| Journal: | Agrociencia |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000390601 |
| ISSN: | 1405-3195 |
| Authors: | Alarcón Zúñiga, Baldomero1 Ramírez Flores, Fernanda1 Ruíz Flores, Agustín1 Ramírez Valverde, Rodolfo1 Saavedra Jiménez, Luis A1 Zepeda Batista, José L1 |
| Institutions: | 1Universidad Autónoma Chapingo, Departamento de Zootecnia, Chapingo, Estado de México. México |
| Year: | 2015 |
| Season: | Ago-Sep |
| Volumen: | 49 |
| Number: | 6 |
| Pages: | 613-622 |
| Country: | México |
| Language: | Español, inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico |
| Spanish abstract | El valor genómico es la mejor predicción del valor genotípico de un animal, cuya exactitud varía en función de varios factores. Los objetivos de este estudio fueron, mediante simulación, comparar la exactitud de los valores genómicos de animales predichos a través del análisis con dos modelos alternativos, y obtener la correlación genética entre estos y los valores genéticos verdaderos simulados. Una población con tamaño efectivo de 800 individuos fue simulada y se usaron 100 generaciones para generar desequilibrio de ligamiento. Después se simuló otra población con 14 generaciones, un panel de 53 010 polimorfismos de nucleótido simple (SNP's) ubicados aleatoriamente en 30 cromosomas y 540 loci de características cuantitativas. También se simularon los genotipos y fenotipos de 6400 animales usando una heredabilidad=0.40 y considerando solamente los efectos aditivos. Cuatro conjuntos de valores moleculares fueron entrenados con los marcadores SNP's de las generaciones 7 a 10, y los correspondientes valores genéticos ajustados. Cuando la población de entrenamiento (PEn) tuvo tamaño mayor, los estimadores de exactitud (R2) fueron mayores. Similarmente, cuando la población de evaluación (PEv) estuvo más cerca a la PEn, los estimadores de R2 fueron mayores y se fueron reduciendo cuando la distancia entre PEn y PEv se incrementaba. El estimador de la varianza del error de predicción (PEV) fue menor (0.15±0.01) cuando PEn y PEv estuvieron más cerca, independientemente del tamaño de PEn, generación 10 para PEn y generación 11 para PEv. Por el contrario, el PEV mayor (0.29±0.02) se obtuvo cuando la PEn incluyó los animales de la generación siete y se evaluó la generación 14; es decir, cuando la distancia entre PEn y PEv era mayor |
| English abstract | The genomic value is the best prediction of the genotypic value of an animal, whose accuracy varies in function of several factors. The objectives of this study were to compare, through simulation, the accuracy of the genomic values of animals predicted through analysis with two alternative models, and to obtain the genetic correlation between these and the true genetic values simulated. A population with an effective size of 800 individuals was simulated and 100 generations were used to generate linkage disequilibrium. Then, another population was simulated with 14 generations, a panel of 53 010 single nucleotide polymorphisms (SNPs), placed randomly in 30 chromosomes and 540 quantitative traits loci. The genotypes and phenotypes of 6400 animals were also simulated using a heritability=0.40, and considering only the additive effects. Four sets of molecular values were trained using the SNP markers of generations 7 to 10, and the corresponding adjusted genetic values. When the training population (TP) was larger in size, the accuracy estimators (R2) were higher. Similarly, when the evaluation population (EP) was closer to the TP, the R2 estimators were higher and they became smaller when the distance between TP and EP increased. The estimate of the prediction error variance (PEV) was lower (0.15±0.01) when TP and EP were closer, regardless of the size of the TP, generation 10 for TP and generation 11 for EP. On the contrary, the highest PEV (0.29± 0.02) was obtained when the TP included animals from generation seven and generation 14 was evaluated; that is, when the distance between TP and EP was greater |
| Disciplines: | Biología |
| Keyword: | Genética, Zoología, Valor genético, Selección genética, Genoma |
| Keyword: | Biology, Genetics, Zoology, Genetic value, Genetic selection, Genome |
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