{"id":4502,"date":"2025-01-21T05:08:34","date_gmt":"2025-01-21T10:08:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.absglobal.com\/es\/?p=4502"},"modified":"2025-01-21T05:57:37","modified_gmt":"2025-01-21T10:57:37","slug":"genomica-e-indices","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.absglobal.com\/es\/genomica-e-indices\/","title":{"rendered":"Gen\u00f3mica e \u00edndices"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"is-style-default\">Partiendo de la premisa de que estamos ya en la era \u201cposgen\u00f3mica\u201d y teniendo en cuenta que el proceso de selecci\u00f3n de vacuno lechero debe ser guiado a trav\u00e9s de \u00edndices de selecci\u00f3n de la industria, en este art\u00edculo tratamos de esclarecer c\u00f3mo se determinan los objetivos de selecci\u00f3n ideales y c\u00f3mo se construyen esos \u00edndices antes de implementarlos en la granja para obtener los resultados esperados.<\/p>\n\n\n\n<p>Desde su introducci\u00f3n en el mercado, all\u00e1 por los a\u00f1os 2009-2010, las herramientas de selecci\u00f3n gen\u00f3mica han demostrado ser muy exitosas para la mejora a largo plazo y su r\u00e1pida adopci\u00f3n en algunos mercados del mundo durante la \u00faltima d\u00e9cada ha duplicado la tasa de progreso gen\u00e9tico en algunas poblaciones (Cole, 2021).<\/p>\n\n\n\n<p>A pesar de parecer un tema innovador \u2013y lo es\u2013, debemos recordar las palabras del Dr. Pe\u00f1agaricano en el XXVI Congreso Internacional Anembe (C\u00f3rdoba, 2024), en el que recordaba a la audiencia que \u201cestamos en la era posgen\u00f3mica\u201d, puesto que esta se indujo ya hace 15 a\u00f1os y, desde entonces, ya ha demostrado muchos de los beneficios que se le atribu\u00edan:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Su aplicaci\u00f3n a la selecci\u00f3n de vacuno lechero ha permitido una mejora significativa en la predicci\u00f3n biol\u00f3gica de diferentes rasgos genot\u00edpicos (Guti\u00e9rrez-Reinoso et al., 2021).<\/li>\n\n\n\n<li>Esto ha llevado a un progreso significativo para los rasgos moderadamente heredables (producci\u00f3n), para los cuales se ha reportado hasta un aumento de progreso de entre un 50 y un 100 %.<\/li>\n\n\n\n<li>Ha llevado a un incremento de progreso a\u00fan mayor para los rasgos de baja heredabilidad (como la fertilidad de las hijas, recuento de c\u00e9lulas som\u00e1ticas, longevidad), con valores de hasta un 300-400 % de incremento.<\/li>\n\n\n\n<li>Para rasgos como la fertilidad, la salud o la longevidad, la gen\u00f3mica ha conseguido invertir las tendencias gen\u00e9ticas de cero a valores favorables (Beavers y Van Doormaal, 2017).<\/li>\n\n\n\n<li>Todo esto ha llevado a un aceleramiento del progreso gen\u00e9tico en general. As\u00ed, seg\u00fan datos del CDCB, el progreso medio en valores de NM$ pas\u00f3 de 23 puntos por a\u00f1o entre 1990 y 2009 a valores de 49 puntos por a\u00f1o en el per\u00edodo posgen\u00f3mico comprendido entre 2010 y 2017 (<a href=\"https:\/\/queries.uscdcb.com\/eval\/summary\/trend.cfm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/queries.uscdcb.com\/eval\/summary\/trend.cfm<\/a>).<\/li>\n\n\n\n<li>Gran parte de esta mejora se debe al hecho de que permite, junto con la aparici\u00f3n de la tecnolog\u00eda de sexado, mejorar la precisi\u00f3n de selecci\u00f3n v\u00eda madre.<\/li>\n\n\n\n<li>Tambi\u00e9n permite un mejor control de haplotipos y caracteres negativos, y la selecci\u00f3n por caracteres espec\u00edficos, como A2A2, BB o acornes.<\/li>\n\n\n\n<li>Solucionar problemas de identificaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>Y, sobre todo, simplificar el trabajo y medir de <strong>manera objetiva<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"759\" height=\"617\" src=\"https:\/\/www.absglobal.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/17\/2023\/08\/Relacion-entre-el-rendimiento-lechero-y-la-tasa-de-prenez-de-las-hijas-en-las-holsteins-de-EE.UU_.png?w=759\" alt=\"\" class=\"wp-image-4503\" srcset=\"https:\/\/www.absglobal.