 2,20 5,90 8,50 0,70 0 0,50 0,20 4,40 9,80 0,30 3,90 3,20 0 17,50 2,50 7,00 7,70 1,60 3,10

CUA 6,60 11,90 9,60 3,30 4,80 0,20 7,10 3,20 7,60 3,30 2,60 8,00 0 16,40 9,40 10,30 15,00 2,40 10,00 3,30

TOR 5,30 9,50 10,80 4,10 4,20 6,20 7,20 9,40 17,00 4,30 7,60 9,20 2,80 22,70 4,10 14,30 9,80 3,20 3,30 1,70 9,00

GOM 6,70 8,20 12,90 6,10 6,20 8,60 8,40 8,40 16,80 6,20 8,80 9,40 4,00 19,70 4,40 13,10 8,90 6,30 7,10 4,60 8,90 2,40

ARA 4,70 9,20 9,10 5,00 5,50 3,70 6,30 7,60 13,00 2,20 7,50 8,50 3,10 20,40 5,30 11,80 10,20 4,60 7,70 1,20 6,80 3,80 5,20

ANT 7,80 6,70 19,60 3,30 4,00 10,20 6,60 10,40 26,00 9,90 7,30 9,00 6,00 24,00 8,00 11,00 6,60 10,10 1,80 3,50 13,10 4,60 9,20 8,60

MAN 5,80 13,10 6,40 5,20 7,50 4,30 10,70 5,30 2,60 1,40 8,70 11,30 0,70 19,40 9,30 13,50 11,60 2,50 12,30 3,90 4,00 9,10 8,70 6,70 14,10

VIL 3,40 7,10 10,70 0 0,10 2,70 3,40 2,50 7,10 1,50 3,60 6,90 0 15,80 5,70 9,10 8,80 0 3,70 0 3,60 3,20 4,80 4,20 5,50 2,20

CON 3,80 6,10 10,90 4,40 5,50 7,70 7,50 10,50 20,50 6,80 8,60 8,00 5,50 22,60 8,10 9,30 12,10 2,90 2,50 1,80 10,70 2,30 7,50 6,30 2,30 9,60 3,70

CAR 2,50 10,70 7,00 1,60 1,60 2,40 6,90 3,10 10,10 0,20 1,20 6,50 0 16,20 1,40 12,80 8,50 0 3,60 0,30 2,10 0,70 4,40 1,90 6,70 4,00 1,60 4,80 Tabla 50: Distancias FST entre encastes expresadas en porcentaje. La distancia en azul corresponde a la más alta.

Resultados

171

V.3.2.3 Árbol de distancias

Las distancias FST se representaron graficamente mediante el método Neighbour‐

Joining  (Figura  29). Una  primera  división  separaría  a  los  encastes Antonio  Pérez  y 

María Montalvo del resto en los que se identifican 5 clados diferenciados. 

ATANASIO-FERNANDEZ

TORRESTRELLA

MURUBE

SALTILLO

URCOLA

FELIX-GOMEZ

SANTA-COLOMA

CUADRI

JUAN-PEDRO-DOMECQ

MARQUES-DE-VILLAMARTA

CONDE-DE-LA-CORTE

MARQUES-DE-ALBASARREDA

GAMERO-CIVICO

PEDRAJAS

VERAGUA

JOSE-MARZAL

PABLO-ROMERO

VEGA-VILLAR

CARLOS-NUNEZ

HIDALGO-BARQUERO

ARAUZ-DE-ROBLES

MIURA

BRAGANZA

MANUEL-ARRANZ

CONCHA-SIERRA

BALTASAR-IBAN

CONTRERAS

MARIA-MONTALVO

ANTONIO-PEREZ

0.02  

Figura 29: Dendrograma obtenido a partir de la distancia FST entre los diferentes encastes utilizando el método de agrupamiento Neighbour-Joining. Los colores se corresponden con las distintas casta o vacadas fundacionales.

 

 Vistahermosa Vázquez

Cruce con Jijón Cabrera Cruces con casta vazqueña Cruces con casta Morucha

Gallardo

Resultados

172

V.3.3 Representaciones Network

V.3.3.1 Raza de Lidia 

Las representaciones en  forma de redes o Networks nos permite de un manera 

visual establecer  las relaciones entre  los diferentes haplotipos utilizando como fuente 

de  información  las diferencias nucleotídicas entre ellos. El algoritmo Median  Joining 

identifica haplotipos próximos agrupándolos y representa en una gráfica tipo network 

las diferentes relaciones entre los haplotipos. En el caso de contar con un gran número 

inicial de haplotipos, se puede realizar un paso previo de contracción, el cual permite 

identificar y reducir a un haplotipo ancestral clusters de haplotipos próximos, para a 

continuación, utilizar el algoritmo Median Joining que porporciona una representación 

más fácil de interpretar. 

 

En la figura 30 se muestra los resultados obtenidos mediante el método Median 

Joining Network con  los 121 haplotipos  identificados en el  toro de  lidia. Los colores 

identifican  los  diferentes  haplotipos,  con  el  color  rojo  el  haplotipo  T3  distribuido 

fundamentalmente  por  Europa,  con  el  color  amarillo  el  haplotipo  T1  presente  en 

África y los haplotipos T en azul oscuro y T2 en verde oscuro distribuidos por ambos 

continentes pero en menor proporción. Por último el color gris designa el haplotipo 

denominado criollo (T1*). Los haplotipos nuevos se representan con diferentes colores. 

 

Resultados

173

 Figura 30: Distribución de los haplotipos identificados en el toro de lidia. El color rojo corresponde a los haplotipos T3; amarillo T1; Azul T y verde oscuro T2. Los nuevos haplotipos identificados se representa con diferentes colores, marrón, azul claro, naranja, negro, verde y blanco.

 

En  la  imagen cabe destacar  la presencia de  todos  los haplotipos descritos en el 

conjunto de  la  razas europeas  (T3, T2, T y T1) además de aparecer el haplotipo T1* 

descrito en las razas criollas. Los haplotipos se separan en dos grupos (separados por 

una línea negra en la figura), uno presenta una distribución similar a la encontrada en 

las razas europeas, donde el mayoritario es el T3, y en menor medida el T y T2, y en el 

segundo grupo se sitúa el haplotipo africano (T1), sus derivados y el T1*. La situación 

de  los  haplotipos  nuevos  varió  en  cada  caso,  en  el  grupo  de  los  haplotipos  con 

distribución similar a las razas europeas se situaron tres de ellos identificados con los 

colores marrón  (haplotipo  1),  azul  claro  (haplotipo  2)  y  naranja  (haplotipo  3),  este 

último se sitúo en el grupo central más numeroso. En el caso del grupo de haplotipos 

de inlfuencia africana se han localizado los otros tres haplotipos representados por los 

colores  negro  (4),  verde  claro  (5)  y  blanco  (6),  situándose  dos  de  ellos  en  el  grupo 

central más numeroso (negro y blanco). 

 

Resultados

174

V.3.3.2 Raza de Lidia y otras razas bovinas

A continuación se realizó el mismo análisis, con un paso previo de contracción, 

pero  añadiendo  tanto  secuencias  de  razas  bovinas  españolas  secuenciadas  por 

nosotros (Tabla 51), como de otras razas europeas, africanas y criollas cuya secuencia 

se obtuvo de Genbank. 

 

RAZAS  Nº de SECUENCIAS 

Avileña  2 Morucha  2 Retinta  2 Pirenaica  2 Sayaguesa  2 

ESPAÑOLAS 

Tudanca  2 

Criolla Argentina  12 

Caracu  8 Curraleiro  6 

Mocho Nacional 

6 

CRIOLLAS 

Pantaneiro  10 

Aberdeen Angus  2 

Charolesa  2 Frisona  2 Hereford  2 Jersey  2 

Simmental  2 

Piedmontaise 1 

Parda Alpina 1 

EUROPEAS   

Limusina  1 

N´Dama  2 Kenana  2 

White Fulani 2 AFRICANAS 

Butana  2 

Tabla 51: Número de secuencias de las razas analizadas conjuntamente con el toro de lidia en el análisis network.

Resultados

175

Dentro del grupo de haplotipos europeos  se  sitúan  todos  los haplotipos de  las 

razas europeas y españolas  incluidas en el analisis. En este cluster  también se sitúan 

haplotipos que  representan a  cada una de  las  razas  criollas. Destaca  la presencia de 

dos haplotipos de  la raza africana Butana que parten de un cluster  formado por dos 

haplotipos  de  la  raza  de  lidia  los  cuales,  analizando  las  posiciones  que definen  los 

haplotipos básicos (T, T1, T2, T3) corresponden a haplotipos nuevos (Figura 31). 

 

La  frecuencia  de  los  haplotipos  T  y  T2    es muy  baja  y mientras  que  el  T2  se 

identificó exclusivamente en el ganado de  lidia, el T2  fue  identificado además en un 

animal  perteneciente  a  la  raza  argentina  criolla.  Los  haplotipos  africanos  se  han 

identificado  tanto en  la  raza de  lidia  como en  razas africanas. Cabe destacar que en 

este grupo se sitúan los haplotipos identificados en las razas criollas, además de en un 

animal del encaste Concha y Sierra. 

 Figura 31: Representación network de los haplotipos de lidia (amarillo), razas criollas (gris), europeas (verde), africanas (negras) y españolas (rojo). El borde de la circunferencia indica a qué haplotipo corresponde, rojo T3, amarillo T1, azul T y verde T2.

 

T3

T2

T

T1

Resultados

176

V.3.3.3 Raza de Lidia y muestras arqueológicos del primitivo uro (Bos

primigenius)

Posteriormente se realizó una nueva representación  tipo network con muestras 

arqueológicas  fechadas  en  diferentes  épocas,  desde  el  17.000  a.  de  C.  que 

corresponderían a primitivo Uro hasta muestras de hace 500 años (Tabla 52). 

