Mejorar la eficiencia alimentaria de los cerdos es un objetivo importante por su relevancia económica y medioambiental en la producción porcina. Sin embargo, el fenotipo de la eficiencia alimentaria es complejo y se basa en las mediciones del consumo individual de alimento y de la ganancia media diaria durante un período de prueba, lo que resulta costoso y requiere mucho tiempo.
Por ello, la identificación de predictores fiables de la eficiencia alimentaria es una estrategia interesante para reducir los esfuerzos de fenotipado.
En un estudio llevado a cabo por investigadores del INRAE se combinaron los datos de expresión génica de la sangre total de tres experimentos independientes y se analizaron mediante algoritmos de aprendizaje automático para encontrar biomarcadores moleculares de caracteres de eficiencia alimentaria en cerdos en crecimiento.
Estos conjuntos de datos incluían cerdos Large White de dos líneas seleccionadas de forma divergente para la ingesta de alimento residual (RFI), una medida de la eficiencia alimentaria neta, con datos individuales del índice de conversión (IC) y de microarrays de sangre.
| Como resultado de este trabajo, se deduce que a partir de pequeños subconjuntos de genes expresados en sangre entera, es posible predecir la clase binaria y el valor individual de la eficiencia alimentaria.
Estos modelos predictivos ofrecen buenas perspectivas para identificar a los animales con mayor eficiencia alimentaria en aplicaciones de agricultura de precisión. |
Fuente: INRAE