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EVALUACIONES GENÓMICAS
Luis Varona
Genética Cuantitativa y Mejora Animal
Universidad de Zaragoza
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MEJORA GENÉTICA
SELECCIÓN
Elección de reproductores
CRUZAMIENTO
ComplementariedadHeterósis
( )L
aariR aσ××
=ˆ,
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SELECCIÓN
Evaluación de reproductores (ai)
1. Selección individual
2. Índice de selección
3. Mejor predictor lineal insesgado (BLUP)
4. Selección asistida por genes y marcadores
5. Selección genómica
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SELECCIÓN INDIVIDUAL
1y
2y
3y
)(ˆ1
2
1 µ−= yha
)(ˆ2
2
2 µ−= yha
)(ˆ3
2
3 µ−= yha
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ÍNDICE DE SELECCIÓN
1. Información individual
2. Datos procedentes de parientes (matriz de parentesco)
3. Datos procedentes de caracteres correlacionados (multicáracter)
4. Predicción para genotipo agregado (H) de varios caracteres
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MEJOR PREDICTOR LINEAL INSESGADO (BLUP)
1. Información individual
2. Datos procedentes de parientes (matriz de parentesco)
3. Datos procedentes de caracteres correlacionados (multicáracter)
4. Predicción para genotipo agregado (H) de varios caracteres
5. Corrige por efectos ambientales
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BLUP UNIVARIANTE
1y
2y
3y
b
b
1a
2a
3a
1e
2e
3e
b
= + +
=
=
+
+
+
+
Parentesco
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BLUP UNIVARIANTE
eZaXby ++=
=
+−
yZ
yX
a
b
AZZXZ
ZXXX
'
'
1ˆ
ˆ
''
''
α
2
2
a
e
σ
σα =
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BLUP MULTICARACTER
12
11
y
y
22
21
y
y
32
31
y
y
2
1
b
b
2
1
b
b
12
11
a
a
22
21
a
a
32
31
a
a
12
11
e
e
22
21
e
e
22
21
e
e
2
1
b
b
= + +
=
=
+
+
+
+
rg
rg
rg
re
re
re
Parentesco
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BLUP MULTICARACTER
1221111ˆˆˆ awawH +=
2222112ˆˆˆ awawH +=
3223113ˆˆˆ awawH +=
PONDERACIÓN
ECONÓMICA
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MODELOS DE EVALUACIÓN GENÉTICA
1. Modelo Animal
2. Modelo Animal con medidas repetidas
3. Modelo Animal con efectos maternos
4. Modelo Umbral
5. Modelo Test-Day
6. Curvas de crecimiento, datos longitudinales
Etc, etc, etc.
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POLIMORFISMO: VALORES GENOTÍPICOS
AA Aa aa
+g -g0
Polimorfismo Causal
Polimorfismo en Desequilibrio de Ligamiento con la mutación causal
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SELECCIÓN ASISTIDA POR GENES Y MARCADORES
1y
2y
3y
b
b
1a
2a
3a
1e
2e
3e
b
= + +
=
=
+
+
+
+
g
g
+
+
-
0
AA
Aa
aa
![Page 14: EVALUACIONES GENÓMICAS Luis Varona Genética ......Luis Varona Genética Cuantitativa y Mejora Animal Universidad de Zaragoza MEJORA GENÉTICA SELECCIÓN Elección de reproductores](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022011922/604202bdcddbc8374247a098/html5/thumbnails/14.jpg)
SELECCIÓN ASISTIDA POR GENES Y MARCADORES
1y
2y
3y
b
b
1a
2a
3a
1e
2e
3e
b
= + +
=
=
+
+
+
+
ag
ag
+
+
-
0
AA
bb
Aa
BB
aa
Bb
- bg
+ bg
+ 0
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SELECCIÓN ASISTIDA POR GENES Y MARCADORES
Caracteres difíciles de medirResistencia a enfermedades
Caracteres con baja heredabilidadReproductivos
Caracteres expresados en un solo sexoProducción Leche
Medibles en la madurez del individuoLongevidad, reproductivos
Medibles después del sacrificioCalidad de carne
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SELECCIÓN ASISTIDA POR GENES Y MARCADORES
- Exige conocer los genes o los marcadores
- El desequilibrio de ligamiento se rompe por recombinación
- El polimorfismo causal se fija rápidamente- Cada carácter está asociado a genes o
marcadores diferentes- A largo plazo, la respuesta es menor
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SNP (Single Nucleotide Polymorphisms)
BovineSNP50 BeadChip. 50K SNP.OvineSNP50 BeadChip. 50K SNP.
