Mejora genética animal en la era de la genómica y la ganadería inteligente: adaptación y resiliencia
Objetivo General
Generar y evaluar estrategias para el mejoramiento genético animal (MGA) que permitan mejorar y promover la sustentabilidad y eficiencia de los sistemas productivos.
Resumen Ejecutivo
Los sistemas de producción animal, tanto en Argentina como a nivel internacional, enfrentan actualmente varios desafíos. Desde las dificultades ambientales, tales como sequías, inundaciones, y altas temperaturas, generadas por el cambio climático, hasta la demanda de animales adaptados que gocen de bienestar dentro de sistemas productivos sustentables. Frente a esto, el mejoramiento genético animal es una herramienta clave. A nivel internacional, a esta se la emplea para seleccionar de manera exitosa recursos genéticos adaptados a diversos sistemas de producción y resistentes a enfermedades. Con este proyecto, se propone investigar las alternativas de mejoramiento genético podrían llevar a mejorar la eficiencia productiva dentro de los sistemas de producción animal en Argentina. A tal fin, un primer objetivo es ajustar el concepto de resiliencia animal para cada sistema de producción. Esto se debe acompañar con la definición de ecuaciones de beneficio, que permitan evaluar los costos y beneficios de emprender tal objetivo de selección. Para tener definiciones funcionales de resiliencia, así como de otros caracteres, es necesario registrar más mediciones prediales que las actualmente realizadas. Los desarrollos de la ganadería inteligente permitirán generar más información individual a nivel predial. Esto podría facilitar el uso de la resiliencia como objetivo de selección. Por otra parte, la genómica y otras herramientas ómicas han ganado un espacio muy importante en los últimos tiempos, contribuyendo a la obtención de evaluaciones genéticas más precisas, pero fundamentalmente permitiendo disminuir, a quienes la usan correctamente, disminuir el intervalo generacional. La reducción de costos, pone a la evaluación genómica en el horizonte del productor y cabañero. En este sentido, el proyecto se propone mostrar cómo emplear esta evaluación y cuánta utilidad genera su utilización. Esto es necesario para que la inversión del productor sea sustentable al incorporar la genómica y fenotipos ómicos dentro de sus programas de mejora. Para sumar estrategias, y enfrentar los desafíos a la producción animal, el proyecto se propone investigar los beneficios potenciales de la incorporación de los cruzamientos y de la interacción genotipo ambiente en la evaluación y selección de reproductores para varios sistemas de producción. Las evaluaciones genéticas, como las que se llevan adelante desde INTA: ERA y PROVINO, entre otras, necesitan incorporar caracteres nuevos, que permitan plantear objetivos de selección para disminuir las emisiones de gases de efecto invernadero y/o la adaptación ante el cambio climático. Varios de los tópicos que se llevarán adelante en este proyecto permitirán nutrir a estas, y a otros procesos de evaluación genética, de herramientas para mejorar la calidad de las evaluaciones a nivel nacional.
Descripción de Problemas y Oportunidades
La respuesta a la selección se incrementa cuando las evaluaciones genéticas se basan en modelos lineales mixtos (BLUP; Henderson, 1984), con información fenotípica y de pedigrí. La evaluación genética incorporó la información genómica y de otras ómicas de alto rendimiento en las últimas décadas (Meuwissen et al. 2001; Legarra et al. 2009; Legarra y Christensen, 2023), aumentando la exactitud y permitiendo disminuir el intervalo generacional, con lo cual la tasa de respuesta a la selección aumentó aún más. Además, en el presente es posible modelar todo tipo de carácter: continuo, discreto, de supervivencia, entre otros (Mrode, 2005). Emplear BLUP aumenta la tasa de consanguinidad, ya que aumenta la probabilidad de co-selección, en especial en poblaciones pequeñas, o cuyos núcleos de selección lo sean. Dentro de la teoría de la contribución genética (Woolliams y Thompson, 1994), se puede maximizar la respuesta a la selección restringiendo la tasa de consanguinidad mediante la óptima contribución de los candidatos seleccionados (Meuwissen, 1997). Es importante tener presente, que los valores de cría son comparables solo sí hay conexión genética entre las distintas unidades de producción. No considerar la conexión genética de los efectos aleatorios en evaluaciones genéticas genera disminución de la exactitud y sesgo en la evaluación genética (Laloë y Phocas, 2003). Los criterios basados en coeficientes de determinación (Laloë y Phocas, 2003) permiten combinar la cantidad de información y estructura de datos de manera ideal. La interacción genotipo-ambiente es central en la calidad y consistencia de las evaluaciones genéticas. Esto último, muchas veces es ignorado al comercializar recursos genéticos evaluados en y para ambientes distintos a los empleados a nivel nacional. Para mejorar la adaptación y productividad de las hembras en distintos sistemas de producción se intenta definir caracteres relacionados al fitness. Ante el escenario de cambio climático actual, en el que las predicciones indican una mayor frecuencia de perturbaciones ambientales (Hansen et al., 2012), las estrategias de mejora genética que contemplen medidas de robustez en sus objetivos de selección contribuirán no sólo a incrementar la eficiencia productiva de manera sostenible, sino que también a la seguridad alimentaria. Aunque es cada vez más evidente la necesidad de incluir la robustez en los programas de mejoramiento genético (Friggens et al., 2017), aún no hay consenso ni en la definición de robustez ni en la forma de medirla. Incluir la robustez en los objetivos de mejoramiento genético implica desarrollar formas de cuantificar, directa o indirectamente, la misma, aunque actualmente no exista una única forma para hacerlo. Esto se debe a que la robustez es una característica muy compleja que está relacionada a todo el sistema biológico implicado. En el contexto del cambio climático, es fundamental considerar la interacción genotipo-ambiente y las evaluaciones de recursos genéticos localmente adaptados. La información genómica posibilita hoy emplear reproductores para aumentar o disminuir la variabilidad de la descendencia según sea necesario (Santos et al., 2019). A nivel nacional, se necesita investigación y extensión, en evaluación genética y selección, que permitan armonizar la selección genómica y la diversidad genética, los costos y las estructuras de las poblaciones, y así establecer las mejores estrategias de uso. Las ecuaciones de beneficio, que permiten definir los objetivos de selección (Weller, 1994), y, en el contexto actual, evaluar la importancia relativa de los caracteres. Esto hace que la toma de decisión del criador sea más precisa, y que pueda evaluar la incorporación o no una nueva tecnología a nivel predial en base al rendimiento económico potencial de la misma.
Sede del proyecto
Coordinadores
