Clasificación en la identificación de estructura genética de poblaciones a partir de datos moleculares

ANDRE PEÑA MALAVERA; BRUNO, CECILIA; ELMER A FERNÁNDEZ; BALZARINI, MÓNICA

Florianopolis

Congreso; 55 reunion sociedad brasilera de biometria y 15 Reunion cientifica GAB; 2010

sociedad brasilera de biometria

Cuando individuos de una población difieren sistemáticamente en sus frecuencias alélicas, para uno o más loci, existe estructura genética poblacional emergiendo subpoblaciones. En mapeo de asociación se estudia la relación entre una variable continua que expresa el fenotipo de los individuos y la presencia de determinados alelos. La estructura de subpoblaciones pueden afectar las estimaciones de asociación, aumentando el riesgo de detectar relaciones espurias entre fenotipo y genotipo. Las estimaciones de los efectos de loci de interés mejoran si se considera la estructura de subpoblaciones, por lo que la identificación de las subpoblaciones genéticas subyacentes es crucial. Diversos métodos estadísticos de agrupamiento pueden aplicarse a datos multialelos-multilocus para estimar la estructura genética poblacional. En este trabajo se compara el desempeño de técnicas de agrupamiento basadas en algoritmos de conglomerados jerarquicco y no jerarquico, bayesiano y máquinas de soporte vectorial para identificar subpoblaciones genéticas a partir de datos genómicos. El desempeño de estos métodos fue evaluado en conjuntos de datos simulados bajo diferentes modelos biológicos de subpoblaciones comunes en estudios de mapeos de asociación en ecología.