SELECCIÓN GENÓMICA EN MÉXICO....

SELECCIÓN GENÓMICA

EN MÉXICO.

OPORTUNIDAD DE

MEJORAR

GENÉTICAMENTE EL

GANADO BOVINO

PRODUCTORE DE CARNE

10 de Julio de 2013

Dr. Sergio Iván Román Ponce

Instituto Nacional de Investigaciones Forestales Agrícolas y

Pecuarias

TEMARIO

• Conceptos generales

• Mejoramiento y evaluaciones genéticas

• La Selección genómica ???

• Nuevas oportunidades en la industria de la carne

• Y la selección genómica en México…???

CONCEPTOS GENERALES

3

GENOMA BOVINO (3 Gb)

29 cromosomas y un autosoma

22,000 Genes en el genoma bovino 14,000 genes en común con todos los mamíferos

80 % de los genes compartidos con humanos

GENOMA BOVINO

• ADN (1950)

GENÓMICA

• Genómica: Las investigaciones sobre la estructura y función de un gran número de genes de manera simultánea.

S N P

Polimorfismo de un Solo Nucleótido

• Simplificación de la purificación y replicación del ADN

• Desarrollo de tecnologías rápidas y baratas de secuenciación

Genómica

Chips disponibles para bovinos

Densidad de marcadores

777,962 54,609 6,909

Ensayo InfiniumHD InfiniumHD InfiniumHD

Guía de uso Infinium Super Infinium Ultra Infinium

Tiempo de escaneo por muestra

iScan+: ~7min HiScanSQ: ~7min

BAR: ~7min iScan: ~1min

HiScanSQ: ~1min

BAR: ~7min iScan: ~1min

HiScanSQ: ~1min sec

BovineHD BovineSNP50v2 BovineLD

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Análisis automatizado de SNP

AA AB

BB

“genotype-calling”

Illumina Genotyping

• Animales de producción

– Cerdos

– Aves (Pollos/guajolotes)*

– Equinos

– Ovinos/Caprinos

• Animales Compañía

– Perros

MEJORAMIENTO Y EVALUACIONES GENÉTICAS

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• Utilizamos procesos matemáticos para predecir el valor genético de un animal en función de sus registros productivos y los de sus parientes

Las DEP son estimaciones

Es decir, NO conocemos el mérito REAL del animal

Precisión Parámetro que nos dice que tan cerca puede

estar el valor estimado del valor real

Edad Información disponible Precisión de la Evaluación

Becerro Padres y otros parientes Baja

Toro joven Becerro + Información propia (algunos casos)

Media

Toro Probado Toro joven + Información de progenie

Alta

La precisión depende de la cantidad y calidad de la información disponible……..

∆𝐺𝑎ñ𝑜=𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖ó𝑛 ∗ 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑑𝑎𝑑 ∗ 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎 𝑔𝑒𝑛é𝑡𝑖𝑐𝑎

𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙𝑜 𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙

• ΔGaño = Ganancia genética por año

• precisión = parámetro que nos dice que tan cerca puede estar el valor estimado del valor real (La genómica puede )

• intensidad = Que tan exigentes somos cuando elegimos a los animales

• varianza genética = Variación en la población debida a genética (No podemos cambiarla)

• intervalo generacional = Tiempo entre generaciones (La genómica puede )

Reducción intervalo generacional

• Toros probados mas jóvenes • Incremento tasa mejoramiento genético

• Incremento en la precisión de las evaluaciones genéticas

• Disminución de la consanguinidad

Y LA SELECCIÓN GENÓMICA??

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UTILIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN GENÓMICA

1: Mejoramiento de la predicción de la evaluación genética

2: Predicción de valores genómicos directos

Mejoramiento de la predicción de la evaluación genética

20

21

Mejoramiento de la predicción de la evaluación genética

• Tradicional

Genómico

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Estimación de relaciones entre animales

• Se reemplaza la Matriz de relaciones aditivas

(tradicionalmente construida con información

de Pedigrí) por la Matriz de relación genómica.