 

  En  la  figura  30  se  observa  como  los  haplotipos  de  las  muestras 

correspondientes al primitivo Uro británico forman un cluster independiente junto con 

una  de  las muestras  localizadas  en  la  Península  Ibérica  (figura  32),  en  concreto  en 

Atapuerca  (1780 a. de C.). Mientras que  las muestras de Uro  italianas presentan una 

distribución  similar  a  la  raza  de  lidia.  Cabe  destacar  que  junto  a  los  haplotipos 

africanos se sitúa otro haplotipo de una muestra  localizada en Atapuerca (1780 a. de 

C.) demostrando que las relaciones entre el ganado africano y el peninsular es anterior 

a la presencia de los árabes a la Península, como se pensaba con anterioridad.  

 

Localización Número Edad 

Cuenca  1  Sin fechar 

Burgos  2  1300‐1500 d. de C. 

Atapuerca  4  1780 a. de C. 

Teruel  1  1120 d. de C. 

Cuenca  1  2670 a. de C. 

Alemania  1  3800‐3300 a. de C. 

Reino Unido 4  12290‐10970 a. de C. 

Italia  5  17.100‐11.420 a. de C.

Tabla 52: Descripción de las muestras arqueológicas incluidas en el análisis Network.

Resultados

177

 Figura 32: Representación tipo network de los haplotipos de lidia y de muestras arqueológicas localizados en el Reino Unido (marrón oscuro), Italia (negro), territorio peninsular y Alemania (gris). Los haplotipos de lidia presentan diferentes colores en función del haplotipo, rojo (T3), azul (T), verde (T2) y amarillo (T1). 

 

Otra de las secuencias de los restos de Atapuerca muestra junto con un haplotipo 

de la raza de lidia su proximidad al haplotipo T,  confirmando que ya en esas fechas y 

a la vista de los resultados obtenidos la frecuencia de dicho haplotipo era minoritaria.

178

VI. DISCUSIÓN

Discusión

181

La  raza  de  lidia  tal  y  como  hoy  la  conocemos  es  fruto  de  un  largo  proceso 

evolutivo cuya historia se  inicia hace unos 10.000 años con  la domesticación del Uro 

(Bos primigenius) en Oriente Próximo, difundiéndose por Europa, África y Asia a través 

de diferentes rutas (Loftus y col., 1994). La situación geográfica de la Península Ibérica, 

entre Europa y África, ha favorecido  la  influencia de poblaciones bovinas  llegadas de 

ambos continentes. Del europeo, a través de la denominada ruta de los Balcanes que se 

expandió por el centro y norte de Europa llegando a la Península Ibérica a través de los 

Pirineos, y de la ruta del Mediterráneo que lo hizo por la costa Mediterránea llegando 

por  el  Levante  peninsular  (Bogucki,  1996;  Gkliasta,  2003).  La  influencia  de  las 

poblaciones  bovinas  africanas  vino  desde  el  norte  del  continente,  favorecido  por  la 

proximidad  geográfica  con  el  sur  de  la  Península  Ibérica. Durante  este  proceso  de 

expansión e influido por diferentes hechos, como los más que probables cruces entre el 

ganado  doméstico  y  el  salvaje  de  la  zona,  la  adaptación  a  distintos  medios,  la 

fragmentación de la población y el consiguiente aislamiento reproductivo o la finalidad 

de su cría, se fueron perfilando las actuales razas bovinas a partir de un mismo origen.  

 

La raza de lidia presenta una serie de particularidades que la alejan de la mayoría 

de  las razas bovinas, destacando entre todas el hecho de que es  la única cuyo criterio 

de  selección  incluye  fundamentalmente  caracteres de  comportamiento,  como  son  las 

diferentes respuestas de agresividad en los diferentes tipos de festejos. Inicialmente no 

existía  una  cría  propia  para  tal  fin,  utilizándose  el  ganado  que  destinado  a  la 

producción de carne mostraba mayor dificultad al manejo. Posteriormente y debido a 

la particularidad del objetivo, además del arraigo de la lidia en los festejos populares y 

la notoriedad que adquirían los ganaderos, surgió la cría específica de ganado para la 

agresividad  en  la  lidia. Geográficamente  esa  cría  se  situó  alrededor  de  las  grandes 

cuencas fluviales dando lugar a las vacadas o castas fundacionales que han originado 

los  actuales  encastes  a  partir  de  un  largo  proceso  de  casi  tres  siglos  de  selección 

(http://www.toroslidia.com).

La proximidad geográfica entre  las vacadas o castas  fundacionales  favorece, en 

principio, la homogeneidad genética o la continuidad genética entre los individuos de 

Discusión

182

la  raza  de  lidia. No  obstante,  los  diferentes  tipos  de  festejos  y,  por  ello,  diferentes 

objetivos  de  selección  ha  influido  en  la  formación  de  subpoblaciones,  llamadas 

encastes, cuyo comportamiento y morfología es diferente. Además, esta división se ha 

visto favorecida por el hecho de que las ganaderías de lidia se transmiten de padres a 

hijos con un patrón morfológico y de comportamiento de los animales que se considera  

algo intrínseco a la ganadería, que lo diferencia del resto y que se debe preservar con el 

paso de las generaciones al ser un patrimonio genético propio de la familia, lo que ha 

favorecido  el  aislamiento  entre  las  ganaderías  con  el  objetivo  de  mantener  dichas 

particularidades y que pasen de padres a hijos. Como  consecuencia,  la  raza de  lidia 

presenta  una  gran  variedad  fenotípica,  por  poner  un  ejemplo,  en  el  estándar  racial 

están admitidas una gran variedad de capas y de particularidades que en otras razas 

están muy restringidas (B.O.E. 13 de febrero del 2001). 

 

De manera que las particularidades antes comentadas, que son en parte reflejo de 

las características genéticas de los individuos, junto con la acción de diferentes fuerzas 

como  la migración,  la  selección,  la mutación y  la deriva genética han  conformado  la 

raza  de  lidia  (Falconer  y  Mackay,  1996).  Las  dos  primeras  fuerzas  tienden  a 

homogeneizar  las características genéticas de  las poblaciones. No obstante, en  la raza 

de  lidia,  la  selección  para  diferentes  tipos  de  festejos  o  de  comportamiento  ha 

favorecido la formación de los encastes y ha contribuido a la heterogeneidad racial. Por 

el contrario la deriva genética provoca, con el paso del tiempo, la diferenciación de las 

poblaciones y la progresiva reducción de su variabilidad. Este proceso será más rápido 

cuanto  menor  sea  el  censo,  hecho  a  tener  en  cuenta  en  la  raza  de  lidia  al  estar 

estructurada  en  encastes  con  censos  reducidos  en muchos  de  ellos.  Por  último,  las 

mutaciones son una  fuente de variabilidad genética y por  tanto de diferenciación, no 

obstante  la  tasa de mutación  espontánea por  generación  es pequeña por  lo  que  sus 

efectos son apreciables sólo después de largos períodos de tiempo, lo que no sucede en 

el caso de las razas debido a su reciente formación (Falconer y Mackay, 1996)

 

Discusión

183

VI.1. ANÁLISIS DE LA VARIABILIDAD GENÉTICA

UTILIZANDO MARCADORES AUTOSÓMICOS  

Los  valores  obtenidos  para  los  parámetros  de  diversidad  génica  cuando  se 

utilizaron los microsatélites autosómicos mostraron situaciones diferentes al considerar 

a la raza de lidia en su conjunto o a los encastes individualmente. El número medio de 

alelos  por  encaste,  que  varió  entre  3,1  y  5,1,  fue  inferior  al  obtenido  en  otras  razas 

europeas donde se situó entre 4,1 y 8,1 (Cañón y col., 2001; Jordana y col., 2003). En 18 

razas de España,  Portugal  y  Francia  (Cañón  y  col.,  2001),  con  el mismo  número de 

animales que en este trabajo, los valores se situaron entre 4,8 y 8,1, es decir superiores a 

los obtenidos en los encastes. No obstante, cuando se consideró a la raza de lidia en su 

conjunto el número medio de alelos fue de 5,7, situándose por tanto, dentro del rango 

de otras  razas europeas. Son escasos  los estudios que  se han  realizado en  la  raza de 

lidia con herramientas moleculares con el objetivo de analizar su variabilidad genética.  

 

Los  valores  de  la  heterocigosis  evidenciaron  una  situación  bastante  similar  al 

número medio de alelos. El valor medio de  la heterocigosis observada en  la  raza de 

lidia resultó inferior (0,53) al de la mayoría de las 69 razas analizadas por el European 

Cattle Genetic Consortium (2006) cuyos valores extremos fueron 0,52 y 0,73 (European 

Cattle Genetic Consortium,  2006).  Este  fue  también  el  resultado  de  la  heterocigosis 

observada cuando  se calculó en cada encaste,  situándose el  rango de variación entre 

0,43 y 0,60. En el caso de la heterocigosis esperada los valores obtenidos en los encastes 

también resultaron inferiores a los de otras razas, mientras que al considerar a la raza 

en su conjunto fue similar, con un valor de 0,72 (European Cattle Genetic Consortium, 

2006).  No  obstante,  los marcadores  utilizados  pueden  incidir  en  los  resultados  de 

ambos  parámetros  y  por  tanto  las  comparaciones  deben  realizarse  con  precaución, 

aunque  en  este  caso muchos de  los marcadores utilizados  coinciden  con  los   de  los 

estudios citados. Cabe destacar  la notable diferencia entre el valor de  la heterocigosis 

observada  y  esperada  en  la  raza  en  su  conjunto  y  en  la  mayoría  de  los  encastes 

considerados de manera individual.  

 

Discusión

184

En resumen, tanto el número medio de alelos por encaste, como los valores de la  

heterocigosis son inferiores a los de otras razas, mientras que al considerar a la raza de 

lidia  en  su  conjunto  los valores de  ambos parámetros  se  sitúan dentro del  rango de 

otras razas europeas. La peculiar estructura de la raza dividida en encastes, algunos de 

los cuales están formados por una sola ganadería, y el aislamiento reproductivo entre 

ellos,  favorece  la  fijación de  alelos por  efecto de  la deriva genética. Con  el paso del 

tiempo se irán perdiendo unos alelos y fijando otros, aumentando la frecuencia de los 

homocigotos  en  los  encastes y disminuyendo, por  tanto,  su variabilidad genética.  Si 

consideramos que algunos de ellos están integrados por una sola ganadería de tamaño 

reducido, el tamaño efectivo es inferior a 30 en todos los encastes (Cañón y col. 2007), el 

efecto de la deriva es mayor. Y como consecuencia, con el paso del tiempo, aumentan 

las  diferencias  genéticas  entre  los  encastes.  Estas  diferencias  genéticas  entre  los 

encastes  hace  que  al  considerarlos  conjuntamente  la  variabilidad  genética  global 

aumente significativamente. 

