![Productividad: Fibra de Alpaca Calidad: ,[object Object],Cantidad: * Peso del vellón (Libras) Densidad Longitud](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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- 5. 50% 100% 50% Hijo 1: 100% Aporte de la carga genética del padre: 50% Aporte de la carga genética de la madre: 50% Hijo 2: 100% SON IGUALES????????
- 6. 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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- 12. Selección Asistida por MarcadoresMejoramiento S/. 14.00
- 13. GENETICA MOLECULAR * Secuenciar el Genoma de la alpaca
- 14. Construcción de Mapas Mapas físicos Con ayuda de marcadores molecular localizar donde está o están los genes que controlan el carácter deseado. Mapas funcionales Conocer como actúa el gen, inhiben o expresan el carácter. Mapeo comparado Hacer un mapeo comparado con el Bovino, humano y ratón para ver en otras especies como actúan esos genes.
- 15. 2003 Chimpance, 2006 Macaco. 2003-2004: Gallusgallus , resolución 6.63 X 2004: Cánidos: perro, coyote y lobo 2004-2009: Bostaurus , resolución 6.2 y 7.1 X 2007: Equuscaballus, Resolución 6.8 X Actual: iniciado el 2001: Sus scrofa (pig) 6.0X Ensambles completados; conejo, elefante, armadillo, gato, oveja, cerdo de guinea,
- 16. BUSCAMOS UN GEN O VARIOS GENES Ejemplo de Genes mayores encontrados en otras especies.
- 17. Caracteres deseables en otras especies Mas de 10 regiones cromosómicas (Cabras) y mas de 2500 genes aproximadamente (Alpacas). Varios genes aditivos de pequeño efecto
- 18. GENETICA CUANTITATIVA 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 mixtos y= 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
- 19. 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)
- 20. DATOS
- 23. 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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