Herramienta bioinformática para la administración de hatos ganaderos incluyendo mejora genética basada en selección genómica [recurso electrónico] / Nataniel Angulo Cuevas; director, Rafael Villa Angulo
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TextoDetalles de publicación: Mexicali, Baja California, 2019Descripción: 1 recurso en línea, 75 p. ; il. colTema(s): Bovinos -- Tesis y disertaciones académicas -- GenéticaClasificación LoC:SF201 | A54 2019Recursos en línea: Tesis Digital
Nota de disertación: Tesis (Doctorado) --Universidad Autónoma de Baja California, Instituto de Ingeniería, Mexicali, 2019. Resumen: La Estimación de los Valores de Crianza tradicional combina solo datos fenotípicos y de pedigrí, hoy en día, con la inclusión de marcadores moleculares, tales como los SNPs (Single Nucleotide Polymorphism, por sus siglas en ingles), en la integración del análisis genético en los esquemas de selección, ya es posible integrar datos genotípicos para realizar estas estimaciones. Avances en las tecnologías de genotipificación de salida masiva para bovinos llevaron al desarrollo de los SNPchips, de los cuales hay de diferentes capacidades. Para la Estimación de los Valores Genómicos de Crianza (GEBV, por sus siglas en inglés) existen diversos métodos basados en el contexto del Modelo Lineal de Mezclas (Linear Mixed Models), en los que encontramos el GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) el cual es un método que utiliza relaciones genómicas para realizar dichas estimaciones. Para esto, es usada una matriz de relaciones genómicas, estimada de marcadores moleculares (como SNPs). Esta matriz define la covarianza entre individuos en un grupo de estudio basada en similitud observada a nivel genómico, en vez de la similitud basada en pedigrí. En este trabajo de tesis se reporta la implementación y pruebas de una herramienta bioinformática que utiliza el método GBLUP para estimar los valores genómicos de ganado bovino. Esta herramienta es parte integral del primer sistema tecnológico para la implementación de un programa de mejora genética basado en Selección Genómica, en el Estado de Baja California.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tesis | Biblioteca Central Mexicali | Colección de Tesis | SF201 A54 2019 (Browse shelf(Abre debajo)) | 1 | Disponible | MXL122253 |
Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería
Tesis (Doctorado) --Universidad Autónoma de Baja California, Instituto de Ingeniería, Mexicali, 2019.
La Estimación de los Valores de Crianza tradicional combina solo datos fenotípicos y de pedigrí, hoy en día, con la inclusión de marcadores moleculares, tales como los SNPs (Single Nucleotide Polymorphism, por sus siglas en ingles), en la integración del análisis genético en los esquemas de selección, ya es posible integrar datos genotípicos para realizar estas estimaciones. Avances en las tecnologías de genotipificación de salida masiva para bovinos llevaron al desarrollo de los SNPchips, de los cuales hay de diferentes capacidades. Para la Estimación de los Valores Genómicos de Crianza (GEBV, por sus siglas en inglés) existen diversos métodos basados en el contexto del Modelo Lineal de Mezclas (Linear Mixed Models), en los que encontramos el GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) el cual es un método que utiliza relaciones genómicas para realizar dichas estimaciones. Para esto, es usada una matriz de relaciones genómicas, estimada de marcadores moleculares (como SNPs). Esta matriz define la covarianza entre individuos en un grupo de estudio basada en similitud observada a nivel genómico, en vez de la similitud basada en pedigrí. En este trabajo de tesis se reporta la implementación y pruebas de una herramienta bioinformática que utiliza el método GBLUP para estimar los valores genómicos de ganado bovino. Esta herramienta es parte integral del primer sistema tecnológico para la implementación de un programa de mejora genética basado en Selección Genómica, en el Estado de Baja California.
