La presente propuesta sera llevada a cabo en el periodo del 04 de Enero al 02 de Abril del 2020 en el laboratorio de investigación de la Dra. Gina Brown-Guedira, el cual pertenece al Servicio de Investigación Agrícola-Depto. de Agricultura de Estados Unidos y está localizado en North Carolina State University. Esta pasantía consistira en la adquisición de conocimientos aplicados para el análisis de la diversidad genética en cultivos vegetales poliploides y la asociación de caracteres de importancia agronómica a diferentes genotipos vegetales. La propuesta de la pasantía está diseñada para entrenar al pasante en la aplicación de las siguientes metodologías en cualquier cultivo vegetal de importancia agronómica: Genotipado por secuenciamiento (GBS), identificación de marcadores moleculares de polimorfismos de nucleótidos únicos (SNPs), los estudios de asociación de estos marcadores a caracteres de interés en cultivos poliploides por medio de los estudios de asociación de genoma completo (GWAS). El pasante también será instruido para convertir los marcadores SNPs en ensayos tipo KASP (PCR de alelo específico competitivo), lo cual permitirán analizar una mayor cantidad de información con un mejor uso de tiempo y recursos. La propuesta contempla que todos los objetivos alcanzados en cuanto al análisis bioinformático se realicen bajo la plataforma de líneas de comando en Linux, ya que este sistema operativo permite manejar un conjunto de datos más extenso y sobre el cual se ejecutan los softwares necesarios para la aplicación de este tipo de metodologías, así como también para el análisis de los datos de secuenciamiento de DNA, para la identificación de SNP y para la realización de los análisis de asociación de genomas completos (GWAS). Para todos los análisis propuestos se utilizará un conjunto de líneas de trigo existentes y de datos fenotípicos en este mismo cultivar. Al término de este entrenamiento, el pasante debe ser capaz de realizar estos análisis de forma independiente en otros cultivos de importancia agronómica.