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dc.contributor.advisor | Cañizares Sales, Joaquín | es_ES |
dc.contributor.advisor | Montero Pau, Javier | es_ES |
dc.contributor.author | García Pérez, Ana | es_ES |
dc.date.accessioned | 2020-06-05T07:18:39Z | |
dc.date.available | 2020-06-05T07:18:39Z | |
dc.date.created | 2018-07-26 | |
dc.date.issued | 2020-06-05 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/145461 | |
dc.description.abstract | [ES] Las especies del género Cucurbita (calabazas y calabacines) se encuentran entre los 10 principales cultivos de hortalizas en todo el mundo. La gran diversidad morfológica que presenta este género, lo hace interesante para el desarrollo de nuevas variedades. Sin embargo, a pesar del potencial de mejora y económico que presenta este género, los programas desarrollados para estos cultivos han sido menos numerosos en comparación con los llevados a cabo para otras hortalizas. Las tecnologías NGS junto con la bioinformática han resultado dos potentes herramientas para el estudio de la genética vegetal y el desarrollo de los programas de mejora. Los avances en las tecnologías NGS han ayudado al descubrimiento de millones de polimorfismos, que son un recurso invaluable para la mejora asistida por marcadores. Así mismo, la identificación y el seguimiento de la variación genética son ahora tan eficaces y precisos que se pueden genotipar miles de SNPs dentro de grandes poblaciones. El análisis de la diversidad genética existente en las poblaciones vegetales, incluyendo tanto especies domesticadas como silvestres, es un paso esencial para el descubrimiento de nuevos genes de interés con el fin de introducirlos en futuros planes de mejora. En el presente trabajo se ha descrito la diversidad existente dentro de una población de 96 individuos de diferentes especies del género Cucurbita. A partir de la secuenciación de RNA de hoja joven se obtuvo un total de 702.735 SNPs de alta calidad los cuales se anotaron utilizando SnpEff, un programa de predicción de efectos capaz de predecir el impacto que puede ocasionar cada SNPs. La distribución de los SNPs a lo largo de los cromosomas no fue homogénea, pudiendo distinguir regiones ricas y pobres en polimorfismos. El porcentaje de heterocigosidad observado fue muy bajo, cera del 1%. Se identificaron polimorfismos en unos 24.674 genes (78% de los genes), siendo 32 el promedio de variantes encontradas por gen. Del total de polimorfismos identificados menos del 0,5% de SNPs fueron responsables de ocasionar un impacto grave y cerca del 13% fueron responsables de causar impactos moderados. Unos 585.824 SNPs se encontraban dentro de la secuencia codificante. Más de la mitad de estos SNPs ocasionaron cambios de tipo silencioso y en menor medida, cambios de tipo con sentido . Solo cerca de 2.300 SNPs (0,4%) fueron responsables de la aparición de codones parada prematuros. A modo de ejemplo de su utilidad, esta colección de SNPs se ha utilizado para la identificación de posibles genes candidatos en QTLs relacionados con morfología y color del fruto (IFSh_3,MaRCo_4, MLRCo_4, MbRCo_19, IbRCo_4), floración (DFeF_12, DFeF_9) y características de hoja (Sl_12, Li_10) Toda los SNPs y genotipos identificados han sido recogidos en un fichero VCF, el cual es de libre acceso. | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento (by) | es_ES |
dc.subject | SNPs: single nucleotide polymorphism/polimorfismos de un solo nucleótido | es_ES |
dc.subject | Cucurbita sp. | es_ES |
dc.subject | Secuenciación | es_ES |
dc.subject | Next Generation Sequencing (NGS) | es_ES |
dc.subject | Diversidad genética | es_ES |
dc.subject | Bioinformática | es_ES |
dc.subject | Predicción de efectos | es_ES |
dc.subject | marcador molecular | es_ES |
dc.subject | Secuenciación de nueva generación | |
dc.subject.classification | GENETICA | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Mejora Genética Vegetal-Màster Universitari en Millora Genètica Vegetal | es_ES |
dc.title | Identificación de la variabilidad alélica en una colección de Cucurbita sp | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Biotecnología - Departament de Biotecnologia | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | García Pérez, A. (2018). Identificación de la variabilidad alélica en una colección de Cucurbita sp. http://hdl.handle.net/10251/145461 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\84051 | es_ES |