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Revelando el Potencial Genético para la Producción de Carne Equina: Un Enfoque de Bioinformática

Autores: imon, Martin; Kai, Ana; Potonik, Klemen

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Revelando el Potencial Genético para la Producción de Carne Equina: Un Enfoque de Bioinformática


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Zootecnia

Palabras clave

Aumento previsto
Carne de caballo
Marcadores SNP
Producción de carne
Conocimientos genéticos
Cría selectiva

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
A la vista del significativo aumento previsto en la producción mundial de carne, fuentes alternativas como la carne de caballo están cobrando cada vez más importancia debido a su menor impacto ambiental y alto valor nutricional. Este estudio tuvo como objetivo identificar marcadores SNP en el GeneSeek Genomic Profiler(tm) Equine (Neogen, Lansing, MI, EE. UU.) que son importantes para los rasgos de producción de carne de caballo. Primero, se identificaron genes ortólogos relacionados con el rendimiento cárnico en ganado y genes comunes entre caballos y ganado dentro de QTLs para el tamaño y peso corporal. Los marcadores para estos genes se evaluaron en función de las consecuencias de variantes predichas, puntajes GERP y posiciones dentro de elementos restringidos y regiones regulatorias ortólogas en cerdos. Se analizaron un total de 268 marcadores en 57 genes relacionados con la producción de carne. Esto resultó en 27 marcadores SNP priorizados en 22 genes, incluidos marcadores notables en , , , y . Estos resultados beneficiarán a los pequeños agricultores al proporcionar información genética para la cría selectiva que podría mejorar el rendimiento cárnico. Este estudio también apoya futuros análisis genéticos a gran escala como GWAS y Predicción Lineal No Sesgada Genómica (GBLUP). Los resultados de este estudio pueden ser útiles para mejorar la precisión de los valores de cría genómica. Sin embargo, las limitaciones incluyen la dependencia de la bioinformática sin validación experimental. La investigación futura puede validar estos marcadores y considerar una gama más amplia de rasgos para garantizar la precisión en la cría equina.

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