 

Esta estructura de la raza dividida en encastes aislados reproductivamente entre 

sí  justifica,  de  la misma manera,  las  diferencias  encontradas  entre  los  valores  de  la 

heterocigosis observada y esperada como consecuencia de que el apareamiento no es al 

azar, sino que los individuos de un encaste sólo se reproducen entre ellos. Incluso los 

elevados valores del estadístico FIS obtenidos en algunos encastes, en 13 de ellos resultó 

superior  al  10%,  podría  indicar  que  esta  situación  es  extensible  en  ocasiones  a  las 

ganaderías que  integran un encaste,  lo que  favorece  su diferenciación genética como 

sucede por ejemplo en Vega Villar, Saltillo o Gamero‐Cívico. Mientras que si el encaste 

está  formado  por  una  sola  ganadería,  como  en Miura,  los  altos  valores  del  FIS  son 

consecuencia de prácticas endogámicas.  

 

No obstante, algunos encastes mostraron  la situación contraria, en 6  los valores 

del FIS no resultaron significativamente distintos de cero, lo que indica intercambio de 

material  genético  entre  las  ganaderías  que  integran  el  encaste  como  sucede  en 

Torrestrella o Conde de la Corte, o incluso con otros encastes como en María Montalvo 

Discusión

185

y Manuel  Arranz  resultado  de  cruces  entre  Vistahermosa  y  casta  Jijona  o  de  José 

Marzal con casta Morucha. 

 

Del total de los encastes, 13 se encontraron en desequilibrio Hardy‐Weinberg. El 

microsatélite TGLA53 mostró desequilibrio Hardy‐Weinberg en 16 de  los 29 encastes. 

Cabe  destacar  la  gran  diferencia  respecto  al  siguiente  marcador  que  mostró 

desequilibrio en un mayor número de encastes, como fue el Inra37 en 7 encastes. Los 

encastes de Vega‐Villar, Santa Coloma y  Juan Pedro Domecq  son  los que mostraron 

desequilibrio Hardy‐Weinberg para un mayor número de microsatélites, más de 10. En 

el resto sólo 4 o menos marcadores se separaron del equilibrio Hardy‐Weinberg, con la 

única  excepción  de  Marqués  de  Villamarta,  en  el  cual  fueron  7.  La  ausencia  de 

apareamiento al azar justificaría el desequilibrio Hardy‐Weinberg mostrado en algunos 

encastes, situación que puede verse favorecida en aquellos que están formados por más 

de  una  ganadería,  entre  las  que  puede  existir  un  cierto  grado  de  aislamiento 

reproductivo.  

 

En resumen, la peculiar estructura reproductiva antes comentada, unida al escaso 

uso de  técnicas  reproductivas que  faciliten  el  intercambio de material genético  entre 

ganaderías o encastes, como  la  inseminación artificial, además de ciertas prácticas de 

cría  basadas  en  la  endogamia  con  el  objetivo  de  pretender  la  fijación  de  caracteres 

deseables, justifica las diferencias no sólo entre encastes si no también entre ganaderías 

de un mismo encaste. La división de una población en líneas, encastes en el caso de la 

raza de lidia,  aisladas reproductivamente entre sí puede ser una buena estrategia para 

el mantenimiento  de  la  variabilidad  genética  global  de  la  población.  En  cada  línea, 

como consecuencia de la deriva genética, se irán fijando unos alelos determinados, de 

manera  que  a  nivel  global  su  pérdida  puede  ser  baja. No  obstante,  esta  estrategia 

aumenta  el  número  de  homocigotos  en  las  diferentes  líneas  con  el  riesgo  que  ello 

conlleva. Al ir aumentando la endogamia, se incrementará de igual manera el riesgo de 

desaparición de una  línea y por  tanto de  sus alelos,  siendo más  rápido  este proceso 

cuanto menor  sea el  tamaño efectivo de  la población, hecho a considerar en algunos 

encastes por su reducido tamaño. 

Discusión

186

Son escasos  los estudios que han analizado  la varibilidad genética de  la raza de 

lidia  con  marcadores  moleculares,  siendo  las  conclusiones  obtenidas  relativamente 

similares. En un análisis conjunto de varias  razas de  la Península  Ibérica,  incluida  la 

raza  de  lidia,  en  todos  los  parámetros  relativos  a  la  diversidad  genética  que  se 

analizaron, como el número medio de alelos por  locus o  la heterocigosis observada y 

esperada, la raza de lidia obtuvo los valores más bajos (Martín Burriel y col., 1999). Y 

aunque  no  se  especifica  la  procedencia  de  las  muestras,  obtuvieron  marcadas 

difenrecias  entre  la  heterocigosis  esperada  y  observada,  justificándolo  por  el 

asilamiento  reporductivo  entre  los  encastes.  Esta misma  tendencia,  que  resalta  las 

diferencias  entre  encastes,  ya  se  evidenció  en  un  estudio  anterior  realizado  con 

marcadores  bioquímicos  (  Zaragoza  y  col.,  1984).  En  el  cual,  la  estima  de  las 

consanguinidad media en un conjunto de ganderías resultó elevada, con un valor del 

12%, destacando el rango de variación tan alto obtenido entre las ganaderías, de un 5 a 

un 13%, lo que se interpretó como una consecuencia de la heterogeneidad de la raza de 

lidia.  

 

 

VI.2. ANÁLISIS DE LA VARIABILIDAD GENÉTICA

UTILIZANDO MARCADORES LIGADOS AL SEXO

VI.2.1 Marcadores localizados en el Cromosoma Y La diversidad genética con los marcadores localizados en el cromosoma Y, y por 

tanto de herencia paterna, tuvo un patrón muy similar al obtenido en otras razas tanto 

bovinas  como  de  otras  especies  (Liu  y  col.,  2003; Cai  y  col.,  2006;  ).  En  4  de  los  5 

microsatélites  analizados  solo  se  identificaron  2  alelos  con  frecuencias  muy 

desequilibradas, la de uno de ellos superior al 80%. En el quinto marcador, aunque se 

observaron  4  alelos,  las  frecuencias  también  resultaron muy  desequilibradas. Como 

consecuencia,  sólo  se  han  identificado  9  haplotipos,  uno  de  los  cuales  con  una 

frecuencia superior al 75% siendo el único presente en la mayoría de los encastes (18). 

Únicamente 4 encastes presentaron valores de heterocigosis superiores al 10%. 

Discusión

187

En  los  encastes  Contreras,  Santa  Coloma,  Atanasio  Fernández    e  Hidalgo 

Barquero,  todos  ellos  formados  por más  de  una  ganadería,  los  haplotipos  o  líneas 

paternas  identificadas se separaron entre  las ganaderías, de  tal manera que cada una 

mostró  un  único  haplotipo  pero  nunca  una  mezcla  de  ambos.  Por  ejemplo  en 

Contreras,  las  ganaderías  de  Peralta,  Jaralta,  y  Toros  de  Contreras  mostraron  el 

haplotipo H1, mientras  que  La Herguijuela  el H2.  Esta  situación  podría  indicar  un 

cierto grado de aislamiento entre algunas ganaderías.  

 

En un  reciente estudio en el que  se analizaron 3,5 kb correspondientes a zonas 

intrónicas del cromosoma Y en   diversas razas bovinas europeas (Gotherstrom y col.,

2005),  se  identificaron  2  SNPs  cuyas  combinaciones  originaron  dos  haplotipos 

exclusivamente  con una marcada distribución geográfica, uno mayoritario en las razas 

del norte de Europa y otro en  las del  sur. Su análisis en muestras del primitivo uro 

fechadas antes y después de la domesticación mostró una escasa variabilidad. En 20 de 

las 21 muestras analizadas se identificó el mismo haplotipo correspondiente a las razas 

del sur del continente, por  lo que parece   que en el proceso de expansión del ganado 

bovino (Bos taurus) por el sur del continente la influencia de los Uros locales fue escasa. 

En  el  caso  del  segundo  haplotipo,  mayoritario  en  las  razas  del  norte,    sucede  lo 

contrario y parece que se introduce en la población al cruzarse las hembras domésticas 

en su proceso de expansión con los uros de la zona. En cualquier caso, al igual que ha 

sucedido con los resultados obtenidos en el toro de lidia, parece que la variabilidad que 

es posible detectar con los marcadores del cromosoma Y es escasa. 

 

Diversas hipótesis pueden explicar este escaso polimorfismo del  cromosoma Y. 

Una  primera  hipótesis  se  basaría  en  el  reducido  polimorfismo  de  las  poblaciones 

originales, mientras que la segunda hipótesis haría referencia a la presencia de cuellos 

de  botella  que  se  habrían producido por  razones  naturales  (enfermedades,...).  o por 

una excesiva presión de selección en los machos. Además, el aislamiento reproductivo 

entre encastes o ganaderías y  las prácticas de cruces endogámicos con el objetivo de 

fijar  los caracteres deseados podría magnificar el efecto del cuello de botella. Ambas 

Discusión

188

hipótesis, que no son excluyentes, serían consecuencia de la utilización de un reducido 

número de machos durante la historia de la raza de lidia. 

