Los efectos compartidos del SNP entre razas aumentan la precisión de la predicción genómica para razas numéricamente...

Área de la Ciencia:

• Genética animal
• La genética cuantitativa
• Selección genómica

Sus antecedentes:

• La selección genómica acelera la mejora genética del ganado, pero se enfrenta a desafíos en los países en desarrollo, especialmente para las razas numéricamente pequeñas que carecen de grandes poblaciones de referencia.
• El establecimiento de grandes poblaciones de referencia de una sola raza es difícil para las razas de ganado autóctono con recursos limitados.

Objetivo del estudio:

• Investigar la eficacia de las poblaciones de referencia de razas múltiples para mejorar la precisión de la predicción genómica en razas de ganado numericamente pequeñas.
• Evaluar la precisión de la predicción genómica en el ganado Kankrej utilizando datos de referencia de razas múltiples de Gir y Sahiwal.

Principales métodos:

• Se utilizaron datos genotípicos y fenotípicos de 1.298 bovinos Gir, 1.291 Sahiwal y 500 Kankrej.
• Se empleó el análisis de componentes principales (PCA) - K-means clustering y el análisis de decaimiento de desequilibrio de enlace (LD) para evaluar la similitud genética.
• Se compararon tres estrategias de evaluación genómica: matriz de relación genómica compartida (GRM), GRM no compartida y GRM compartida corregida por el metafundador.

Principales resultados:

• Los patrones de PCA y LD indicaron una similitud genética entre los bovinos Gir y Kankrej.
• Las estimaciones de heredabilidad para el rendimiento de leche de primera lactancia de 305 días (305-DMY) variaron entre las razas (Gir: 0.30, Sahiwal: 0.27, Kankrej: 0.17).
• La evaluación de múltiples razas utilizando datos de Gir-Kankrej mejoró significativamente la precisión de la predicción para Kankrej en un 23,6% (GRM compartido), 24,6% (GRM no compartido) y 16,9% (enfoque metafundador) en comparación con la predicción de una sola raza (0,49 precisión).

Conclusiones:

• La evaluación genómica de múltiples razas es una estrategia viable para mejorar la precisión de la predicción genómica para las razas de ganado indígenas numéricamente pequeñas en la India.
• El enfoque "GRM compartido" dentro de un marco de evaluación de razas múltiples demostró la mayor precisión predictiva para la raza Kankrej.
• Este estudio proporciona un enfoque práctico para la mejora genética en escenarios de recursos limitados, superando los desafíos asociados con poblaciones de razas pequeñas.