JOSE GALLARDO. DACU 2015...300315 10 El coeficiente de Consanguinidad (F ) de un individuo es la...

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www.aquagenetics.org

Doctorado en Acuicultura I Semestre 2015

TOPICOS AVANZADOS EN

INTERACCIONES BIOLÓGICAS Y BIOTECNOLOGÍA APLICADA EN ACUICULTURA.

Profesores

Dr. José Gallardo (Coordinador)

Dr. Luis Mercado, Dr. Sergio Marshall, Dr. Jorge Olivares, Dr. Roberto Bastias, Dra. Carolina Yáñez, Dr. Fernando Gómez.


PRIMERA UNIDAD Mejora genética de peces y resistencia genética a patógenos. Dr. José Gallardo SEGUNDA UNIDAD Patógenos de peces y su diagnóstico. Dr. Sergio Marshall y Dr. Fernando Gómez. TERCERA UNIDAD Control de patógenos. Dr. Jorge Olivares, Dr. Roberto Bastias, Dra. Carolina Yáñez CUARTA UNIDAD Respuesta inmune y marcadores inmunológicos. Dr. Luis Mercado

UNIDADES

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METODOLOGIA Y EVALUACION

METODOLOGIA DE TRABAJO: Clases teóricas Tareas Seminarios EVALUACION: El curso será evaluado a través de 4 tareas/pruebas (1 x módulo x 25% c/u).


HOY TRABAJAREMOS EN…

1.- Conceptos de genética.

2.- Mejora genética por selección artificial: 1 Rasgo. 3.- Mejora genética por selección artificial: Múltiples rasgos rasgos. 4.- Resistencia genética a patógenos. 5.- Marcadores genéticos: QTLs, y selección genómica.

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Carácter biológico: Pigmentación de la piel.

Fenotipo:

Pigmentado v/s NO pigmentado

Expresa una cualidad. Controlados por pocos genes.

Sin influencia del ambiente sobre su expresión.

CARÁCTER BIOLOGICO CUALITATIVO

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DOMINANCIA COMPLETA DEL GEN TYR

Homocigoto dominante T T

Heterocigoto T t

Homocigoto recesivo t t

Precursor de melanina Melanina


¿CUÁL ES MI GENOTIPO? = TT - Tt - tt

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Expresa una cantidad. Controlados por muchos genes.

Gran influencia del ambiente sobre su expresión.

Genotipo + Ambiente (manejo productivo) = Fenotipo

CARÁCTER BIOLOGICO CUANTITATIVO


QUANTITATIVE TRAIT LOCI Gen que codifica para un rasgo cuantitativo

Si, m = promedio (efecto de todos los genes menos el QTL )

Luego,

VALOR GENOTÍPICO (EE)

m + a

VALOR GENOTÍPICO (Ee) m + d

VALOR GENOTÍPICO (ee)

m - a

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Supuesto: Ambiente (E) = 0.

P = G

Genotipos Valor fenotipo EE 14 g Ee 12 g ee 6 g

Efecto aditivo del gen (a) a = + 4 g ; -a = - 4

Desvío de dominancia (d) d = + 2 g

QUANTITATIVE TRAIT LOCI Gen que codifica para un rasgo cuantitativo


Genotipos P G EE 14 g (10 + 4) +4 Ee 12 g (10 + 2) 2 ee 6 g (10 - 4) -4

QUANTITATIVE TRAIT LOCI

Dominancia parcial

GEN P G

EE 35 a=

Ee 35 d=

ee 15 -a=

Dominancia completa

GEN P G

EE 35 a=

Ee 25 d=

ee 15 -a=

Acción aditiva

GEN P G

EE 35 a= Ee 45 d= ee 15 -a=

Sobredominancia

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Genotipos N° animales

Frecuencia (F)

Valor (G)

Promedio ponderado

(F * G) EE 25 0,25 +4 1 Ee 50 0,50 2 1 ee 25 0,25 -4 -1

Sin selección m + 1 = 11 g

EE 90

Ee 9

ee 1

Con selección

SELECCIÓN DIRECTA DEL QTL


Parentesco: Dos individuos son parientes si tienen ancestros en común o si uno es antecesor de otro.

