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Updated: Jan 15, 2026
09:40
Identification of Coding and Non-coding RNA Classes Expressed in Swine Whole Blood
Published on: November 28, 2018
7.7K
Uso de datos transcriptómicos para mejorar la predicción de rasgos de inmunidad en cerdos
T Jové-Juncà1, V P Haas2, M P L Calus3
1IRTA, Animal Breeding and Genetics, Torre Marimon, 08140 Caldes de Montbui, Spain.
Animal : an international journal of animal bioscience
|January 13, 2026
Resumen
Los datos de secuenciación de ARN de sangre entera pueden predecir rasgos de inmunidad e indicadores de estrés en cerdos, mejorando la selección de cría para la robustez. La integración de datos genómicos y transcriptómicos, especialmente con el modelo GTCi, mejora la precisión de la predicción de rasgos relacionados con la salud.
Área de la Ciencia:
- Genética y Genómica Animal
- Inmunología
- Bioinformática
Sus antecedentes:
- Mejorar la robustez de los cerdos a través de la selección de cría es crucial para la salud animal.
- Los rasgos relacionados con la salud se consideran cada vez más en los programas de cría.
- La secuenciación de ARN de sangre entera ofrece potencial para predecir rasgos complejos.
Objetivo del estudio:
- Evaluar el rendimiento predictivo de los datos transcriptómicos para rasgos relacionados con la inmunidad, indicadores de estrés y peso de la canal en cerdos.
- Comparar modelos genómicos (G), transcriptómicos (T) y combinados (GT) para la predicción de rasgos.
- Evaluar modelos multiómicos avanzados que tienen en cuenta las interacciones G-T.
Principales métodos:
- Se utilizaron datos de secuenciación de ARN de sangre entera de 255 cerdos Duroc comerciales.
- Se emplearon modelos mixtos que incluyen efectos genómicos, transcriptómicos y combinados (G, T, GT).
- Se evaluaron modelos como GTC, GTCi y un modelo de matriz de relación multiómica para manejar la redundancia e interacciones G-T.
Principales resultados:
- Los modelos que incorporan datos de expresión génica explicaron más varianza que los modelos genómicos para rasgos de inmunidad y estrés, excluyendo el peso de la canal.
- Los efectos transcriptómicos mejoraron significativamente el ajuste del modelo y la precisión de la predicción para rasgos de inmunidad, especialmente la abundancia de células T colaboradoras, la abundancia de células T γδ, la haptoglobina y los recuentos de leucocitos.
- Los modelos que tienen en cuenta las interacciones genómico-transcriptómicas, en particular el modelo GTCi, lograron las mayores precisiones de predicción.
Conclusiones:
- Los datos de expresión génica de sangre entera son valiosos para predecir rasgos de inmunidad en cerdos.
- El modelado preciso de las interacciones entre los efectos genómicos y transcriptómicos es esencial para maximizar la precisión de la predicción en estudios multiómicos.
- Este enfoque mejora el potencial para mejorar la robustez y la salud de los cerdos a través de estrategias de cría avanzadas.
