SNP arrays evaluation as tools in genetic improvement in Corriedale sheep in Uruguay

One control strategy for gastrointestinal nematodes (GIN) is genetic selection. This study´s objective was to compare eggs per gram of feces (FEC) and fiber diameter (FD) estimated breeding values (EBV) and genomic EBV (GEBV) in Corriedale breed. Analysis included 19547 lambs with data, and 454, 711 and 383 genotypes from 170, 507 and 50K SNP chips, respectively. A univariate animal model was used for EBV and GEBV estimation, which included contemporary group, type of birth and dam age as fixed effects, and age at recording as covariate. Differential weights (α) were considered in the genomic relationship matrix (G), and the best fit models were identified using Akaike´s Information Criterion (AIC), which were later used for GEBV and accuracies estimation. The use of α only impacted on low density SNP chips. No differences were observed in mean accuracies for the whole population. However, in the genotyped subgroup accuracies increased by 2% with the 170 SNP chip (α=0.25), and by 5% (α=0.5) and 14% (α=0.75) with the 507 SNP chip. No differences were observed in FD EBV and GEBV mean accuracies. These results show that it is possible to increase GEBV accuracies despite the use of low-density chips. Una alternativa para el control de los nematodos gastrointestinales (NGI) es la selección genética. El objetivo de este trabajo fue comparar las precisiones de los valores de cría (EBV) y los EBV genómicos (GEBV) del recuento de huevos por gramo en heces (HPG) y diámetro de fibra (DF) en la raza Corriedale. El análisis incluyó 19547 corderos con datos fenotípicos y 454, 711 y 383 genotipados con paneles o chips de 170, 507 y 50K SNP, respectivamente. Los EBV y GEBV se estimaron con un modelo animal univariado que incluyó los efectos fijos: grupo contemporáneo, tipo de nacimiento y edad de la madre, y edad al registro como covariable. Se consideraron pesos diferenciales (α) en la matriz de relaciones genómicas, identificándose los modelos con mejor ajuste con el criterio de información de Akaike (AIC), que fueron utilizados para la estimación de los GEBV y sus precisiones. El uso de α solo impactó en el ajuste con paneles de baja densidad. No se encontraron diferencias en las precisiones promedio de la población total. En cambio, en el subgrupo de animales genotipados las precisiones aumentaron 2% con 170 SNP (α=0.25), y con 507 SNP 5% (α=0.5) y 14% (α=0.75). No hubo diferencias en precisiones de los EBV y los GEBV de DF. Los resultados muestran que es posible aume