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13th World Bualo Congress ~ 13er Congreso Mundial de Búfalos / Posters / Biotechnology & Omics Technologies ____________________
Un salto adelante: explorar las ventajas de la eva-
luación del genoma en un solo paso en el búfalo
mediterráneo italiano
Biffani Stefano1, Gomez Mayra2, Cimmino Roberta2,
Rossi Dario2, Zullo Gianluigi2, Negrini Riccardo3,
Cesarani Alberto4, Campanile Giuseppe5, Neglia Gianluca5
1 Instituto de Biología Agrícola y Biotecnología (CNR IBBA),
Italia
2 Associazione Nazionale Allevatori Specie Bufalina (ANASB),
Italia
3 Asociación Italiana Allevatori (AIA), Italia
4 Universidad de Georgia, EE. UU.
5 Dipartimento di Medicina Veterinaria e Produzioni Animali
(UNINA DMVPA), Italia
*Autor de correspondencia: r.cimmino@anasb.it
RESUMEN
El mejor predictor lineal genómico insesgado de un solo
paso (ssGBLUP) es un método para estimar conjuntamente
los valores genéticos (BV) para animales genotipados y no ge-
notipados. La información genómica del búfalo mediterráneo
italiano (IMB) ya está disponible y su inclusión en el sistema de
evaluación genética podría aumentar tanto la precisión como
el progreso genético de los rasgos de interés de la raza. El
objetivo de este estudio fue probar la viabilidad de ssGBLUP y
presentar los primeros resultados de la implementación de una
evaluación genómica para rasgos de producción y tipo en el
IMB. Para este estudio se utilizó información fenotípica sobre
producción (leche a 270 días, rendimiento de mozzarella (MY),
kg y % de proteína y grasa, respectivamente) y morfología:
pies y piernas (FL) y sistema mamario (MS). Los registros de
producción incluyeron 743.904 lactancias de 276.451 vacas
búfalas nacidas de 1984 a 2019. Los rasgos morfológicos fue-
ron de 91.966 vacas búfalas de 2004 a 2022. Respecto a los
genotipos, se utilizaron un total de 2.017 vacas búfalas y 133
toros. Los datos se analizaron ajustando dos modelos anima-
les con múltiples rasgos, un modelo de 6 rasgos para datos de
A leap forward: exploring the advantages of sin-
gle-step genome evaluation in Italian Mediterra-
nean bualo
Biffani Stefano1, Gómez Mayra2, Cimmino Roberta2,
Rossi Dario2, Zullo Gianluigi2, Negrini Riccardo3,
Cesarani Alberto4, Campanile Giuseppe5, Neglia Gianluca5
1 The Institute of Agricultural Biology and Biotechnology (CNR
IBBA), Italy
2 Associazione Nazionale Allevatori Specie Bufalina (ANASB),
Italy
3 Associazione Italiana Allevatori (AIA), Italy
4 University of Georgia, USA
5 Dipartimento di Medicina Veterinaria e Produzioni Animali
(UNINA DMVPA), Italy
*Corresponding author: r.cimmino@anasb.it
ABSTRACT
Single-step genomic best linear unbiased predictor
(ssGBLUP) is a method for jointly estimating breeding values
(BV) for genotyped and non-genotyped animals. Genomic infor-
mation in the Italian Mediterranean Bualo (IMB) is now avail-
able and its inclusion in the genetic evaluation system could
increase both accuracy and genetic progress of the traits of in-
terest of the breed. The aim of this study was to test the feasibil-
ity of ssGBLUP and to present the rst results of the implemen-
tation of a genomic evaluation for production and type traits in
the IMB. Phenotypic information on production (270-day milk,
mozzarella yield (MY), protein and fat kg and %, respectively)
and morphology: feet and legs (FL) and mammary system (MS)
were used for this study. Production records included 743,904
lactations from 276,451 bualo cows born from 1984 to 2019.
Morphological traits were from 91,966 bualo cows from 2004
to 2022. Regarding the genotypes, a total of 2,017 bualo cows
and 133 bulls were used. Data were analysed tting two multi-
trait animal models, a 6-trait model for production data and a
2-trait model for morphology data. According to the relation-
ship matrix used, two models were tted: (i) the BLUP with the
BOT-204 Rev. Cientif. FCV-LUZ, XXXIII, SE, 286-287, 2023, https://doi.org/10.52973/rcfcv-wbc129
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______________________________________________________ Revista Cientíca, FCV-LUZ / Vol. XXXIII, Supl. Esp., 279 - 291, 2023
numerator relationship matrix (A); (ii) the ssGBLUP where A
and the genomic relationship matrix (G) are blended into H. BV
were estimated with BLUP and ssGBLUP models. Three dif-
ferent scenarios were used, according to the cut-o year used
to create the partial datasets, namely 2012, 2015 and 2017.
In each scenario, correlation, accuracy, dispersion, and bias
statistics were calculated (LR method). Both bulls (N=49) and
cows (N=1288) were used for validations. On average, correla-
tion between EBVs from partial and whole datasets estimated
with BLUP and ssGBLUP increased from 6 to 49% and from 14
to 17% for production and type traits, respectively. Among the
traits analysed, the ones most aected by the change were pro-
tein/fat content, MY, and AM. The accuracy increase for these
traits was above 20% when using the ssGBLUP. All LR statis-
tics improved also for non-genotyped females. These results
showed that implementing ssGBLUP in the breeding program
can generate more accurate predictions for important traits in
dairy IMB than traditional BLUP.
Keywords: genomics, Italian Mediterranean bualo, selection.
Acknowledgments: This research was funded by ITALIAN
MINISTRY OF AGRICULTURE Project: “BIG” Prot. N. 0215513
11/05/2021.
producción y un modelo de 2 rasgos para datos de morfología.
De acuerdo a la matriz de relaciones utilizada, se ajustaron dos
modelos: (i) el BLUP con la matriz de relaciones del numerador
(A); (ii) el ssGBLUP donde A y la matriz de relaciones genó-
micas (G) se combinan en H. BV se estimaron con modelos
BLUP y ssGBLUP. Se utilizaron tres escenarios diferentes, se-
gún el año de corte utilizado para crear los conjuntos de datos
parciales, a saber, 2012, 2015 y 2017. En cada escenario se
calcularon estadísticas de correlación, precisión, dispersión y
sesgo (método LR). Para las validaciones se utilizaron toros
(N=49) y vacas (N=1288). En promedio, la correlación entre
los EBV del conjunto de datos parcial y completo estimado
con BLUP y ssGBLUP aumentó del 6 al 49% y del 14 al 17%
para los rasgos de producción y tipo, respectivamente. Entre
los rasgos analizados, los más afectados por el cambio fueron
el contenido de proteína/grasa, MY y AM. El aumento de pre-
cisión para estos rasgos fue superior al 20% cuando se utilizó
ssGBLUP. Todas las estadísticas de LR mejoraron también
para las hembras no genotipadas. Estos resultados mostraron
que la implementación de ssGBLUP en el programa de mejora-
miento puede generar predicciones más precisas para rasgos
importantes en el IMB lechero que el BLUP tradicional.
Palabras clave: genómica, búfalo mediterráneo italiano,
selección.
Agradecimientos: Esta investigación fue nanciada por el
MINISTERIO DE AGRICULTURA DE ITALIANO Proyecto:
“BIG” Prot. N° 0215513 05/11/2021.
