Por: Mateo Wedzerai. 16 03 2021

La emisión de metano es un rasgo hereditario, que hace posible la selección de animales con menores emisiones. Investigaciones recientes con ganado lechero Holstein danés muestran el impacto de un enfoque de múltiples rasgos para lograr una alta precisión de selección de animales con bajas emisiones de metano.

Los estudios muestran que debido al número limitado de vacas con registros de metano (CH4), las precisiones de los valores genéticos estimados genómicos (GEBV) son bajas. CH4 es un rasgo escasamente registrado, lo que significa que se requeriría un número considerable de vacas con registros de CH4 en la población de referencia para estimar con precisión el GEBV. Investigadores de la Universidad de Aarhus llevaron a cabo un estudio sobre el uso de información de rasgos registrados de forma rutinaria y altamente correlacionados con CH4 para aumentar la precisión de GEBV a través de un enfoque de predicción (genómico) de múltiples rasgos.

El Estudio

Centraron su estudio en evaluar la precisión de la predicción de GEBV para CH4 al incluir u omitir CH4, leche con corrección energética (ECM) y peso corporal (BW), así como información genotípica en análisis de características múltiples a través de 2 métodos: BLUP y BLUP genómico de un solo paso (SSGBLUP). Se incluyeron en los análisis un total de 2.725 vacas Danish Holstein con concentración de CH4 en el aliento (14.125 registros), BW (61.667 registros) y ECM (61.610 registros). Aproximadamente 2000 de estas vacas fueron genotipadas. Para encontrar la mejor combinación de características tanto en la población de referencia como en la de validación, se realizaron los siguientes 5 escenarios:

– Escenario 1: escenario base con solo información de CH4

– Escenario 2: sin CH4, pero con información de BW, ECM o BW+ECM solo en la población de referencia

– Escenario 3: sin CH4, pero con información de BW, ECM o BW+ECM tanto en poblaciones de validación como de referencia

– Escenario 4: con información de CH4 e información de BW, ECM o BW+ECM solo en la población de referencia

– Escenario 5: con información de CH4 e información de BW, ECM o BW+ECM tanto en poblaciones de validación como de referencia.

Consistencia de los rasgos predictores

Para determinar el beneficio de incluir información genotípica en la predicción del EBV y la consistencia de los rasgos predictores entre los métodos, se probaron 2 métodos, el BLUP, que utilizó relaciones genéticas aditivas derivadas del pedigrí para estimar un EBV para cada animal en el pedigrí. Y el SSGBLUP, que permitió agregar información fenotípica de animales no genotipados al método genómico BLUP al combinar en un solo paso la matriz de relación genómica (GRM) con la matriz de relación de pedigrí en una nueva matriz de relación utilizada para obtener el GEBV.

Los investigadores encontraron que la precisión promedio de GEBV para CH4 en el escenario base fue de 0,32 para el método BLUP y de 0,42 para el método SSGBLUP. Al comparar escenarios de características múltiples, la precisión osciló entre 0,10 y 0,72 para el método BLUP y entre 0,12 y 0,75 para el método SSGBLUP. Llegaron a la conclusión de que la predicción de rasgos múltiples funciona de manera similar (o consistente) en los 2 métodos y, en promedio, mejor que el escenario de un solo rasgo.

Más información en: https://www.dairyglobal.net/dairy/breeding/improving-genomic-predictionofmethaneemission/