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/17\/2023\/08\/Relacion-entre-el-rendimiento-lechero-y-la-tasa-de-prenez-de-las-hijas-en-las-holsteins-de-EE.UU_.png 759w, https:\/\/www.absglobal.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/17\/2023\/08\/Relacion-entre-el-rendimiento-lechero-y-la-tasa-de-prenez-de-las-hijas-en-las-holsteins-de-EE.UU_.png?resize=300,244 300w\" sizes=\"(max-width: 759px) 100vw, 759px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Gr\u00e1fica 1: Relaci\u00f3n entre el rendimiento lechero y la tasa de pre\u00f1ez de las hijas en las holsteins de EE.UU<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>TRABAJOS RECIENTES NOS RECUERDAN QUE LA GEN\u00d3MICA ES SOLO UNA HERRAMIENTA M\u00c1S Y QUE EL PROCESO DE SELECCI\u00d3N DEBE SER GUIADO A TRAV\u00c9S DE \u00cdNDICES DE SELECCI\u00d3N<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Esto ha generado diferencias considerables en las ratios de progreso gen\u00e9tico en las ganader\u00edas en funci\u00f3n de c\u00f3mo de r\u00e1pido adoptan las tecnolog\u00edas reproductivas e increment\u00f3 mucho la diferencia entre las \u201cmejores\u201d y las \u201cpeores\u201d. En un trabajo publicado en 2019 en la revista The Hosltein Association USA (The Pulse, 2019) constatan c\u00f3mo las diferencias en t\u00e9rminos de m\u00e9rito gen\u00e9tico medio de las granjas de un reba\u00f1o se hab\u00edan doblado en los 8 a\u00f1os anteriores. Usando el TPI como \u00edndice, en el per\u00edodo pregen\u00f3mico 2002-2010 el valor medio de una vaca registrada se hab\u00eda incrementado de media en 300 puntos de TPI.<\/p>\n\n\n\n<p>Desde la introducci\u00f3n de la gen\u00f3mica, durante el per\u00edodo 2010-2018, la media de crecimiento de TPI fue de 478 puntos. Pero, como dec\u00edamos anteriormente, la diferencia entre el incremento medio de las granjas que m\u00e1s progresaban frente a las que menos pas\u00f3 de 184 a 360 puntos de TPI. La separaci\u00f3n entre las granjas hab\u00eda aumentado (gr\u00e1fica 2). As\u00ed, los principales pa\u00edses productores de leche, como Estados Unidos, Canad\u00e1, Gran Breta\u00f1a, Irlanda, Nueva Zelanda, Australia, Francia, Pa\u00edses Bajos, Alemania y los pa\u00edses escandinavos, han implementado evaluaciones gen\u00f3micas en sus programas de mejoramiento, lo que ha provocado cambios significativos en la industria lechera mundial (Weller et al., 2017).<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"520\" height=\"282\" src=\"https:\/\/www.absglobal.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/17\/2023\/08\/Evolucion-del-TPI-medio-entre-las-granjas-de-rapido-progreso-genetico-y-las-de-baja-velocidad-de-progreso-genetico.png?w=520\" alt=\"\" class=\"wp-image-4505\" srcset=\"https:\/\/www.absglobal.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/17\/2023\/08\/Evolucion-del-TPI-medio-entre-las-granjas-de-rapido-progreso-genetico-y-las-de-baja-velocidad-de-progreso-genetico.png 520w, https:\/\/www.absglobal.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/17\/2023\/08\/Evolucion-del-TPI-medio-entre-las-granjas-de-rapido-progreso-genetico-y-las-de-baja-velocidad-de-progreso-genetico.png?resize=300,163 300w\" sizes=\"(max-width: 520px) 100vw, 520px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Gr\u00e1fica 2: Evoluci\u00f3n del TPI medio entre las granjas de r\u00e1pido progreso gen\u00e9tico y las de baja velocidad de progreso gen\u00e9tico<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>LA DIFERENCIA ENTRE EL INCREMENTO MEDIO DE LAS GRANJAS QUE M\u00c1S PROGRESABAN FRENTE A LAS QUE MENOS PAS\u00d3 DE 184 A 360 PUNTOS DE TPI<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-indices-de-seleccion\">\u00cdNDICES DE SELECCI\u00d3N<\/h2>\n\n\n\n<p>A pesar de los beneficios demostrados, trabajos recientes nos recuerdan que la gen\u00f3mica es solo una herramienta