Optimización de la selección de padres en el mejoramiento de plantas: comparación de algoritmos metaheurísticos para...

Área de la Ciencia:

• Mejoramiento vegetal y genética
• Biología computacional
• La bioinformática

Sus antecedentes:

• La mejoría genómica asistida tiene como objetivo desarrollar genotipos de cultivos superiores mediante el apilamiento de haplotipos deseables.
• La selección óptima de haplotipos (OHS) se enfrenta a desafíos en la identificación de conjuntos de padres óptimos debido a la complejidad combinatoria.
• Los algoritmos de búsqueda metaheurísticos (MSA) ofrecen soluciones potenciales para problemas complejos de optimización en la selección de padres.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el rendimiento de las MSA (GA, DE, PSO, SA) para la selección de padres en la construcción del genotipo (GB).
• Para comparar dos objetivos de GB: OSH y el valor óptimo de la población (OPV).
• Evaluar el impacto a largo plazo de la OHS y la OPV en la ganancia genética y la diversidad.

Principales métodos:

• Se utilizó una población de trigo (583 líneas) genotipada para 29.972 SNPs y fenotipada para la roya de rayas.
• Aplicado GA, DE, PSO y SA para optimizar la selección de padres para OHS y OPV.
• Se han simulado 100 ciclos de reproducción para evaluar la ganancia genética a largo plazo y la retención de la diversidad.

Principales resultados:

• El algoritmo genético (GA) demostró una alta aptitud y una rápida convergencia.
• La selección de haplotipo óptimo (OHS) superó a la OPV y la selección basada en el valor genómico estimado de cría (GEBV) en ganancia genética y diversidad a largo plazo.
• OHS mantuvo la heterocigosidad y la varianza aditiva, cruciales para la mejora sostenible de los cultivos.

Conclusiones:

• Los algoritmos metaheurísticos optimizan efectivamente la selección de los padres para la construcción del genotipo.
• OHS es una estrategia prometedora para mejorar la ganancia genética a largo plazo y mantener la diversidad en los programas de mejoramiento de cultivos.
• La priorización del rendimiento del conjunto de padres colectivos sobre la clasificación individual mejora los resultados de la selección en la reproducción asistida por genómica.