PorcineSNP60 BeadChip. 60K SNP.
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SELECCIÓN GENÓMICA
1111 )()( egaaGgAAGby iiii
Ng
i
iiii +=−=+= ∑
2222 )()( egaaGgAAGby iiii
Ng
i
iiii +=−=+= ∑
3333 )()( egaaGgAAGby iiii
Ng
i
iiii +=−=+= ∑
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SELECCIÓN GENÓMICA
- BLUP genómico- Bayes A- Bayes B- Bayes C- Lasso
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BLUP GENÓMICO
1. Todos los marcadores influyen en carácter 2. Todos los marcadores se asume que proceden de una
distribución normal única.
( )2,0~ gN σg
eWgy +=
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BAYES A
1.Todos los marcadores influyen en carácter 2.Cada marcador se asume que procede de una
distribución normal particular
( )2,0~igi Ng σ
eWgy +=
![Page 22: EVALUACIONES GENÓMICAS Luis Varona Genética ......Luis Varona Genética Cuantitativa y Mejora Animal Universidad de Zaragoza MEJORA GENÉTICA SELECCIÓN Elección de reproductores](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022011922/604202bdcddbc8374247a098/html5/thumbnails/22.jpg)
BAYES B
1. Un porcentaje prefijado de marcadores incluye en el carácter.
2. Cada marcador se asume que procede de una distribución normal particular
( ) 0)0(,0)1(~ 2 ×=+×= kINkIgigi σ
eWgy +=
![Page 23: EVALUACIONES GENÓMICAS Luis Varona Genética ......Luis Varona Genética Cuantitativa y Mejora Animal Universidad de Zaragoza MEJORA GENÉTICA SELECCIÓN Elección de reproductores](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022011922/604202bdcddbc8374247a098/html5/thumbnails/23.jpg)
BAYES C
1. Un porcentaje no prefijado de marcadores incluye en el carácter.
2. Este porcentaje es estimado.3. Cada marcador se asume que procede de una
distribución normal particular
( ) 0)0(,0)1(~ 2 ×=+×= kINkIgigi σ
eWgy +=
![Page 24: EVALUACIONES GENÓMICAS Luis Varona Genética ......Luis Varona Genética Cuantitativa y Mejora Animal Universidad de Zaragoza MEJORA GENÉTICA SELECCIÓN Elección de reproductores](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022011922/604202bdcddbc8374247a098/html5/thumbnails/24.jpg)
BAYESIAN LASSO
1. Todos o parte de los marcadores influyen en carácter
2. Los marcadores se asume que proceden de una distribución exponencial doble (Laplace)
( )
−=b
x
bgf i exp
2
1
eWgy +=
![Page 25: EVALUACIONES GENÓMICAS Luis Varona Genética ......Luis Varona Genética Cuantitativa y Mejora Animal Universidad de Zaragoza MEJORA GENÉTICA SELECCIÓN Elección de reproductores](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022011922/604202bdcddbc8374247a098/html5/thumbnails/25.jpg)
SELECCIÓN GENÓMICA: MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS
111 )( efby ++= G
222 )( efby ++= G
333 )( efby ++= G
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POBLACIÓN
GENOTIPADOSFENOTIPADOS
GENOTIPADOSNO FENOTIPADOS
NO GENOTIPADOSFENOTIPADOS NO GENOTIPADOS
NO FENOTIPADOS
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MODELO LINEAL MIXTO: BLUP UNIVARIANTE
eZaXby ++=
=
+−
yZ
yX
a
b
AZZXZ
ZXXX
'
'
1ˆ
ˆ
''
''
α
![Page 28: EVALUACIONES GENÓMICAS Luis Varona Genética ......Luis Varona Genética Cuantitativa y Mejora Animal Universidad de Zaragoza MEJORA GENÉTICA SELECCIÓN Elección de reproductores](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022011922/604202bdcddbc8374247a098/html5/thumbnails/28.jpg)
MODELO LINEAL MIXTO: BLUP UNIVARIANTE GENÓMICO
eZaXby ++=
=
+−
yZ
yX
a
b
GZZXZ
ZXXX
'
'
1ˆ
ˆ
''
''
α
22
2
/')(
')(
ag
g
kaar
aar
σσ
σ
GWWV
WWV
Wga
