Cuando en producción se habla del rendimiento de camada, la cerda ocupa el centro de atención… y con razón. La genética de la línea materna, la condición corporal, el manejo del celo, la alimentación, la sanidad y el manejo del parto determinan la mayor parte del resultado. Aun así, merece la pena una segunda mirada: el verraco utilizado en inseminación también puede tener una influencia medible en el número de lechones nacidos vivos. Este llamado efecto del verraco (service-sire effect) no es una “palanca milagrosa”, pero sí un componente adicional que los programas modernos de selección pueden utilizar de forma específica.
¿Qué significa “efecto del verraco” en la práctica?
Con efecto del verraco no se entiende solo “preñada o no”, sino la influencia del verraco sobre rasgos alrededor del parto, en particular el número de lechones nacidos vivos. Biológicamente, puede actuar a través de varias vías: calidad y estabilidad de la fecundación, desarrollo embrionario temprano o factores que se manifiestan después de la fecundación. Para el productor, lo importante es esto: en comparación con el efecto de la cerda, el efecto del verraco es pequeño, pero puede hacerse visible cuando cada verraco se utiliza en un gran número de cubriciones.
Los datos de campo valen oro… si se interpretan bien
Hoy se generan más datos reproductivos que nunca, no solo en granjas de selección, sino también en muchas granjas comerciales. Los centros de inseminación y las organizaciones de productores ayudan a que los datos de cubrición e información de partos se registren de forma sistemática, se validen y puedan utilizarse para análisis. Esto supone un gran avance: cuanto más se combinan datos de distintas granjas, más probable es detectar incluso efectos sutiles.
Sin embargo, cuando se trata de efectos pequeños, la estructura de los datos determina cuán sólidas son las conclusiones. En la práctica, las distribuciones suelen ser desiguales: La Piétrain ha sido durante años la raza paterna dominante, mientras que el uso de verracos Duroc en muchos lugares solo ha aumentado claramente en los últimos años. Además, hay condiciones de análisis que “adelgazan” aún más los datos, por ejemplo cuando solo se consideran granjas que utilizan en paralelo varios tipos de verracos para que las comparaciones sean más justas. Y, por último, los datos suelen repartirse entre distintos orígenes paternos, orígenes maternos, paridades y niveles de manejo. Sin una corrección adecuada, un aparente efecto de raza o de verraco puede sobre-interpretarse rápidamente.
La consecuencia es práctica: los datos de campo muestran lo que ocurre en condiciones reales. Pero para tomar decisiones de selección se necesitan modelos capaces de separar el efecto del verraco del efecto de la cerda, del efecto de la granja y de las tendencias temporales, para convertir observaciones en decisiones de selección robustas.
¿Qué muestran los grandes conjuntos de datos del programa de selección de PIC?
Ese paso es precisamente el que han dado investigadores de PIC en un análisis científico a gran escala. El efecto del verraco se estimó como un componente genético propio, a partir de unas 80.000 datos de camada, alrededor de 40.000 cerdas y aproximadamente 1.600 verracos de inseminación de tres líneas terminales en raza pura, en el periodo 2020–2024. Lo determinante no es solo el volumen de camadas, sino la profundidad de la información genética: para los verracos evaluados se dispone de pedigríes con unos 8 millones de animales registrados en la base de datos; de ellos, alrededor de 450.000 están genotipados.
Esto explica por qué un efecto pequeño puede llegar a ser utilizable: con grandes volúmenes de datos bien vinculados (datos de granja + pedigrí + genotipos) y la experiencia adecuada, se pueden detectar de forma fiable pequeñas diferencias genéticas y, después, incorporarlas al programa de selección.
El estudio de PIC mostró:
- Heredabilidad del efecto del verraco (service-sire effect) sobre lechones nacidos vivos/camada: 0,01–0,03
- Heredabilidad del efecto de la cerda sobre lechones nacidos vivos/camada: 0,09–0,15
- Correlaciones genéticas entre efecto del verraco y efecto de la cerda: de ligeramente negativas a moderadamente positivas (según la línea terminal)
- Se observaron diferencias de hasta un 2% en el número de lechones nacidos vivos.
