Comparación de valores genéticos utilizando marcadores SNP y modelos uni- y bivariados

Date
2018
Authors
Valerio Hernández, Jonathan Emanuel
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Autónoma Chapingo
Abstract
El objetivo fue comparar análisis genómicos univariados vs bivariados para pesos al nacer (PN), al destete (PD) y al año (PA) en bovinos Suizo Europeo. Los criterios de comparación fueron la jerarquización de los valores genómicos predichos (VGn), la habilidad de predicción de los modelos y los coeficientes de regresión de los VGn predichos con una alternativa de análisis sobre los VGn obtenidos con la otra, y viceversa. Los estimadores de heredabilidad genómica directa de PN, PD y PA fueron 0.72, 0.65 y 0.64 para PN, PD y PA, respectivamente; el correspondiente a heredabilidad genómica materna para PD fue 0.21. Los estimadores de los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman entre los VGn predichos con análisis univariados y bivariados variaron de 0.845 a 0.994 (p≤0.0001) y de 0.843 a 0.989 (p≤0.0001), respectivamente. Los análisis bivariados tuvieron mejor habilidad predictiva que los univariados; excepto los análisis bivariados de PN con PD y PA. Los estimadores de los coeficientes de correlación Pearson entre VGn provenientes de análisis univariados (VGnU) y los VGn provenientes de análisis bivariados (VGnB), cuando los VGnU fueron las variables independientes, variaron de 0.96±0.06 a 1.37±0.06 (p≤0.0001); mientras que cuando los VGnB lo fueron, variaron de 0.70±0.02 a 0.82±0.01 (p≤0.0001). En conclusión, la jerarquización de los valores genómicos predichos con modelos univariados es similar a la obtenida con modelos bivariados, la habilidad predictiva de los modelos bivariados es mayor que la de los univariados, especialmente para características registradas en el tiempo más cerca la una de la otra, y los VGnU pueden utilizarse para predecir los VGnB y viceversa.
Description
Tesis (Maestría en Ciencias en Innovación Ganadera)
Keywords
evaluación genómica, análisis univariados, análisis bivariados
Citation