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PMSeeker: Un esquema basado en el algoritmo codicioso y el algoritmo exhaustivo para seleccionar conjuntos de marcadores de baja redundancia para la asignación de parentesco a gran escala con genotipado parental completo

Autores: Xia, Lei; Shi, Mijuan; Li, Heng; Zhang, Wanting; Cheng, Yingyin; Xia, Xiao-Qin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 6

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La asignación de parentesco es una prueba genética que utiliza características genéticas, como marcadores moleculares, para identificar las relaciones parentales dentro de las poblaciones, que, en la acuicultura comercial, son casi siempre grandes y donde se conoce toda la información sobre los posibles padres. Para encontrar con precisión a los verdaderos padres, se requieren los genotipos de todos los loci en el conjunto de marcadores de parentesco (PMS) para cada individuo que se está probando. Con la misma precisión, un PMS que contenga un menor número de marcadores sin duda ahorrará costos experimentales. Así, este estudio estableció un esquema para seleccionar PMS de baja redundancia utilizando el algoritmo exhaustivo y el algoritmo codicioso. Al seleccionar PMS, el algoritmo codicioso elige marcadores basándose en el índice de dispersión parental (PDI), una métrica definida de manera única que supera la probabilidad de exclusión (PE). Con el uso conjunto de los dos algoritmos, se encontraron PMS no redundantes para más del 99.7% de los casos solucionables en tres grupos de experimentos de muestras aleatorias en este estudio. Luego, un PMS de baja redundancia puede componerse utilizando dos o más de estos PMS no redundantes. Este esquema reduce efectivamente el número de marcadores en los PMS, conservando así recursos humanos y experimentales y sentando las bases para la implementación generalizada de la tecnología de asignación de parentesco en la cría de especies económicas.

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