Resumo

MONTESINOS-LOPEZ, Osval A. et al. Estudio comparativo en términos de capacidad predictiva para datos de trigo y maíz entre el algoritmo de filtrado colaborativo y el modelo genómico mejor predictor lineal insesgado (GBLUP). Biotecnia [online]. 2020, vol.22, n.2, pp.136-146.  Epub 07-Ago-2020. ISSN 1665-1456.  https://doi.org/10.18633/biotecnia.v22i2.1255.

Objetivo / antecedentes: en vista de la creciente demanda de alimentos, se necesitan nuevas metodologías para mejorar la selección genómica (GS) para obtener variedades de plantas más productivas y en menor tiempo y existe evidencia que la SG está revolucionando el mejoramiento de plantas que ayudará a incrementar la producción de alimentos a nivel mundial. Métodos: dado que los modelos de predicción juegan un papel clave en GS, Montesinos-López et al. (2018) propusieron el algoritmo de filtrado colaborativo (IBCF) para la predicción genómica. Por esta razón, en este artículo comparamos el algoritmo IBCF con el modelo de predicción genómica más popular denominado mejor predictor lineal insesgado Bayesiano (GBLUP). Resultados: Encontramos que el GBLUP es superior en capacidad predictiva al modelo IBCF, pero el IBCF es competitivo con el modelo GBLUP ya que produjo predicciones muy similares, pero con la ventaja de que es eficiente en términos de tiempo de implementación. Conclusiones: encontramos que el GBLUP es mejor que el algoritmo IBCF, pero el IBCF es 400 veces más eficiente que el modelo GBLUP en términos de tiempo de implementación. Limitaciones: la principal limitación del estudio es que se realizó en términos univariados y es posible que el IBCF se desempeñe mejor con datos multivariados.

Palavras-chave : GBLUP; filtrado colaborativo; selección genómica; comparación; capacidad predictiva.

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