Índices de selección molecular: un nuevo enfoque

Abstract

Con base en la teoría de la descomposición singular de las matrices de varianzas y covarianzas fenotípicas y genotípicas, y la de los marcadores moleculares, se presenta la teoría de dos índices de selección construidos con la información fenotípica y la que proporcionan los marcadores moleculares. Al primer índice de selección se le llama método del índice de selección molecular eigen (Molecular Eigen Selection Index Method, o MESIM por sus siglas en inglés) y al segundo, por tratarse de una generalización de MESIM al caso de la selección molecular del genoma completo en varios ambientes, método del índice de selección molecular del genoma completo (Genome Wide Molecular Eigen Selection Index Method, o GW MESIM , por sus siglas en inglés). La investigación se dividió en dos partes principales. En la primera se desarrolla la teoría estadística de MESIM y en la segunda parte la de GW MESIM siguiendo las ideas fundamentales de MESIM. Los resultados teóricos y los obtenidos por simulación en computadora indican que MESIM y GW MESIM tienen al menos tres ventajas sobre los índices de selección estándar actualmente disponibles: MESIM y GW MESIM no requieren ponderaciones económicas; las propiedades muestrales del índice y de los estimadores de sus parámetros son conocidas en el contexto asintótico, y el avance genético promedio que se alcanza con ellos es mayor o igual al de los índices de selección estándar._______Using the singular value decomposition of the phenotypic and genotypic variance- covariance matrices and the variance-covariance matrix of molecular markers, we present the theory of two selection indices constructed with phenotype information and that provided by molecular markers. The first selection index is named Molecular Eeigen Selection Index Method (MESIM) and the second one is named Genome Wide Molecular Eeigen Selection Index Method ( GW MESIM , GW stand for genome wide) because is a generalization of MESIM to the case of genome wide selection in several environments. This work is divided into two principal sections. In the first one the statistical theory of MESIM is presented and in the second part the theory of GW MESIM is presented by following basic ideas of MESIM. Computer simulation and theoretical results indicated that MESIM and GW MESIM have at least three advantages over the standard selection indices currently available: MESIM and GW MESIM do not require economic weights, the sampling properties of MESIM and GW MESIM are known and easy to estimate, and the genetic advance of MESIM and GW MESIM are equal or lager than that of the standard selection indices.