Vías de conexión

A B

X Y Y X

B A

PARENTESCO

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1/2 1/2 1/2 1/2

X Y

1/2 1/2

X Y

Hermanos completos Medios hermanos (hermastros)

Rxy = Σ ( ½ ) n1 + n2

Rxy = ( ½ ) 2 = 1/4 Rxy = ( ½ ) 2 + ( ½ ) 2 = 1/2

A B A B C

Rxy: Proporción de genes que comparten dos individuos emparentados.

PARENTESCO


Para la siguiente genealogía calcule el coeficiente de parentesco entre los individuos: A) Individuo 2 – individuo 12 B) Individuo 12 – individuo 14.

PARENTESCO

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Def.: Cruzamiento o reproducción entre individuos emparentados.

A y B son homocigotos recesivos, pero solo A es consanguíneo.

CONSANGUINIDAD


DEF. 1. Disminución del valor f e n o t í p i c o p r o m e d i o ( r a s g o cuantitativo) en una población (Lynch y Walsh, 1998). DEF. 2. Aumento de malformaciones en los animales o aumento de enfermedades de tipo hereditarias producto de la consanguinidad (Tave, 1996).

DEPRESION POR CONSANGUINIDAD

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El coeficiente de Consanguinidad (F ) de un individuo es la probabilidad de que dos alelos presentes en él sean idénticos por descendencia.

Abuelo

1/2

1/2 1/2

1/2

a1a2

_ _ _ _

_ _

Madre Padre

Nieto

COEFICIENTE DE CONSANGUINIDAD


a)  Probabilidad de que el nieto tenga dos alelos A1:

a.  A través de la madre = ½ * ½ = ¼. b.  A través del padre = ½ * ½ = ¼ c.  Total = ¼ * ¼ = 1/16.

b) Probabilidad de que el nieto tenga dos alelos A2: a.  A través de la madre = ½ * ½ = ¼. b.  A través del padre = ½ * ½ = ¼ c.  Total = ¼ * ¼ = 1/16.

c) Probabilidad de que dos alelos en el nieto sean idénticos por descendencia F x = 1/16 + 1/16 = 1/8 = 0.125.

Abuelo

1/2

1/2 1/2

1/2

a1a2

_ _ _ _

_ _

Madre Padre

Nieto


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Generalizando, el coeficiente de consanguinidad es

)(1 )2/1( A1n'n

x FF += ++∑n = número de generaciones entre el padre y el antecesor común. n’ = número de generaciones entre la madre y el antecesor común.

Fx = 0.125 (1 + FA)

Abuelo

1/2

1/2 1/2

1/2

a1a2

_ _ _ _

_ _

Madre Padre

Nieto



A PARTIR DE LA SIGUIENTE GENEALOGÍA DETERMINE EL NIVEL DE CONSANGUINIDAD DEL INDIVIDUO Z

X Y

A B

Z

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Machos Hembras Tamaño efectivo de la población

(Ne)

Tasa de consanguinidad

(%)

100 100

50 150

10 190

1 199

Ne = 4 * Nm * Nh Nm + Nh

Tasa de F = 1/(2Ne)

PROPORCION DE SEXOS Y CONSANGUINIDAD (F)


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Son técnicas y procedimientos de genética que permiten modificar caracteres biológicos (cualitativos o cuantitativos), de importancia económica, para mejorar la eficiencia de los sistemas productivos en la empresa.

TECNICAS Y PROCEDIMIENTO DE GENETICA

¿QUÉ ES EL MEJORAMIENTO GENETICO?


MEJORA GENETICA POR SELECCIÓN ARTIFICIAL

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R= h2 S IG

Hijos grupo seleccionado

Grupo seleccionado

h2 = heredabilidad. S = diferencial de selección. IG = Intervalo generacional. R = Respuesta a la selección en una generación

MEJORA GENETICA POR SELECCIÓN ARTIFICIAL


HEREDABILIDAD

Es una medida de la variación genética aditiva de un rasgo cuantitativo h2 = 0 - 1

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h2 = 0,4 h2 = 0,05

SELECCIÓN ARTIFICIAL Y HEREDABILIDAD


MEJORA GENETICA EN EL LARGO PLAZO

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INTERACCION GENOTIPO - AMBIENTE


¿QUÉ INFORMACION NECESITO PARA SELECCIONAR AL MEJOR PEZ?