==
=
=
![Page 29: EVALUACIONES GENÓMICAS Luis Varona Genética ......Luis Varona Genética Cuantitativa y Mejora Animal Universidad de Zaragoza MEJORA GENÉTICA SELECCIÓN Elección de reproductores](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022011922/604202bdcddbc8374247a098/html5/thumbnails/29.jpg)
BLUP UNICARACTER
1y
2y
3y
b
b
1a
2a
3a
1e
2e
3e
b
= + +
=
=
+
+
+
+
Parentesco genómico
![Page 30: EVALUACIONES GENÓMICAS Luis Varona Genética ......Luis Varona Genética Cuantitativa y Mejora Animal Universidad de Zaragoza MEJORA GENÉTICA SELECCIÓN Elección de reproductores](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022011922/604202bdcddbc8374247a098/html5/thumbnails/30.jpg)
BLUP UNIVARIANTE GENÓMICO
=
+−
yZ
yX
a
b
HZZXZ
ZXXX
'
'
1ˆ
ˆ
''
''
α
−=
−
−−−−
GAGA
GAAAAAAGAAAH
21
1
22
1
221221
1
221221
1
22
1
2212
−+=
−−
−−
1
22
1
11
AG0
00AH
SUBPOB 1NO GENOTIPADOS
SUBPOB 2GENOTIPADOS
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BLUP MULTIVARIANTE GENÓMICO
- Puede considerar relaciones entre caracteres
BLUP Multivariante
- Incluye parentesco genómico y genealógico
- Utiliza todo la información disponible
- Aprovecha la estructura de selección disponible
- CLAVE: Elección de individuos a genotipar
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RESPUESTA A LA SELECCIÓN
( )L
aariR aσ××
=ˆ,
-Intensidad: Permite seleccionar animales no valorados
-Precisión: Incremente la precisión de los predictores
-Intervalo Generacional: Permite seleccionar animales más jovenes
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RESPUESTA A LA SELECCIÓN
( )L
aariR aσ××
=ˆ,
-Intensidad: Permite seleccionar animales no valorados
-Precisión: Incremente la precisión de los predictores
-Intervalo Generacional: Permite seleccionar animales más jovenes
![Page 34: EVALUACIONES GENÓMICAS Luis Varona Genética ......Luis Varona Genética Cuantitativa y Mejora Animal Universidad de Zaragoza MEJORA GENÉTICA SELECCIÓN Elección de reproductores](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022011922/604202bdcddbc8374247a098/html5/thumbnails/34.jpg)
RESULTADOS PRECISIÓN (h2=0.20)
SEL. GEN.
1QTL
9%1SNP
39%31%1BLUP
78%68%28%1IND
QTLSNPBLUPIND
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RESULTADOS PRECISIÓN (h2=0.40)
SEL. GEN.
1QTL
6%1SNP
31%20%1BLUP
50%37%14%1IND
QTLSNPBLUPIND
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SELECCIÓN GENÓMICA. POSIBILIDADES.
Caracteres difíciles de medirResistencia a enfermedades
Caracteres con baja heredabilidadReproductivos
Caracteres expresados en un solo sexoProducción Leche
Medibles en la madurez del individuoLongevidad, reproductivos
Medibles después del sacrificioCalidad de carne
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Desequilibrio de Ligamiento (r2)Selección Genómica
R2 = 0.7063
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
GENERACIÓN 0
GE
NE
RA
CIÓ
N 1
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Desequilibrio de Ligamiento (r2) Sin selección
R2 = 0.8344
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
GENERACIÓN 0
GE
NE
RA
CIÓ
N 1
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Desequilibrio de Ligamiento (r2)Selección Individual
R2 = 0.8134
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
GENERACIÓN 0
GEN
ER
AC
iON
1
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RESPUESTA VARIAS GENERACIONES h2=0.40
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
0 1 2 3 4 5 6
GENERACIÓN
RE
SP
UE
ST
A
A L
A S
EL
EC
CIÓ
N
SEL. GEN.
