Título: Tutorial para la visualización cromosómica de material con introgresiones utilizando TASSEL y GGT2
Autor: Plazas Ávila, María de la O; Villanueva Párraga, Gloria; Vilanova Navarro, Santiago; Gramazio, Pietro
Resumen: El desarrollo de poblaciones experimentales, como las líneas de introgresión (IL), es fundamental para estudiar los caracteres de interés en mejora. Para seleccionar e identificar eficientemente los caracteres deseables en estas poblaciones, es esencial una correcta visualización de los datos de genotipado de plantas. Sin embargo, obtener genotipos gráficos de cromosomas con diferentes introgresiones puede ser complejo debido a la gran cantidad de datos y la necesidad de adaptar estos datos a los formatos requeridos por el software de análisis. Para resolver este problema, presentamos una guía paso a paso para generar genotipos gráficos de cromosomas con introgresiones usando los programas Análisis de Caracteres por Asociación, Evolución y Ligamiento (TASSEL) y Genotipos Gráficos (GGT2). Usaremos como caso de estudio el genotipado de un conjunto de retrocruzamientos avanzados (ABs) con introgresiones de un pariente silvestre de berenjena en el fondo genético de la berenjena cultivada (Solanum melongena), visualizando los 12 cromosomas del genoma de la berenjena. En el tutorial, proporcionamos imágenes de los programas para facilitar su uso y explicamos cómo seleccionar los parámetros adecuados para cada análisis y visualización. Primero, utilizamos TASSEL para filtrar los datos de genotipado e identificar las introgresiones de interés. Luego, empleamos GGT2 para generar representaciones gráficas de los cromosomas con las introgresiones destacadas. El tutorial también incluye información clave sobre la adaptación intermedia necesaria entre los dos programas, ejemplos prácticos y consejos para superar las dificultades comunes en el proceso. Esta guía está diseñada para estudiantes con conocimientos básicos de genotipado, análisis de datos y herramientas bioinformáticas. La metodología presentada puede mejorar la precisión y eficiencia en la generación de genotipos gráficos de cromosomas para estudios de fitomejoramiento, evolución del genoma y diversidad genética
