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Polimorfismos de los genes Calpaína y Calpastatina en dos poblaciones de Ovinos de Pelo Colombiano

Polymorphisms of the calpain and calpastatin genes in two populations of colombian creole sheep



Cómo citar
Montes Vergara, D., Lenis Valencia, C., & Hernandez Herrera, D. (2018). Polimorfismos de los genes Calpaína y Calpastatina en dos poblaciones de Ovinos de Pelo Colombiano. Revista MVZ Córdoba, 24(1), 7113-7118. https://doi.org/10.21897/rmvz.1345

Dimensions
PlumX
Donicer Montes Vergara
Claudia Lenis Valencia
Darwin Hernandez Herrera

Objetivo. El propósito del presente estudio fue caracterizar el polimorfismo genético tipo SNPs en los genes calpaína (CAPN) y calpastatina (CAST) en el ovino de pelo criollo colombiano (OPC). Materiales y métodos. 300 individuos pertenecientes a dos subpoblaciones de OPC de los departamentos de Sucre (SC) y Valle del Cauca (VC) fueron genotipados por PCR–RFLP (MspI) para el locus CAST y por PCR–SSCP para el locus CAPN. Se calcularon las frecuencias genotípicas, alélicas, la heterocigocidad observada (Ho) y esperada (He), el índice de fijación (F), los desvíos del equilibrio de Hardy-Weinberg (EHW) y un análisis de varianza molecular para estimar los valores de FST, FIS y FIT. Resultados. En el locus CAST, el genotipo MM  fue el más frecuente (83.9±1.1%), seguido por los otros genotipos (MN: 15.5±1.1; NN:6.0±0.0%) y la frecuencia alélica de M (91.7±0.4%) superó la del N (8.3±0.4%). Para el locus CAPN el genotipo heterocigoto (48.2±0.7%) fue el más frecuente; los otros genotipos presentaron frecuencias de TT:44.7±1.9 y CC:7.0±1.4%. El alelo T alcanzó una frecuencia de 68.8±1.5% (C:31.3±1.5%). Similares frecuencias alélicas y genotípicas se encontraron en las subpoblaciones. La He fue menor que la Ho en ambos loci, con valores negativos de F y desvios de EHW solo en CAPN. Toda la variación encontrada fue debida a diferencias dentro de los individuos, con valores no significativos (p>0.05) de FST, FIS y FIT (0.002, -0.093 y -0.095, respectivamente). Conclusiones. Los loci estudiados tiene alta variabilidad, estos resultados pueden ser utilizados para futuros planes de selección asistida por genes para aumentar la productividad del OPC.


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