En la camaronicultura la consanguinidad (Fx) influye sobre características de interés económico, por lo que es importante evaluarla. Generalmente el cálculo de la Fx se realiza utilizando el método descrito por Wright (1922), que requiere de conocer la genealogía de la población y con la desventaja de ser susceptible a errores de registro, derivando en paternidades erróneas e imprecisiones en su estimación. El uso de Polimorfismos de Nucleótido Simple (SNPs), permite estimar la homocigosidad de cada individuo y por lo tanto estimar la Fx; sin embargo, su implementación es más costosa que la metodología tradicional. Por lo anterior, el objetivo del estudio fue evaluar la relación entre los estimadores de consanguinidad obtenidos a partir de información genómica y de pedigrí en una población de L. vannamei.
Se utilizó la información de la población de la empresa Maricultura del Pacífico SA de CV. Considerando la información de 1944 individuos que cuentan con un pedigrí de 19 generaciones de profundidad. Los genotipos fueron obtenidos con el panel AquaArray HD (50K) vannamei® (Neogen®), que considera 50,811 SNPs. Para el control de calidad (QC), se utilizó la frecuencia de alelo menor inferior al 1%, una tasa de llamado para SNPs de 80%, el equilibro de Hardy-Weinberg con un valor de significancia menor a p < 10-6 y una exclusión de individuos por tasa de llamado < 75%, resultando en 36,171 SNPs y 1,930 individuos. La estimación de la Fx por pedigrí se estimó con profundidades de pedigrí de 5 y 19 generaciones (G5 y G19) utilizando el software Endog (v4.8), mientras que para la consanguinidad genómica se calculó del índice de consanguinidad poblacional (FIS) que considera la relación de la diferencia entre la heterocigosidad esperada y observada y la heterocigosidad esperada calculada a partir del equilibrio de Hardy Weinberg. Se estimaron las correlaciones de Pearson entre las consanguinidades individuales considerando G5, G19 y FIS.
La Fx promedio (D.E.) para G5 y G19 fueron de 1.49 (1.7) y 2.25 (1.8) y la correlación entre ellas fue cercana a 1, lo que indicaría que la profundidad del pedigrí no afecta de manera importante la estimación de Fx con el método tradicional, mientras que las correlaciones de G5 y G19 con FIS fue relativamente baja. Lo que podría estar relacionada a que la información de pedigrí considera que los individuos de la primera generación no están relacionados entre si, ni considera los genes idénticos por ascendencia, por lo que es posible que las estimaciones con el método tradicional estén subestimadas a pesar de la profundidad del pedigrí.