El Consejo de Cría de Ganado Lechero anuncia cambios propuestos al sistema de evaluación.
Evaluaciones de la tasa de concepción de múltiples rasgos y múltiples razas
Por Paul VanRaden, Chuanyu Sun, Jana Hutchison, Jan Wright y Mel Tooker
Las evaluaciones de la tasa de concepción de vaquillas y vacas (HCR y CCR) ahora son multirrasgo y multirraza, incluyendo vacas cruzadas, en lugar de las evaluaciones previas de un solo rasgo y una sola raza. Los rasgos de fertilidad se benefician del procesamiento multirrasgo porque las correlaciones genéticas son altas y faltan muchas observaciones, con registros de tasa de preñez de hijas (DPR) disponibles desde 1960, pero registros de HCR y CCR almacenados solo desde 2003. Las estimaciones de correlaciones genéticas son 0.45 para HCR con CCR, 0.86 para CCR con DPR y 0.36 para HCR con DPR. Las tasas de concepción se modelaban previamente utilizando múltiples registros binarios de éxito por lactancia (como no, no, sí), mientras que DPR es una medida continua de lactancia derivada de los días abiertos. Para un modelado multirrasgo más simple, los registros de tasa de concepción ahora se ajustan previamente para los efectos ambientales y se combinan en registros de lactancia antes del análisis.
La depresión endogámica por cada 1% de endogamia se estimó en -0.21 para HCR, -0.10 para CCR y -0.13 para DPR. La heterosis se estimó en 1.3 para HCR, 3.2 para CCR y 1.4 para DPR. Las vacas cruzadas obtienen los efectos combinados de heterosis y ninguna endogamia en comparación con las razas puras que pueden promediar un 6%. Por lo tanto, el efecto combinado para CCR sería 0.10 * 6 + 3.2 = 3.8% que se agrega al promedio de las 2 medias de la raza que fueron 39% para JE y 34% para vacas Holstein nacidas en 2005, por ejemplo. Las diferencias genéticas entre razas fueron bastante consistentes con las diferencias fenotípicas. Las Holstein tuvieron los promedios fenotípicos y genéticos más altos para HCR, mientras que para CCR, las Jersey y Milking Shorthorn superaron a las Holstein, mientras que las Brown Swiss y las Guernsey fueron las más bajas. Las evaluaciones se ajustan a una base de 2005 dentro de cada raza, como se hace para otros rasgos.
Las evaluaciones de los modelos nuevos y previos se correlacionaron en >0.95 tanto para HCR como para CCR para toros Holstein recientes con >50% de confiabilidad, pero fueron menos correlacionadas en otras razas debido a hijas cruzadas adicionales y contemporáneos. Para toros Holstein con >90% de confiabilidad, las correlaciones entre los modelos de raza única y raza múltiple (ambos de un solo rasgo) fueron de 0.986 para HCR y 0.992 para CCR, lo que indica poco cambio en el rango al agregar las otras razas. La tendencia genética para CCR fue más negativa con el procesamiento de múltiples rasgos debido a la influencia correlacionada de DPR. Las tendencias genéticas se validaron para todas las razas utilizando las pruebas Interbull 1 y 3 para CCR y la prueba 3 para HCR. Las correlaciones genéticas estimadas con otros países de Interbull cambiaron poco para Holstein y promediaron 0.02 más altas para HCR, 0.02 más bajas para CCR y 0.04 más altas para el intervalo desde el parto hasta la primera inseminación (CFI). Los resultados fueron más variables para otras razas, con correlaciones promedio más bajas tanto para HCR como para CCR, pero más altas para CFI, ya que el modelo multirrasgo mejora la consistencia del retrocálculo de CFI a partir de CCR y DPR. En general, el nuevo modelo incorpora información de vacas cruzadas y utiliza DPR como rasgo correlacionado para mejorar las evaluaciones de HCR y CCR en animales mayores donde faltan datos.
Actualización del 29 de noviembre: Una edición actual incluye el HCR en la población de referencia solo para vacas con registros de leche utilizables. Sin embargo, esta edición puede distorsionar el PTA de su padre si se genotipifican muchas hijas, ya que las más fértiles se incluyen antes que las menos fértiles. Dos toros de alto rango y su progenie se vieron afectados, mientras que la mayoría de los demás animales no lo fueron. Los dos toros afectados fueron HOUSA000062065919 Charlesdale Superstition, cuyo HCR de PTA tradicional es de 0.3 con un 97 % de REL de 8711 hijas, pero su GPTA distorsionado es de 5.2. De igual manera, HOUSA000065917481 De-Su Observer tiene un HCR de PTA tradicional de 2.5 con un 88 % de REL de 1784 hijas, frente a un GPTA de 5.3. Se probó una nueva edición para no incluir a las hijas genotipadas en la referencia hasta que cumplan 3 años, ya que dicha edición ya se ha utilizado para CCR y DPR. Los GPTA de Superstition y Observer en los datos de prueba se encuentran dentro de 0.5 de sus PTA tradicionales, lo que indica que la edición funcionó. Este problema se detectó demasiado tarde para corregirlo en la evaluación de diciembre, por lo que la nueva edición se implementará en enero.
