Enfoque NGS para el descubrimiento de variantes en el langostino gigante de agua dulce - Agarwal, Deepak; Chaudhari, Aparna
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Entre los crustáceos de piscifactoría, el langostino gigante de agua dulce Macrobrachium rosenbergii era hasta hace poco una de las principales especies con alto valor comercial. Últimamente, ha perdido popularidad debido a las enfermedades y al crecimiento diferencial de los machos a causa de la jerarquía social. La especie puede recuperar su antiguo estatus de preferencia si se mejora genéticamente para que crezca y sea resistente a las enfermedades. La selección selectiva se ve facilitada en gran medida por la selección asistida por marcadores (MAS). Los polimorfismos de un solo nucleótido…mehr

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Produktbeschreibung
Entre los crustáceos de piscifactoría, el langostino gigante de agua dulce Macrobrachium rosenbergii era hasta hace poco una de las principales especies con alto valor comercial. Últimamente, ha perdido popularidad debido a las enfermedades y al crecimiento diferencial de los machos a causa de la jerarquía social. La especie puede recuperar su antiguo estatus de preferencia si se mejora genéticamente para que crezca y sea resistente a las enfermedades. La selección selectiva se ve facilitada en gran medida por la selección asistida por marcadores (MAS). Los polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) ofrecen la resolución más fina posible para un mapa de marcadores (un solo cambio de nucleótido), son codominantes, bialélicos y generalmente abundantes en poblaciones con una baja tasa de mutación. La secuenciación del ADN mediante plataformas NGS se considera el enfoque más rentable. En este estudio, se llevó a cabo la extracción de SNP en las secuencias transcritas de M. rosenbergii disponibles en el GenBank, NCBI. Se recogieron especímenes silvestres de diferentes masas de agua. Se diseñaron cebadores para amplificar la codificación (CDS) y se secuenciaron los amplicones en las plataformas GS-FLX 454 e Ion torrent. Se detectaron 173 SNPs en todas las poblaciones. Es la primera vez que utilizamos este enfoque para la extracción de SNPs en las secuencias notificadas.
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Autorenporträt
Deepak Agarwal si è laureato in Scienze della pesca presso l'Università G.B.P.U.A & T di Pantnagar. Ha conseguito il dottorato di ricerca in Biotecnologie ittiche presso il CIFE di Mumbai. Ha ricevuto la medaglia d'oro del VC per i voti più alti in UG e il premio per la migliore tesi di laurea per il lavoro di master. Attualmente lavora come professore assistente.