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Full sib

Full sib

Full sib

Full sib

Full sib

Full sib

Full sib

Full sib

Full sib

Peces para selección

Peces para evaluación

Núcleo

Centro de prueba

DISEÑO DE APAREAMIENTO FAMILIAR Y REGISTRO DE DATOS PARA ESTIMAR PARÁMETROS GENÉTICOS.


Método BLUP requiere: 1.- Matriz de fenotipos (y). 2.- Matriz de parentesco (A): genealogía. 3.- Matrices de diseño (XZ): Piscicultura, Estanque, Fecha desove, etc. 4.- Parámetros genéticos y fenotípicos (λ): varianzas (h2), covarianzas (rg).

METODOLOGÍA DE EVALUACION GENETICA BLUP

(Best Linear Unbiased prediction)

BVi = Predicted Breeding value

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SISTEMA O ESTRUCTURA DISEMINACION PMG


ESTRUCTURA PROGRAMAS DE MEJORA GENETICA EN ACUICULTURA

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CLASIFICAR CARACTERES BIOLOGICOS

Cualitativo Cuantitativo

Sexo - Peso smolt - SGR (Specific Growth Rate)

- IGS - Peso WFE (Whole Fish Equivalent)

Madurez - Gaping - Color filete - Rendimiento filete - Sobrevivencia

Resistencia a patógenos.

ECONOMICAMENTE ¿CUÁL VALE MAS?

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H = v1 BV1 + v2 BV2 + v3 BV3 + vi BVi

BVi = TRUE Breeding value o valor mejorante para cada rasgo. V i = Ponderación económica.

Obje;vo de selección = H

Combinación de caracteres biológicos que se desean mejor por la influencia que tienen en el beneficio (rentabilidad) económico de la empresa (Ponzoni, 1992).


H = v1 BV1 + v2 BV2 + v3 BV3 + vi BVi

Obje;vo de selección = H

Selección de múltiples rasgos, – Que debemos hacer? Paso 1. Definir i rasgos a seleccionar en los reproductores. Paso 2. Determinar ponderación económica relativa vi para los i rasgos seleccionados.

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Ponderaciones económicas (v)

Ponzoni (1992) define la ponderación económica de un carácter como: el cambio en el margen bruto (ingresos - costos) por cada unidad de cambio del carácter, suponiendo que los otros permanecen constantes.

Paso 2. Determinar ponderaciones económicas.


Criterio de selección = I

I = b1 PBV1 + b2 PBV2 + b3 PBV3 + bi PBVi

BVi = Predicted Breeding value o valor mejorante para cada rasgo (BLUP). b i = Coeficiente que maximiza la respuesta económica en H.

Combinación de caracteres biológicos que se pueden medir de forma práctica y económica, que están correlacionadas con H y que por tanto se usan para la selección de reproductores.

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Selección de múltiples rasgos, – Cómo lo implemento? Paso 3 Estimar parámetros genéticos de todos los rasgos incluidos en H e I.

- Heredabilidad = h2 - Correlaciones genéticas = rg

Paso 4. Predecir valor genético (BLUP) y combinar en el índice.

Criterio de selección = I


CORRELACION GENETICA ENTRE RASGOS

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Pez Fam A Fam B Fam C Fam D 1 130 110 70 90 2 100 90 70 50 3 80 60 60 30 4 50 60 40 30

Promedio Fam 90 80 60 50 Promedio Total 70

Carácter cuantitativo: Peso (gramos).

SELECCIONE 4 PECES POR TAMAÑO


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Desarrolladores

ESTUDIO DE CASO: PMG SALMON COHO – IFOP


Agua dulce Agua de Mar

Procesamiento Adaptación agua salada Crecimiento y Engorda

Cultivo familiar de ovas Marcaje de alevines

Reproducción y cruzamientos

1.- Identificación animales 2.- Registro caracteres

3.- Selección reproductores

ESTRUCTURA

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E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

