Introducción a la Citología

¿Qué es la Citología? 2. Explique en qué se diferencian las células procariotas y eucariotas. 3. ¿Qué es el ADN? 4. Identificar las partes y función del Núcleo. 2.  Es el estudio de la estructura y función de las células.  La célula es la unidad estructural y funcional básica de la vida. La citología es, por tanto, la materia fundamental más importante de toda la biología. 3.  Citoplasma: área del espacio fuera del núcleo; Contiene orgánulos y citosol.  Organelos: son pequeñas estructuras en el citoplasma que realizan varias funciones para la célula.  Citosol: es la parte fluida del citoplasma. 4.  Carecen de membrana nuclear así como de cualquier otro orgánulo recubierto de membrana en su citoplasma. 5.  Poseen una membrana nuclear así como orgánulos unidos a la membrana en su citoplasma. 6.  es la computadora o centro de control de la célula.  contiene el material genético del ADN vivo (ácido desoxirribonucleico).

 descubierto por James Watson, Francis Crick y Rosalind Franklin (1953).  Una molécula de ADN está formada por nucleótidos unidos entre sí. 7. Un nucleótido está compuesto por: 1. Grupo fosfato 2. Azúcar desoxirribosa 3. Base nitrogenada: 4 tipos Adenina (A) Timina (T) Citosina (C) Guanina (G) El ADN está compuesto por dos cadenas de nucleótidos interconectadas. A&T sigue formando equipo, mientras que C&G hace lo mismo. 10.  Completar la hoja de trabajo titulada "ODA al ADN". 11.  Cadenas largas de ADN forman la cromatina.  Secciones cortas de ADN a lo largo de un trozo de cromatina forman genes. ¡El genoma humano contiene aproximadamente 30.000 genes!  Un gen producirá o influirá en un rasgo específico en la descendencia. 13 Nucleolus / Nucleoli (plural): una estructura esférica oscura que es el sitio de formación de los ribosomas.  Los ribosomas y otros mensajes químicos importantes salen del núcleo a través de los poros nucleares. La membrana que rodea al núcleo se denomina membrana o envoltura nuclear.

El árbol se visualizó usando el paquete ggtree de R (Yu et al. 3 mil millones) se alineó con los modelos de genes refseq v1 (IWGSC 2018) con modelos de genes 2NvS recién ensamblados usando la herramienta Kallisto (Bray et al. 2016) para proporcionar genes. estimaciones de abundancia de transcripción de nivel. El número de lecturas de RNA-seq se normalizó usando edgeR (Robinson et al. Genotyping by sequencing (GBS) (Poland et al. 2012) se realizó para líneas de mejoramiento en programas KS, USDA-RPN y CIMMYT. Archivos clave GBS que enumeran nombres de plantas, identificadores, rutas, códigos de barras, etc. Palabras clave. Brevemente, se identificó un conjunto de entrenamiento de líneas de pedigrí positivas y negativas de 2NvS en base a datos de marcadores (Helguera et al. 2003). TASSEL (Bradbury et al. 2007) Se usó la canalización GBSv2 para extraer el archivo de "etiqueta por taxa (TBT)" después de la alineación en los genomas de referencia del trigo y del foráneo.

Una distribución del 99% en líneas exóticas negativas se considera específica del trigo blando 2AS. (2) El paso de producción tiene como objetivo predecir la presencia o ausencia de un segmento 2NvS extraño para una gran cantidad de líneas de reproducción. Una vez más, las lecturas de GBS se procesaron utilizando la canalización TASSEL GBSv2. La funcionalidad de este complemento TASSEL se integró más tarde en una versión oficial de TASSEL v5.2. 66 (29 de octubre de 2020), con ediciones menores por parte del equipo de administración de Cornell TASSEL. Para el programa de mejoramiento de KS, los datos fenotípicos se clasificaron en diferentes etapas de selección IPSR, PYN, AYN y KIN. Para los estudios IPSR y PYN, los experimentos se realizaron utilizando el método de diseño aumentado modificado (tipo 2) con un ajuste del método 1 según Lin y Poushinsky (1985). Para AYN y KIN, los experimentos se realizaron utilizando un diseño Alpha(0,1) (red generalizada) según Patterson y Williams (1976). Los datos se analizaron utilizando el software AGROBASE (Agronomix Software Inc, Winnipeg, Manitoba, Canadá) para tener en cuenta los diferentes aspectos del diseño de los experimentos. Luego, se recuperaron los mejores valores de predicción lineal imparcial (BLUP) para cada genotipo por año y ubicación (Tabla complementaria S12).

Estos valores individuales se utilizaron en un análisis de modelo mixto para estimar los efectos 2NvS, con la presencia o ausencia de 2NvS como efectos fijos y ubicaciones como efectos aleatorios implementados en el paquete lmerTest R. Investigamos la asociación de 2NvS con el rendimiento en diferentes etapas de mejoramiento del trigo KS al dividir los datos en conjuntos de datos específicos de la etapa. También obtuvimos datos de rendimiento para 825 líneas de trigo durante las últimas dos décadas (1992-2015) del sitio web del USDA-RPN (Tabla complementaria S13) (Rife et al. 2018). Los datos del genotipo RPN analizados en este estudio fueron generados por Rife et al (2018). Para el ajuste de modelos mixtos lineales, 2NvS se trató como si tuviera efectos fijos, sitios (y años al analizar los datos de todos los años juntos) como si tuvieran efectos aleatorios implementados en el paquete R lmerTest. Para verificar aún más los efectos de 2NvS en el rendimiento, también realizamos un estudio de asociación de todo el genoma utilizando TASSEL para el conjunto de datos USDA-RPN.