Mejorando la precisión de la selección genética a través de la incorporación de genomas

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Mejorando la precisión de la selección genética a través de la incorporación de genomas

13 May 2015

Nuevas aproximaciones genómicas han demostrado incluso una mayor precisión en la selección de cerdos por rasgos económicamente importantes, escribe Pius B. Mwansa, Ph.D., genetista Genesus.

Las razas modernas de ganados emergieron de animales regionales pre-existentes a finales del siglo 18 y durante el siglo 19. Por aquellos días, generalmente se creía que las diferencias observadas entre razas conocidas de ganados había sido el resultado de influencias de condiciones medioambientales por efectos de su ubicación geográfica en lugar de haberse debido a lo heredado propiamente por el animal o lo que nosotros conocemos como efecto genético.

Eventualmente se produjo un periodo en el cual cruzamientos planeados dieron como resultado la fijación de caracteres deseados en animales domésticos. Trabajos hechos por científicos notables como Robert Bakewell, Charles Darwin y por el monje austriaco Gregory Mendel contribuyeron grandemente a dar forma al conocimiento que hoy conocemos como mejoramiento genético.

En la actualidad, los programas de mejoramiento genético en ganadería nosotros empleamos herramientas y métodos introducidos y empleados por el Dr. C. R. Henderson en los años 1950’s. Esta aproximación es ampliamente conocida como el modelo animal que se basa en relaciones de pedigrís para la evaluación genética.

Mientras el uso de métodos de modelo animal calculando los Valores Genéticos Estimados (EBVs por sus siglas en inglés) han servido inmensamente en la industria del mejoramiento genético, nuevas aproximaciones genómicas han demostrado incluso una mayor precisión en la selección de animales por rasgos económicamente importantes.

Un número importante de procedimientos para hacer selección genética han sido propuestos y sus méritos relativos discutidos por muchos expertos en este campo (VanRaden, 2008; Aguilar, et al. 2010 y Misztal et al., 2013).

La evaluación genómica se basa en la identificación y el uso de regiones específicas de los cromosomas del cerdo que se ven implicados en generar variaciones de algunos rasgos genéticos que impactan la rentabilidad del productor y la calidad del producto final.

Los métodos usados para identificar dichas regiones continúan su rápido desarrollo y mejoramiento. Estos métodos de evaluación genómica combinan técnicas tradicionales de información fenotípica, información de pedigrís e información genómica para producir los Valores Genéticos Estimados a través de Genoma (GEBV) para la selección.

Valores genéticos estimados a través de genoma

Los Valores Genéticos Estimados a través de Genoma (GEBV) tienen beneficios tales como

1. Un mayor incremento en la exactitud de los valores genéticos.

2. Combinación de información propia en animales jóvenes para rasgos medidos posteriormente en su vida (ej. reproducción) o rasgos que nunca van a ser expresados (ej. tamaño de camada en machos)

3. Programas de selección mejorados a través de una transición intergeneracional más rápida.

4. Reducción de la tasa de consanguinidad por generación.

En la actualidad hay un número de programas de software disponibles para la implementación rutinaria de la evaluación genómica en rasgos de importancia económica en muchas especies incluyendo la porcina. Genesus ha hecho una inversión significativa en proyectos de Investigación y Desarrollo para identificar variantes genómicas en rasgos genéticos basados en nuestro programa de selección para el modelo animal.

La selección asistida por genomas es el futuro de la industria genética porcina y Genesus está haciendo sus mejores esfuerzos para sacar provecho de esta tecnología emergente que nos ayuda a obtener con mucha más precisión un aumento constante en el mejoramiento genético.

Referencias

_{Aguilar, I., I. Misztal, D. L. Johnson, A. Legarra, S. Tsuruta, and T. J. Lawlor. 2010. A unified approach to utilize phenotypic, full pedigree, and genomic information for genetic evaluation of Holstein final score. J. Dairy Sci. 93:743-752.}

_{Misztal, I., S. E. Aggrey, and W. M. Muir. 2013. Experiences with a single-step genome evaluation. Poultry Science 92:2530-2534.}

_{VanRaden, P. M. 2008. Efficient methods to compute genomic predictions. J. Dairy Sci. 91:4414-4423.}

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