Gracias a nuestros conocimientos de genómica, hoy en día podemos seleccionar para caracteres para los que era difícil o imposible en los programas de mejora tradicionales.
La selección genómica bien aplicada sigue aportando ventajas añadidas a los programas de selección y mejora genética en porcino.
Gracias a nuestros conocimientos de genómica, hoy en día podemos seleccionar para caracteres para los que era difícil o imposible en los programas de mejora tradicionales.
En general, se pueden agrupar en 3 grupos principales:
Uno de los difíciles de medir es el perfil de ácidos grasos de la carne en vivo.
Es bien sabido que la composición de ácidos grasos de la carne influye de forma significativa en los parámetros tecnológicos y sensoriales relacionados con la calidad de carne y es esencial para determinar el valor nutricional, que a su vez influye en la salud humana.
De hecho, la composición en ácidos grasos ha recibido especial atención debido a su impacto en la salud humana, ya que hay evidencias de que las grasas saturadas pueden aumentar el nivel de colesterol “malo” en sangre, lo cual puede incrementar el riesgo de enfermedades cardiovasculares.
Se pueden producir grasas más saludables variando las proporciones de ácidos grasos mono y poliinsaturados, reduciendo los niveles de ácidos grasos saturados, y mejorando el ratio n-6/n-3.
Altos niveles de ácidos grasos poliinsaturados afectan de forma negativa a determinados parámetros de calidad como son la estabilidad oxidativa y el sabor.
Por el contrario, aumentar el contenido en ácidos grasos monoinsaturados puede tener un efecto positivo en las propiedades nutricionales, organolépticas y tecnológicas de la carne.
Las altas heredabilidades obtenidas en distintos estudios en porcino para los principales ácidos grasos sugieren que es posible seleccionar animales para obtener una composición de ácidos grasos favorable.
Además, numerosos estudios en distintas poblaciones han identificado QTL´s (quantitative trait loci) para la composición de ácidos grasos en cerdos.
Sólo recordar que un QTL es un locus cuya variación alélica está asociada con la variación de un carácter cuantitativo, es decir, con aquellos caracteres cuantificables que varían de forma continua.
Se han identificado QTL´s muy significativos en todos los cromosomas del cerdo y de hecho algunos de ellos se comparten entre razas distintas. Se han llevado a cabo estudios en los genes candidatos para intentar identificar las posibles mutaciones funcionales que causan las diferencias en el perfil de ácidos grasos.
En este sentido, Topigs Norsvin ha llevado a cabo estudios en sus poblaciones con el objetivo de detectar regiones genómicas que sean responsables de controlar el perfil de ácidos grasos en la grasa de los animales1.
Derivado del estudio, hemos confirmado que en la región genómica SSC14 de nuestras líneas Duroc existe un SNP (single nucleotide polimorphism) que explica entre el 55-76 % de la variabilidad genética, y entre el 27-54 % de la variabilidad fenotípica para los ácidos grasos sintetizados de novo.
La consecuencia directa de este conocimiento es que nos permite seleccionar animales cuyo perfil de ácidos grasos será más favorable en cuanto a lo que coloquialmente se denominan grasas saludables. En términos cuantitativos, mejoramos con nuestra selección hasta en un 10 % el contenido en oleico.
Topigs Norsvin, en su búsqueda permanente por estar a la vanguardia en tecnología e innovación para poder ofrecer valor añadido a sus clientes, ha implementado esta tecnología en su línea Duroc IMF
Gracias a incluir este nuevo carácter en su objetivo de selección, el carácter “perfil de ácidos grasos”, será posible seleccionar, para aquellos clientes que estén interesados, machos que transmitan a su descendencia un mejor perfil de ácidos grasos, con mayor % de ácidos grasos monoinsaturados o “grasas saludables”, con los consiguientes beneficios que ello puede conllevar en el producto final.
1 Genome-wide association study confirm major QTL for backfat fatty acid composition on SSC14 in Duroc pigs. Maren van Son, Eli Gjerlaug Enger, Harald Grove, Roger Ros-Freixedes, Matthew P. Kent, Sigbjørn Lien and Eli Grindflek
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