X′X X′ZZ′X Z′Z + λ𝐴−1

b0

u =X′y

Z′y

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Estimación de relaciones entre animales



de Pedigrí) por la Matriz de relación genómica.

X′X X′ZZ′X Z′Z + λ𝐺−1

b0

u =X′y

Z′y

Mejoramiento de la predicción de la evaluación genética “Multirraciales”

Raza Sintética

Absorbente =>

Rotacional =>

COMPOSICIÓN RACIAL OBTENIDA USANDO LA GENEALOGÍA (A) Y LA

INFORMACIÓN GENÓMICA (B) UTILIZANDO 40,492 SNP

Frkonja et al., 2012

Estimación de la composición Racial

Frkonja et al., 2012

COMPOSICIÓN RACIAL OBTENIDA MEDIANTE EL USO DE 96 SNP INFORMATIVOS UTILIZANDO DOS MÉTODOS

Estimación de la composición Racial

Predicción de valores genómicos directos

(Meuwissen et al., 2001)

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Selección Genómica

Predecir el merito genético a través de la información adquirida por los paneles densos de marcadores en una población de referencia (entrenamiento) con genotipos y fenotipos.

• En animales sin información productiva propia.

• Con alta confiabilidad / precisión

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Procedimiento (1)

ENTRENAMIENTO

“Ecuaciones de predicción”

Genotipado SNP

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Procedimiento (2)

Corr(VGD,DEP)

Habilidad de Predicción

VGD

DEP

Validación

“valor genomico directo”

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Feno + (Ped + Gen)

“DEP Genómico”

Aplicación

PEDIGRÍ = GENEALOGÍA

BLUP GENOMICO UN SOLO PASO

MATRIZ DE RELACIONES GENETICAS “SOLO PEDIGRÍ”

Animales con genotipos


• INFORMACIÓN GENÓMICA = > MATRIZ DE RELACIONES GENÓMICAS

MATRIZ H = GENÓMICA (G) + PEDIGRÍ (A)

Animales emparentados

Animales con genotipos

Animales consanguíneos


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X′X X′ZZ′X Z′Z + λ𝐴−1

b0

u =X′y

Z′y



de Pedigrí) por la Matriz que combina la

información genómica y pedigrí


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X′X X′ZZ′X Z′Z + λ𝐻−1

b0

u =X′y

Z′y



de Pedigrí) por la Matriz que combina la

información genómica y pedigrí


APLICACIONES EN LA INDUSTRIA DE LA CARNE

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• Estimar las ecuaciones de predicción = Pequeño numero de animales

• Predecir los valores genómicos en la entera población = precisiones altas

– Eficiencia alimenticia (residual)

– Vida productiva o Stayability

– Características y calidad de la canal

– Emisión individual de gases de efecto invernadero.

Oportunidades en la Industria de la Carne

Consumo de Alimento Residual (CAR)

• Medida de elección en la evaluación de la eficacia de la alimentación en el ganado bovino.

• Independiente del crecimiento y peso vivo.

• Elevada dificultad y su alto costo de medición.

• Resultados de GWAS => existen entre 67 y 96 SNP muy asociados con CAR.

• En los cromosomas 3, 5, 7 y 8 los de mayor efecto.

• Del 58 al 71% de los marcadores fue identificado para consumo de materia seca, ganancia diaria de peso y peso metabólico.

• Relaciones genéticas

• Predicciones del merito genético para este grupo de características con un numero no mayor de 100 SNP (Bolormaa et al 2011; Snelling et al., 2012).

Características y calidad de la canal

• En México: no incluidas en los programas de mejoramiento genético.

• En 18 cromosomas de la Raza Brangus (Peters et al., 2012):

• 140 SNP => el área del musculo del lomo

• 121 SNP => porcentaje de grasa intramuscular

• 109 SNP => deposición de grasa en las costillas

Reducción del impacto ambiental

• Bovinos principales productores de metano entre las especies rumiantes domesticas.

