Simulación de dos estrategias de mejoramiento genético de plantas aplicando la plataforma QU-GENE

Abstract

Para el reconocimiento de los aportes de la metodología de simulación en los programas de mejoramiento genético de plantas se realizo la simulación de dos estrategias de mejoramiento (Pedigrí y Bulk). Se expone la utilidad de la simulación en el mejoramiento genético de plantas con respecto a la posibilidad de considerar modelos con presencia de epistasis, diferentes número de genes, numero de plantas y familias; supuestos difíciles de probar con la aplicación de modelos lineales utilizados ampliamente en genética cuantitativa. Así mismo, se logra estimar por medio de la simulación parámetros importantes en el mejoramiento de plantas como: la ganancia genética ajustada, numero de cruzamientos mantenidos, recursos requeridos, cambios en las frecuencias génicas, componentes de varianza total y genética. De esta manera, se concluye que para la aplicación de la simulación en los programas de mejoramiento tradicionales se requiere consolidar las bases de datos con información histórica sobre ensayos de campo complementadas con investigaciones en biología molecular y. Finalmente, se crea una guía para que los Fitomejoradores consideren la plataforma de simulación QU-GENE como una herramienta de apoyo en la toma de decisiones para su aplicación y entrenamiento.

//Abstrac: For recognizing the contributions of the simulation methodology in programs of genetic breeding in plants, a simulation of two improving strategies was done (Pedigree and Bulk). It is exposed the usefulness of the simulation in the plant genetic improvement in regard to the possibility of considering patterns with presence of epistasis, different number of genes, number of plants and families; difficult to test issues with the application of lineal models widely used in quantitative genetics. Likewise, it is achieved to estimate through the simulation, important parameters in plants improvement just as: adjusted genetic profit, number of kept crossings, required resources, change in the genic frequencies, components of total variance and genetics. In this way, it is concluded that for the application of the simulation in the programs of traditional breeding, it is required to consolidate the database with historic information about field tests complemented with research in molecular biology and, finally, a guide for phytoimprovers to consider the QU-GENE simulation platform as a support tool in decision making for its application and training.