m\u00e1s y que el proceso de selecci\u00f3n debe ser guiado a trav\u00e9s de \u00edndices de selecci\u00f3n. As\u00ed, seg\u00fan Cole et al., 2021 (director de I+D, CDCB, USA), los \u201c\u00edndices de selecci\u00f3n son herramientas esenciales en la cr\u00eda moderna de ganado lechero porque permiten combinar informaci\u00f3n sobre muchos rasgos en un \u00fanico valor para clasificar a los animales y tomar decisiones de selecci\u00f3n\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Pero algo m\u00e1s complejo que subyace detr\u00e1s de esta estrategia es c\u00f3mo se determinan los objetivos de selecci\u00f3n ideales, c\u00f3mo se construye ese \u00edndice. Sigue siendo una respuesta compleja y se discute con frecuencia en la literatura cient\u00edfica y popular (p. ej., Hazel et al., 1994; Philipsson et al., 1994; VanRaden, 2004; Miglior et al., 2005; Shook, 2006; Miglior et al., 2017; Cole y VanRaden, 2018; Binversie, 2019; Dechow, 2020; Schmidt, 2020). En ese mismo art\u00edculo Cole et al. (2021) afirman que no existe un \u00fanico objetivo de selecci\u00f3n que sea ideal para todas las poblaciones o todos los reba\u00f1os dentro de una poblaci\u00f3n, pero que hay un conjunto general de principios que se debieran seguir al desarrollar un \u00edndice (p. ej., Cameron, 1997).<\/p>\n\n\n\n<p>Gracias a la colaboraci\u00f3n entre entidades p\u00fablicas, asociaciones de ganado lechero de pura raza, productores y entidades privadas hoy disponemos de numerosos \u00edndices de selecci\u00f3n en la industria como el Net Merit (NM$, CDCB), Total Performance Index (TPI, Holstein Assoc. USA), Cheese Merit (CM$, CDCB), Dairy Wellness Profit Index (DWP$, Zoetis), Lifetime Performance Index (LPI) o IMET leche (Conafe).<\/p>\n\n\n\n<p>Dado que han sido desarrollados por investigadores y son cient\u00edficamente s\u00f3lidos, los ganaderos pueden confiar en \u00edndices de la industria que los pueden ayudar con su selecci\u00f3n gen\u00e9tica. Sin embargo, se debe tener en cuenta que su uso mejorar\u00e1 los rasgos importantes para el reba\u00f1o nacional promedio, pero posiblemente no tan r\u00e1pido en los rasgos que lo son para cada reba\u00f1o en particular.<\/p>\n\n\n\n<p>Los \u00edndices de selecci\u00f3n nacional se basan necesariamente en el supuesto de que los ingresos y los gastos son similares para todos los agricultores. Esto puede haber sido cierto cuando las granjas eran similares entre s\u00ed en t\u00e9rminos de tama\u00f1o y gesti\u00f3n, pero ahora hay interacciones considerables entre el tama\u00f1o del reba\u00f1o y la gesti\u00f3n del reba\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n<p>Simplemente como ejemplo de la dispersi\u00f3n, el 55,3 % de los reba\u00f1os peque\u00f1os de EE. UU. (de 30 a 99 vacas) son reba\u00f1os con sistemas de confinamiento convencionales y el 5,1 % son granjas en pastoreo. No obstante, en el segmento de reba\u00f1os grandes (de 500 vacas o m\u00e1s), el 93,8 % son explotaciones convencionales y el 0,7 % explotaciones de pastoreo (USDA, 2014). Adem\u00e1s de estas diferencias en la alimentaci\u00f3n y el manejo, algunas explotaciones tambi\u00e9n tienen fuentes de ingresos relacionadas con la venta de gen\u00e9tica de \u00e9lite (como embriones o terneros) o la producci\u00f3n de productos org\u00e1nicos certificados. Dada esta diversidad, es comprensible que algunos agricultores prefieran un \u00edndice adaptado a su situaci\u00f3n individual.