• 80% metano es producido principalmente durante la digestión por medio de la fermentación ruminal

• Perdida energética para el animal

• El resto proviene de la descomposición de la materia fecal

• La producción de metano varia entre 60-80% dependiendo de la calidad y tipo de dieta, nivel de consumo, temperatura e incluso el tipo de instalaciones

• La producción de metano en ganado bovino entre 280 a 450 g/día con variaciones durante el día

• La producción individual “estable” y repetitiva en cada animal, pero altamente variable entre animales

• Selección de animales que producen menos metano bajo similares condiciones de manejo (SG)

Y la selección genómica en México…???

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Implementación de SG

• Consejo Nacional de los Recursos Genéticos Pecuarios de México (CONARGEN) – Comités técnicos con especialistas en mejoramiento genético animal.

• Finalidad – identificar a las asociaciones de criadores que tienen las condiciones para

comenzar a integrar sus poblaciones de referencia inmediatamente. – Apoyar a las asociaciones a integrar bancos de información que les

permita establecer sus poblaciones de referencia en el mediano plazo.

• Generación de información en hatos elite o centros de investigación – Características difíciles o caras de medir

• Consorcios nacionales o regionales que incluyan los actores que conforman la cadena de valor de la carne.

ETAPA 1. Identificación de animales y generación de la información productiva en la población de referencia.

Implementación de SG (2)

• Razas Europeas Puras: – Chip de 50K SNP para machos – Chip de 9K SNP para hembras.

• Razas Cebú: En la actualidad la única opción es usar el chip BovineHD.

– Resultados con BovineSNP50 no han sido los esperados – Generación de un chip específico para las razas Cebuinas => menor

costo – Necesario incluir información del Cebú mexicano

• Razas sintéticas:

– Mismas razones que en cebú => la única chip BovineHD – Se requiere el desarrollo de plataformas específicas para este tipo

de razas.

Etapa 2. Obtención de genotipos de la población de referencia.


• Genotipos con apoyo de CONARGEN

• Instituciones de investigación como el INIFAP – Las valoraciones genómicas

– Combinarse con las evaluaciones genéticas tradicionales.

• No existe un consenso sobre cuál es el método óptimo – Investigación científica

– confiabilidad y precisión de dichas evaluaciones

• Se cuentan con alternativas viables en México.

Etapa 3. Estudios de asociación y evaluaciones genómicas.


• Incorporación a los programas de mejoramiento genético diferenciada por sexo. – Machos:

• La selección temprana de prospectos a reproductores • Sementales probados genómicamente • Reducir el intervalo generacional • Incrementar la tasa de mejoramiento genético por año. • Incrementar las conexiones genéticas entre los hatos.

– Hembras: • Preseleccionar candidatas a madres de sementales, las cuales podrían ser ofertadas a los

ganaderos.

– El paradigma del mejoramiento genético en los bovinos productores de carne

• Predecir los valores genéticos de una población entera de varios cientos de miles o millones de animales

• Estudios científicos

• centros de investigación y docencia en coordinación con el CONARGEN

Etapa 4. Incorporación de selección genómica en programas de mejora genética.

Implicaciones

• Oportunidad de hacer a los procesos de mejora genética más eficientes .

• Permite mejorar genéticamente aquellas características que en el pasado no era posible.

• En México, la selección genómica es factible y muy probablemente económicamente rentable.

M U C H A S G R A C I A S

Dr. Sergio Ivan Roman Ponce

Investigadores Titulares del INIFAP

Correo electrónico: [email protected]

Dr. Vicente E. Vega Murillo Dr. Felipe de J. Ruiz Lopez

mailto:[email protected]

M U C H A S G R A C I A S

Dr. Sergio Ivan Roman Ponce

Investigador Titular

Instituto Nacional de Investigaciones Forestales Agrícolas y Pecuarias

Correo electrónico: [email protected]

SKYPE: romanpsergio

Teléfono: +52 (951) 5216253, 5216044, 5215502 ext. 108

mailto:[email protected]

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