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Evaluación Genómica de la Uniformidad del Peso de Cosecha en Bajo un Diseño 3FAM que Incorpora Efectos Genéticos Indirectos

Autores: Gao, Siqi; Xia, Yan; Kong, Jie; Meng, Xianhong; Luo, Kun; Sui, Juan; Dai, Ping; Tan, Jian; Li, Xupeng; Cao, Jiawang; Chen, Baolong; Fu, Qiang; Xing, Qun; Tian, Yi; Liu, Junyu; Luan, Sheng

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 6

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El camarón blanco del Pacífico es una especie clave en la acuicultura global. Sin embargo, la variación significativa en el peso de la cosecha, a veces superando una diferencia de diez veces entre individuos hermanos completos, plantea desafíos para la productividad y rentabilidad de las granjas. Un primer paso crucial para mejorar este rasgo a través de la cría selectiva es la estimación precisa de los parámetros genéticos. Si bien estudios anteriores han reportado tal variabilidad en varias especies de acuicultura, incluidos los camarones, los métodos de evaluación existentes requieren una mayor refinación. Es esencial tener en cuenta factores ambientales clave, como los efectos de interacción entre individuos, que pueden influir tanto en la productividad individual como en el bienestar. Además, incorporar información genómica en lugar de depender únicamente de datos de pedigrí puede proporcionar una representación más clara de las relaciones genéticas entre individuos. Estos estudios han tenido como objetivo mejorar la precisión de la estimación de la varianza genética al mejorar los modelos para la uniformidad del peso de la cosecha, evaluando en última instancia la viabilidad de incluir este rasgo en los programas de cría selectiva. Este estudio empleó un diseño de agrupamiento con tres familias por grupo, involucrando 40 familias de camarones que contenían 36 camarones por familia para estimar la contribución de los efectos genéticos directos e indirectos en la uniformidad del peso de la cosecha. Esto se estimó utilizando un modelo lineal generalizado jerárquico, integrando datos de efectos genéticos indirectos y genómicos. Nuestros hallazgos indican que integrar los efectos de interacción social y la información genómica tiene el potencial de mejorar la precisión de las evaluaciones genéticas y avanzar en las estrategias de cría para una mayor productividad.

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