Ganancias genéticas en programas de selección genómica de alpacas Huacaya

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Producción Animal
Detalles Bibliográficos
Autor: Sedano Plaza, Jorge Humberto
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/5658
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/5658
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Alpaca
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spelling Gutiérrez Reynoso, Gustavo Augusto;Cruz Camacho, Leyfeng Alan80ed9e61-5b0e-42c9-9913-dcd373fbc192Sedano Plaza, Jorge Humberto2023-02-23T12:26:06Z2023-02-23T12:26:06Z2023https://hdl.handle.net/20.500.12996/5658Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Producción AnimalLos programas de mejoramiento genético bien diseñados de alpacas son una forma de mejorar la calidad de la fibra a largo plazo. Hasta el momento, el Perú no cuenta con un programa nacional de alpacas, pero existen diferentes iniciativas de empresas privadas, organismos no gubernamentales y asociaciones de criadores. Todos ellos tienen en común la mejora de la calidad de la fibra al reducir su diámetro. La implementación de la selección genética podría fortalecer aún más los programas de mejoramiento. Por lo tanto, este estudio tuvo como objetivo evaluar las ganancias genéticas predichas de la selección genómica en alpacas Huacaya comparando la ganancia genética del diámetro de la fibra (DF) y el porcentaje de medulación (PM) utilizando la metodología del mejor predictor lineal insesgado (BLUP) y el mejor predictor lineal insesgado genómico de un solo paso (ss-GBLUP). Para la simulación se utilizó el programa ZPLAN + y se tomó como referencia la base de datos de alpacas de la Estación de Investigación Científica Pacomarca. Se compararon cuatro escenarios. En el escenario 1, se utilizó el método BLUP para predecir la respuesta directa de DF a la selección y la respuesta correlacionada para PM. En el escenario 2, el objetivo de mejoramiento fue PM, y DF se puso como un rasgo correlacionado, y se aplicó el método BLUP. El escenario 3 utilizó el método ss-GBLUP para predecir la respuesta directa de DF y la respuesta correlacionada de PM. Mientras que en el escenario 4 se utilizó el método ss-GBLUP para predecir la respuesta directa a la selección de PM y la respuesta correlacionada de DF. Las ganancias genéticas para el DF por año fueron: -0.21 μm, -0.13 μm, -0.25 μm y 0.16 μm en los escenarios 1, 2, 3 y 4, respectivamente. Las ganancias genéticas anuales para PM fueron: -0.68 por ciento, -1.07 por ciento, -0.85 por ciento y -1.26 por ciento en los escenarios 1, 2, 3 y 4, respectivamente. La precisión del índice de selección fue 0.69, 0.60, 0.76 y 0.66 para los escenarios 1, 2, 3 y 4, respectivamente. En conclusión, la información genómica tiene un impacto favorable porque aumenta la ganancia genética por diámetro de fibra y porcentaje de medulación.Well-designed breeding programs for alpacas are one way to improve fiber quality in the long term. So far, Peru does not have a national program for alpacas, but there are different initiatives from private companies, non-governmental organizations and breeder associations. All of them have in common the improvement of the quality of the fiber by reducing its diameter. The implementation of genetic selection could further strengthen breeding programs. Therefore, this study aimed to evaluate the predicted genetic gains of genomic selection in Huacaya alpacas by comparing the genetic gain of fiber diameter (DF) and percentage medullation (PM) using the best linear unbiased predictor methodology ( BLUP) and the best one-step genomic linear unbiased predictor (ss-GBLUP). For the simulation, the ZPLAN + program was used and the alpacas database of the Pacomarca Scientific Research Station was taken as a reference. Four scenarios were compared. In scenario 1, the BLUP method was used to predict the direct response of DF to selection and the correlated response for PM. In scenario 2, the breeding target was PM, and DF was put as a correlated trait, and the BLUP method was applied. Scenario 3 used the ss-GBLUP method to predict the direct response of DF and the correlated response of PM. While in scenario 4 the ss-GBLUP method was used to predict the direct response to the selection of PM and the correlated response of DF. The genetic gains for the DF per year were: -0.21 μm, -0.13 μm, -0.25 μm and 0.16 μm in scenarios 1, 2, 3 and 4, respectively. The annual genetic gains for PM were: -0.68 percent, -1.07 percent, -0.85 percent, and -1.26 percent in scenarios 1, 2, 3, and 4, respectively. The accuracy of the selection index was 0.69, 0.60, 0.76, and 0.66 for scenarios 1, 2, 3, and 4, respectively. In conclusion, genomic information has a favorable impact because it increases the genetic gain per fiber diameter and percentage of medullation.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/AlpacaCriterios de selecciónElección de especiesGenética animalLlamaManejo del ganadoProducción animalSelecciónBeneficioshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.04.02Ganancias genéticas en programas de selección genómica de alpacas Huacayainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUProducción AnimalUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Producción Animal41142665https://orcid.org/0000-0002-1896-0048https://orcid.org/0000-0002-9462-49860909168740106905https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro811167Calderón Velásquez, Jorge PedroAlvarado Malca, Armando EnriqueGarcia Salas, Elisa Catalina MariaORIGINALsedano-plaza-jorge-humberto.pdfsedano-plaza-jorge-humberto.pdfTexto completoapplication/pdf1348116https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/e7483ea0-5906-407c-ac6c-957bc40c98c3/download2b33a67d92060d50586d81007208c9b4MD514. Reporte OURIGINAL - JORGE SEDANO.pdf4. 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