|
|
|
|
| LEADER |
06438ntm a2200913 a 4500 |
| 001 |
BIBUN031643 |
| 008 |
160411s2016 ag ||||| m||| 00| 0 spa d |
| 100 |
1 |
|
|9 45707
|a Gualdrón Duarte, José Luis
|
| 700 |
1 |
|
|9 12817
|a Cantet, Rodolfo Juan Carlos
|e dir.
|
| 700 |
1 |
|
|9 7475
|a Maizón, Daniel Omar
|e cons.
|
| 245 |
0 |
0 |
|a Imputación de genotipos y detección de regiones genómicas aditivas para caracteres de crecimiento y deposición de grasa en una población cruza porcina
|
| 502 |
|
|
|a Tesis.
|c Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados.
|b Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Agropecuarias.
|g Doctorado en Ciencias Agropecuarias.
|d 2016.
|
| 260 |
|
|
|c 2016
|
| 300 |
|
|
|a 87 p.
|b tbls., grafs.
|
| 520 |
|
|
|a 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.
|
| 650 |
|
0 |
|a CERDO
|9 252
|
| 650 |
|
0 |
|a GENOTIPOS
|9 1610
|
| 650 |
|
0 |
|a PROGRAMAS DE ORDENADOR
|9 270
|
| 650 |
|
0 |
|a VARIABILIDAD GENETICA
|9 3513
|
| 650 |
|
0 |
|a GRASAS
|9 2749
|
| 650 |
|
0 |
|a CRECIMIENTO
|9 702
|
| 650 |
|
0 |
|a RENDIMIENTO CARNICO
|9 4975
|
| 856 |
|
|
|x 20160601
|f 2016gualdronduartejoseluis
|q application/pdf
|i En internet: http://ri.agro.uba.ar/files/download/tesis/doctorado/2016gualdronduartejoseluis.pdf
|u http://ri.agro.uba.ar/files/download/tesis/doctorado/2016gualdronduartejoseluis.pdf
|
| 901 |
|
|
|a 32940
|
| 902 |
|
|
|a t
|
| 903 |
|
|
|a 20160411
|
| 903 |
|
|
|a 20160506
|
| 903 |
|
|
|a 20160506
|
| 903 |
|
|
|a 20160506
|
| 903 |
|
|
|a 20160530
|
| 904 |
|
|
|a OK
|
| 904 |
|
|
|a DO
|
| 904 |
|
|
|a N
|
| 904 |
|
|
|a Greenstone
|
| 905 |
|
|
|a m
|
| 907 |
|
|
|a TESIS
|
| 908 |
|
|
|a IMPRESO
|
| 908 |
|
|
|a EN LINEA
|
| 924 |
|
|
|a Imputación de genotipos y detección de regiones genómicas aditivas para caracteres de crecimiento y deposición de grasa en una población cruza porcina
|t Imputación de genotipos y detección de regiones genómicas aditivas para caracteres de crecimiento y deposición de grasa en una población cruza porcina
|
| 928 |
|
|
|a Gualdrón Duarte
|b José Luis
|
| 928 |
|
|
|a Cantet
|b Rodolfo Juan Carlos
|f dir.
|
| 928 |
|
|
|a Maizón
|b Daniel Omar
|f cons.
|
| 945 |
|
|
|a 2016
|
| 950 |
|
|
|a es
|
| 965 |
|
|
|a CERDO
|
| 965 |
|
|
|a GENOTIPOS
|
| 965 |
|
|
|a PROGRAMAS DE ORDENADOR
|
| 965 |
|
|
|a VARIABILIDAD GENETICA
|
| 965 |
|
|
|a GRASAS
|
| 965 |
|
|
|a CRECIMIENTO
|
| 965 |
|
|
|a RENDIMIENTO CARNICO
|
| 969 |
|
|
|a 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.
|
| 969 |
|
|
|a 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.
|
| 969 |
|
|
|a 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.
|
| 969 |
|
|
|a 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.
|
| 969 |
|
|
|a 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.
|
| 969 |
|
|
|a Finalmete se presentan estudios de asociación para características de crecimiento y deposición de grasa, empleando el algoritmo propuesto junto con genotipos imputados en HD.
|
| 969 |
|
|
|a La implementación de dicho algoritmo permite identificar regiones significativas relevantes y genes candidatos que explican parte de la variación de los caracteres evaluados.
|
| 969 |
|
|
|a 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.
|
| 976 |
|
|
|a AAG
|
| 977 |
|
|
|a 028441s
|
| 984 |
|
|
|a 1 ej.
|
| 985 |
|
|
|a REST
|
| 987 |
|
|
|a AGROVOC
|
| 989 |
|
|
|a 20160601
|
| 993 |
|
|
|a 2016gualdronduartejoseluis
|
| 900 |
|
|
|a http://ri.agro.uba.ar/files/download/tesis/doctorado/2016gualdronduartejoseluis.pdf
|
| 917 |
|
|
|a BP
|
| 917 |
|
|
|a BP
|
| 917 |
|
|
|a BP
|
| 917 |
|
|
|a BP
|
| 917 |
|
|
|a BP
|
| 915 |
|
|
|e 87 p.
|i tbls., grafs.
|
| 955 |
|
|
|a Ciencias Agropecuarias
|c Doctorado en Ciencias Agropecuarias
|d 2016
|e Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados
|g Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Agropecuarias
|n Tesis
|s UBA.FA
|
| 975 |
|
|
|c T.G.636.4
|l GUA
|z 2016
|
| 942 |
0 |
0 |
|c ENLINEA
|
| 942 |
0 |
0 |
|c TESIP0D
|
| 999 |
|
|
|c 22587
|d 22587
|
| 090 |
|
|
|a T.G.636.4 GUA
|