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Desarrollo de recursos genómicos en Tectona grandis. Fase II, secuenciación del genoma y búsqueda de marcadores SNPs para su utilización en mejoramiento genético

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PI73_BIB312223_Desarrollo_de_recursos_genomicos....pdf (2.447Mb)
Date
2023-12
Author
Murillo-Gamboa, Olman
Jiménez-Madrigal, Jose Pablo
Metadata
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Abstract
Tectona grandis es una de las principales especies maderables del mundo; debido a su belleza, resistencia y durabilidad. Ha sido sujeta de mejoramiento genético con el propósito de incrementar su productividad y calidad en plantación. El uso de marcadores genéticos convencionales no permite su relación directa con rasgos de importancia económica. Las nuevas técnicas de secuenciación molecular permiten utilizar información directa del código genético en la identificación de individuos superiores y análisis poblacional. Esto permitiría acortar los ciclos de selección y desarrollo de nuevas generaciones de mejoramiento, actualmente 8-10 años. El proyecto tuvo como propósito desarrollar recursos genómicos en teca para su aplicación en el mejoramiento genético. Como primer paso se secuenció y ensambló el genoma completo de teca. Asimismo, se utilizó una técnica de reducción de la complejidad para secuenciar una colección de 35 árboles plus, de GENFORES (Cooperativa de mejoramiento genético forestal, Escuela de Ingeniería Forestal). De esta secuenciación de baja representación se identificaron variantes puntuales (SNPs), en particular 10 816 loci polimórficos. Luego, se realizó un análisis de asociación genómica (GWAS), resultando en 43 SNPs relacionados de manera positiva con rasgos de interés, como: diámetro, volumen comercial, peso específico de la madera, proporción de duramen, calidad del árbol y color del duramen. Más aún, los valores de predicción genómica oscilaron entre un 50 y 60% de probabilidad de certeza. Estos primeros resultados auguran una alta probabilidad de selección genómica temprana de genotipos élite de teca.
Description
Proyecto de investigación (Código: CF 1401-083) Instituto Tecnológico de Costa Rica. Escuela de Ingeniería Forestal, Escuela de Ciencias Naturales y Exactas, 2023
URI
https://hdl.handle.net/2238/15063
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Metrics
Collections
  • Informes de proyectos de investigación [145]

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