Resumen de Conectividad en evaluaciones genéticas de animales: 1. Metodologías

Fabián Magaña Valencia, Rafael Núñez Domínguez, Rodolfo Ramírez Valverde, Felipe Alonso Rodríguez Almeida

• español

  La predicción de valores genéticos a través de las ecuaciones de modelos mixtos con el modelo animal es la herramienta más confiable para la selección de sementales y vientres, y el grado de conectividad de los datos es uno de los factores que incide en su calidad. En poblaciones donde la selección y la deriva genética repercuten en las medias genéticas de los grupos contemporáneos (GC), la predicción de valores genéticos puede ser sesgada si los GC están desconectados, disminuyendo la confiabilidad de sus comparaciones. El propósito del presente ensayo fue realizar una recopilación y descripción de los principales métodos disponibles en la literatura para evaluar la conectividad genética entre GC. Se describieron 12 métodos para determinar conectividad genética entre GC, dos cualitativos y 10 cuantitativos. Un método para determinar la conectividad idealmente debe identificar GC desconectados, y conectados directa e indirectamente. Además, debe evaluar el grado de conectividad, ser práctico, y fácil de aplicar e interpretar. Las metodologías cualitativas para evaluar la conectividad entre GC sólo permiten separar los GC que están conectados de los que no lo están, mientras que los métodos cuantitativos evalúan adicionalmente el grado de conectividad. Los métodos descritos son alternativas que se deben comparar considerando una misma estructura de los datos para escenarios comunes en evaluaciones genéticas de animales.

• English

  Predicting genetic values with mixed model equations together with the animal model is the most reliable tool for selection of sires and dams, and the degree of data connectedness is one of the factors that influence selection quality. In populations where selection and genetic drift have an influence on the genetic means of contemporary groups (GC), predictions of genetic values may be biased and less reliable if the GCs are disconnected. The objective of this essay was to present a compilation and description of the main methods available in the literature for evaluating genetic connectedness among GC. Twelve methods that determine genetic connectedness among GC were described, two qualitative and 10 quantitative. A method for determining connectedness should ideally identify disconnected and directly and indirectly connected GC. It should also evaluate the degree of connectedness, and it should be practical and easy to apply and interpret. The qualitative methods for evaluating connectedness among GC only allow separating GC that are connected from those that are not, while quantitative methods additionally evaluate the degree of connectedness. The methods described are alternatives that need to be compared considering a single structure of data for common scenarios in genetic evaluations of animals.