Evaluaciones genómicas utilizando 61,013 marcadores
Por George Wiggans, Tabatha Cooper, Dan Null y Paul VanRaden
El número de marcadores utilizados para el cálculo de predicciones genómicas se incrementó a 61,013 desde los 45,195 utilizados anteriormente. Los 61,013 marcadores incluyen todos los marcadores utilizados previamente del chip Illumina 50K, además de 15,818 marcadores seleccionados del chip GeneSeek High Density (GHD) donde la magnitud del efecto del marcador estuvo entre los 1,000 efectos principales de los marcadores adicionales en ese chip para al menos un rasgo. Los 61,013 incluyen marcadores para las 7 pruebas de mutación incluidas en los haplotipos HH0, HHB, HHC, HHD, HHM, HHR y HHP; las pruebas de mutación aún no se proporcionan directamente a CDCB o AIPL con genotipos del chip, sino que son proporcionadas indirectamente por las asociaciones de razas. El número de genotipos Illumina BovineHD o GHD disponibles a octubre para la imputación intrarracial de los 15,818 marcadores adicionales fue de 16,956 Holstein, 1,748 Jersey, 770 Ayrshire y 377 Brown Swiss. Para Holstein, la ganancia promedio en confiabilidad en todos los rasgos fue de 0.5 para las predicciones utilizando los marcadores adicionales. Las correlaciones entre las predicciones nuevas y previas fueron cercanas a 0.99 para todos los rasgos. Sin embargo, el uso de marcadores adicionales tuvo un mayor impacto en el estado de portador predicho a partir de los haplotipos, ya que cada haplotipo ahora incluye un conjunto diferente de marcadores y puede estar ligeramente desplazado hacia la izquierda o la derecha en comparación con la ubicación del verdadero defecto genético contenido.
Se introdujeron chips adicionales
Por George Wiggans, Lillian Bacheller y Paul VanRaden
Se introdujeron dos nuevos chips de Zoetis y uno de Europa en las evaluaciones de octubre, noviembre y diciembre. El chip de baja densidad de Zoetis se denominará ZLD en los archivos de salida XML y CSV y cuenta con 11,404 10,922 marcadores, de los cuales 50 56,955 se utilizaron en evaluaciones genómicas de 39,784 50 muestras. El chip de densidad media de Zoetis se denominará ZMD y cuenta con 17,171 50 marcadores, de los cuales 750 48,212 se utilizaron en evaluaciones de 9,072 8,348 muestras. Los 50 6,909 marcadores añadidos al ZMD, que no pertenecían al chip de XNUMX XNUMX muestras, se seleccionaron del chip Illimuna HD y solo presentan una pequeña superposición de XNUMX marcadores con los XNUMX XNUMX marcadores adicionales del chip de alta densidad GeneSeek (GHD). El chip de baja densidad europeo se denominará ELD y cuenta con XNUMX marcadores, de los cuales XNUMX se utilizaron en la evaluación de XNUMX XNUMX muestras. Los chips ZLD, ZMD y ELD contienen cada uno los XNUMX marcadores de baja densidad (LD) de Illumina (Boichard y otros, 2012) y, por lo tanto, presentan una buena superposición con las versiones 1 y 2 de GeneSeek Genomic Profiler (GGP y GP2), que también contienen los marcadores LD. La superposición de conjuntos de marcadores es muy útil para el control de calidad y la imputación cuando se genotipifican diferentes generaciones o subconjuntos de población con diferentes chips. En evaluaciones con 61,013 2,683 marcadores, se utilizaron los siguientes números de marcadores de cada chip: 3 6,836K, 8,032 LD, 8,465 GGP, 2 GP10,932, 39,969 8,381 ZLD, 45,195 50 ZMD, 43,550 ELD, 55,178 38 105K, 10 11 GHD y 12 XNUMX HD. Otros factores, como el espaciamiento de marcadores, la frecuencia alélica y la tasa de error, también afectan el éxito de la imputación, pero se informa el chip con el mayor número de marcadores utilizables para los animales genotipados con múltiples chips. En los campos de chip de formato XNUMX y XNUMX, los números de chip serán XNUMX para ZLD, XNUMX para ZMD y XNUMX para ELD.
