Una aplicación geoestadística en genómica

BRUNO, C.; MACCHIAVELLI, R.; BALZARINI, M.

San Lorenzo

Jornada; XV Jornadas de Jóvenes Investigadores Asociación de Universidades Grupo Montevideo (AUGM) "Investigación, Integración y Desarrollo".; 2007

Asociación de Universidades Grupo Montevideo (AUGM) y la Universidad Nacional de Asunción (UNA).

Los modelos geo-estadísticos son una herramienta poderosa para inferir sobre la estructura de poblaciones. Bajo ciertas condiciones, la estructura es función de la varianza de la distancia de dispersión (Wright, 1943). Dicha variabilidad espacial, en especial la producida en escala microgeográfica, se manifiesta estadísticamente a través de correlaciones entre observaciones. Las distancias genéticas entre pares de individuos pueden usarse para inferir las magnitudes de tales correlaciones. Mediante muestras genómicas geo-referenciados, es posible analizar variaciones espaciales de relaciones genéticas ajustando modelos geo-estadísticos que estiman correlogramas (correlaciones genéticas en función de distancias geográficas), para lo cual requieren la estimación de parámetros o constantes desconocidas. En este trabajo se propone el uso de suavizados no-paramétricos para estimar correlogramas. Se ilustran ajustes paramétricos (exponencial, esférico y gaussiano) y suavizados no-paramétricos (LOESS) sobre un conjunto de muestras de ADN geo-referenciadas en la microescala y genotipadas con marcadores microsatélite. El análisis geo-estadístico basado en distancias genéticas multivariadas obtenidas desde marcadores multilocus-multialélicos ha demostrado ser más sensible que el análisis alelo-alelo para estudiar correlaciones en una escala espacial fina.