Incorporación de información genómica en la evaluación genética de rutina
Dinesh Thekkoot PhD
Durante muchos años, los productores de cerdos dependieron de las características físicas y las evaluaciones fenotípicas para seleccionar cerdos para producir su próxima generación. Más tarde, se emplearon métodos de reproducción y cruzamiento, utilizando la genética cuantitativa para estimar el mérito genético de los animales con mayor precisión.
A finales de 1980, el progreso genético aumentó su ritmo con la introducción de un nuevo procedimiento estadístico denominado mejor predicción imparcial lineal (BLUP), que permitía a los criadores utilizar información sobre el rendimiento de muchos animales y combinarla con información de pedigrí (relación genética entre los animales). Con el advenimiento de la selección asistida por marcadores (MAS), los criadores comenzaron a combinar información de marcadores moleculares con los procedimientos cuantitativos tradicionales.
La industria porcina también se benefició de las pruebas de ADN individuales, para detectar en los animales varios marcadores como RYR1 (PSE - carne exudativa blanda pálida), MC4R (tasa de crecimiento), ESR (tamaño de la camada), PRKAG3 (calidad de la carne), etc. Algunos ejemplos específicos, la mayoría de estos marcadores explicaron solo un porcentaje muy pequeño de la variación genética de estos rasgos y sufrieron dificultades prácticas para integrarse con los procedimientos regulares de evaluación genética. La mayoría de estas deficiencias se abordaron en un método llamado Selección Genómica (GS) propuesto por primera vez por Meuwissen et al. (2001). Pero las tecnologías y la información necesarias para la implementación práctica de GS no estaban disponibles en ese momento.
Tres desarrollos posteriores principales hicieron posible la implementación práctica de GS.
- Secuenciación del genoma animal e identificación de millones de polimorfismos de nucleótido único (SNP),
- desarrollo de tecnologías de genotipado de alto rendimiento para genotipar de manera rentable de miles de SNP, y
- desarrollo de nuevos métodos estadísticos para estimar e incorporar información de SNP en evaluaciones genéticas de rutina (Samore y Fontanesi, 2016).
Estos avances dieron como resultado la primera implementación práctica GS en 2009 en ganado lechero en los Estados Unidos.
La incorporación de información genómica en la evaluación genética de rutina en cerdos fue posible con dos nuevos avances tecnológicos;
- desarrollo del primer panel comercial de SNP para el genotipado de alto rendimiento en cerdos, y
- secuenciación del genoma del cerdo en 2010.
Después de esto, varias compañías de genotipado lanzaron paneles de SNP que iban desde 10k a 650k para genotipos de cerdos. Genesus actualmente utiliza un panel de SNP personalizado de Affymetrix que contiene más de 55,000 SNP para genotipado de rutina. También se desarrollaron varios métodos estadísticos durante este período para incorporar información genómica en la evaluación. Legarra et al., (2009) y Christensen y Lund (2010) desarrollaron un método llamado BLUP genómico de un solo paso (SSBLUP) que utiliza genómica junto con pedigrí e información de rendimiento para estimar el mérito genético de los candidatos seleccionados. Actualmente, este método proporciona las más altas precisiones de predicción para los valores de reproducción estimados (VEB) de animales jóvenes, y Genesus lo ha implementado en la evaluación genética de rutina. Un aumento en la precisión de los resultados de predicción en un aumento de ganancia genética por año. La precisión de los EBV y su impacto en la ganancia genética se discutió en detalle en un artículo anterior y se puede leer. esta página.
Genesus ha estado realizando investigaciones en el campo de GS desde 2011 en adelante. Estudiamos cada rasgo en detalle, simulando varios escenarios de selección de GS, imitando estructuras y datos de población reales. Estos estudios nos ayudaron a predecir y analizar las ventajas y los problemas potenciales que podemos enfrentar durante la implementación de GS. Nuestros estudios para validar el aumento en la precisión usando SSBLUP han demostrado que al usar SSBLUP, la precisión promedio de predicción para los rasgos de crecimiento (edad hasta 120 kg, grasa de la espalda y profundidad del lomo, etc.) aumentó en un 71%, 83% y 76% para Yorkshire , Landrace y Durocs respectivamente. De manera similar, en Durocs, las precisiones promedio aumentaron en un 44% para los rasgos de calidad de la carne (color, marmoleado, pH, etc.) y en un 88% para los rasgos de la canal (grasa de la espalda de la canal, lomo de la canal y peso de la canal caliente). Estos aumentos en la precisión darán como resultado que Genesus Durocs continúe sobresaliendo en crecimiento, eficiencia, canales y rasgos de calidad alimentaria. Para las razas maternas (Yorkshire y Landrace), al usar SSBLUP, el tamaño promedio de la camada en la precisión del nacimiento aumentó en un factor de 67%. Todos estos aumentos en las precisiones se reflejarán en nuestra respuesta genética y contribución a maximizar la rentabilidad para los clientes de Genesus.
Referencias
Christensen OF, y Lund, MS (2010). Predicción genómica cuando algunos animales no tienen genotipo. Evolución de la Selección Genética. 42, 2
Legarra A., Aguilar I. y Misztal I. (2009). Una matriz de relaciones que incluye información genómica y de pedigrí completo. J de Dairy Sci. 92: 4656 - 4663
Meuwissen THE, Hayes BJ y Goddard ME (2001). Predicción del valor genético total utilizando mapas de marcadores densos en todo el genoma. Genética. 157: 1819-1929
Samore AB, y Fontanesi L. (2016) Selección genómica en cerdos: estado del arte y perspectivas, Italian Journal of Animal Science, 15: 2, 211-
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Este post fue escrito por Genesus