<\/p>\n\n\n\n<p>Los primeros \u00edndices personalizados en la granja fueron dise\u00f1ados por McGilliard y Clay (1983), quienes desarrollaron una herramienta de software para seleccionar grupos de toros para cumplir con los objetivos individuales. Bowman et al. (1996) desarrollaron \u00edndices personalizados para los productores lecheros australianos, pero no fueron ampliamente adoptados. Adem\u00e1s del crecimiento en la cantidad de \u00edndices discutidos anteriormente, existe un creciente inter\u00e9s en los \u00edndices personalizados en la granja (Dickrell, 2017). Hoy en d\u00eda, muchas explotaciones tienen acceso a computadoras potentes e Internet de banda ancha o celular, lo que les brinda la capacidad de transferir datos y realizar c\u00e1lculos en la granja, aunque el acceso a banda ancha a\u00fan est\u00e1 rezagado en muchas \u00e1reas rurales (Federal Communications Commission, 2018). Seg\u00fan reportan Cole et al. (2021), algunas lecher\u00edas han estado aprovechando el acceso a estas herramientas para desarrollar sus propios objetivos de selecci\u00f3n. Dichos autores describen ejemplos de ganader\u00edas grandes de USA (&gt;10.000 vacas) que utilizan su propio \u00edndice personalizado para clasificar a los toros para la cr\u00eda. Su \u00edndice pone m\u00e1s \u00e9nfasis en la fertilidad, la vida productiva, las ubres y la movilidad que NM$, dado que consideran que sus efectos en la rentabilidad de su reba\u00f1o son mejores.<\/p>\n\n\n\n<p>Por lo tanto, un \u00edndice personalizado le ofrece al ganadero la posibilidad de poder personalizar la selecci\u00f3n de rasgos en funci\u00f3n de su mercado lechero, la salud de su reba\u00f1o, las instalaciones y el estilo comercial.<\/p>\n\n\n\n<p>As\u00ed, esta herramienta act\u00faa como un \u201cGPS\u201d para el progreso gen\u00e9tico de su reba\u00f1o porque proporciona las direcciones para alcanzar su potencial gen\u00e9tico. Lo m\u00e1s valioso que le brinda un \u00edndice personalizado es el control sobre la elecci\u00f3n de los rasgos en los que desea centrarse y su ponderaci\u00f3n de importancia en su sistema.<\/p>\n\n\n\n<p>Con todo, hay ciertos desaf\u00edos a la hora de seleccionar un \u00edndice personalizado. En una entrevista con Paul VanRaden publicada en la edici\u00f3n de agosto de 2018 del Council on Dairy Cattle Breeding Connection, afirma:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u201cLos productores pueden creer que el progreso gen\u00e9tico deber\u00eda ser m\u00e1s r\u00e1pido si la selecci\u00f3n se centra en uno o unos pocos rasgos. Sin embargo, debido a que muchos rasgos afectan la rentabilidad, la ganancia total generalmente aumenta cuando se incluyen m\u00e1s rasgos en el \u00edndice de selecci\u00f3n si las evaluaciones son precisas y se utilizan valores econ\u00f3micos correctos\u201d.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>As\u00ed, se ha observado en otras publicaciones que los \u00edndices personalizados pueden dar como resultado una sobreestimaci\u00f3n o subestimaci\u00f3n del valor de un rasgo espec\u00edfico e ignorar el impacto que tienen las correlaciones de rasgos en el progreso gen\u00e9tico.<\/p>\n\n\n\n<p>En definitiva, los \u00edndices personalizados deben abordarse con cautela. Es posible que una explotaci\u00f3n obtenga un \u00edndice de selecci\u00f3n personalizado que satisfaga mejor sus necesidades que los \u00edndices de selecci\u00f3n est\u00e1ndar. Sin embargo, antes de implementarlo, se deben determinar con claridad los resultados esperados.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>UNA EXPLOTACI\u00d3N PUEDE OBTENER UN \u00cdNDICE DE SELECCI\u00d3N PERSONALIZADO QUE SATISFAGA MEJOR SUS NECESIDADES QUE LOS \u00cdNDICES DE SELECCI\u00d3N EST\u00c1NDAR, PERO, ANTES DE IMPLEMENTARLO, SE DEBEN DETERMINAR CON CLARIDAD LOS RESULTADOS ESPERADOS<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Juan Cainzos (Global Product Line Manager GENEadvance, ABS Global)<br>Roberto Barili (Genetic Service Specialist, ABS Spain)<br>*Art\u00edculo publicado originalmente en la <a href=\"https:\/\/vacapinta.com\/\">Revista Vaca Pinta<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Partiendo de la premisa de que estamos ya en la era \u201cposgen\u00f3mica\u201d y teniendo en cuenta que el proceso de selecci\u00f3n de vacuno lechero debe ser guiado a trav\u00e9s de \u00edndices de selecci\u00f3n de la 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