CLASE AÑO IMPAR B L U P B L U P B L U P B L U P B L U PBASE G1 G2 G3 G4 G5

CLASE AÑO PAR B L U P B L U P BLUP B L U PBASE G1 G2 G3 G4

AÑO 1998 AÑO 1999 AÑO 2001AÑO 2000AÑO 1991 AÑO 1992 AÑO 1993 AÑO 1994 AÑO 1995 AÑO 1996 AÑO 1997

Obje;vo de selección = Peso a la cosecha y desove temprano

ESTRUCTURA


Even popula;on Odd popula;on

Year class

Sires Dams Harvest weight

Spawn Day

Year Class

Sires Dams Harvest weight

Spawn day

1992 22 50 851 208 1993 36 99 1.632 331

1994 33 93 951 198 1995 32 102 1.746 283

1996 27 103 1.796 349 1997 33 100 4.070 309

1998 30 100 4.458 232 1999 31 98 2.220 364

2000 34 99 3.796 1285 2001 43 100 2.159 60

Total 144 445 11.852 2272 Total 174 498 9.668 1.347

DISEÑO DE APAREAMIENTO FAMILIAR Y REGISTRO DE DATOS PARA ESTIMAR PARÁMETROS GENÉTICOS.

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0

1000

2000

3000

4000

5000

1 2 3 4 5Generaciones

Peso

a la

cos

ecga

(g)

0

1000

2000

3000

4000

5000

1 2 3 4 5Generación

Peso

a la

cos

echa

(g)

Fenotipo (DP)

Respuesta genética (DG): 302 g por generación (9 %).

Respuesta genética (DG): 383 g por generación (10%).

h2 peso cosecha = 0,21-0,37

Fenotipo (DP)

RESPUESTA A LA SELECCIÓN: PESO A LA COSECHA.


Respuesta a la selección: Desove temprano salmon Coho.

DP DG Even -13 d - 2.7 d

Odd -15 d - 4.4 d

h2 fecha de desove: 0,44

RESPUESTA A LA SELECCIÓN: FECHA DE DESOVE

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0

5

10

15

20

25

Base G1 G2 G3 G4

Inbr

eedi

ng (%

)

EvenOdd

Pop. Sires Dams Ne ΔF

Even 22 50 61 2.4 %

Odd 36 99 106 1.1 %

EVALUACION CONSANGUINIDAD POBLACIONAL


EFECTOS PERJUDICIALES DE LA CONSANGUINIDAD: CRECIMIENTO

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EFECTOS PERJUDICIALES DE LA CONSANGUINIDAD: SOBREVIVENCIA


CONTROL DE LA CONSANGUINIDAD

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Fuente: Sernapesca, 2103

EVOLUCION BIOMASA TOTAL Y CRISIS VIRUS ISA

Colapso virus ISA PERDIDAS POR US$5.000.000.000


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P. salmonis es una bacteria intracelular altamente agresiva.

MORTALIDAD ASOCIADA A PISCIRICKETTSIA SALMONIS

PERDIDAS POR MUS$100 - 200 x AÑO




0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Ant

ipar

asita

rios

(Kg)

Deltametrina Benzoato de Emamectina Cipermetrina Diflubenzurón

USO DE ANTIPARASITARIOS PARA EL CONTROL DE CALIGUS

PERDIDAS POR MUS$100 - 200 x AÑO

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ESTUDIO DE CASO: CONSORCIO DE PATOGENOS EN SALMONICULTURA


CONSORCIO DE PATOGENOS = COINFECCION Piojos de mar con …

Nowak et al. 2010 Bustos et al. 2011

Valdes-Donoso et al. (2013)

Mustafa et al. 2000

MICROSPORIDIO Loma salmonae

VIRUS ISA AMEBA Neoparamoeba perurans

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Resistencia

Es la capacidad de los animales para moderar el ciclo de vida de un

patógeno.

Mejorar la resistencia reduce la transmisión de la infección y por lo tanto la severidad de la enfermedad a nivel poblacional.

Tolerancia

Es la habilidad del animal para soportar los efectos perjudiciales a s o c i a d o s a l a i n f e c c i ó n (enfermedad).

Mejorar la tolerancia reduce el impacto de la infección en el individuo, pero Iene poco efecto en la transmisión de la infección a nivel poblacional.

CONCEPTOS: TOLERANCIA Y RESISTENCIA A PATOGENOS


• El animal puede tener una respuesta inmune adecuada dirigida contra el patógeno. Esto puede permitir que el animal combata con éxito la infección o

evite los efectos patogénicos de la enfermedad.

• El animal puede tener genes de respuesta no inmunes que impiden la infección o la limitan en los órganos diana.

• El animal puede tener atributos morfológicos que hacen que dificultan la infección del

patógeno.

• El animal puede tener atributos de comportamiento que le permite evitar la infección.