 

VI.2.2  Análisis  de  la  variabilidad  genética  del  ADN 

mitocondrial 

El  análisis  de  la  diversidad  genética  a  partir  de  las  secuencias  del  ADN 

mitocondrial mostró una variabilidad genética superior a la de la mayoría de las razas 

bovinas europeas. El número medio de diferencias nucleotídicas en la raza de lidia fue 

de  3,7 mientras  que  en  razas  de Oriente  Próximo  fue  de  4,  3,5  en Anatolia,  1,9  en 

Europa Central , 2,7 en Reino Unido, 1,5 en Europa occidental ó 2,1 en África (Loftus y 

col., 1994; Bradley y col., 1996; Mannen y col., 2004; Schlumbaum y col., 2006). Cabe 

destacar  la  similitud de  los valores obtenidos en  la  raza de  lidia y en  las de Oriente 

Próximo, lugar donde se produjo la domesticación (Loftus y col., 1994; MacHugh y col., 

1997;  Schlumbaum  y  col.,  2006)  y  por  tanto  se  espera  que mantengan  una mayor 

variabilidad que aquellas razas originadas a partir de estas. Incluso, la distribución de 

los  haplotipos  es  más  similar  con  aquellas  razas  localizadas  en  el  origen  de 

domesticación que con la mayoría de las razas europeas excepto las Mediterráneas. No 

obstante,  estos  datos  hay  que  analizarlos  con  cautela  ya  que  son  dependientes  del 

número de muestras y la longitud de la secuencia analizadas. 

 

La diversidad nucleotídica de la raza de lidia (0,71%) es bastante superior a la de 

otras  razas  europeas  en  las  que  varía  entre  un  0,  11%  y  0,57%  (Loftus  y  col.,  1994; 

Bradley  y  col.,  1996; Mannen  y  col.,  2004;  Schlumbaum  y  col.,  2006),  siguiendo  la 

misma tendencia que el número de diferencias nucleotídicas. A pesar de las marcadas 

diferencias en los valores medios de diversidad nucleotídica entre los encastes cuando 

se utilizó el ADN mitocondrial, resultaron siempre superiores a  los de  la mayoría de 

las razas europeas, incluso en Antonio Pérez que fue el encaste que mostró el valor más 

bajo. 

Discusión

189

VI.2.2.1Matrilineas en la raza de lidia La región de control del ADN mitocondrial o d‐loop se ha utilizado en diversos 

estudios con el objetivo de esclarecer la historia y filogenia del género Bos (Troy y col., 

2001; Anderung y  col.,  2005; Beja‐Pereira y  col.,  2006). Estos  estudios han permitido 

identificar  diversos  haplotipos  originarios  de  los  centros  de  domesticación  que 

sufrieron un proceso de dispersión asociado a una distribución geográfica determinada 

(Tabla  53).  En  las  razas  europeas  tres  son  los  haplotipos mayoritarios,  T,  T2  y  T3, 

siendo este último el más frecuente (Troy y col. 2001). En las razas bovinas africanas se 

ha identificado un cuarto haplotipo, el T1, ausente en la mayoría de las razas europeas 

con  la excepción de aquellas en cuya  formación ha  influido el ganado africano y que 

corresponden principalmente con razas localizadas a lo largo de la costa Mediterránea 

(Cymbron y col.1999). Existe un quinto haplotipo, T4, identificado en razas bovinas del 

noreste de Asia y finalmente, se ha descrito un sexto haplotipo en razas criollas (T1*), 

que  en  el  caso de  las  razas  europeas  sólo  se ha  encontrado  en  la  raza Retinta de  la 

Península Ibérica (Miretti y col 2002; Mannen y col. 2004). Este haplotipo se caracteriza 

por presentar cuatro variaciones respecto al haplotipo africano (T1‐16053C‐16122C‐16139T‐

16196A).

  POSICIÓN NUCLEOTÍDICA

Haplotipo  16042  16050  16053  16057 16093 16113 16122 16139 16185 16196  16255  16302T3  T  C T  G G T T C G G  T  GT          C T1    T     C   C T2      C A   C T4  C      A     AT1*    T C    C C T A  C 

Tabla 53: Descripicón de las posiciones nucleotídicas que identifican los diferentes haplotipos.

En  el  caso  del  toro  de  lidia  se  han  identificado  todos  los  haplotipos  descritos 

menos el T4, identificado en razas asiáticas. La proporción entre los haplotipos se aleja 

de la de las razas del centro de Europa y es parecida a la que se encuentra en las razas 

Mediterráneas (T3 81% y T1 17%). La elevada frecuencia del haplotipo africano es una 

de las razones que ha contribuido a la elevada variabilidad genética de la raza de lidia 

respecto al resto de las razas europeas. Los encastes con menores valores en el número 

medio  de  diferencias  nucleotídicas  corresponden  con  aquellos  en  donde  sólo  se  ha

Discusión

190

identificado  el  haplotipo  T3  o  bien  su  frecuencia  es muy  elevada. Mientras  que  en 

aquellos que presentan los valores más altos, excepto en Vega Villar, la frecuencia del 

haplotipo T1  es  superior  al  10%. La diversidad  es particularmente  alta  en Concha y 

Sierra debido a su variabilidad haplotípica, en donde además del haplotipo T1* se han 

identificado 3 de los 4 haplotipos del viejo continente.

 

Por tanto, en la raza de lidia se han identificado dos líneas maternas principales 

correspondientes al haplotipo europeo (T3) y al africano (T1). La influencia materna del 

ganado africano varía mucho de un encaste a otro, así, en 5 encastes no se identificó el 

haplotipo T1  y,  sin  embargo,  en  el  caso de Miura  su porcentaje  es  superior  al  50%, 

variando en el resto entre un 3 y un 31%.  

 

 Figura 33. Distribución geográfica de los haplotipos T, T1, T2 y T3. (Anderung y col. 2005). 

 

La  localización de  las vacadas  fundacionales, ancestros de  los actuales encastes, 

en Andalucía y por tanto muy próximas al continente africano ha podido facilitar  los 

cruces  entre  el  ganado de  ambos  continentes, de  lo  que  se  tienen  pruebas  desde  la 

Edad  del  Bronce  (Anderung  y  col.  2005).  Al  agrupar  los  encastes  en  sus  vacadas 

fundacionales (Tabla X), el valor promedio del haplotipo africano resultó del 13%, muy 

Discusión

191

similar al de otras razas Mediterráneas. Parece, por lo tanto que es la fragmentación en 

encastes  la razón por  la que en algunos de ellos no se haya  identificado el haplotipo 

africano.  

 

Cabe  destacar  la  identificación  del  haplotipo  T1*  en  una muestra  del  encaste 

Concha  y  Sierra,  posiblemente  como  consecuencia  de  su  presencia  en  el  continente 

americano donde pudo  sufrir  influencias del ganado  criollo. Aunque  inicialmente  se 

pensaba que el origen de dicho haplotipo procedía del ganado de la Península Ibérica 

(Miretti y col 2002) al haberse identificado en la raza Retinta, de donde habría pasado 

al ganado criollo y de aquí al encaste Concha y Sierra, un reciente estudio plantea una 

nueva hipótesis situando el origen de dicho haplotipo en África Central de donde llegó 

a América  identificándose  en  el  ganado  cebú  del  norte  de  Brasil  (Nelore  brasileño) 

quien lo transmitió al ganado criollo brasileño mediante cruces y este a la raza Retinta 

(Lirón  y  col.  2006).  No  obstante,  el  hecho  de  que  dicho  haplotipo  no  haya  sido 

identificado  en  el  continente africano plantea  serias dudas  sobre  la validez de dicha 

hipótesis. 

 

VI.2.2.2 El uro y la raza de lidia

Los análisis del ADN mitocondrial  realizados en muestras de uros encontradas 

en restos arqueológicos han contribuido a conocer mejor su interacción con el ganado 

bovino doméstico en su proceso de expansión a partir de los centros de domesticación. 

Los primeros haplotipos mitocondriales  identificados en el primitivo uro fechados en 

el 11.000 a. de C. y localizados en el Reino Unido, no correspondían con ninguno de los 

presentes  en  las  actuales  razas  bovinas,  incluida  la  raza  de  lidia,  sugiriendo  una 

reducida  introgresión del Uro en el ganado doméstico o bien que al producirse entre 

machos salvajes y hembras domésticas no dejó evidencias mitocondriales (Troy y col., 

2001). No  obstante,  al  tratarse de  restos  localizados  en un  isla  se planteaban  ciertas 

dudas  al  tratar  de  extrapolar  las  conclusiones  al  resto  del  continente.  El  análisis  de 

nuevos  restos  localizados  en  diferentes  países  europeos  (Anderung  y  col.,  2005) 

permitió  identificar  varios  haplotipos  relacionados  tanto  con  los  del  Reino  Unido, 

como  con  los  haplotipos  de  bovinos  actuales,  lo  que  parecía  indicar  una  cierta 

Discusión

192

introgresión entre  los bovinos salvajes y  los domésticos, o cuando menos evidenciaba 

la existencia de diferencias entre  la expansión e  interacción en el norte del continente 

europeo  con  respecto al  resto. Nuevos  restos  localizados en  Italia, y datados  incluso 

antes de las muestras del Uro del Reino Unido, mostraron una situación diferente a la 

comentada  anteriormente  al  identificar  3  haplotipos,  todos  ellos  presentes  en  las 

actuales razas bovinas, uno de  los cuales coincide con el haplotipo T3  (Beja‐Pereira y 

col.,  2006).  Esta  situación  parece  indicar  la  existencia  de  una  cierta  estructura 

geográfica en la distribución de los haplotipos, lo que explicaría las diferencias entre el 

uro  británico  e  italiano  (Beja‐Pereira  y  col.,  2006).  Sin  embargo,  el  haplotipo 

identificado en la Península Ibérica, que se situó muy próximo a los británicos, podría 

sugerir que esta estructura no era muy marcada.  

 

Todas las muestras del uro italiano se situaron dentro del grupo formado por los 

haplotipos  europeos  (T3,  T2  y  T)  identificados  en  el  toro  de  lidia  y  por  tanto 

independientes de  las muestras del uro británico. Uno de  los  seis nuevos haplotipos 

descritos en el toro de lidia coincide con uno de los 3 haplotipos identificados en el uro 

italiano  confirmando, aún más  si  cabe,  la proximidad genética  entre ambos  tipos de 

muestras. La ausencia del haplotipo africano en las muestras de uro italiano, puede ser 

un  indicio de un  tercer origen de domesticación en el continente africano, de manera 

que el haplotipo africano habría  llegado a  las razas europeas a partir de su origen de 

domesticación en África y no de Oriente Próximo. 

