Contabilidad de la información de genealogía faltante con modelos de regresión aleatoria de un solo paso en días de prueba
Autores: Koivula, Minna; Strandén, Ismo; Aamand, Gert P.; Mäntysaari, Esa A.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Contabilidad de la información de genealogía faltante con modelos de regresión aleatoria de un solo paso en días de prueba
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Selección genómica
Cría de ganado lechero
Matrices de parentesco
Grupos genéticos
Información de pedigrí faltante
Modelo animal
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
La selección genómica se utiliza ampliamente en la cría de ganado lechero, pero aún así, los modelos de un solo paso rara vez se utilizan en las evaluaciones nacionales de ganado lechero. Los nuevos métodos informáticos han permitido la utilización de conjuntos de datos genómicos muy grandes. Sin embargo, un problema de modelo no resuelto es cómo construir matrices de relaciones genómicas () y de pedigrí () que cumplan con las suposiciones teóricas sobre la misma escala y poblaciones base iguales. También se han observado problemas de incompatibilidad en la forma en que se incluyen los grupos genéticos en el modelo. En este estudio, comparamos tres enfoques para tener en cuenta la información de pedigrí faltante: (1) GT_H utilizó la transformación completa de Quaas y Pollak (QP) para los grupos genéticos, incluyendo tanto las matrices de relaciones basadas en pedigrí como las genómicas, (2) GT_A utilizó la transformación parcial de QP que omitió la transformación de QP en , y (3) GT_MF utilizó el enfoque de metafundador. Además de los modelos genómicos, (4) se utilizó un modelo animal oficial con grupos de padres desconocidos (UPG) de la transformación de QP y (5) un modelo animal con el enfoque de metafundador para la comparación. Estos modelos se probaron con datos de producción de leche de prueba de Holstein nórdica y modelos. Los datos de prueba incluyeron 8.5 millones de vacas con un total de 173.7 millones de registros y 10.9 millones de animales en el pedigrí, y había 274,145 animales genotipados. Todos los modelos utilizaron el método 1 de VanRaden en y tenían una proporción poligénica residual del 30% (RPG). Las matrices en GT_H y GT_A se escalonaron para tener una diagonal promedio igual a la de . Las comparaciones entre los modelos se basaron en términos de muestreo mendeliano y validación de predicción hacia adelante utilizando regresión lineal con soluciones de las evaluaciones de datos completos y reducidos. Los modelos GT_H y GT_A dieron resultados muy similares en términos de sobreestimación. El enfoque MF mostró el sesgo más bajo.
Descripción
La selección genómica se utiliza ampliamente en la cría de ganado lechero, pero aún así, los modelos de un solo paso rara vez se utilizan en las evaluaciones nacionales de ganado lechero. Los nuevos métodos informáticos han permitido la utilización de conjuntos de datos genómicos muy grandes. Sin embargo, un problema de modelo no resuelto es cómo construir matrices de relaciones genómicas () y de pedigrí () que cumplan con las suposiciones teóricas sobre la misma escala y poblaciones base iguales. También se han observado problemas de incompatibilidad en la forma en que se incluyen los grupos genéticos en el modelo. En este estudio, comparamos tres enfoques para tener en cuenta la información de pedigrí faltante: (1) GT_H utilizó la transformación completa de Quaas y Pollak (QP) para los grupos genéticos, incluyendo tanto las matrices de relaciones basadas en pedigrí como las genómicas, (2) GT_A utilizó la transformación parcial de QP que omitió la transformación de QP en , y (3) GT_MF utilizó el enfoque de metafundador. Además de los modelos genómicos, (4) se utilizó un modelo animal oficial con grupos de padres desconocidos (UPG) de la transformación de QP y (5) un modelo animal con el enfoque de metafundador para la comparación. Estos modelos se probaron con datos de producción de leche de prueba de Holstein nórdica y modelos. Los datos de prueba incluyeron 8.5 millones de vacas con un total de 173.7 millones de registros y 10.9 millones de animales en el pedigrí, y había 274,145 animales genotipados. Todos los modelos utilizaron el método 1 de VanRaden en y tenían una proporción poligénica residual del 30% (RPG). Las matrices en GT_H y GT_A se escalonaron para tener una diagonal promedio igual a la de . Las comparaciones entre los modelos se basaron en términos de muestreo mendeliano y validación de predicción hacia adelante utilizando regresión lineal con soluciones de las evaluaciones de datos completos y reducidos. Los modelos GT_H y GT_A dieron resultados muy similares en términos de sobreestimación. El enfoque MF mostró el sesgo más bajo.