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Predicción genómica para los rasgos comerciales en la tilapia del Nilo

Redacción El Productor·6 de agosto de 2019·Nacionales
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Angélica comentó sobre ECUADOR: FIASA abre fondos para investigación agrícola · hace 6 h

«Muy excelente proyecto, yo trabajo en un proyecto fiasa con la universidad»

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Predicción genómica para los rasgos comerciales en la tilapia del Nilo

Un grupo de científicos comparó las capacidades de predicción de modelos basados en el árbol genealógico y la genómica en un programa de crianza selectiva de tilapia del Nilo.

La acuicultura de la tilapia del Nilo también denominada el “pollo del agua” se ha diseminado en más de 120 países tropicales y subtropicales. Desde los primeros días, la industria ha reconocido la ganancia potencial de la crianza selectiva y el desafío fue el desarrollo de una línea, adecuado para la producción en una variedad de ambientes de producción.

Por largo tiempo, la industria de la acuicultura ha dependido de la información del árbol genealógico (pedigree) para la mejora genética, pero en los últimos cinco años, empresas de crianza internacional han empezado a usar la selección genómica y otras tecnologías genómicas en sus programas de mejoramiento genético para el salmón del Atlántico, bagre, carpa común y trucha arco iris.

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La tilapia tiene dos ensamblaje de genoma, cinco mapas de linaje construidos usados diferentes tipos de marcadores y dos SNP-arrays. Con estos avances se apertura una nueva puerta de la era genómica en la tilapia del Nilo.

La selección genética ayuda a utilizar la variación dentro y entre familias en la población, aún para rasgos evaluados entre hermanos. Para estos rasgos, los métodos de selección clásico basados en el árbol genealógico son adecuados para utilizar la variación entre familias.

Científicos de GenoMar Genetics AS y AquaGen AS (Noruega) realizaron un análisis genético empleando la información genética y el árbol genealógico en modelos estadísticos univariados y multivariados para los rasgos comerciales en tilapia del Nilo. Además, ellos compararon las capacidades predictivas de los modelos basados en el árbol genealógico y genómica.

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