Integrità dei dati e sistemi di valutazione genetica

Di: Everestus Akanno, PhD., Genetista, Genesus Inc.

Il successo dei programmi di miglioramento genetico dei suini dipende in larga misura dalla continua generazione, raccolta e analisi di dati a livello di settore sia dal nucleo che dalle impostazioni commerciali.

Questi dati provengono da una varietà di fonti tra cui strutture per test sulla progenie, impianti di confezionamento, nuclei e fienili commerciali e laboratori di DNA (Fig.1) che sono tipicamente caratterizzati da un ambiente di lavoro frenetico in cui la generazione e la raccolta dei dati avvengono rapidamente e continuamente e le persone potrebbero non avere l'accuratezza dei dati come priorità assoluta, creando così spazio per possibili errori. Inoltre, i progressi nella tecnologia e nel calcolo hanno consentito l'automazione della generazione di dati e l'integrazione in un database remoto che può ridurre i potenziali errori. Tuttavia, esistono ancora domande sulla qualità e la validità dei dati a livello di settore per confrontare le coorti, valutare il merito genetico e prendere decisioni di selezione.

Cos'è l'integrità dei dati?

Nel contesto dei programmi di miglioramento genetico, l'integrità dei dati è definita come la misura in cui i dati raccolti su un individuo sono completi, coerenti, accurati e affidabili ai fini della valutazione genetica. Secondo le linee guida fornite dall'International Council on Animal Recording (ICAR, 2018), una registrazione completa e accurata su un animale dovrebbe avere i seguenti attributi:

Identificazione dell'animale - L'animale deve essere adeguatamente identificato utilizzando metodi di identificazione adeguati.
Verifica parentale - La parentela dell'individuo deve essere verificata e tracciabile.
Date di registrazione - Le date di nascita e le date delle misurazioni devono essere complete e accurate.
Valori fenotipici - Il valore della registrazione animale della produzione o del livello di prestazione dovrebbe essere entro le linee di base pubblicate consentite per i tratti e la razza.
Effetti sistematici - I fattori noti per essere associati alla registrazione delle prestazioni di un individuo dovrebbero essere annotati e adeguatamente documentati.

Problemi con l'integrità dei dati nella produzione di suini

La raccolta e l'interpretazione dei dati costituiscono la base per le numerose decisioni prese nell'industria suinicola. La generazione di quantità significative di dati è diventata una parte normale dell'attività di miglioramento genetico dei suini, soprattutto con l'avvento della tecnologia genomica. Tuttavia, errori umani e guasti dei sistemi automatizzati possono compromettere l'integrità dei dati. Esempi di potenziali problemi con l'integrità dei dati includono ma non sono limitati a quanto segue:

Etichettatura errata dei campioni (ad esempio per scopi di genotipizzazione).
Scarsa manipolazione dei campioni durante la conservazione che può causare la mancanza di dati.
Identificazione errata dell'animale.
Assegnazione errata dei genitori.
Errore nell'inserimento dei dati.
Guasto nei sistemi di misurazione automatizzati che comportano misurazioni imprecise o interruzioni nelle misurazioni temporizzate (ad esempio, apparecchiature per l'assunzione di mangime individuale).
Registrazione ecografica imprecisa da parte di tecnici inesperti o non addestrati

Gli sforzi per mitigare questi problemi andranno molto lontano per migliorare la qualità e l'integrità dei dati utilizzati per la valutazione genetica, portando così a una stima più accurata del merito genetico.

Misure per migliorare l'integrità dei dati nei sistemi di valutazione genetica

Come notato in precedenza, errori nell'assegnazione della parentela e nel collegamento dei dati (genotipo o fenotipo) agli animali giusti nel sistema di registrazione possono essere molto disastrosi e minare il potere predittivo del sistema di valutazione genetica. La chiave più importante per l'integrità dei dati sono le persone. Il personale che ha un vivo interesse e che comprende l'importanza della qualità dei dati è la risorsa più preziosa per garantire l'integrità dei dati. Pertanto, l'integrità dei dati deve essere monitorata frequentemente tenendo d'occhio le seguenti aree:

I dati provenienti da varie fonti devono essere verificati e interrogati prima di essere integrati nel database.
Tutto il software che supporta la raccolta dei dati, l'elaborazione dei dati e il reporting dei dati deve essere regolarmente convalidato.
L'accesso alla banca dati dovrebbe essere limitato alle persone responsabili della raccolta e della gestione dei dati.
Tutte le persone coinvolte nella raccolta e analisi dei dati dovrebbero essere addestrate e mantenere la certificazione, come appropriato.
Dovrebbero essere predisposte e automatizzate misure di controllo della qualità per identificare potenziali errori nell'immissione dei dati.
L'utilizzo e l'analisi dei dati dovrebbero includere passaggi per identificare, visualizzare e filtrare i dati errati.

In qualità di azienda leader mondiale nel campo della genetica suina, Genesus Inc. prende molto sul serio l'integrità dei dati. Il nostro personale dedicato considera l'integrità dei dati come la massima priorità. Monitoriamo continuamente l'integrità dei dati e abbiamo stabilito misure per identificare ed escludere dati errati dall'ingresso nel database. Inoltre, il Genesus Genetic Team è alla continua ricerca e sviluppo di nuovi approcci per migliorare la qualità dei dati utilizzati nella stima del merito genetico, offrendo così la migliore genetica ai nostri clienti.