Küresel nüfus artışı ve buna bağlı olarak hayvansal gıdalara yönelik talebin yükselmesi, çiftlik hayvanlarında verimlilik, ürün kalitesi ve hastalıklara direnç gibi ekonomik öneme sahip özelliklerin genetik olarak iyileştirilmesini zorunlu kılmıştır. Geleneksel seleksiyon yöntemleri fenotipik kayıtlara dayalı olmaları nedeniyle zaman alıcı ve çevresel faktörlerden etkilenebilirken, moleküler belirteç teknolojileri genotip düzeyinde bilgi sağlayarak seleksiyon doğruluğunu artırmaktadır. Bu derleme tezde, çiftlik hayvanlarında gerçekleştirilen marker destekli seleksiyon çalışmalarının gelişimi RAPD, AFLP, RFLP, SSR ve SNP belirteç sistemleri çerçevesinde kapsamlı biçimde değerlendirilmiştir. İncelenen çalışmalar, söz konusu moleküler belirteçlerin süt verimi, canlı ağırlık artışı, karkas özellikleri, döl verimi ve hastalıklara dayanıklılık gibi temel ekonomik karakterlerle ilişkili gen bölgelerinin belirlenmesinde etkili olduğunu ortaya koymaktadır. RAPD ve AFLP belirteçleri genetik çeşitlilik ve populasyon yapısının analizinde kullanılırken, RFLP yöntemi aday gen polimorfizmlerinin saptanmasında güvenilir sonuçlar sunmuştur. SSR belirteçlerinin yüksek polimorfizm düzeyi sayesinde genetik haritalama ve akrabalık analizlerinde önemli avantaj sağladığı; SNP belirteçlerinin ise yüksek yoğunluklu genotipleme ve genomik seleksiyon uygulamalarında en güçlü ve güncel yaklaşımı temsil ettiği belirlenmiştir. Elde edilen bulgular, marker destekli seleksiyonun generasyon aralığını kısalttığını, erken yaşta genetik üstün bireylerin belirlenmesini mümkün kıldığını ve ıslah programlarının etkinliğini artırdığını göstermektedir. Bununla birlikte, belirteç etkinliğinin populasyon yapısı ve fenotipik veri kalitesi ile doğrudan ilişkili olduğu anlaşılmıştır. Sonuç olarak, moleküler belirteçlerin geleneksel ıslah yöntemleriyle entegre edilmesi sürdürülebilir hayvancılık açısından önemli katkılar sağlamakta olup, özellikle SNP temelli genomik seleksiyon yaklaşımlarının gelecekte daha yaygın ve etkili biçimde kullanılacağı öngörülmektedir.