 

Siguiendo con esta idea, un reciente estudio plantea que si fueran ciertos tanto un 

único origen de domesticación de los taurinos como la escasa interacción con los uros 

en el proceso de expansión, la única manera de explicar la elevada variabilidad de las 

actuales  razas bovinas  implicaría  tamaños de  rebaños muy elevados e  imposibles de 

manejar en la época en la que se produjo el proceso de expansión (Gotherstrom y col. 

2005). Las diferentes  conclusiones de  los  estudios  realizados  y  el  escaso  número de 

muestras analizadas no permite un conocimiento preciso del proceso de expansión ni 

de  los  fenómenos de  introgresión  con  el  ganado  salvaje,  aunque  sí  sugiere  que  este 

proceso  fue diferente  en  el  norte  y  el  sur del  continente,  entre  otras  razones  por  la 

Discusión

193

influencia  que  el  ganado  africano  tuvo  en  las  razas  Mediterráneas  debido  a  su 

proximidad geográfica.

VI.3.- ANÁLISIS DE LA ESTRUCTURA DE LA POBLACIÓN

Los  parámetros  de  diversidad  genética  hasta  ahora  analizados  en  el  presente 

trabajo,  han  permitido  detectar  claras  diferencias  entre  los  encastes  previamente 

definidos en los que se subdivide la raza. El conocimiento de la estratificación de una 

población, puede ser de gran interés para clasificar a las ganaderías y encastes, definir 

prioridades de conservación o aclarar el proceso de  formación de  la raza, además de 

ser  de  gran  utilidad  para  la  asignación  de  animales  a  encastes  o  en  pruebas  de 

paternidad. 

 

En primer lugar hay que considerar que el concepto de encaste no está exento de 

cierta  arbitrariedad  a  pesar  de  su  aparentemente  precisa  definición  por  parte  de  la 

U.C.T.L.:  Población  formada  por  un  conjunto  de  animales  agrupados  en  una  o  varias 

ganaderías, de origen genético conocido, que se han mantenido aislados del resto de encastes por 

un periodo de tiempo superior a 30 años y que se diferencian del resto tanto a nivel morfológico 

como  de  comportamiento.  Atendiendo  a  esta  definición  los  límites  entre  encastes  en 

ocasiones son evidentes y en otras no  tanto, además hay que considerar  la dificultad 

añadida que supone el hecho de que algunos encastes están formados por más de una 

ganadería  que  se  agrupan  a  su  vez  en  líneas,  mientras  que  otros  sólo  están 

representados  por  una  única  ganadería.  La  información  genética  obtenida  con  los 

diferentes marcadores moleculares  analizados permite  comprobar  en  qué medida  la 

agrupación  en  encastes  tiene  una  base  genética  o  por  el  contrario  las  diferencias 

genéticas entre ellos se deben exclusivamente al azar.  

 

En la mayoría de las razas bovinas, los programas de difusión de mejora genética 

provocan que  las diferencias entre ganaderías  sean  reducidas y  la mayor parte de  la 

variabilidad  se distribuye dentro de  las ganaderías. En el caso de  la  raza de  lidia,  la 

Discusión

194

distribución de la variabilidad genética presenta un patrón particular y como mostró el 

estadístico FST, un 20% de  la variabilidad genética total se debe a  las diferencias entre 

los encastes. Si comparamos este dato con el porcentaje de variabilidad genética que 

explican las razas, resulta bastante elevado, así entre 27 razas europeas el valor del FST 

fue del 11%, del 7% en 18  razas de España y Portugal o del 4% en  razas del Pirineo 

occidental  (Jordana y col. 2003; Rendo y col. 2004; European Cattle Genetic Diversity 

Consortium, 2006). Incluso si se comparan razas autóctonas de la Península Ibérica, con 

sistemas de explotación  relativamente  similares a  la  raza de  lidia,  como  la Morucha, 

Retinta y Avileña, los valores del estadístico FST resultaron inferiores (5%). Por tanto, el 

elevado valor del estadístico FST nos indica una marcada estructura poblacional y una 

clara división en encastes, con notables diferencias genéticas entre ellos. 

 

Los  valores  del  estadístico  FST  obtenidos  con  los  marcadores  ligados  al  sexo 

evidenciaron  la misma  situación  antes  comentada  con  los marcadores  autosómicos. 

Cabe destacar el valor del FST tan elevado obtenido con los marcadores localizados en 

el cromosoma Y (86%), debido a que en la mayoría de las ganaderías y de los encastes 

los  individuos  presentan  el  mismo  haplotipo  y  por  tanto  la  variabilidad  genética 

dentro de la mayoría de los encastes es muy reducida, siendo las diferencias entre los 

encastes quien explica la mayor parte de la variabilidad genética de la raza. En el caso 

del  ADN  mitocondrial  el  valor  del  estadístico  FST  (11%)  también  mostró  claras 

diferencias genéticas entre los encastes. 

 

Utilizando  el  estadístico  FST  como  medida  de  distancia  entre  los  encastes,  y 

considerando los diferentes tipos de información molecular utilizados, podemos tener 

una idea del grado de aislamiento reproductivo entre los encastes y en qué sexo es más 

marcado (tabla 54). 

 

Resulta llamativo que con los marcadores autosómicos la distancia promedio más 

pequeña  respecto  al  resto de  encastes,  que  corresponde  a Contreras  con un  13%,  es 

superior a la que podemos encontrar entre la mayoría de parejas de razas europeas. En 

9  encastes  las  distancias  genéticas  medias  con  el  resto  de  encastes  son  iguales  o 

Discusión

195

superiores  al  20%.  De  los  5  encastes más  aislados,  4  están  formados  por  una  sola 

ganadería, como es el caso de Miura y Pablo Romero,   coincidiendo estos  resultados 

con la información histórica disponible que muestra un escaso intercambio de animales 

con el resto de encastes (http://wwwtoroslidia.com).

ADNmt ADN genómico ADN cromosoma Y

Encaste Distancia genética Encaste Distancia Genética Encaste Distancia genéticaPedrajas 0,17 Cuadri 0,27 Pablo Romero 0,96 Miura 0,15 Marqués de Albaserrada 0,26 Saltillo 0,8 Concha y Sierra 0,13 Pablo Romero 0,25 Vega Villar 0,8 Baltasar Ibán 0,13 Miura 0,24 Marqués de Albaserrada 0,79 María Montalvo 0,12 Araúz de Robles 0,23 Cuadri 0,79 Urcola 0,1 Conde de la Corte 0,22 Manuel Arranz 0,77 Antonio Pérez 0,1 Manuel Arranz 0,21 Contreras 0,53 VegaVillar 0,09 VegaVillar 0,20 Braganza 0,31 Félix Gómez 0,08 Félix Gómez 0,2 Urcola 0,28 Atanasio Fernández 0,08 Gamero Cívico 0,19 Gamero Cívico 0,27 Contreras 0,08 Murube 0,19 Marqués de Villamarta 0,27 Manuel Arranz 0,08 Antonio Pérez 0,19 Araúz de Robles 0,27 Pablo Romero 0,07 Saltillo 0,18 Baltasar Ibán 0,27 Veragua 0,07 Concha y Sierra 0,18 Pedrajas 0,27 Cuadri 0,07 Atanasio Fernández 0,18 Antonio Pérez 0,26 Araúz de Robles 0,07 Baltasar Ibán 0,18 José Marzal 0,26 Torrestrella 0,07 Veragua 0,17 Torrestrella 0,26 HidalgoBarquero 0,06 José Marzal 0,17 Félix Gómez 0,26 Gamero Cívico 0,06 Braganza 0,17 Juan Pedro Domecq 0,26 Murube 0,06 Torrestrella 0,17 Miura 0,26 Conde de la Corte 0,06 Santa Coloma 0,16 Concha y Sierra 0,25 Saltillo 0,06 Marqués de Villamarta 0,16 Veragua 0,25 Juan Pedro Domecq 0,05 María Montalvo 0,16 Hidalgo Barquero 0,25 Carlos Núñez 0,04 Urcola 0,16 Atanasio Fernández 0,24 Marqués de Villamarta 0,04 Pedrajas 0,15 Murube 0,24 Santa Coloma 0,04 Juan Pedro Domecq 0,15 Conde de la Corte 0,24 Marqués de Albaserrada 0,04 HidalgoBarquero 0,15 María Montalvo 0,23 José Marzal 0,04 Carlos Nuñez 0,13 Santa Coloma 0,23 Braganza 0,03 Contreras 0,13 Carlos Nuñez 0,23

Tabla 54. Distancia FST promedio de cada encaste con el resto de encaste considerando tres fuentes de información, micro satélites autosómicos, localizados en el cromosoma y y ADN mitocondrial.

Cuando  se  utilizaron  los  marcadores  localizados  en  el  cromosoma  Y,  se 

discriminaron  claramente  dos  grupos  de  encastes.  Por  un  lado  aquellos  que 

presentaron exclusivamente o de manera mayoritaria el haplotipo más frecuente en la 

raza de lidia, cuya distancia promedio respecto al resto de encastes resultó del 25%. El 

segundo grupo correspondió a los encastes cuyo haplotipo mayoritario era distinto al 

Discusión

196

del grupo anterior como sucede con Pablo Romero, Saltillo, Vega Villar, Marqués de 

Albaserrada y Cuadri, con una distancia genética promedio en torno al 75% (Figura X). 

  

Las distancias promedio  entre  encastes  cuando  se utilizó  el ADN mitocondrial 

resultaron menores  que  las  obtenidas  con  el  resto de  fuentes de  información  (ADN 

nuclear  y  cromosoma  Y)  lo  que  podría  explicarse  por  una  mayor  tendencia  a 

intercambiar  hembras  o  por  un  menor  tamaño  efectivo  de  los  machos.  Entre  los 

encastes  situados  en  la  parte  más  alta  de  la  tabla,  por  tanto  los  más  alejados 

genéticamente del resto, se encuentran aquellos que más se alejan de la distribución de 

haplotipos que se espera en una raza Mediterránea, como por ejemplo Pedrajas María 

Montalvo, Urcola  y Antonio  Pérez    que  solo  presentan  el  haplotipo  T3  o Miura  y 

Concha y Sierra que presentan las frecuencias más altas del haplotipo T1. 

