La selección genómica (GS) predice los valores genéticos de una descendencia en una población al asociar sus rasgos (por ejemplo, resistencia a plagas) con sus puntuaciones de marcadores genéticos de alta densidad. [1] GS es un método propuesto para abordar las deficiencias de la selección asistida por marcadores (MAS) en los programas de mejoramiento. Sin embargo, GS es una forma de MAS que difiere de ella al estimar, al mismo tiempo, todos los marcadores genéticos, haplotipos o efectos de marcadores a lo largo de todo el genoma para calcular los valores de los valores genéticos estimados de mejoramiento (GEBV). [1] La potencialidad de GS es explicar la diversidad genética de un programa de mejoramiento a través de una alta cobertura de marcadores de todo el genoma y evaluar los efectos de esos marcadores para predecir los valores genéticos. [2]
A diferencia del MAS y su enfoque en unos pocos marcadores significativos, el GS examina en conjunto todos los marcadores de una población. Desde la propuesta inicial del GS [1] para su aplicación en poblaciones de cría, ha ido surgiendo como una solución a las deficiencias del MAS. [2]
El MAS ha presentado dos limitaciones principales en las aplicaciones de mejoramiento. En primer lugar, las poblaciones de mapeo biparentales se utilizan para la mayoría de los análisis de QTL , lo que limita su precisión. [3] [4] Esto representa un problema porque una sola población biparental no puede representar la diversidad alélica y los efectos de fondo genético en una población de mejoramiento.
Además, los rasgos poligénicos (o rasgos complejos) controlados por varios marcadores de efectos pequeños han sido una molestia increíble para el MAS. Los métodos estadísticos aplicados para identificar marcadores objetivo e implementar el MAS para mejorar los rasgos poligénicos no han tenido éxito. [2]
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