Imputación de genotipos y detección de regiones genómicas aditivas para caracteres de crecimiento y deposición de grasa en una población cruza porcina

Los estudios de asociación genómica (GWAS) llevan consigo un algo costo monetario, y a su vez requieren algoritmos complejos de análisis de información que consumen tiempo y memoria computacional. En este sentido, el objetivo principal de esta tesis es presentar un esquema de genotipado apropiado para poblaciones cruza, junto con un algoritmo eficiente para GWAS de caracteres complejos productivos. Inicialmente, se presenta un esquema de genotipado que maximiza la exactitud de imputación de genotipos en alta densidad (HD) a partir de paneles de baja densidad (LowD), reduciendo el costo de genotipificación. Posteriormete, se propone un algoritmo que facilita identificar regiones genómicas que explican parte de la variabilidad de un carácter, reduciendo la tasa de falsos positivos, el tiempo de cálculo y el requerimiento de memoria RAM. De igual manera, el algoritmo evalúa segmentos candidatos a partir de las posiciones detectadas significativas y calcula la fracción de la varianza aditiva total explicada por cada segmento. Finalmete se presentan estudios de asociación para características de crecimiento y deposición de grasa, empleando el algoritmo propuesto junto con genotipos imputados en HD. La implementación de dicho algoritmo permite identificar regiones significativas relevantes y genes candidatos que explican parte de la variación de los caracteres evaluados. En conclusión, la tesis propone un enfoque estructurado, práctico y eficiente para la realización de GWAS de caracteres complejos aplicado en poblaciones experimentales con fines productivos.

Caracterización del patrón de gluteninas de bajo peso molecular de trigo pan (Triticum aestivum L.) y su efecto sobre el potencial uso final de la harina

El trigo pan [Tritivum aestivum L.]tiene diversos usos en la industria alimenticia debido a las características particulares de la harina y es el ingrediente principal en la elaboración de pan, galletitas, productos de repostería, pastas frescas, etc. La calidad intrínseca de las harinas está influenciada por la cantidad y calidad de proteínas del gluten: Gluteninas de alto [HMW-Gs]y bajo peso molecular [LMW-Gs]y Gliadinas [Gli]. A su vez, la calidad reológica está afectada por factores ambientales y la relación Genotipo x Ambiente. Por lo mencionado, resulta importante conocer los efectos de los patrones proteicos sobre la calidad industrial de trigo pan y comprender la incidencia de la disponibilidad de Nitrógeno y temperaturas elevadas durante el llenado de los granos sobre las fracciones proteicas que componen el gluten y la reolgía de las masas. Se utilizaron proteinogramas [SDS-PAGE, unidimensionales]para la identificación proteica de 74 cultivares argentinos de trigo pan y el test de sedimentación [SDSS]para estimar la fuerza de gluten, como indicador de calidad intrínseca y para ver el efecto del ambiente se utilizaron 26 cultivares de trigo pan sembrados en el mismo sitio y con las mismas condiciones de manejo, en dos años [2008 y 2009]con temperaturas contrastantes durante el llenado de los granos y dos niveles de fertilización nitrogenada. La combinación total de las proteínas del gluten [HMW-Gs+LMWGs+Gli]tuvo más influencia sobre la calidad del gluten que cada fracción proteica en particular. En general, las altas temperaturas aumentaron la cantidad del Gli y la extensibilidad de las masas [L], en tanto que la disponibilidad de N incrementó todos los grupos proteicos, la fuerza [W]y la extensibilidad de la masa. Igualmente, se observó un efecto diferencial de dichos factores sobre los patrones proteicos y la calidad final, según la composición del gluten.