Predicción genómica de peso vivo con dos métodos de validación cruzada en ganado bovino

Abstract

Se estimó la exactitud de la predicción (EP) de valores genómicos estimados (GEBV) para variables de peso vivo de ganado Charolais utilizando dos métodos de validación cruzada. Se ajustó un modelo BLUP y diferentes métodos de predicción genómica (PG) Genomic-based best linear unbiased prediction (GBLUP), Bayes C (BC) y Single-step Bayesian regression (SSBR). La EP fue comparada mediante grupos de validación (GV) formados aleatoriamente y mediante GC. Los resultados mostraron que los tres métodos de PG proporcionaron exactitudes de predicción similares entre los GV pero no exactitudes de predicción superiores a BLUP. La exactitud de predicción de GBLUP y BLUP fue 0.35 y 0.37 para PN, y de 0.30 y 0.41 para PD, respectivamente. Los resultados muestran bajas exactitudes de PG bajo los escenarios evaluados; por lo que para su correcta implementación es necesario incrementar el número de animales y usar valorees genéticos desregresados como variables de respuesta.