 

Por  tanto, si nos  fijamos en  la definición de raza adoptado por  la F.A.O.  (1999): 

“Una  RAZA  es  un  grupo  homogéneo,  subespecífico,  de  animales  domésticos  que  poseen 

características externas definidas e  identificables que permiten distinguirlos a simple vista, de 

otros  grupos  definidos  de  la  misma  manera  en  la  misma  especie;  también  es  un  grupo 

homogéneo  sobre  el  que,  debido  a  la  separación  geográfica  con  otros  grupos  fenotípicamente 

similares existe un acuerdo general sobre su identidad separada”, (Turton, 1974), podríamos 

sustituir  la denominación de  la  raza de  lidia por  el de grupo  racial,  raza de  razas o 

“metaraza”, debido a que a las elevadas diferencias genéticas que existen por término 

medio entre los encastes y a la elevada homogeneidad genética entre los integrantes de 

un encaste, las características fenotípicas de los animales permiten en la mayoría de las 

ocasiones  asignar  a  un  animal  a  un  u  otro  encaste. Como  se  ha  demostrado  en  un 

reciente  estudio  (Cañón  comunicación personal) que  concluye que  en 13  encastes,  la 

información de  cuatro variables  fenotípicas permiten  asignar  a un  animal  al  encaste 

que pertenece. 

 

El  nivel  de  diferenciación  genética  y  fenotípica  que  se  ha  observado  entre  los 

encastes analizados en el presente  trabajo de  la raza de  lidia podría explicarse por el 

aislamiento reproductivo entre ellos, que no geográfico dada la proximidad geográfica 

Discusión

197

en su distribución, que es una de  las principales  razones que con el paso del  tiempo 

provoca que grupos de animales se diferencien y acaben catalogándose como razas. No 

obstante, las particularidades de la raza de lidia, destacando entre todas ellas el hecho 

de que su finalidad sea la lidia en la plaza justifica la agrupación de las ganaderías que 

integran  encastes  en  una  raza  de  razas  o  grupo  racial  más  que  como  razas 

independientes. 

 

VI.3.1 Posición relativa de la raza de lidia con otras razas bovinas europeas

 

La  información  obtenida  con  los marcadores  autosómicos de  tipo microsatélite 

nos  permitió, mediante  un  análisis multivariante  de  correspondencia,  comprobar  la 

posición  de  la  raza  de  lidia  respecto  a  otras  razas  europeas  de  las  que  tenemos 

información  con  los  19 marcadores  autosómicos  analizados  en  el  presenta  trabajo  a 

través  del  proyecto  europeo...    En  la  representación  gráfica  del  análisis  de 

correspondencia  (Figura 34)  se observó una nítida  separación de  la  raza de  lidia del 

resto de las razas analizadas, que se explica por la presencia de alelos exclusivos de la 

raza de  lidia  y por diferencias  ostensibles  en  las  frecuencias  alélicas  con  el  resto de 

razas bovinas. Estas diferencias  también  son muy evidentes  cuando  se  compara a  la 

raza de lidia con razas cuyo sistema de explotación y área geográfica es relativamente 

similar, como es el caso de la Retinta, Avileña Negra Ibérica y Morucha.  

Raza de lidia Razas autóctonas españolas

Raza de lidia Razas autóctonas españolas

Figura 34. Representación gráfica del análisis multivariante de correspondencia. Las flechas indican la posición de la raza de lidia y de las tres razas autóctonas españolas consideradas.

Discusión

198

En  el  caso de  la  raza de  lidia  su  objetivo de  selección basado  en  caracteres de 

comportamiento  y  dirigido  hacia  la  agresividad  ha  limitado  las  influencias  o 

intercambios con otras razas donde aquella no es deseado, lo que unido a la marcada 

estructura poblacional  en  encastes, varios de  censo  reducido,  justificaría  su posición 

relativamente  alejada  del  resto  de  razas.  Además,  en  la  raza  de  lidia  el  libro 

genealógico se crea a finales del siglo XVIII, lo que dificulta el flujo genético con otras 

razas, mientras que en la mayoría de las razas con quién se ha comparado su creación 

es posterior. 

 

VI.3.2 Agrupación de las ganaderías 

En  el  cálculo  de  las  distancias  genéticas  o  del  análisis  multivariante  de 

correspondecia  es  necesario  determinar  previamente  las  poblaciones  a  las  que  se 

asignan  los animales. En el caso de  las  razas, esta asignación a priori plantea menos 

problemas, pero cuando se trata de una única raza la clasificación de las ganaderías en 

subpoblaciones puede resultar más compleja, de manera que la estructura establecida a 

priori puede diferir de la estructura genética subyacente detectada con la información 

molecular obtenida en este trabajo. El método de agrupación propuesto por Pritchard 

(Pritchard  y  col.,  2001),  asigna  a  los  animales  genotipados  para  un  conjunto  de 

marcadores  a un número de    grupos  genéticos previamente definidos, mediante un 

coeficiente  de  pertenencia  basado  en  probabilidades.  Los  grupos  genéticos  se 

consideran  poblaciones  que  derivan  de  una  misma  población  ancestral.  Como  es 

posible considerar diferente  número de grupos genéticos, a cada análisis le asigna una 

verosimilitud,  de  manera  que  a  partir  del  número  de  grupos  más  verosímil  las 

ganaderías  se  pueden  agrupar  en  función  del  grupo  genético  que mayor  influencia 

tiene,  en promedio,  sobre  los  individuos que  la  integran y  comprobar  su homología 

con la agrupación de las ganaderías en encastes definida a priori por los técnicos de la 

U.C.T.L.  

 

La metodología bayesiana de asignación mencionada, estimó en 31 el número de 

grupos genéticos más verosímil en que  se agrupan  las ganaderías analizadas, por  lo 

Discusión

199

que existe una elevada coincidencia con la hipótesis establecida a priori por los técnicos 

de  la U.C.T.L., que agrupaba a  las ganaderías analizadas en el presente  trabajo en 29 

encastes. Teniendo en cuenta que tradicionalmente se ha considerado una única raza a 

la  raza  de  lidia,  cabe  destacar  el  elevado  número  de  grupos  u  orígenes  genéticos 

diferentes que se  identifican con  las muestras analizadas. Además,  la mayor parte de 

las  ganaderías  analizadas  presentan  la  influencia mayoritaria  de  uno  de  los  grupos 

genéticos, como se desprende del hecho de que al considerar  los 31 grupos genéticos 

que maximizan la verosimilitud de los datos obtenidos, en 47 de las 65 ganaderías más 

del 70% del genoma de  los animales que  las  integran proviene, en promedio, de un 

único  origen.  En  el  resto  de  ganaderías,  fue  más  del  doble  la  diferencia  entre  el 

porcentaje  del  genoma  que  proviene  del  origen  genético  con mayor  influencia  y  el 

siguiente. Por lo tanto, estos resultados suponen un síntoma adicional de las marcadas 

diferencias que existen entre los encastes. 

 

Comparando la agrupación de las ganaderías incluidas en el presente trabajo en 

29 encastes, definidos por los técnicos de la U.C.T.L. y los resultados obtenidos con la 

metodología  propuesta  por  Pritchard,  en  13  encastes  ambas  hipótesis  coincidieron 

mientras  que  en  el  resto  de  encastes  se  observaron  diferentes  resultados.  Así,  las 

ganaderías  de  Braganza  y  Veragua  ambos  de  origen  Vazqueño,  se  agruparon  con 

Conde  de  la Corte  el  primero  y  con Marqués  de Villamarta  el  segundo,  ambos  de 

origen  Vistahermosa.  La  documentación  histórica menciona  que  a  finales  del  siglo 

XVIII  la  casta  Vazqueña  sufrió  cruces  con  ganado  de  origen  Vistahermosa  lo  que 

justificaría  dicho  agrupamiento  (http://www.toroslidia.com).  La  ganadería  María 

Montalvo  formó  un  único  grupo  con  Antonio  Pérez  y  una  ganadería  de  Saltillo, 

aunque  la  influencia del grupo genético que  fue mayoritaria  en  los  tres presentó un 

valor muy bajo en María Montalvo, lo que nos apuntaría que los animales analizados 

de dicho encaste podrían presentar múltiples influencias. 

 

En otros encastes, como Hidalgo Barquero, ocurrió el  fenómeno contrario, en el 

que las ganaderías se dividieron en 2 grupos diferentes, lo que se ve reflejado a su vez 

en  un  elevado  valor  del  estadístico  FIS  que  nos  indicaría  ausencia  de  apareamiento 

Discusión

200

aleatorio dentro del encaste achacable con mucha probabilidad al aislamiento entre las 

ganaderías que lo componen. 

 

Por  último,  los  encastes  más  numerosos  en  cuanto  a  las  ganaderías  que  los 

componen  como  son  Juan  Pedro Domecq,  Santa  Coloma  y Atanasio  Fernández,  se 

separaron en varios grupos  formados, bien por ganaderías del propio encastes o con 

ganaderías de otros encastes. Estos  resultados  indican que dichos encastes presentan 

múltiples  influencias,  en  parte  debido  al  elevado  número  de  ganaderías  que  los 

integran. No obstante,  las  líneas  en  las que,  con  la  información histórica,  se pueden 

clasificar  las  ganaderías  de  los  tres  encastes  (J.  Fernández  comunicación  personal) 

guardan  bastante  homología  con  las  agrupaciones  obtenidas  en  el  presente  trabajo 

utilizando  la metodología  implementada  por  Pritchard  en  el  software  STRUCTURE 

(Pritchard y col., 2001). 

 

Esta   metodología propuesta por Pritchard nos permite  comprobar,  entre otras 

cuestiones,  como  cambia  la  agrupación  de  las  ganaderías  a  medida  que  varía  el 

número  de  grupos  genéticos  definidos  a  priori.  Cuando  el  número  de  orígenes 

genéticos considerados  fue de dos,  los resultados obtenidos evidenciaron  tres grupos 

de ganaderías, dos de ellas con una  influencia casi exclusiva de cada uno de  los dos 

grupos  genéticos  considerados  y  que podrían  tener  como  ascendente  común,  en un 

extremo  la  ganadería  de  D.  José  Picavea  de  Lesaca  (1827)  (color  verde  y  encastes 

Marqués  de  Albaserrada,  Conde  de  Santa  Coloma,  Saltillo,  Vega‐Villar,  inclusive 

Miura, Pablo Romero y Araúz de Robles), y la ganadería de Dña. Dolores Monge (1863) 

en  el  otro  extremo  (color  rojo  y  encastes  Conde  de  la  Corte,  Juan  Pedro  Domecq, 

Atanasio  Fernández,  Torrestrella,  Braganza  y  José  Marzal).  El  tercer  grupo  de 

ganaderías  incluiría  a  aquellas  con  influencias  significativas  de  ambos  orígenes  en 

distinto porcentaje. 

