Avances en la Cría de Animales: De la Genética Mendeliana al Aprendizaje Automático

Área de la Ciencia:

• Genética Animal
• Genómica
• Aprendizaje Automático en Cría Animal

Sus antecedentes:

• La cría de ganado evolucionó desde la domesticación neolítica y la genética mendeliana.
• La genética cuantitativa avanzó el estudio de rasgos complejos como el peso corporal y la producción de leche.
• La selección genómica (GS) y la predicción lineal no sesgada genómica (GBLUP) mejoraron la precisión de la cría.

Objetivo del estudio:

• Revisar la progresión histórica de las técnicas de cría de animales.
• Destacar la integración de enfoques genómicos y de aprendizaje automático (ML).
• Mostrar los avances en la productividad, salud y bienestar del ganado.

Principales métodos:

• Exploración de paradigmas de cría históricos desde la selección fenotípica a la genotípica.
• Revisión de metodologías de genética cuantitativa, mapeo QTL y predicción genómica.
• Análisis de aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial en predicción genómica.

Principales resultados:

• El mapeo QTL permitió la selección basada en genotipos, mejorando la precisión.
• Los valores genéticos estimados (GEBV) bajo GBLUP se mejoraron con asociaciones QTL.
• Los modelos de aprendizaje profundo alcanzaron una alta precisión (correlación de 0.643) en la predicción genómica.
• Las estrategias multi-ómicas avanzaron el manejo de enfermedades en el ganado.

Conclusiones:

• Los métodos innovadores, en particular el ML, están transformando la cría de animales.
• Estos avances impactan significativamente la producción de leche y carne y el manejo de enfermedades.
• Las perspectivas futuras se centran en mejorar la productividad, la salud y el bienestar del ganado a través de enfoques integrados.