Piscirickettsia salmonis , agente causal del Síndrome Rickettsial del Salmón (SRS), ocasiona pérdidas económicas significativas en la acuicultura global. La selección genómica ha demostrado ser efectiva para mejorar la resistencia en poblaciones de cultivo, y la priorización de SNPs permite capturar variación genética relevante con un número reducido de marcadores, optimizando la precisión predictiva y reduciendo costos.
En este estudio se evaluó la eficiencia de distintas estrategias de priorización de SNPs para desarrollar paneles de baja densidad con alta capacidad predictiva para resistencia a P. salmonis y rasgos productivos correlacionados en trucha arcoíris. Se desafiaron 2,130 individuos pertenecientes a 113 familias de medios hermanos con la cepa LF-89 de P. salmonis , y posteriormente fueron genotipados con un panel de 57K SNPs . Como referencia para imputación se utilizaron ~100 genomas completos (10–17×; ~1.9M SNPs). Se aplicaron criterios estadísticos (MAF, GWAS), métodos de aprendizaje automático y enfoques combinados, evaluando la precisión mediante validación cruzada.
Los criterios combinados permitieron mantener entre 85–95% de la precisión del panel completo utilizando solo 50–1000 SNPs (<2% del total). Las correlaciones entre valores genéticos predichos y observados alcanzaron 0.87–0.92, con reducciones de costo en genotipado del 75–80%.
Estos resultados demuestran que la priorización de SNPs posibilita el diseño de paneles económicos y precisos, aplicables en programas de selección genómica para especies de cultivo afectadas por enfermedades de alto impacto como el SRS.