Joseph A. Thorsrud¹Katy M. Evans^2,3C. Kyle Quigley²Krishnamoorthy Srikanth¹Antonio Reverter⁴Laercio R. Porto-Neto⁴Heather J. Huson^1*

• ¹Departamento de Ciencias Animales, Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida de la Universidad de Cornell, Ithaca, NY, Estados Unidos
• ^{número arábigo}The Seeing Eye Inc., Morristown, Nueva Jersey, Estados Unidos
• ³Facultad de Medicina y Ciencias Veterinarias, Universidad de Nottingham, Loughborough, Reino Unido
• ⁴CSIRO Agricultura y Alimentación, Recinto de Biociencias de Queensland, Brisbane, QLD, Australia

Introducción: Los valores genómicos de cría y los índices de selección de rasgos múltiples han avanzado significativamente en la mejora genética del ganado, pero siguen siendo infrautilizados en la cría de perros guía. Este estudio desarrolló un marco de selección genómicamente informado para una población de Labrador Retriever mediante la integración de rasgos de salud (p. ej., afecciones dentales, oculares y dermatológicas) y conductuales (p. ej., capacidad de entrenamiento, nivel de distracción, ritmo) en un índice de «Puntuación de comportamiento», «Puntuación de salud» y «Puntuación total» mediante la aplicación de la mejor predicción lineal insesgada genómica (GBLUP) para estimar los valores de reproducción.

Resultados: Se recopilaron datos fenotípicos y genotípicos de 844 perros durante 26 años en la escuela de perros guía The Seeing Eye. El rendimiento predictivo se evaluó a través de métricas basadas en correlación y validación cruzada quíntuple. Los resultados mostraron que algunos rasgos de salud relacionados con la dentición exhibieron valores moderados a altos de la característica operativa de área bajo recepción (AUROC) (0,79-0,87), lo que indica un potencial de uso inmediato para el mejoramiento genético. Por el contrario, la mayoría de los otros rasgos de salud demostraron una precisión predictiva de débil a moderada. Los rasgos de comportamiento exhibieron una menor precisión predictiva pero mostraron una asociación más fuerte con el éxito del entrenamiento. Los modelos comúnmente no pudieron clasificar correctamente a los individuos para rasgos binarios u ordinales, pero se desempeñaron bien en la clasificación de individuos, probablemente debido a una menor heredabilidad o fuertes influencias ambientales de rasgos o limitaciones del conjunto de datos en sí. La puntuación total centrada en el comportamiento (AUROC ~ 0,72) superó a los índices basados en la salud como efecto fijo en la predicción del éxito reproductivo a pesar de la capacidad predictiva más débil de los rasgos de comportamiento individuales. La incorporación de las puntuaciones de los padres como efectos fijos mejoró modestamente los valores genéticos para el éxito, lo que indica la importancia de integrar fuentes de datos adicionales cuando estén disponibles.