Genomic evaluation of Holstein cattle in Antioquia (Colombia): a case study
Authors: Echeverri Julián , Zambrano Juan C , López Herrera Albeiro 
Published: August 2024

Summary Background: DNA markers have been widely used in genetic evaluation throughout the last decade due to the increased reliability of breeding values (BV) they allow, mainly in young animals. Objective: to compare breeding values estimated through the conventional method (best linear unbiased predictor, BLUP) with methods that include molecular markers for milk traits in Holstein cattle in Antioquia (Colombia). Methods: predictions of breeding values were performed using three methods: BLUP, molecular best linear unbiased predictor (MBLUP), and Bayes C. The breeding values were compared using Spearman's correlation coefficient and linear regression coefficient. Results: all Spearman correlation coefficients between breeding values obtained by different methods were greater than 0.5, while linear regression coefficients ranged between -2.10 and 1.58. Conclusions: prediction of breeding values through BLUP, MBLUP and Bayes C showed different results in terms of magnitude from the estimated values. However, animal ranking according to breeding values was not significantly different. Keywords: genetic markers, genomic selection, breeding value, milk quality, milk traits. ResumenAntecedentes: en la última década, los marcadores de DNA han sido ampliamente usados en evaluaciones genéticas porque incrementan la confiabilidad de valores genéticos principalmente en animales jóvenes. Objetivo: comparar valores genéticos (BV) estimados por el método convencional (mejor estimador lineal insesgado, BLUP) y métodos que incluyen marcadores moleculares para algunas características lecheras en ganado Holstein de Antioquia (Colombia). Métodos: la predicción de valores genéticos se realizó mediante tres métodos: BLUP, mejor predictor lineal insesgado molecular (MBLUP) y Bayes C. Los valores genéticos fueron comparados usando el coeficiente de correlación de Spearman y el coeficiente de regresión lineal. Resultados: todos los coeficientes de correlación de Spearman entre los valores genéticos obtenidos por los diferentes métodos fueron mayores de 0,5. Mientras que los coeficientes de regresión lineal oscilaron entre -2,10 y 1,96. Conclusiones: la predicción de valores genéticos empleando los métodos BLUP, MBLUP y Bayes C fue diferente en términos de la magnitud de los valores estimados. Sin embargo el ranking o clasificación de los animales por sus valores genéticos no fue alterado significativamente. Palabras clave: calidad de leche, características de la leche, marcadores genéticos, selección genómica, valor de cría. Resumo Antecedentes: na última década, os marcadores moleculares que identificam polimorfismos no DNA têm sido utilizados amplamente nas avaliações genéticas porque aumentam a fiabilidade dos valores genéticos (BV) estimados principalmente em animais jovens. Objetivo: comparar valores genéticos estimados pelo método convencional (melhor preditor linear não-viesado, BLUP) e métodos que incluem marcadores moleculares para algumas características leiteiras no gado holandês de Antioquia (Colômbia). Métodos: as predições dos valores genéticos foram realizadas por meio de três métodos: BLUP, melhor preditor linear não-viesado molecular (MBLUP) e Bayes C. Os valores genéticos foram comparados por meio de coeficientes de correlação de Spearman e de coeficientes de regressão linear. Resultados: os coeficientes de correlação de Spearman entre os valores genéticos obtidos pelos diferentes métodos foram maiores que 0,5. Enquanto os coeficientes de regressão linear variaram entre -2,10 e 1,96. Conclusões: a predição dos valores genéticos usando os métodos BLUP, MBLUP e Bayes C foi diferente em quanto à magnitude dos valores estimados. No entanto, o ranking ou classificação de animais por seus valores genéticos não foi alterada significativamente. Palavras chave: características do leite, marcadores genéticos, qualidade do leite, seleção genômica, valor genético.