 

Esta metodología de agrupación en grupos genéticos que  se ha utilizado en un  

conjunto de ganaderías de  la raza de  lidia,  también puede ser aplicada dentro de un 

encaste  para  conocer  el  número  de  grupos  genéticos  diferentes  y  comprobar  si 

Discusión

201

coinciden o no con el número de ganaderías que lo integran. Resulta destacable que al 

igual que sucedió al considerar a toda la raza de lidia, en la mayoría de los encastes las 

ganaderías presentan de manera mayoritaria la influencia de un único grupo u origen 

genético,  lo que supone  también una evidencia de  las marcadas diferencias genéticas 

entre  las ganaderías dentro de un encaste. Los encastes en  los que  las ganaderías  se 

agruparon en un mayor número de grupos genéticos diferentes  fueron aquellos que 

estaban  formados  por  un mayor  número  de  ganaderías  y  al  igual  que  sucedió  al 

considerar  a  todas  las  ganaderías  analizadas  de  la  raza  de  lidia,  las  agrupaciones 

obtenidas  guardaron  un  elevado  nivel  de  coincidencia  con  la  información  histórica 

recogida en la U.C.T.L. 

  

VI.4.- DENDOGRAMAS DE LAS DISTANCIAS

GENÉTICAS La  representación  gráfica  obtenida  al  transformar  en  distancias  genéticas  los 

porcentajes de genoma de cada  individuo que provienen de  los 31 orígenes genéticos 

permite visualizar las relaciones entre los encastes y/o ganaderías.  

 

De  las 6  ramas que aparecen claramente separadas,  la  longitud de  las  ramas es 

indicativo del grado de aislamiento, dos de ellas corresponden a los encastes de Miura 

y  Pablo  Romero,  que  son  los  únicos  representantes  de  las  castas  o  vacadas 

fundacionales  Cabrera  y  Gallardo  respectivamente,  lo  que  indica  su  aislamiento 

respecto al resto de encastes.  

 

La  tercera  rama  corresponde  a  la  ganadería de D. Guillermo Acosta Otero del 

encaste  Hidalgo  Barquero  (Casta  Vazqueña),  que  aparece  separada  de  las  otras  3 

ganaderías del mismo encaste. Esta ganadería es la primera que se separa del resto al 

definir dos poblaciones ancestrales y comprobar  la  influencia de cada una de ellas en 

los  individuos pertenecientes a dicho encaste. Por tanto  la ganadería de D. Guillermo 

Acosta Otero no sólo aparece muy alejada del resto de ganaderías del mismo encaste, 

lo que podría  justificar el elevado valor del estadístico FIS obtenido en este encaste, si 

no que además aparece muy alejada del resto de ganaderías y/o encastes de la raza. 

Discusión

202

   

Los encastes Cuadri y Araúz de Robles ambos de origen Vistahermosa y Manuel 

Arranz de  origen Vistahermosa  y  Jijona,  todos  constituidos por una  sola  ganadería, 

forman  las  3  últimas  ramas  nítidamente  separadas  del  resto,  lo  que  nos  indica  un 

elevado aislamiento respecto al resto de ganaderías y/o encastes. 

 

Los encastes que corresponden a las seis ramas, que forman otros tantos clusters 

independientes,  muestran valores para el estadístico FST elevados excepto en el caso de 

Hidalgo Barquero debido a que una sola de las 4 ganaderías que lo integran aparece en 

el cluster independiente. 

 

El resto de ganaderías y/o encastes formaron un séptimo cluster que muestra las 

relaciones entre ellos. Vistahermosa es  la casta fundacional con mayor representación 

en  las  ganaderías  actuales,  presente  en  la mayoría  de  las  ramas.  Las  ganaderías  o 

encastes  de  origen  Vázqueño  o  de  sus  cruces  con  Vistahermosa  y  Jijona,  excepto 

Manuel Arranz, aparecen  intercaladas  junto  con estas últimas en  los grupos B, E y  J 

(figura X)  debido posiblemente a cruces de ganado entre ambas castas. 

 

La existencia de encastes entendidos como subpoblaciones con un cierto grado de 

aislamiento y como consecuencia de diferencias genéticas ha sido corroborado por el 

presente  trabajo.  La  composición  genética  de  las  ganaderías  analizadas  y  su 

posicionamiento  relativo  se  ajusta  en  gran medida  al  conocimiento histórico  que de 

ellos  existe.  Las  diferencias  genéticas  entre  encastes  constituyen  una  componente 

importante de la diversidad genética de la raza de lidia por lo que la conservación de 

dichos encastes debería constituir una prioridad como estrategia para mantener dicha 

diversidad.  Por  ello  resultaría  de  gran  interés  una  clasificación  precisa  de  las 

ganaderías por encastes con el fin de establecer programas de conservación a ese nivel 

como la mejor garantía para el mantenimiento de la diversidad para este grupo racial. 

En ese sentido, la agrupación realizada en el presenta trabajo a partir de la información 

molecular coincide en gran medida con  la clasificación definida por  los técnicos de  la 

U.C.T.L. basada en la información histórica y datos fenotípicos.  

Discusión

203

La variabilidad genética de la raza de lidia es similar o superior a la mayoría de 

las razas bovinas europeas, por lo que la división de una población en subpoblaciones 

puede  haber  sido  una  buena  estrategia  para  el  mantenimiento  de  la  variabilidad 

genética. No obstante, debido a que dicha práctica puede favorecer un mayor aumento 

de la endogamia dentro de las líenas con los riesgos que ello conlleva, es conveniente 

desarrollar un  sistema que monitorice  sus valores y una estrategia  reproductiva que 

minimice su aumento. 

205

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

VII. CONCLUSIONES

206

Conclusiones

207

1.‐ El nivel de variabilidad genética en la raza de lidia estimada mediante marcadores 

neutros autosómicos es similar a la encontrada en otras razas bovinas europeas.  

 

2.‐ Gran parte de la variabilidad genética de la raza de lidia se debe a los encastes, por 

lo  que  su  pérdida  puede  representar  una  reducción  considerable  de  la  variabilidad 

genética de la raza. 

 

3.‐ En muchos encastes existe una clara discrepancia entre la heterocigosis esperada y 

observada, que aunque en algún caso se deba a  la división del encaste en ganaderías 

más o menos aisladas, en otros la causa más probable es la tendencia a cruzar animales 

emparentados. 

 

4.‐ Las ganaderías analizadas se agruparon en 31 grupos genéticamente diferentes que 

aunque coinciden en gran medida con  la  información a priori, algunas ganaderías de 

un mismo encaste se separan en grupos diferentes y ganaderías de diferentes encastes 

se agrupan en un solo grupo. Especialmente relevante es el hecho de que  la mayoría 

del  genoma  de  los  animales  de  una  ganadería  tiene  como  origen  un mismo  grupo 

genético,  lo  que  supone  una  nueva  evidencia  de  la  homogeneidad  genética  de  las 

ganaderías de la raza de lidia. 

 

5.‐  La  variabilidad  genética  encontrada  en  el  ADN  mitocondrial  es  muy  elevada, 

habiéndose identificado todos los haplotipos descritos en el bovino europeo, así como 

el  haplotipo  africano,  confirmando  la  documentación  histórica  que  mecionaba  la 

influencia del ganado africano en la raza de lidia. 

 

6.‐ La distribución de  frecuencias de  los diferentes  haplotipos  es  similar  a  la de  las 

razas bovinas mediterráneas. 

 

7.‐  Igual  que  sucedía  con  la  información  autosómica,  cuando  se  utilizó  el  ADN 

mitocondrial como fuente de información la componente de variabilidad genética entre 

encastes resultó considerable.  

Conclusiones

208

 

8.‐ La variabilidad genética estimada en la raza de lidia con los marcadores localizados 

en el cromosoma Y es poco informativa. La elevada frecuencia de uno de los haplotipos 

identificados  explica  que  la mayor  parte  de  la  variabilidad  genética  se  deba  a  las 

diferencias entre los encastes. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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IX. ANEXOS 

Anexos

229

Anexo  I:  Histogramas  de  las  frecuencias  alélicas  de  los  24  microsatélites autosómicos. 

Haut24

0102030

106 108 114 116 118 120 122 124 126

Alelos (pb)

Frec

uenc

ia (%

)

Tgla122

0

10

20

30

40

138 140 142 146 148 150 152 158 160 162 164 166 168 170

Alelos (pb)

Frec

uenc

ia (%

)

Anexos

230

Bm143

0

10

20

30

40

87 95 97 99 101 103 105 107 109 111

Alelos (pb)

Frec

uecn

ia (%

)

Tgla126

0

10

20

30

119 121 123 125 127 129

Alelos (pb)

Frec

uenc

ia (%

)

Hel9

0

10

20

30

40

50

151 153 155 157 159 161 163 165 167 171

Alelos (pb)

Frec

uenc

ia (%

)

Anexos

231

Cssm66

0

10

20

30

40

179 181 183 185 187 189 191 193 195 197 199

Alelos (pb)

Frec

uenc

ias

(%)

Eth185

0

10

20

30

40

220 226 228 230 232 234 236 242

Alelos (pb)

Frec

uenc

ia (%

)

Inra35

0

1020

3040

5060

70

94 102 104 108 110 112 114

Alelos (pb)

Frec

uenc

ia (%

)

Anexos

232

Inra37

0

10

20

30

40

50

60

120 122 124 126 128 130 132 134

Alelos (pb)

Frec

uenc

ias

(%)

Tgla53

0

5

10

15

20

25

151 153 157 159 161 163 165 167 169 171 173 175 177 179 181

Alelos (pb)

Frec

uecn

ias

(%)

