Calcolo degli indici di affidabilità effettivi mediante regressione lineare nelle valutazioni genetiche

Il presente documento illustra in dettaglio l'uso della regressione lineare (LR) per stimare l'accuratezza delle previsioni genomiche nel bestiame, in particolare nell'ambito del progetto SMARTER (sovvenzione UE Orizzonte 2020 n. 772787). Spiega come si calcoli l'affidabilità effettiva mettendo in correlazione le "vecchie" valutazioni genetiche alla nascita con le valutazioni "più recenti" una volta disponibili dati aggiuntivi (ad es. registrazioni della progenie). Il metodo quantifica l'aumento relativo dell'accuratezza dalla nascita alla maturità utilizzando la formula [1/r(w,p)] - 1, dove r(w,p) è la correlazione tra le prove precedenti e quelle recenti. Un valore di r(w,p) pari a 0,8, ad esempio, indica un aumento del 25% dell'accuratezza. Valori elevati di r(w,p) suggeriscono previsioni precoci affidabili; valori bassi indicano inaffidabilità. Per ottenere risultati validi è richiesto un minimo di 50 animali focali. I risultati supportano decisioni di allevamento migliorate nei piccoli ruminanti.