Traducido a la práctica: sí, el efecto del verraco existe genéticamente, pero es pequeño. Precisamente por eso es idóneo para una selección sistemática basada en datos: muchas camadas por verraco, corrección clara por granja/mes/número de camada y una separación limpia de los efectos ambientales.
Calidad seminal: importante, pero no lo explica todo
En la práctica, es lógico explicar las diferencias entre verracos, en primer lugar, por la calidad del semen. Rasgos como la motilidad o las anomalías morfológicas pueden registrarse muy bien en conjuntos de datos de los laboratorios de los centros de inseminación y son mejorables por selección.
- Los rasgos seminales son moderadamente heredables (motilidad aprox. 0,10–0,12; anomalías morfológicas aprox. 0,17–0,28).
- Sin embargo, la relación con el efecto del verraco (service-sire effect) sobre lechones nacidos vivos/camada es pequeña, aunque en la dirección favorable (motilidad ligeramente positiva; anomalías ligeramente negativas).
Para el tamaño de camada, esto significa: la calidad seminal es importante (y se puede seleccionar bien), pero solo explica una parte pequeña del “efecto del verraco” sobre el tamaño de camada. Si uno solo mira motilidad/morfología, puede pasar por alto familias paternas que parecen “sin particularidades” a nivel reproductivo, pero que, de media, aportan algo menos de nacidos vivos. El valor añadido aparece cuando los datos de estación y los datos de parto se integran y se analizan correctamente desde el punto de vista genético.
No hay un “gen interruptor”; sí un trabajo de selección constante
Los rasgos de fertilidad suelen ser poligénicos: muchos genes aportan pequeñas contribuciones. Esto es típico, y es precisamente la razón por la que los programas modernos trabajan con estimación de valores genéticos y genómica. Por ello, la implementación no pasa por “un gen” o “un verraco mítico”, sino por medir, modelizar, seleccionar y monitorizar de forma constante a lo largo de muchas generaciones.
Implementación en el programa de selección de PIC
La diferencia entre “hablar de ello” y “llevarlo a la práctica” es la coherencia dentro de un programa de selección. Si el efecto del verraco se estima como un componente propio, se pueden identificar familias paternas con influencia desfavorable y reducir su uso de forma específica, mientras que las líneas favorables se aprovechan sistemáticamente. Este es el núcleo del trabajo de selección moderno: muchos pasos pequeños y seguros se suman con el tiempo y se traducen en un progreso medible.
El rasgo “calidad seminal” forma parte del índice desde hace más de 10 años. En la actualización anual del índice en verano de 2025, PIC incorporó el nuevo rasgo “efecto del verraco (sobre el tamaño de camada)” a la rutina semanal de estimación de valores genéticos.
Efecto del verraco: ¿qué significa para el productor de cerdas?
- La mayor palanca sigue siendo la cerda (genética + manejo). El verraco aporta, no obstante, una contribución adicional y medible.
- Los casos aislados pueden engañar: con efectos pequeños se necesitan muchas camadas; de lo contrario, gana el azar.
- La documentación marca la diferencia: registrar bien paridad, nacidos vivos/muertos, igualación de camadas, pérdidas al destete y eventos sanitarios.
- Devolver los datos: cuanto mejor estructuren los datos granjas y centros, mejores serán los análisis y más precisas las decisiones de selección.
Conclusión
El efecto del verraco sobre el tamaño de camada no sustituye a un buen manejo ni a líneas maternas sólidas, pero es un componente adicional de selección que se hace visible en grandes conjuntos de datos bien vinculados. Allí donde confluyen datos, pedigríes, genotipos y conocimiento analítico, este efecto no solo puede describirse, sino aplicarse de manera consistente en la selección y el programa de mejora genética. Para el productor, esto significa: menos debate sobre casos aislados y más decisiones fiables basadas en datos.