Estrategias para maximizar la ganancia genética a largo plazo en la era genómica

Dinesh Thekkoot PhD, Genesus Inc.

La selección genómica (GS) es un nuevo método para mejorar los rasgos económicos en poblaciones animales utilizando información de marcadores moleculares, fenotipos y pedigrí. Este método brinda la oportunidad de estimar los valores de mejora de los candidatos de selección de forma más precisa y mucho más temprano en la vida y para los rasgos que son difíciles de medir como cadáveres y rasgos de salud. Debido a esto, se considera como un cambio de paradigma para la cría de animales y está siendo adoptado por la mayoría de las industrias ganaderas en todo el mundo. En el panorama actual de cría de animales comerciales, la información genómica se utiliza principalmente para predecir los valores de cría de los candidatos de selección. Hay varios otros componentes en el esquema de mejoramiento que pueden verse afectados al incorporar información genómica. Estos componentes interactúan entre sí y, por lo tanto, deben optimizarse para maximizar la respuesta genética a largo plazo. Algunos de estos componentes específicos para la cría de cerdos se enumeran a continuación

Estrategias de fenotipado / genotipado

El éxito de un programa GS depende del tamaño de la población de animales que tienen tanto genotipos como fenotipos (llamados poblaciones de referencia), que se usan para predecir los valores de reproducción genómica de los jóvenes candidatos seleccionados. Para mantener las altas exactitudes de predicción de la evaluación genómica, la población de referencia debe actualizarse regularmente. Sin embargo, el número de fenotipos / genotipos que se pueden recolectar en un programa de mejoramiento es limitado y depende de (a) El costo del fenotipado / genotipado: debido al alto costo, no será posible recolectar fenotipos / genotipos en todos los animales y para todos los rasgos en el índice de selección. Además, las instalaciones requeridas para medir fenotipos precisos pueden ser limitadas. (b) Los rendimientos marginales decrecientes a medida que asignamos más recursos para fenotipos / genotipos adicionales, es decir, a medida que aumenta el número de fenotipos / genotipos, el beneficio de agregar un fenotipo / genotipo adicional disminuye, aunque el costo de recolectar ese fenotipo / genotipo sigue siendo el mismo. Todos estos factores pueden influir en la ganancia genética en un programa de mejoramiento y, por lo tanto, deben optimizarse para maximizar la ganancia genética a largo plazo.

Utilizando información cruzada

El cruce es ampliamente utilizado en la industria porcina, y el objetivo de la mejora genética es mejorar el rendimiento cruzado en condiciones comerciales, mientras que la selección se basa en el rendimiento de pura raza en las manadas núcleo / multiplicación. En general, la correlación genética entre el mismo rasgo registrado en el núcleo y las manadas comerciales es menor que 1, lo que indica que el control genético del rasgo puede diferir entre el núcleo y las manadas comerciales (es decir, entornos). Para los rasgos con una correlación genética de 0.7 o menor, se sugiere que los datos de granjas comerciales se incorporen en los programas de evaluación genética para obtener mayores respuestas genéticas en las poblaciones cruzadas. El uso de información genómica ayudará a incorporar la información cruzada en la evaluación de rutina, de ese modo aumentará la precisión de los valores de cría estimados del rendimiento cruzado a partir de datos de pura raza y maximizará la ganancia genética a largo plazo (Dekkers 2007).

Validación de pedigrí

Los errores de pedigrí pueden reducir la tasa de ganancia genética. La información genómica se puede utilizar para confirmar y corregir el pedigrí, y allí se puede maximizar la ganancia genética a largo plazo.

Reevaluar índices de selección

Para maximizar la ganancia genética a largo plazo, podemos pensar en modificar los objetivos de mejoramiento. Con la disponibilidad de información genómica, tenemos la oportunidad de modificar el objetivo de mejora incorporando rasgos tales como la salud y el estado físico junto con valores económicos apropiados para estos rasgos. Además, a medida que la selección genómica aumenta la tasa de ganancia genética, necesitamos reevaluar y redefinir los objetivos de mejora más a menudo (Henryon et al., 2014).

Estrategias de selección

La información genómica se puede utilizar para rediseñar los métodos de selección para maximizar la ganancia genética a largo plazo controlando las tasas de endogamia, para mantener una variación genética suficiente, para ajustar el tamaño de la población del núcleo, aumentar la intensidad de la selección (se pueden encontrar detalles esta página), Etc.

Estrategias de apareamiento

En general, los diseños de apareamiento reciben menos atención que otros componentes mientras se piensa en maximizar las ganancias genéticas a largo plazo. Cualquier aumento provocado por la modificación de un diseño de apareamiento se puede considerar como un beneficio adicional para cualquier esquema de cría ya que la mayoría de los cambios en el esquema de apareamiento se pueden introducir sin ningún costo adicional o restricciones lógicas. La información genómica nos ayudará a modificar los diseños de apareamiento a fin de dispersar la contribución genética de manera más efectiva mediante la reducción de la tasa de endogamia (Henryon et al., 2014).

Genesus ha estado investigando en el campo de la evaluación genómica (GE) y la selección de 2011 en adelante, invirtiendo en tecnología para medir con precisión rasgos difíciles, creando grandes poblaciones de animales con genotipos y todos los fenotipos, simulando varios escenarios GS, imitando estructuras de población reales y datos y validación de los programas GE y GS. Recientemente, Genesus ha incorporado GE y GS en sus programas de mejoramiento para maximizar la respuesta genética a largo plazo y de ese modo maximizar la rentabilidad de los clientes de Genesus.