Evaluating Genomic Selection in beef cattle: Insights from computer simulations using real SNP data
La Selección Genómica (SG) es un método que emplea datos genómicos para estimar valores de cría y clasificar a los candidatos para la selección. A pesar de las numerosas ventajas, su aplicación en programas de mejoramiento de ganado vacuno permanece en etapas incipientes en muchos sistemas ganaderos...
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| Published: |
Universidad Nacional de Asunción
2024-12-01
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| Series: | Revista Investigaciones y Estudios de la UNA |
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| Online Access: | https://revistascientificas.una.py/index.php/rdgic/article/view/4208/3886 |
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| author | Lino César Ramírez Ayala Jordi Leno-Colorado Laura M. Zingaretti Elies Ramón Gurrea Yuliaxis Ramayo-Caldas Miguel Pérez-Enciso |
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| author_sort | Lino César Ramírez Ayala |
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| description | La Selección Genómica (SG) es un método que emplea datos genómicos para estimar valores de cría y clasificar a los candidatos para la selección. A pesar de las numerosas ventajas, su aplicación en programas de mejoramiento de ganado vacuno permanece en etapas incipientes en muchos sistemas ganaderos desarrollados en ambientes tropicales y subtropicales, como los de Paraguay. Las simulaciones computacionales son herramientas poderosas, que mejoran nuestra comprensión de las aplicaciones de la SG en diferentes escenarios y son invaluables como paso inicial antes de implementar esta técnica en programas "reales" de mejoramiento genético. En este estudio, se emplearon datos reales de polimorfismos de nucleótido único (SNPs) de las razas Indicus y Taurus para simular tres esquemas de cruzamiento: cruces F1, absorbente y cruzamientos rotacionales. Se seleccionaron fenotipos para rasgos relacionados con la fuerza de corte, el crecimiento y la tolerancia. Se comparó la precisión predictiva de tres chips de SNP de 50k que diferían en las metodologías de selección: selección aleatoria, selección basada en diferencias mínimas de frecuencia alélica entre razas y selección basada en diferencias mínimas de frecuencia alélica entre razas con un umbral de 0.09 en Taurus. Los hallazgos indican que el cruce rotacional demuestra una precisión predictiva óptima (0.38), mientras que la selección de marcadores basada en diferencias de frecuencia alélica entre razas (0.18 y 0.17, respectivamente) no beneficia significativamente a las predicciones. |
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| institution | Kabale University |
| issn | 2070-0415 2709-0817 |
| language | English |
| publishDate | 2024-12-01 |
| publisher | Universidad Nacional de Asunción |
| record_format | Article |
| series | Revista Investigaciones y Estudios de la UNA |
| spelling | doaj-art-655da93e5e28451fb5a62b1dbc8713502025-01-20T17:26:08ZengUniversidad Nacional de AsunciónRevista Investigaciones y Estudios de la UNA2070-04152709-08172024-12-011523541https://doi.org/10.57201/ieuna2424208Evaluating Genomic Selection in beef cattle: Insights from computer simulations using real SNP dataLino César Ramírez Ayala0https://orcid.org/0000-0002-9473-6646Jordi Leno-Colorado1https://orcid.org/0000-0001-6049-256XLaura M. Zingaretti2https://orcid.org/0000-0001-5618-2630Elies Ramón Gurrea3https://orcid.org/0000-0002-7953-8115Yuliaxis Ramayo-Caldas4https://orcid.org/0000-0002-8142-0159Miguel Pérez-Enciso5https://orcid.org/0000-0003-3524-995X(1)Centre for Research in Agricultural Genomics (CRAG) CSIC-IRTA-UAB-UB. Plant and Animal Genomics Program. Carrer de la Vall Moronta. Edifici CRAG. Campus UAB, 08193 Cerdanyola del Valles, Spain. (2) Institute of Agrifood Research and Technology (IRTA). Animal Breeding and Genetics Program. Torre Marimon, 08140. Caldes de Montbui, Spain.Centre for Research in Agricultural Genomics (CRAG) CSIC-IRTA-UAB-UB. Plant and Animal Genomics Program. Carrer de la Vall Moronta. Edifici CRAG. Campus UAB, 08193 Cerdanyola del Valles, Spain.Centre for Research in Agricultural Genomics (CRAG) CSIC-IRTA-UAB-UB. Plant and Animal Genomics Program. Carrer de la Vall Moronta. Edifici CRAG. Campus UAB, 08193 Cerdanyola del Valles, Spain.Centre for Research in Agricultural Genomics (CRAG) CSIC-IRTA-UAB-UB. Plant and Animal Genomics Program. Carrer de la Vall Moronta. Edifici CRAG. Campus UAB, 08193 Cerdanyola del Valles, Spain. (3) Unit of Biomarkers and Susceptibility (UBS). Oncology Data Analytics Program (ODAP), ONCOBELL Program. Bellvitge Biomedical Research Institute (IDIBELL), 08908. L’Hospitalet de Llobregat, Spain. 3Unit of Biomarkers and Susceptibility (UBS). Oncology Data Analytics Program (ODAP), ONCOBELL Program. Bellvitge Biomedical Research Institute (IDIBELL), 08908. L’Hospitalet de Llobregat, Spain.Centre for Research in Agricultural Genomics (CRAG) CSIC-IRTA-UAB-UB. Plant and Animal Genomics Program. Carrer de la Vall Moronta. Edifici CRAG. Campus UAB, 08193 Cerdanyola del Valles, Spain. (2) Institute of Agrifood Research and Technology (IRTA). Animal Breeding and Genetics Program. Torre Marimon, 08140. Caldes de Montbui, Spain.Centre for Research in Agricultural Genomics (CRAG) CSIC-IRTA-UAB-UB. Plant and Animal Genomics Program. Carrer de la Vall Moronta. Edifici CRAG. Campus UAB, 08193 Cerdanyola del Valles, Spain.La Selección Genómica (SG) es un método que emplea datos genómicos para estimar valores de cría y clasificar a los candidatos para la selección. A pesar de las numerosas ventajas, su aplicación en programas de mejoramiento de ganado vacuno permanece en etapas incipientes en muchos sistemas ganaderos desarrollados en ambientes tropicales y subtropicales, como los de Paraguay. Las simulaciones computacionales son herramientas poderosas, que mejoran nuestra comprensión de las aplicaciones de la SG en diferentes escenarios y son invaluables como paso inicial antes de implementar esta técnica en programas "reales" de mejoramiento genético. En este estudio, se emplearon datos reales de polimorfismos de nucleótido único (SNPs) de las razas Indicus y Taurus para simular tres esquemas de cruzamiento: cruces F1, absorbente y cruzamientos rotacionales. Se seleccionaron fenotipos para rasgos relacionados con la fuerza de corte, el crecimiento y la tolerancia. Se comparó la precisión predictiva de tres chips de SNP de 50k que diferían en las metodologías de selección: selección aleatoria, selección basada en diferencias mínimas de frecuencia alélica entre razas y selección basada en diferencias mínimas de frecuencia alélica entre razas con un umbral de 0.09 en Taurus. Los hallazgos indican que el cruce rotacional demuestra una precisión predictiva óptima (0.38), mientras que la selección de marcadores basada en diferencias de frecuencia alélica entre razas (0.18 y 0.17, respectivamente) no beneficia significativamente a las predicciones.https://revistascientificas.una.py/index.php/rdgic/article/view/4208/3886precisión predictivaselección de marcadorescruzamiento |
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