जलीय कृषि प्रजनन के लिए एसएनपी जीनोटाइपिंग सरणियाँ

एक एसएनपी जीनोटाइपिंग सरणी एक ही ऊतक नमूने से एक व्यक्ति के जीनोम में बिखरी हुई हजारों से लेकर लाखों एकल-न्यूक्लियोटाइड बहुरूपता (एसएनपी) स्थितियों, विशिष्ट एकल-आधार भिन्नताओं को एक साथ पढ़ती है। यह उस प्रक्रिया को बदल देती है जिसमें पहले व्यापक, धीमे एकल-मार्कर परीक्षण की आवश्यकता होती थी, इसे एक मानकीकृत परख में बदल देती है जो एक सघन आनुवंशिक फिंगरप्रिंट उत्पन्न करती है। यह फिंगरप्रिंट पितृत्व निर्धारण, अंतःप्रजनन निगरानी और जीनोमिक चयन गणनाओं का समर्थन करता है, ये सभी एक ही अंतर्निहित डेटासेट से प्राप्त होते हैं। सरणी घनत्व, जिसमें शामिल एसएनपी स्थितियों की संख्या होती है, लागत और विभेदन के बीच संतुलन बनाता है: कम घनत्व वाली सरणियाँ प्रति नमूना सस्ती होती हैं और बुनियादी पितृत्व तथा संबंधितता जांच के लिए पर्याप्त होती हैं, जबकि जीनोमिक चयन के लिए आवश्यक उच्च घनत्व वाली सरणियाँ, जो अधिक सूक्ष्म प्रजनन मूल्य भविष्यवाणी के लिए होती हैं, प्रति नमूना अधिक महंगी होती हैं लेकिन पर्याप्त जीनोम-व्यापी भिन्नता को कैप्चर करती हैं ताकि केवल वंशावली रिकॉर्ड का उपयोग करने की तुलना में भविष्यवाणी सटीकता में सार्थक सुधार हो सके। एक प्रजाति-विशिष्ट एसएनपी सरणी के निर्माण के लिए जीनोम अनुक्रमण और भिन्नता खोज में प्रारंभिक निवेश की आवश्यकता होती है ताकि यह पहचाना जा सके कि कौन सी एसएनपी स्थितियाँ लक्षित प्रजनन आबादी में सूचनात्मक और लगातार जीनोटाइप करने योग्य हैं। इसका मतलब है कि अच्छी तरह से स्थापित जलीय कृषि प्रजनन प्रजातियों, जैसे सैल्मन, झींगा और परिपक्व वाणिज्यिक प्रजनन कार्यक्रमों वाली कई फिनफिश प्रजातियों के लिए अब उद्देश्य-निर्मित, मान्य सरणियाँ उपलब्ध हैं, जबकि कम व्यावसायिक रूप से विकसित प्रजातियों के लिए नए या छोटे पैमाने के प्रजनन कार्यक्रम अक्सर अभी भी सस्ते लेकिन कम विभेदन वाले आनुवंशिक मार्कर पैनलों पर निर्भर करते हैं या उन्हें महंगी कस्टम सरणी विकास को कमीशन करना पड़ता है। सरणी प्रौद्योगिकी और अनुक्रमण लागतों में उद्योग-व्यापी गिरावट के कारण प्रति नमूना लागत में काफी कमी आई है, जो जीनोमिक चयन को केवल सबसे बड़े, सबसे अच्छी तरह से वित्त पोषित प्रजनन कार्यक्रमों के लिए एक उपकरण से मध्यम आकार के वाणिज्यिक प्रजनन कार्यों के लिए तेजी से सुलभ बनाने वाला सबसे बड़ा कारक रहा है।