Exactitud de valores genómicos obtenidos mediante dos modelos de análisis utilizando información simulada

Abstract

En mejoramiento genético animal los individuos se seleccionan con base en predicciones de su mérito genético, las que deben tener exactitudes altas y preferentemente obtenidas a temprana edad para que el progreso genético sea rápido. Las predicciones de valores genéticos obtenidas con herramientas cuantitativas, basadas en el pedigrí se han utilizado con éxito por varias décadas para seleccionar animales. Actualmente existen herramientas tecnológicas adicionales que pueden acelerar el progreso genético. Los marcadores moleculares permiten describir el genoma de los individuos con un gran número de loci. Lo anterior abre posibilidades para obtener una predicción más precisa de los valores genéticos a temprana edad de los individuos (De los Campos, Hickey, Pong-Wong, Daetwyler & Calus, 2013). Soller (1978) fue de los primeros autores en plantear el uso de información molecular para seleccionar bovinos productores de leche, sugiriendo preseleccionar animales antes de la prueba de progenie con base en información molecular. Posteriormente, Fernando & Grossman (1989) aplicaron predicción lineal insesgada mediante un modelo lineal mixto con efectos aditivos para alelos en loci de características cuantitativas de interés económico (MQTL) y con efectos aditivos para el resto de loci de características cuantitativas (QTL). Estos autores desarrollaron un algoritmo recursivo para obtener una matriz de covarianzas de efectos de los alelos MQTL. Este método incluye un algoritmo para obtener la inversa de esta matriz y permite la evaluación simultánea de efectos fijos, de MQTL y del resto de los alelos de los QTLs, utilizando las relaciones conocidas y la información de fenotipos y marcadores. La selección genómica (SG) puede realizarse en dos etapas (Meuwissen, Hayes & Goddard, 2016), en la primera los genotipos y fenotipos de una población de entrenamiento se usan para obtener ecuaciones que posteriormente se utilizarán en una población en evaluación para obtener los valores genómicos (Garrick, 2011). Existe otra metodología que combina pedigrí y relaciones genómicas (Legarra, Aguilar & Misztal, 2009). Este es un proceso de un solo paso que permite una evaluación sencilla que incluye información fenotípica, de pedigrí y genómica disponible y no tiene limitaciones en los modelos para el análisis (Aguilar, Misztal, Legarra & Tsuruta, 2010; Chen, Misztal, Aguilar, Legarra & Muir, 2011).