Implementando la selección genómica en el búfalo mediterráneo italiano: desafíos y oportunidades - Biffani, Stefano; Gómez , Mayra; Cimmino, Roberta; Rossi , Dario; Zullo, Gianluigi; Negrini, Riccardo; Cesarani , Alberto; Campanile, Giuseppe; Neglia, Gianluca (Revista Científica de la Facultad de Ciencias Veterinarias, 2023)
El mejor predictor lineal insesgado genómico de un solo paso (ssGBLUP) es un método para estimar conjuntamente los valores genéticos (BV) para animales genotipados y no genotipados. La información genómica del búfalo mediterráneo italiano (IMB) ya está disponible. Su inclusión en el sistema de evaluación genética podría incrementar tanto la precisión como el progreso genético de los rasgos de interés de la raza. El estudio tuvo como objetivo probar la viabilidad de ssGBLUP y mostrar los primeros resultados de la implementación de una evaluación genómica para rasgos de producción y tipo en el IMB. Para este estudio se utilizó información fenotípica sobre producción (leche a 270 días, rendimiento de kg de mozzarella (MY), % y kg de proteína y grasa, respectivamente) y morfología: pies y piernas (FL) y sistema mamario (MS). Los registros de producción incluyeron 743.904 lactancias de 276.451 vacas búfalas nacidas de 1984 a 2019. Los rasgos morfológicos fueron de 91.966 vacas búfalas de 2004 a 2022. En cuanto a los genotipos, se utilizaron 2.017 vacas búfalas y 133 toros. Los datos se analizaron ajustando dos modelos animales con múltiples rasgos, un modelo de 6 rasgos para datos de producción y un modelo de 2 rasgos para datos de morfología. De acuerdo con la matriz de relaciones utilizada, se ajustaron dos modelos: (i) el BLUP con la matriz de relaciones del numerador (A) y (ii) el ssGBLUP donde A y la matriz de relaciones genómicas (G) se mezclan en H. Los BV se estimaron con Modelos BLUP y ssGBLUP. El año de corte utilizado para crear el conjunto de datos parcial fue 2012. Se calcularon las estadísticas de correlación, precisión, dispersión y sesgo (método LR). Para las validaciones se utilizaron toros (N=49) y vacas (N=1288). En promedio, la correlación entre los EBV de conjuntos de datos parciales y completos estimados con BLUP y ssGBLUP aumentó del 6 al 49 % y del 14 al 17 % para los rasgos de producción y tipo, respectivamente. Entre los rasgos analizados, los más afectados por el cambio fueron el contenido de proteína/grasa, MY y AM. El aumento de precisión para estos rasgos fue superior al 20 % cuando se utilizó ssGBLUP. Todas las estadísticas de LR también mejoraron para las hembras no genotipadas. Estos resultados mostraron que la implementación de ssGBLUP en el programa de mejoramiento puede  generar predicciones más precisas para rasgos esenciales en el IMB lechero que el BLUP tradicional.