Ponderación genómica y deregresión mejoradas
Por Paul VanRaden, Mel Tooker y Tabatha Cooper
Los factores de ponderación para incluir registros de vacas en evaluaciones genómicas y los métodos de deregresión para obtener pseudo registros de habilidades de transmisión predichas (PTA) tradicionales fueron revisados para mejorar la precisión de las predicciones. Desde 2010, las PTA de vaca para rasgos de rendimiento fueron ajustadas para coincidir mejor con la media y la desviación estándar de las PTA de toros, y ahora las ponderaciones en las PTA de vaca también se reducen en todos los rasgos porque las vacas contribuyen menores ganancias a la precisión de la predicción de lo que se suponía previamente de la teoría. Las ponderaciones se redujeron al 70% de los equivalentes teóricos de hijas derivados de la confiabilidad tradicional de la vaca y la confiabilidad del promedio de los padres. Este ajuste mejoró la confiabilidad observada de las predicciones genómicas en aproximadamente un 0.5% para animales jóvenes. El segundo cambio fue deregresar las PTA tradicionales conjuntamente entre los animales en lugar de 1 animal a la vez. Cada animal obtiene crédito por sus propios registros y por los registros de su progenie no genotipada, pero no por su progenie genotipada. Esto evita el doble conteo de la información tradicional cuando tanto los padres como la progenie están genotipados. Este nuevo método de deregresión fue programado y probado hace unos años, pero no mostró una ventaja en ese momento porque menos vacas contribuyeron a la población de referencia, aún no estaban presentes múltiples generaciones de hembras genotipadas y parte del peso se desplazó de los hijos genotipados a las hijas no genotipadas. Sin embargo, la deregresión conjunta ahora ayuda a eliminar los sesgos que pueden crearse cuando solo la progenie mejor genotipada recibe fenotipos, llamada preselección genómica. La deregresión mejorada aumentó la confiabilidad observada de la predicción en otro 1.0% en comparación con la deregresión simple utilizada anteriormente. Ninguno de los cambios afectó las medias, las desviaciones estándar o las pendientes de las regresiones para predecir datos futuros. Las correlaciones fueron de aproximadamente 0.996 entre las predicciones genómicas antes y después de estos cambios en los pesos y la deregresión. Los cambios más grandes se dieron en las madres mayores que tenían muchos hijos genotipados comprobados o hijas genotipadas con registros, y la confiabilidad de estas madres también disminuyó levemente porque la información de su progenie genotipada ya no se contaba dos veces.
Haplotipo de Jersey para Polled
Por Paul VanRaden y Dan Null
En septiembre se introdujo una prueba de haplotipos para la raza Jersey (JHP), utilizando los mismos métodos que en agosto para la raza Holstein (HHP). En ambos casos, se incluyen las pruebas de laboratorio para la raza sin cuernos como datos para los animales genotipados, junto con un supuesto estado homocigoto normal para los toros de EE. UU. y Canadá con al menos 100 hijas y no designados como sin cuernos. Con estos datos, se imputa el estado sin cuernos para todos los demás animales genotipados. Los resultados de las pruebas de laboratorio son proporcionados por las asociaciones de criadores. Próximamente se podría añadir una prueba para la raza Brown Swiss (BHP), pero podría requerir genotipos de un mayor número de animales sin cuernos.
La herencia dominante de los rasgos descornados/cornudos fue documentada por primera vez hace más de un siglo por el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA, por sus siglas en inglés) (Spillman, 1905). Al menos dos mutaciones diferentes en la misma región genética, alrededor de 2-1.6 Mbases (mapa UMD1.9) en el cromosoma 3.1, causan el rasgo descornado (Medugorac, 1). La primera mutación, denominada celta, consiste en la eliminación de 2012 pares de bases en las posiciones 10-1,706,051, y la duplicación e inserción de 1,706,060 pares de bases de ADN en las posiciones 212-1,705,834. La segunda mutación, denominada frisona, se ha mapeado con precisión en una pequeña región haplotípica, pero aún se desconoce el QTL causal exacto. Medugorac (1,706,045) informó que la mutación frisia estaba presente solo en Holstein, pero al examinar la similitud de haplotipos encontramos que la mutación frisia en realidad tiene una frecuencia ligeramente mayor que la mutación celta en Jersey. La mutación frisia se introdujo en Jersey principalmente a través de Fair Weather Bernard-P (USA2012) y Fair Weather Case-PP (USA634104), ambos nacidos en 633214, mientras que el primer portador genotipado de la mutación celta es Normsland Belle Boy-P (USA1978), nacido en 592073. Los archivos de pedigrí de Jersey incluyen ancestros mochos anteriores a esto (Herron, 1960), pero esos animales no están genotipados. Jersey y Holstein comparten secciones bastante largas de los haplotipos frisón y celta, pero muy poco de cualquiera de los dos haplotipos se conserva en la raza Brown Swiss, que puede tener una mutación diferente, como señaló Medugorac (2011).
Referencias para encuestados:
Medugorac y otros, 2012. http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0039477
Herron, JE 2011. Historia de la Jersey sin pelo en los EE.UU. http://www.polledjerseys.com/history.htm
Specht, LW 2008. Historia de la vaca Holstein sin cuernos. http://extension.psu.edu/animals/dairy/documents/polled-holsteins-history
Spillman, W. J. 1905. La ley de Mendel en relación con la reproducción animal. Revista de Herencia. http://jhered.oxfordjournals.org/content/os-1/2/171.full.pdf