Bm1824

0

10

20

30

40

50

179 181 183 185 189 191

Alelos (pb)

Frec

uenc

ias

(%)

Anexos

233

Bms2057

0

10

20

30

92 94 96 98 100 102 104 105 106 108

Alelos (pb)

Frec

uenc

ias

(%)

Eth3

0

10

20

30

40

109 113 115 117 119 121 123 125 127 129 131Alelos (pb)

Frec

uecn

ias

(%)

Eth225

0

10

20

30

40

50

139 143 145 147 149 159

Alelos (pb)

Frec

uecn

ias

(%)

Anexos

234

Hel5

0

10

20

30

40

50

151 153 155 157 159 163 165 167 169

Alelos (pb)

Frec

ueni

as (%

)

Eth10

0

10

20

30

40

50

60

211 213 215 217 219 221 223

Alelos (pb)

Frec

uenc

ias

(%)

Tgla227

0

10

20

30

79 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99

Alelos (pb)

Frec

uecn

ias

(%)

Anexos

235

Rm188

0

10

20

30

116 118 120 122 124 128 130 132 136 138 140

Alelos (pb)

Frec

uenc

ias

(%)

Agla232

0

10

20

30

40

153 155 157 161 163 165 167 169 171 173 175 177 179

Alelos (pb)

Frec

uenc

ias

(%)

Inra23

0

10

20

30

40

199 201 205 207 209 211 213 215 217

Alelos (pb)

Frec

uenc

ias

(%)

Anexos

236

Hel1

0

10

20

30

40

103 105 107 109 111 113 115

Alelos (pb)

Frec

uenc

ias

(%)

Bm2113

0

10

20

30

40

50

124 126 128 132 134 136 138 140 142

Alelos (pb)

Frec

uecn

ias

(%)

Drb

0

10

20

30

154 158 160 162 164 166 168 170 174 176 180 182 184 186 188 190 192 194 202

Alelos (pb)

Frec

uenc

ias

(%)

237

AnexoII: Distancia de Nei entre encastes. En rojo se señalan los valores más altos y en azul los más bajos. 

ALB

AN

T

AR

A

ATA

BA

L

BR

A

CA

R

CO

L

CO

N

CO

R

CR

M

CU

A

DO

M

FEL

GA

M

HID

MA

N

MIU

MO

N

MU

R

PA

B

PE

D

SA

L

SIE

TOR

UR

C

VE

G

VE

R

VIL

ALB

ANT 0,57

ARA 0,67 0,50

ATA 0,79 0,33 0,54

BAL 0,63 0,37 0,64 0,26

BRA 0,73 0,27 0,49 0,19 0,31

CAR 0,55 0,24 0,42 0,23 0,27 0,30

COL 0,34 0,41 0,52 0,52 0,45 0,46 0,29

CON 0,45 0,36 0,39 0,29 0,22 0,27 0,20 0,33

COR 0,80 0,36 0,55 0,19 0,34 0,23 0,29 0,56 0,28

CRM 0,74 0,41 0,49 0,24 0,32 0,25 0,23 0,44 0,26 0,28

CUA 0,76 0,45 0,41 0,45 0,57 0,48 0,42 0,58 0,47 0,65 0,54

DOM 0,61 0,28 0,55 0,11 0,14 0,15 0,20 0,43 0,19 0,15 0,16 0,47

FEL 0,49 0,34 0,56 0,45 0,45 0,51 0,31 0,39 0,36 0,50 0,46 0,69 0,45

GAM 0,48 0,26 0,48 0,46 0,42 0,37 0,25 0,40 0,27 0,45 0,45 0,51 0,32 0,35

HID 0,63 0,26 0,39 0,21 0,30 0,21 0,19 0,38 0,23 0,19 0,24 0,35 0,17 0,42 0,35

MAN 0,60 0,33 0,57 0,36 0,42 0,41 0,31 0,46 0,37 0,44 0,38 0,52 0,31 0,43 0,44 0,32

MIU 0,61 0,69 0,72 0,62 0,57 0,70 0,43 0,64 0,43 0,72 0,72 0,85 0,62 0,68 0,65 0,56 0,69

MON 0,65 0,17 0,44 0,18 0,25 0,21 0,20 0,36 0,30 0,23 0,24 0,37 0,16 0,40 0,35 0,18 0,30 0,78

MUR 0,54 0,41 0,45 0,42 0,44 0,40 0,25 0,39 0,24 0,42 0,41 0,57 0,34 0,50 0,34 0,28 0,58 0,37 0,36

PAB 0,75 0,72 0,64 0,68 0,56 0,70 0,55 0,55 0,44 0,73 0,59 0,71 0,59 0,78 0,49 0,56 0,86 0,69 0,74 0,46

PED 0,58 0,30 0,49 0,36 0,32 0,37 0,26 0,41 0,28 0,42 0,46 0,46 0,31 0,46 0,26 0,30 0,52 0,51 0,36 0,42 0,55

SAL 0,34 0,39 0,37 0,40 0,36 0,46 0,31 0,23 0,23 0,48 0,42 0,45 0,31 0,44 0,36 0,30 0,45 0,56 0,39 0,28 0,43 0,33

SIE 0,58 0,51 0,52 0,45 0,34 0,41 0,40 0,49 0,33 0,47 0,38 0,65 0,33 0,50 0,47 0,34 0,54 0,58 0,44 0,46 0,55 0,47 0,42

TOR 0,69 0,35 0,55 0,16 0,17 0,23 0,17 0,46 0,25 0,22 0,17 0,55 0,08 0,39 0,36 0,23 0,33 0,66 0,18 0,39 0,61 0,38 0,42 0,33

URC 0,58 0,36 0,43 0,34 0,38 0,38 0,25 0,43 0,32 0,33 0,37 0,56 0,29 0,39 0,34 0,27 0,46 0,60 0,33 0,35 0,59 0,33 0,27 0,47 0,34

VEG 0,50 0,60 0,55 0,62 0,55 0,51 0,46 0,30 0,42 0,68 0,48 0,66 0,50 0,58 0,52 0,41 0,48 0,72 0,57 0,44 0,66 0,53 0,31 0,51 0,55 0,53

VER 0,51 0,39 0,45 0,40 0,42 0,35 0,36 0,44 0,25 0,46 0,40 0,56 0,35 0,40 0,37 0,38 0,48 0,49 0,41 0,37 0,60 0,27 0,39 0,51 0,41 0,47 0,38

VIL 0,57 0,32 0,52 0,35 0,38 0,31 0,19 0,38 0,19 0,34 0,34 0,52 0,27 0,41 0,28 0,28 0,41 0,55 0,31 0,26 0,64 0,25 0,36 0,45 0,33 0,34 0,43 9

Anexos

239

Anexo III: Descripción de las mutaciones identificadas en cada encaste   

POSICIÓN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

ALB 2 2 2 3 ANT 2 ARA 3 1 1 2 2 1 3 ATA 2 1 1 1 2 3 1 BAL 1 1 5 3 BRA 2 2 CAR 4 2 1 4 1 1 1 5 COL 8 2 4 1 8 CON 1 2 1 2 COR 3 4 3 3 CRM 2 2 1 1 3 CUA 5 1 1 1 5 DOM 2 3 9 7 9 FEL 2 2 4 4 1 2 GAM 4 7 4 HID 5 1 4 MAN 5 2 3 1 1 5 2 MIU 8 2 8 MON 2 MUR 6 1 1 1 1 6 PAB 1 2 3 PED 5 4 SAL 2 5 1 1 5 1 SIE 7 2 2 2 1 1 7 TOR 3 2 1 3 2 URC 2 2 VEG 3 1 3 3 3 1 VER 2 2 2 1 2 VIL 5 1 1 2 1 5 Nº

ENCASTES 5 5 24 1 1 5 7 8 1 4 1 20 2 1 1 1 10 3 1 2 1 25 2 1

Anexos

240

POSICIÓN 25 26 27 28 29 30 31 32 33 3435 36 373839 4041 42 43 44 45 46 47 48 49

ALB 2 1 1 1 ANT 1 1 2 ARA 4 2 4 1 ATA 1 1 2 BAL BRA 1 CAR COL 5 2 2 2 2 1 5 CON 1 1 2 2 1 COR 3 1 CRM 1 2 1 1 CUA 5 DOM 1 2 3 4 FEL 1 3 GAM HID 1 1 1 1 3 1 MAN 2 5 MIU 1 1 1 MON 1 MUR 3 2 2 2 PAB 1 2 PED SAL 1 1 1 SIE 1 6 2 2 1 2 2 1 TOR 3 URC 1 1 2 1 VEG 3 2 VER 1 1 2 2 VIL 1 3 Nº

ENCASTES 1 3 1 13 2 1 1 3 5 8 3 5 5 1 1 2 4 1 2 3 2 1 2 3 9

Anexos

241

POSICIÓN 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70

ALB 1 3 6 2 2 ANT 3 1 2 1 6 ARA 3 2 2 4 ATA 1 10 2 2 2 3 5 12 6 BAL 1 1 1 2 1 9 1 BRA 1 2 2 4 1 CAR 2 5 4 3 5 2 COL 9 3 10 2 3 3 9 1 22 5 1 CON 1 1 3 3 1 1 1 4 COR 2 1 3 2 6 6 4 CRM 2 1 3 1 1 1 1 5 1 1 CUA 5 2 7 4 DOM 13 3 3 9 1 8 1 4 14 2 24 10 4 FEL 2 3 4 4 4 GAM 2 2 4 1 7 1 11 7 HID 5 1 1 7 1 MAN 2 5 1 2 1 3 3 MIU 5 8 2 3 3 2 MON 4 1 2 2 1 2 MUR 6 1 3 1 1 5 PAB 1 1 1 1 3 3 3 PED 1 1 9 5 4 SAL 1 1 5 3 2 1 4 1 3 2 SIE 2 9 2 1 2 2 1 TOR 3 2 1 3 1 4 URC 1 3 1 6 2 VEG 3 1 1 6 3 VER 1 1 1 2 4 1 1 10 2 VIL 5 4 4 1 5 2 8 4 Nº

ENCASTES 3 1 3 13 13 13 2 24 4 6 17 7 14 3 23 3 4 29 20 1 4