MECANISMOS DE RESISTENCIA A PATOGENOS

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PROBLEMA 1: ¿CÓMO MIDO EL RASGO RESISTENCIA A PATOGENOS?


0%

20%

40%

60%

80%

100%

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82

Mortalidad

Familias

MORTALIDAD COMO RASGO BINARIO?

Mortalidad individual = Vivo (0) – Muerto (1).

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0%

25%

50%

75%

100%

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

Dias post inoculación

Mortalid

ad acumulad

a

Mortalidad individual = Días en morir.

MORTALIDAD COMO TIEMPO EN MORIR?


0

20

40

60

80

100

120

140

160

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Infe

stac

ión

(N

°p

arás

ito

s)

PecesInfestación individual: Nº parásitos por pez

CARGA DE PATOGENOS?

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PROBLEMA 2: ¿DÓNDE EVALUO LA RESISTENCIA?

CENTRO DE CULTIVO LABORATORIO


incomplete exposure to infection, or suboptimal diagnoses

Item h2 Laboratorio h2 Campo

Exposición a la infección

Completa Parcial

Diagnóstico Completo Sub-obtimo Control de variables

ambientales

Completo Limitada

Fuente: Bishop SC, Woolliams JA (2010)

PROBLEMA 1: ¿DÓNDE EVALUO LA RESISTENCIA?

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Patógeno h2 Laboratorio h2 Terreno L. salmonis 0,26 0,06

IPN virus 0,28 0,15 Furunculosis 0,34 0,23

Patógeno rg Fuente

L. salmonis 0,88 ± 0,17 Kolstad. 2005 Furunculosis 0,95 Gjoen et al., 1997

IPN 0,78 - 0,83 Storset et al., 2007


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DESAFIO CONTRA CALIGUS


Rasgo N MEAN Parásitos sésiles

Peso cuerpo 970 132,7 ± 41,0 Parásitos aletas 960 28,6 ± 14,9

Es;mado parásitos cuerpo

960 30,7 ± 16,3

Parásitos móviles

Peso cuerpo 507 165,2 ± 59,0 Parásitos cuerpo 507 13,2 ± 6,0

MEDICION FENOTIPO DE RESISTENCIA

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Días post infestación Heredabilidad (h2 + EE)

Peso cuerpo como covariable

Sin Peso como covariable

4 días 0,340 ± 0,07 ** 0,417 ± 0,08 **

14 días 0,056 ± 0,06 ns 0,175 ± 0,08 ns

ESTIMACION PARAMETROS GENETICOS DE RESISTENCIA: NUMERO DE PARASITOS POR PEZ


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HIPOTESIS 1 / METODOS

¿C. rogercresseyi reduce la resistencia a P. salmonis?

Simple infección

P. salmonis

Coinfección P. Salmonis

+ 30 Caligus x pez

Coinfección P. Salmonis

+ 60 Caligus x pez


¿La resistencia a la coinfección es un rasgo heredable?


15 full-sib = 1.634 peces genealogizados

R = 0 S = 1

Modelo umbral (binario) Modelo lineal (continuo)

R S

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¿Peces resistentes a P. Salmonis son resistentes a la coinfección?


Full sib

Full sib

Full sib

P. salmonis

P. Salmonis + 60 caligus

P. Salmonis + 30 caligus


RESULTADOS EFECTO DE CALIGUS SOBRE RESISTENCIA A P. SALMONIS

P. salmonis

EFECTO CALIGUS

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Trat. Nº CALIGUS

Heredabilidad Resistencia (umbral)

Heredabilidad Resistencia (con;nuo)

T1 0 0,23 ± 0,07 0,32 ± 0,12

T2 30 0,24 ± 0,07 0,37 ± 0,14

T3 60 0,17 ± 0,08 0,37 ± 0,14

RESULTADOS / DISCUSION RESISTENCIA A LA COINFECCION ES HEREDABLE

+


Tratamiento T1 (0 Sea lice) T2 (30 sea lice)

T1 (0 sea lice) -‐ -‐ T2 (30 sea lice) -‐0,14 ± 0,33ns -‐ T3 (60 sea lice) 0,32 ± 0,34ns 0,99 ± 0,01**

RESULTADOS / DISCUSION AUSENCIA DE CORRELACION RESISTENCIA SIMPLE - COINFECCION

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RESULTADOS / DISCUSION CALIGUS CAMBIA EL RANKING DE SELECCION A P. SALMONIS

CON CALIGUS

SIN CALIGUS

RANKING RESISTENCIA P. SALMONIS


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MARCADORES GENETICOS

ALELO 1 ALELO 2

– Debe ser polimórfico. – No necesariamente con función biológica. – Sirven como marcadores de un lugar en el genoma.


