Objective:The objective was to compare (pedigree-based) BLUP, genomic BLUP (GBLUP), and single-step GBLUP (ssGBLUP) methods for genomic evaluation of growth traits in a Mexican Braunvieh cattle population.Methods: Birth (BW), weaning (WW), and yearling weight (YW) data of a Mexican Braunvieh cattle population were analyzed with BLUP, GBLUP, and ssGBLUP methods. These methods are differentiated by the additive genetic relationship matrix included in the model and the animals under evaluation. The predictive ability of the model was evaluated using random partitions of the data in training and testing sets, consistently predicting about 20% of genotyped animals on all occasions.For each partition, the Pearson correlation coefficient between adjusted phenotypes for fixed effects and non-genetic random effects and the estimated breeding values (EBV) were computed. Results:The random contemporary group (CG) effect explained about 50, 45, and 35% of the phenotypic variance in BW, WW, and YW, respectively. For the three methods, the CG effect explained the highest proportion of the phenotypic variances (except for YW-GBLUP). The heritability estimate obtained with GBLUP was the lowest for BW, while the highest heritability was obtained with BLUP. For WW, the highest heritability estimate was obtained with BLUP, the estimates obtained with GBLUP and ssGBLUP were similar. For YW, the heritability estimates obtained with GBLUP and BLUP were similar, and the lowest heritability was obtained with ssGBLUP. Pearson correlation coefficients between adjusted phenotypes for non-genetic effects and EBVs were the highest for BLUP, followed by ssBLUP and GBLUP. Conclusion:The successful implementation of genetic evaluations that include genotyped and nongenotyped animals in our study indicate a promising method for use in genetic improvement programs of Braunvieh cattle. Our findings showed that simultaneous evaluation of genotyped and nongenotyped animals improved prediction accuracy for growth traits even with a limited number of genotyped animals.
Los modelos de predicción genómica generalmente suponen que los errores se distribuyen como variables aleatorias normales, independientes e idénticamente distribuidas con media cero e igual varianza. Esto no siempre se cumple, además puede haber fenotipos distantes de la media poblacional, los que usualmente se eliminan al realizar la predicción. La regresión cuantil (QR) afronta aspectos estadísticos como alta dimensionalidad, multicolinealidad y distribución fenotípica diferente de la normal. El objetivo de este trabajo fue comparar QR utilizando información de marcadores y pedigrí con los métodos alternativos tales como mejor predicción lineal insesgada genómica (GBLUP) y mejor predicción lineal insesgada genómica en un solo paso (ssGBLUP) para analizar los pesos al nacimiento (PN), destete (PD) y al año (PA) de bovinos Suizo Europeo y datos simulados con diferente grado de asimetría y proporción de datos atípicos. La capacidad predictiva de los modelos se evaluó mediante validación cruzada. El desempeño predictivo de QR tanto sólo con información de marcadores como con marcadores más pedigrí, con el conjunto de datos reales, fue mejor que las metodologías GBLUP y ssGBLUP para PD y PA. Para PN GBLUP y ssGBLUP fueron mejores, sin embargo, solo se utilizaron los cuantiles 0.25, 0.50 y 0.75, y la distribución de PN no fue asimétrica. En el experimento de datos simulados, las correlaciones entre efectos de marcador “verdadero” y efectos estimados, así como las correlaciones de señales “verdaderas” y estimadas fueron más altas cuando se usó QR comparado con GBLUP. Las ventajas de QR fueron más notorias con distribución asimétrica de los fenotipos y con mayor proporción de datos atípicos, como fue el caso del conjunto de datos simulados.
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