Un avance que promete acelerar la selección genética en la producción animal
Redacción Mundo Agropecuario
La genética moderna ha transformado la manera en que se produce carne, leche, huevos y otros alimentos de origen animal, pero aún existen retos fundamentales. Uno de ellos es comprender exactamente qué variantes de ADN determinan diferencias importantes entre animales: mayor eficiencia alimentaria, resistencia a enfermedades, calidad de la canal, adaptabilidad climática o rendimiento reproductivo. Ahora, investigadores de North Carolina State University, citados por Phys.org, han desarrollado un conjunto de métodos estadísticos que mejoran de forma notable la capacidad para identificar los cambios genéticos específicos responsables de estos rasgos.
¿Por qué es tan difícil identificar variantes causales en poblaciones ganaderas?
A diferencia de los estudios en humanos, donde la diversidad genética es grande y las relaciones familiares son complejas, las poblaciones de especies ganaderas suelen estar formadas por animales estrechamente emparentados. Esto es resultado de décadas de selección, uso intensivo de líneas élite y reproducción planificada. Aunque este proceso ha generado avances productivos significativos, también complica el análisis genético.
El problema central es la colinealidad entre variantes: muchos cambios en el ADN aparecen juntos en los mismos linajes, lo que dificulta determinar cuál de ellos es realmente responsable del rasgo estudiado. El proceso de “fine-mapping” o mapeo fino, destinado a identificar variantes causales específicas, ha sido históricamente limitado por estas condiciones.
Los científicos de North Carolina State University desarrollaron un conjunto de herramientas estadísticas capaces de desentrelazar estas relaciones genéticas, permitiendo distinguir con mayor exactitud los cambios de ADN que influyen realmente en las características biológicas que interesan a ganaderos y mejoradores.
Una nueva generación de modelos para estudiar la genética animal
Estas nuevas metodologías incorporan modelos flexibles que consideran simultáneamente la estructura poblacional, el parentesco y las señales genéticas compartidas. El enfoque supera la rigidez de herramientas tradicionales, que solían asumir independencia entre variantes y animales, algo poco realista en razas bovinas, porcinas, ovinas o caprinas sometidas a programas intensivos de selección.
Gracias a estos avances, los investigadores pueden:
- Reducir el número de variantes “falsas positivas” que antes se asociaban erróneamente a un rasgo.
- Mejorar la precisión al atribuir efectos a variantes específicas y no a grupos redundantes de marcadores.
- Aumentar la confianza en la identificación de cambios que puedan utilizarse en programas de selección genética, edición genómica o estrategias de reproducción dirigidas.
El equipo sostiene que este tipo de herramientas también facilita el análisis de poblaciones multirraciales, un aspecto clave para países que importan genética de diferentes líneas o que trabajan con cruzamientos para mejorar la adaptación local.
Impacto para la ganadería: decisiones más rápidas y precisas
En la práctica, este avance podría transformar la forma en que los productores toman decisiones de selección. Si es posible identificar de forma clara qué variante genética impulsa un rasgo deseado, los programas de mejora pueden dirigir sus esfuerzos hacia animales portadores de esa variante con mayor seguridad y rapidez.
Para sistemas ganaderos que dependen de características complejas —por ejemplo, resiliencia climática, eficiencia alimentaria, fertilidad, longevidad o resistencia a enfermedades—, disponer de análisis genéticos más precisos significa una ventaja competitiva concreta:
- Menor tiempo entre cada ciclo de selección.
- Animales más adaptados a los desafíos productivos y ambientales actuales.
- Incremento en la rentabilidad y estabilidad de la cadena agropecuaria.
Además, estos métodos permiten abordar rasgos difíciles de medir, como la susceptibilidad a enfermedades parasitarias en ovinos, la eficiencia metabólica en bovinos de carne o la robustez fisiológica en aves de corral. Para estos casos, donde el fenotipo se expresa de forma compleja, modelos estadísticos avanzados son esenciales.
Una herramienta clave para el futuro de la mejora genética
La investigación descrita por Phys.org subraya que este nuevo conjunto de herramientas no solo identifica variantes, sino que también mejora la comprensión biológica de cómo actúan. Esto abre la puerta a estrategias agropecuarias basadas en ciencia de precisión, donde los productores y centros de investigación pueden diseñar esquemas de mejora que respondan a las demandas de un mercado más exigente y a condiciones climáticas cambiantes.
El avance es especialmente relevante en un contexto en el que la industria pecuaria global necesita animales más eficientes, menos susceptibles a enfermedades y con mejor capacidad de adaptación. Contar con tecnología capaz de precisar qué cambios genómicos importan realmente representa una transición hacia una ganadería más sostenible, competitiva y basada en datos científicos.
Referencias
Phys.org. Statistical tools sharpen ability to identify causal DNA changes in livestock. https://phys.org/news/2025-12-statistical-tools-sharpen-causal-dna.html
Autores, métodos y referencias adicionales citados en el artículo original disponibles en la fuente indicada.
Nota editorial:
Este artículo ha sido elaborado con fines divulgativos a partir de información pública y fuentes especializadas, adaptado al enfoque editorial del medio para facilitar su comprensión y contextualización.
