Predicción Genómica de Un Solo Paso para Múltiples Rasgos de Rendimiento Lechero y Componentes de la Leche para la Población de Holstein Polaca
Autores: Önder, Hasan; Sitskowska, Beata; Kurnaz, Burcu; Piwczynski, Dariusz; Kolenda, Magdalena; en, Uur; Trnk, Cem; Çanga Boa, Demet
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Predicción Genómica de Un Solo Paso para Múltiples Rasgos de Rendimiento Lechero y Componentes de la Leche para la Población de Holstein Polaca
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Zootecnia
Palabras clave
Estudio
Modelo de predicción genómica
Heredabilidad
Correlaciones genéticas
Producción de leche
Porcentaje de grasa en la leche
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
El objetivo de nuestro estudio fue evaluar la capacidad predictiva de un modelo de predicción genómica de múltiples rasgos que tiene en cuenta las interacciones entre los efectos de los marcadores para estimar la heredabilidad y las correlaciones genéticas de rasgos que incluyen la producción de leche a 305 días, el porcentaje de grasa de la leche, el porcentaje de proteína de la leche, el porcentaje de lactosa de la leche y el porcentaje de materia seca de la leche en la población de vacas Holstein Friesian polacas. Para este fin, se utilizaron 14,742 registros de genotipos SNP de 586 vacas lecheras Holstein Friesian polacas de Polonia. Se utilizaron los métodos de Single-Trait-ssGBLUP (ST) y Multi-Trait-ssGBLUP (MT) para la estimación. Examinamos la producción de leche a 305 días (MY, kg), el porcentaje de grasa de la leche (MF, %), el porcentaje de proteína de la leche (MP, %), el porcentaje de lactosa de la leche (ML, %) y el porcentaje de materia seca de la leche (MDM, %). Los resultados mostraron que la correlación de rango del efecto del marcador más alta se encontró entre el porcentaje de grasa de la leche y la materia seca de la leche. La correlación de rango del efecto del marcador más débil se encontró entre ML y todos los demás rasgos. Las precisiones obtenidas en este estudio fueron entre 0.770 y 0.882, y 0.773 y 0.876 para MT y ST, respectivamente, lo que fueron valores aceptables. Todos los valores de sesgo estimados fueron positivos, lo que es prueba de subestimación. El valor de heredabilidad más alto se obtuvo para MP (0.3029) y el valor de heredabilidad más bajo se calculó para ML (0.2171). Los valores de heredabilidad estimados fueron bajos para la producción de leche y la composición de la leche, como se esperaba. La correlación genética más fuerte se estimó entre MDM y MF (0.4990) y la correlación genética más débil se estimó entre MY y ML (0.001). Las relaciones genéticas con la producción de leche fueron negativas y pueden ser ignoradas ya que no fueron significativas. En conclusión, la predicción genómica de múltiples rasgos puede ser más beneficiosa que la predicción genómica de un solo rasgo.
Descripción
El objetivo de nuestro estudio fue evaluar la capacidad predictiva de un modelo de predicción genómica de múltiples rasgos que tiene en cuenta las interacciones entre los efectos de los marcadores para estimar la heredabilidad y las correlaciones genéticas de rasgos que incluyen la producción de leche a 305 días, el porcentaje de grasa de la leche, el porcentaje de proteína de la leche, el porcentaje de lactosa de la leche y el porcentaje de materia seca de la leche en la población de vacas Holstein Friesian polacas. Para este fin, se utilizaron 14,742 registros de genotipos SNP de 586 vacas lecheras Holstein Friesian polacas de Polonia. Se utilizaron los métodos de Single-Trait-ssGBLUP (ST) y Multi-Trait-ssGBLUP (MT) para la estimación. Examinamos la producción de leche a 305 días (MY, kg), el porcentaje de grasa de la leche (MF, %), el porcentaje de proteína de la leche (MP, %), el porcentaje de lactosa de la leche (ML, %) y el porcentaje de materia seca de la leche (MDM, %). Los resultados mostraron que la correlación de rango del efecto del marcador más alta se encontró entre el porcentaje de grasa de la leche y la materia seca de la leche. La correlación de rango del efecto del marcador más débil se encontró entre ML y todos los demás rasgos. Las precisiones obtenidas en este estudio fueron entre 0.770 y 0.882, y 0.773 y 0.876 para MT y ST, respectivamente, lo que fueron valores aceptables. Todos los valores de sesgo estimados fueron positivos, lo que es prueba de subestimación. El valor de heredabilidad más alto se obtuvo para MP (0.3029) y el valor de heredabilidad más bajo se calculó para ML (0.2171). Los valores de heredabilidad estimados fueron bajos para la producción de leche y la composición de la leche, como se esperaba. La correlación genética más fuerte se estimó entre MDM y MF (0.4990) y la correlación genética más débil se estimó entre MY y ML (0.001). Las relaciones genéticas con la producción de leche fueron negativas y pueden ser ignoradas ya que no fueron significativas. En conclusión, la predicción genómica de múltiples rasgos puede ser más beneficiosa que la predicción genómica de un solo rasgo.