SEL. MASAL
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POBLACIONES MULTIPLES
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FRECUENCIAS GÉNICAS QTL (5 GEN.)
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
POPULATION 1
PO
PU
LA
TIO
N 2
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0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
POPULATION 1
PO
PU
LA
TIO
N 2
FRECUENCIAS GÉNICAS QTL (100 GEN.)
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POBLACIONES MÚLTIPLES (PRECISIÓN)
0.232 (0.040)
0.787 (0.008)
0.756 (0.015)
0.782 (0.008)
1000.35
0.743 (0.038)
0.792 (0.010)
0.777 (0.011)
0.771 (0.011)
250.35
0.851 (0.033)
0.809 (0.010)
0.805 (0.010)
0.773 (0.011)
50.35
0.256 (0.044)
0.690 (0.013)
0.653 (0.014)
0.686 (0.013)
1000.15
0.609 (0.049)
0.703 (0.013)
0.693 (0.013)
0.682 (0.013)
250.15
0.777 (0.028)
0.727 (0.013)
0.719 (0.014)
0.685 (0.015)
50.15
CorrelacionSNP
Pob.Ponderada
Pob. Conjunta
Pob. Indiv.
G*h2
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MODELO CON DOMINANCIA
11111 )()()( edaAGIgaaGIgAAGIbyNm
i
iiiiiiii
Nm
i
iiii +=+=−=+= ∑∑
22222 )()()( edaAGIgaaGIgAAGIbyNm
i
iiiiiiii
Nm
i
iiii +=+=−=+= ∑∑
33333 )()()( edaAGIgaaGIgAAGIbyNm
i
iiiiiiii
Nm
i
iiii +=+=−=+= ∑∑
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DISEÑO DE APAREAMIENTOS
H10
H9
H8
H7
H6
H5
H4
H3
H2
H1
M5M4M3M2M1
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DISEÑO DE APAREAMIENTOS
H10
H4
H3
H2
M4M1
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DISEÑO DE APAREAMIENTOS
xH10
xH4
xH3
xH2
M4M1
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DISEÑO DE APAREAMIENTOS
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0 0.5 1 1.5 2 2.5
GENERATION
GE
NE
TIC
RE
SP
ON
SE
GSA/GSA+MAGSA/GSAGSA+MA/GSAGSA+MA/GSA+MA
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COMPLEMENTARIDAD Y HETEROSIS
LD x LW DUROC
LW LD
PRODUCTO FINAL
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CONCEPTOS DE EVALUACIÓN GENÓMICA
- NO utiliza las mutaciones causales. - Utiliza el DESEQUILIBRIO DE LIGAMIENTO con:
SustitucionesDeleccionesInversionesInsercionesVariación del número de copias
- Es necesario REEVALUAR el desequilibrio de ligamiento.- Caracteres complejos: MUCHOS GENES CAUSALES- GENES DISTINTOS en cada población. - No sustituye a la GENÉTICA CUANTITATIVA- Permite seleccionar CARACTERES DIFICILES DE MEDIR
FenotipadoReevaluación frecuente
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POSIBILIDADES FUTURAS
1. Diseño de apareamientosSelección de cruces, no de individuos
2. Chips Reducidos3. Utilización de información de poblaciones relacionadas
4. Selección para cruzamientoSelección reciproca recurrente (PORCINO)
5. Tratamientos individualizadosNutrigenómicaSanidad
6. Nueva información600K SNP CHIPNext Generation Sequencing
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CONCLUSIONES GENERALES
- La información procedente de SNP chips es útil para la mejora genética
- La selección genómica no sustituye a la genética cuantitativa ni al BLUP y requiere control de producciones y genealógicos sistemáticos
- La selección genómica permite reorientar los procedimientos de selección (ej. Diseño de apareamientos)
- Puede permitir seleccionar para nuevos caracteres difíciles de registar.
- El muestro de individuos a genotipar debe diseñarse en cada población para maximizar el beneficio
- La viabilidad técnica debe ser estudiada en cada especie y población mediante una evaluación de costes y beneficios