INVESTIGADORES
PRATTA Guillermo Raul
congresos y reuniones científicas
Título:
Análisis de datos biológicos de estructura compleja: validación de un desarrollo metodológico original
Autor/es:
DEL MÉDICO, A.P.; VITELLESCHI, M.S.; GUILLERMO RAUL PRATTA; LAVALLE, A.
Lugar:
Rosario . Formato Virtual
Reunión:
Congreso; XXIII Congreso y XLI Reunión Anual de la Sociedad de Biología de Rosario; 2021
Institución organizadora:
Sociedad de Biología de Rosario
Resumen:
La información relevada en las Ciencias Biológicas suele ser compleja. El Análisis Factorial Múltiple (AFM) es una técnica a tres vías que permite abordar simultáneamente diferentes conjuntos de datos, por ejemplo poblaciones (objetos, vía 1) evaluadas para diferentes caracteres (variables, vía 2) en varios ambientes (condiciones, vía 3). Como variantes de esta técnica, se han desarrollado el AFM Mixto (AFMMix), en el que a los objetos se los caracteriza mediante variables cualitativas y categóricas simultáneamente, y el AFM Dual (AFMD), en el que el conjunto de objetos está particionado debido a que se conoce a priori la heterogeneidad de su estructura. En Biología, éste es el caso de poblaciones de una misma especie con diferentes estructuras genéticas, a las que la técnica convencional solo permite caracterizarlas para variables de un único tipo). Como desarrollo metodológico original, este equipo de trabajo propuso recientemente el AFMDMix, que permite analizar poblaciones con diferentes estructuras genéticas para variables cuantitativas y categóricas simultáneamente. Su adecuación se ha evaluado comparando sus resultados con los obtenidos mediante análisis univariados clásicos, pero es necesario cotejar este desarrollo novedoso con lastécnicas a tres modos ya probadas. El objetivo de este trabajo fue comparar los resultados del AFMDMix con los del AFMMix al analizar dos germoplasmas nativos de quínoa (Chenopodium quinoa Willd.) del Noroeste Argentino, uno proveniente de Valles Secos y otro de Valles de Altura, caracterizados por atributos morfológicos y agronómicos de naturaleza mixta sabiendo que las estructuras de correlación y asociación entre gemoplasmas puede variar de acuerdo al ambiente de origen. Las dos primeras dimensiones del AFMDMix explicaron el 66,76% de la variabilidad total delos datos. De la representación de las variables cuantitativas se observó que las mayores diferencias para las estructuras de correlaciones entre los germoplasmas se presentaron para las variables Días desde siembra a botón floral, Longitud y Ancho de hoja y Longitud del glomérulo. Por otro lado, de la representación de las variables categóricas se observó que las estructuras de asociación difirieron entre germoplasmas para las variables Color de las estrías y Color de la panoja, mientras que para las variables Presencia de axilas y Forma de la panoja, fueron similares. El porcentaje de variación explicado por las dos primeras dimensiones fue solo levemente menor (62,65%) en este análisis, pero las discrepancias y similitudes para los grupos de variables entregermoplasmas no pudieron ser detectadas. Si bien el AFMMix posibilitó obtener una caracterización de los germoplasmas por el conjunto de variables cuantitativas y categóricas, no desglosó las diferentes estructuras genéticas de los mismos. Como conclusión, la técnica AFMDMix propuesta por este grupo de trabajo se considera como más adecuada que el AFMMix convencional para detectar las estructuras de correlación entre las variables cuantitativas y la de asociación entre las variables categóricas cuando existe complejidad en las entidades biológicas bajo análisis, representadas en este caso por germoplasmas de quínoa con diferente estructura genética poblacional.