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

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Zootecnia. Departamento Académico de Producción Animal
Detalles Bibliográficos
Autor: Mancisidor García, Betsy
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4785
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4785
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Alpaca
Mejoramiento animal
Valor genético
Mejora genética
Métodos de mejoramiento
Heredabilidad
Evaluación
Perú
Vicugna pacos
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spelling Gutiérrez Reynoso, Gustavo AugustoCruz Camacho, Leyfeng Alan63563e9e-09a0-4aa4-ae49-470099f8eee1Mancisidor García, Betsy2021-07-21T15:51:30Z2021-07-21T15:51:30Z2021https://hdl.handle.net/20.500.12996/4785Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Zootecnia. Departamento Académico de Producción AnimalEl 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.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/AlpacaMejoramiento animalValor genéticoMejora genéticaMétodos de mejoramientoHeredabilidadEvaluaciónPerúVicugna pacosAlpaca Huacayahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.11Información genómica en la estimación de la precisión del mérito genético en caracteres de fibra de Alpacas Huacaya (vicugna pacos).info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUZootecniaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de ZootecniaIngeniero Zootecnista72400561https://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#tituloProfesional811306Chávez Cossío, JuanCalderón Velásquez, JorgeBarrón López, José AlbertoORIGINALmancisidor-garcía-betsy.pdfmancisidor-garcía-betsy.pdfapplication/pdf800367https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/acf43814-4e0e-418a-b5b3-3648a9ef2d8b/downloadba9ab29bdd6edf14456f7c1f780bf752MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/027469b8-f661-42be-84f0-c07f4a069fc9/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD52TEXTmancisidor-garcía-betsy.pdf.txtmancisidor-garcía-betsy.pdf.txtExtracted texttext/plain137480https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/e563e7b2-7e61-4524-b455-ff4462ef50ae/downloadfe59c384868e6567cbb65f7796501f07MD53THUMBNAILmancisidor-garcía-betsy.pdf.jpgmancisidor-garcía-betsy.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3312https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/20d043ed-5072-4188-85f7-6baeec7677a6/download0dd604ced091f112b02c0d10fe27e186MD5420.500.12996/4785oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/47852023-01-05 04:09:38.29https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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