| Journal: | Corpoica ciencia y tecnología agropecuaria (Bogotá) |
| Database: | |
| System number: | 000532955 |
| ISSN: | 0122-8706 |
| Authors: | Amaya Martínez, Alejandro1 Martínez Sarmiento, Rodrigo2 Cerón Muñoz, Mario3 |
| Institutions: | 1Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, Bogotá. Colombia 2Corporación Colombiana de Investigacion Agropecuaria, Colombia 3Universidad de Antioquia, Antioquía. Colombia |
| Year: | 2020 |
| Season: | Ene-Abr |
| Volumen: | 21 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 19-31 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español, inglés |
| Spanish abstract | Las evaluaciones genéticas convencionales han estado enmarcadas en la estimación de valores genéticos a partir de los sistemas de ecuaciones de modelos mixtos que consideran efectos aleatorios y fijos simultáneamente. En los últimos anos, el desarrollo de tecnologías de secuenciación del genoma ha permitido obtener información genómica que puede ser incluida en las evaluaciones genéticas para incrementar las confiabilidades y el progreso genético, así como para disminuir el intervalo generacional. El mejor predictor lineal insesgado en una etapa es una metodología que incluye información genómica, reemplazando la matriz de parentesco por una matriz que combina el parentesco por pedigrí y el parentesco genómico de una población genotipada, permitiendo la estimación de valores genéticos para animales no genotipados. El objetivo de este artículo de revisión fue la descripción de la metodología y sus recientes avances, así como conocer algunas de las estrategias que podrían ser llevadas a cabo cuando el número de animales genotipados es bajo. |
| English abstract | Conventional genetic evaluations have been framed on estimated breeding values from equation systems of mixed models that consider simultaneously random and fixed effects. Recently, the development in genome sequencing technologies has allowed obtaining genomic information to include in genetic evaluations in order to increase the accuracy and genetic progress, and decrease the generation interval. The single-step best linear unbiased predictor is a methodology developed in the last years and accepts including genomic information replacing the genomic relationship matrix by a matrix that combines relationship by pedigree, and the genomic relationship of a genotyped population, allowing the estimation of breeding values for non-genotyped animals. The aim of this review article was to describe the methodology and its recent progress, as well as to know some of the strategies that could be used when the number of genotyped animals is low. |
| Keyword: | Fenotipos, Ganadería, Genómica, Marcadores genéticos, Mejoramiento genético |
| Keyword: | Animal husbandry, Genetic improvement, Genetic markers, Genomics, Phenotypes |
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