Alelo 1 AATCATGTGTGGCTACTTATGGTCAT Alelo 2 AATCATGTGTAGCTACTTATGGTCAT G/G G/A A/A

SNP : SINGLE NUCLEOTIDE POLYMORPHISM

HOMOCIGOTO HOMOCIGOTO HETEROCIGOTO

SNP : SINGLE NUCLEOTIDE POLYMORPHISM

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SSR : SINGLE SEQUENCE REPEATS


Referencia: Damani and Topol Genome Medicine 2009 1:54

COMPARACION MARCADORES GENETICOS

Microsatélites: - 400 identificados en genoma de salmones. -  Localizados fuera de los

genes .

SNP - Chip Affimetrix con 150.000 SNPs en genoma de salmones. -  Localizados cerca de los genes o dentro de ellos.

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Marcador genético: Single Nucleotide Polimorfism BUSQUEDA DE MARCADORES GENETICOS POR SECUENCIACION


DESDE MARCADOR GENETICO A QTL

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ASOCIACION ENTRE MARCADOR (C) Y QTL(E)


GAMETOS FREC. F X 100 CE ½ (1-r) 25 ce ½ (1-r) 25 cE ½ r 25 Ce ½ r 25

EQUILIBRIO DE LIGAMIENTO r MAX = 1/2

SIN ASOCIACION = EQUILIBRIO DE LIGAMIENTO

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GAMETOS FREC. F X 100 CE ½ (1-r) 45 ce ½ (1-r) 45 cE ½ r 5 Ce ½ r 5

DESEQUILIBRIO DE LIGAMIENTO Ej. r = 0,1

CON ASOCIACION = DESEQUILIBRIO DE LIGAMIENTO


GAMETOS FREC VALOR G FREC x G

CE 45 ½ +a 45 ½ a ce 45 ½ -a - 45 ½ a cE 5 ½ +a 5 ½ a Ce 5 ½ -a - 5 ½ a

VALOR GENETICO QTL – MARCADOR Y VALOR GENETICO

Chijos 40 ½ a ÷ 50

chijos - 40 ½ a ÷ 50

Diferencia: Chijos– chijos = a * 4/5 = a*(1-2r)

Referencia: Theo Meuwissen (2010)

La diferencia depende de: - El efecto del QTL = a - La tasa de recombinación entre el marcador y el QTL = r. - Si r = ½, el marcador no esta ligado al QTL y por lo tanto no hay diferencia entre C y c

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SELECCIÓN ASISTIDA POR MARCADORES (MAS)

Información de genealogía

Alelo C

Alelo c

Información del marcador

Modelo de regresión lineal y = µ+ b*x + e

y=registros; µ= promedio

b= coeficiente de regresión x= genotipo del SNP (0,1,2)


Genotipo FENOTIPO VALOR GENOTIPO RR 99 15,8 RS 83,2 0 SS 67,4 -15,8

0

20

40

60

80

100

120

RR RS SS

SOB

RE

VIV

EN

CIA

QTL - IPN

QTL – IPN

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Padre Madre Animal SNP 1

SNP 2

SNP 3

SNP 4

SNP 5

SNP n

Fenotipo

1 3 9 0 2 1 0 2 1 35 1 4 10 1 2 1 1 2 1 40 2 5 11 2 1 0 2 1 0 55 2 6 12 1 2 1 1 2 1 65 1 7 13 1 2 1 1 2 1 ? 2 8 14 2 1 0 2 1 0 ?

SELECCIÓN GENOMICA

Modelo de regresión lineal

y = µ+ b*x + poligénico + e

30-‐03-‐15

50


PLATAFORMAS PARA GENOTIPEO MASIVO (CHIP)


Nº SNPs

Nº muestras

777.000 48 - 364

55.000 48 - 1152

170.000 48 - 1152

55.000 48 - 1152

65.000 48 - 1152

50.000 48 - 1152

PLATAFORMAS PARA GENOTIPEO MASIVO (CHIP)

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