Información genómica en la estimación de la precisión del mérito genético en caracteres de fibra de Alpacas Huacaya (vicugna pacos).

Abstract

El objetivo de esta investigación fue evaluar la aplicación de la información genómica en la estimación de la precisión del mérito genético en caracteres de fibra de alpacas Huacaya. Los objetivos específicos fueron: a) estimar la precisión del mérito genético de caracteres de fibra mediante el método de predicción Best Linear Unbiased Prediction (BLUP); b) estimar la precisión del mérito genómico de caracteres de fibra mediante el método de predicción Single-step Genomic Best Linear Unbiased Prediction (ss-GBLUP) y; c) estimar el incremento en la precisión de la predicción utilizando la información genómica en caracteres de fibra. La información de pedigrí y los datos fenotípicos se obtuvieron de la base de datos de la Estación Experimental de Investigación Científica de Pacomarca de Inca Tops S.A. Las variables de estudio fueron el diámetro de fibra (DF), la desviación estándar del diámetro de fibra (DS) y el porcentaje de medulación (PM). Se genotipó una población de referencia de 431 animales utilizando un chip de alpaca con 76,508 PNS. Se hizo utilizó la familia de programas BLUPF90 para la predicción de los méritos genéticos. Se obtuvo la precisión de los valores genéticos y genómicos mediante el coeficiente de correlación entre los méritos genéticos predichos y los valores fenotípicos deregresados de una muestra aleatoria de 100 animales, repitiéndose diez veces este paso, en ambos métodos. El incremento de la precisión mediante el uso de la información genómica, con respecto al DF, fue de 9.8 ± 3.5%, en promedio. Mientras que, para la DS y el PM, el incremento fue 29.8 ± 10.8% y 29.1 ± 6.2%, en promedio, respectivamente. Los resultados sugieren que agregar datos genómicos en los modelos de predicción podría ser beneficioso para los programas de mejora genética en alpacas. Palabras claves: alpacas, Huacaya, fibra, BLUP, ss-GBLUP, precisión, genómica.

The study aimed to evaluate the use of genomic information in estimating the prediction accuracy in fiber traits from Huacaya alpacas. The specific objectives were: a) to estimate the genetic prediction accuracy of fiber traits using Best Unbiased Linear Prediction methodology (BLUP); b) to estimate the genomic prediction accuracy of fiber traits using the Single-step Genomic Best Linear Unbiased Prediction methodology (ss-GBLUP) and; c) to calculate the increase in prediction accuracy in fiber traits using genomic information. Pedigree information and phenotypic data were obtained from the data base of the Research Station Pacomarca of Inca Tops S.A. The fiber traits were fiber diameter (FD), its standard deviation (SD), and percentage of medulation (PM). A reference population of 431 animals was genotyped using an alpaca chip with 76,508 SNPs. The BLUPF90 family programs were used for breeding values prediction. The accuracies of the genetic and genomic values were obtained by using the correlation coefficient between the predicted breeding values and the deregressed values of 100 randomly selected animals for each method; a total of ten replicates were carried out. On average, the increase in accuracy using genomic information for FD was 9.8 ± 3.5%. While, for SD and PM, the increase was 29.8 ± 10.8% and 29.1 ± 6.2%, respectively. The findings suggested that adding genomic data in prediction models could be beneficial for alpaca breeding programs. Keywords: alpacas, Huacaya, fiber, BLUP, ss-GBLUP, accuracy, genomics.