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LA GENETICA UNA HERRAMIENTA PARA EL MEJORAMIENTO Alan Cruz Camacho Centro de Mejoramiento Genético San Simón S.A.

La genética, una herramienta para el mejoramiento

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LA GENETICA UNA HERRAMIENTA PARA EL MEJORAMIENTO. Ponencia presentada en el III Simposium Internacional de Investigaciones sobre Camélidos Sudamericanos.

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Page 1: La genética, una herramienta para el mejoramiento

LA GENETICA UNA HERRAMIENTA PARA EL MEJORAMIENTO

Alan Cruz Camacho

Centro de Mejoramiento Genético

San Simón S.A.

Page 2: La genética, una herramienta para el mejoramiento

Productividad: Fibra de Alpaca

Calidad:•Diámetro de la fibra (micras)

Cantidad:* Peso del vellón (Libras)

Densidad

Longitud

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Qué producir?Qué animales reproducir?

Fibra de buena calidad en buena cantidad.(Diámetro, peso, rizo, tipo, uniformidad, persistencia)

Alpacas con características genéticas deseables

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50%

50%

100%

Aporte de la carga genética del padre: 50%Aporte de la carga genética de la madre: 50%

Hijo 1: 100% Hijo 2: 100%

SON IGUALES????????

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Los padres segregan el 50% de su carga genética, pero no siempre el mismo 50% .

Es por ello que los hermanos son diferentes.

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Valorizando nuestros genes…

S/. 9.00

S/. 3.30

S/. 0.70

S/. 6.40

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Mejoramiento

•Cruces : Pacovicuña•Inseminación Artificial y Transferencia de embriones•Genética Molecular•Genética Cuantitativa•Selección Asistida por Marcadores

S/. 14.00

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GENETICA MOLECULAR* Secuenciar el Genoma de la alpaca

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Construcción de Mapas

Mapas físicosCon ayuda de marcadores molecular localizar donde está o están los genes que controlan el carácter deseado.

Mapas funcionalesConocer como actúa el gen, inhiben o expresan el carácter.

Mapeo comparadoHacer un mapeo comparado con el Bovino, humano y ratón para ver en otras especies como actúan esos genes.

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2003 Chimpance, 2006 Macaco.

2003-2004: Gallus gallus , resolución 6.63 X

2004: Cánidos: perro, coyote y lobo

2004-2009: Bos taurus , resolución 6.2 y 7.1 X

2007: Equus caballus, Resolución 6.8 X

Actual: iniciado el 2001: Sus scrofa (pig) 6.0X

Ensambles completados; conejo, elefante, armadillo, gato, oveja, cerdo de guinea,

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BUSCAMOS UN GEN O VARIOS GENES

Ejemplo de Genes mayores encontrados en otras especies.Species Trait Gene Reference

Cattle Muscle hypertrophy MST 72-75

Coat colour MC1R 76

White Coat Colour KITLG 23

Fish Odour in milk FMO3 77

Chicken Albinism TYR 78

Plumage colour MC1R 79

Dominant white plumage colour PMEL17 80

Dog Narcolepsy HCRTR2 81

Coat colour MC1R 82

Goat Lack of horns, intersexuality Non-coding region * 83

Horse Coat colour MC1R 84

ASP 85

MATP 86

White colour, megacolon EDNRB 87-89

Pig Malignant hyperthemia RYR1 21

Dominant white colour, haematopoiesis KIT 22, 90, 91

Hypercholesterolaemia LDLR 92

Coat colour MC1R 93, 94

Intestinal Escherichia Coli aherence FUT1 95

Glycogen content in skeletal muscle PRKAG3 24

Sheep Fertility, ovulation rate BMP15 96

BMPR1B 97

ROA

Muscle hypertrophy Regulatory mutation * 98, 99

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Caracteres deseables en otras especies

Mas de 10 regiones cromosómicas (Cabras) y mas de 2500 genes aproximadamente (Alpacas). Varios genes aditivos de pequeño efecto

Especie Parámetro productivo Control

Vacuno de leche

Producción de leche por día

Poligénico

Ovino de leche Producción de leche por día

Poligénico

Caprino de leche

Producción de leche por día

Poligénico

Aves Puesta de huevos Poligénico

Conejos Prolificidad Poligénico

Cerdos Prolificidad Poligénico

Vacuno, ovino, conejo, cerdo, aves

Índice de conversión, ganancia de peso

Poligénico

Camélidos Diámetro de fibra ?????????

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Cuando el carácter es poligénico, y aun no hemos localizado física ni funcionalmente los genes, es necesario hacer uso de la aplicabilidad matemática.

PREDECIR LOS VALORES GENETICOS

Métodos estadísticos

Modelos lineales mixtosy= Vector de observación

b= Vector de niveles de efectos fijos

u= Vector de niveles de efectos aleatorios

X= Matriz de diseño de efectos fijos

Z= Matriz de diseño de efectos aleatorios

e= Error residual

GA = Valores Genéticos Aditivos

A = Coeficientes de la matriz de parentesco

= Varianza aditiva

GENETICA CUANTITATIVA

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PREDECIR LOS VALORES GENETICOS

Métodos Bayesianos

Inferencia de los valores genéticos de la distribución marginal posterior

MCMC =Cadenas de Markov, Método de Montecarlo

Números aleatorios

y | b, u, σ2 ~ N(Xb+ Zu, Iσ2)

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DATOS

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•Pedi

grí

•Reg

istro

s de

prod

ucció

n

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SELECCIÓN ASISTIDA POR MARCADORES

Integrar la información provista por marcadores moleculares a los criterios clásicos de selección.

Propósito: acortar el tiempo de evaluación de los animales, ya que con la construcción de paneles con Marcadores Moleculares se estimaría el valor genético en animales jóvenes.

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cDNA microarray Principio

NHGRI

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SNP chip assay

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CONCLUSION

Prueba Genómica

Selección

Basada en: Marcadores moleculares

Pedigrí y registros de producción

Nivel de confianza

Menor al 60% 99%

Valor genético???

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ALPACAS ELITE PROBADAS

CLONACION SOMATICA

INSEMINACION ARTIFICIAL

CLONACION EMBRIONARIA

TRANSFERENCIA DE EMBRIONES

INYECCION PRO NUCLEAR

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Gracias…