INALI   02622
INSTITUTO NACIONAL DE LIMNOLOGIA
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
PATRONES DE VARIACIÓN FENOTIPICA EN DIFERENTES ESTRUCTURAS DE CANGREJOS DE AGUA DULCE (DECAPODA-AEGLIDAE)
Autor/es:
JUAN MANUEL CABRERA; GEORGINA TUMINI; FEDERICO GIRI
Lugar:
Montevideo
Reunión:
Congreso; 5º Congreso Uruguayo de Zoología; 2018
Resumen:
PATRONES DE VARIACIÓN FENOTIPICA EN DIFERENTES ESTRUCTURAS DE CANGREJOS DE AGUA DULCE (DECAPODA-AEGLIDAE)Cabrera JM (1); Tumini G (2); Giri F (3). (1) INALI (CONICET­UNL) FI (UNER); (2) INALI (CONICET­UNL) FHUC (UNL). e­mail: juanmanuelcabrera1@gmail.comLa variación fenotípica no está uniformemente distribuida entre los rasgos fenotípicos, algunos rasgos tienden a covariar, mientras que otros varían independientemente o apenas varían. En trabajos previos se estudió la variación fenotípica en la forma del cefalotórax de cangrejos del género Aegla, observándose dimorfismo sexual, patrones de variación entre poblaciones y especies. Estas evidencias permitieron indagar sobre las líneas de colonización, distribución, y las áreas de endemismos. Particularmente, los análisis en los niveles morfológicos aportan evidencias acerca de la evolución de los organismos. En este trabajo se analizaron datos de forma de 6 rasgos fenotipicos de 8 especies del género Aegla. Se tomaron fotografías de la zona palmar de los quelípedos, la parte interna de las mandíbulas, y del rostro de aproximadamente 30 individuos adultos (15 machos y 15 hembras) por especie. Cada estructura se evaluó por separado. Se utilizó el método de clustering jerárquico para analizar los datos de forma de cada estructura con el fin de explorar la presencia de patrones morfológicos específicos considerando previamente los grupos evolutivos ?atlántico? y ?pacifico? propuestos en trabajos previos y realizar comparaciones entre estructuras. Los resultados obtenidos analizando los datos del rostro se adecuaron a la clasificación propuesta anteriormente, mientras que los quelípedos y las mandíbulas presentaron patrones diferentes al propuesto y diferentes entre sí. El análisis de clustering en este caso proporcionó información clave mediante la organización automática de los datos en grupos que se corresponden a diferentes patrones. Este trabajo fue financiado con el proyecto PICT 2014¬-3502 (FONCyT, ANPCyT).