Publicado en el 2010 en Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias (Vol. 42, no. 2)
Institución Editora: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Centro Coordinador de Ediciones Académicas Idioma: Español

Resumen:

Español
Para expresar la magnitud de la identidad genética (similaridad) o su complemento (distancia) entre dos individuos caracterizados molecularmente a través de marcadores del tipo microsatélites (SSR), que son multilocusmultialélicos, es necesario elegir una métrica acorde con la naturaleza multivariada de los datos. Comúnmente, las métricas de distancias genéticas son diseñadas para expresar, en un único número, la diferencia genética entre dos poblaciones y son expresadas como función de la frecuencia alélica poblacional. Dichas métricas pueden también ser utilizadas para calcular la distancia entre perfiles individuales, pero las frecuencias alélicas no son continuas en este caso. Alternativamente, se pueden usar distancias geométricas obtenidas como el complemento del índice de similaridad para datos binarios que indican la presencia/ ausencia de cada alelo en un individuo. El objetivo de este trabajo fue evaluar simultáneamente el desempeño de ambos tipos de métricas para ordenar y clasificar individuos en una base de datos generadas a partir de loci de marcadores microsatélites SSR. Se calcularon 11 métricas de distancias a partir de 17 loci SSR obtenidos desde 17 introducciones de un banco de germoplasma de soja [Glycine max (L.) Merr.]. Se evaluó el consenso de los resultados obtenidos para la clasificación de los 17 perfiles moleculares desde varias métricas. Los resultados sugieren que los diferentes tipos de métricas producen información similar para comparar individuos. No obstante, se realizó una clasificación de las métricas que responden a diferencias entre los núcleos de las expresiones de cálculo.

Inglés
In order to express the magnitude of the genetic identity (similarity) or its complement (distance) between individuals genotyped with microsatellites (SSR), which are multilocusmultiallele markers, is necessary to choose a metric in agreement with the multivariate nature of the marker data. Most of the metrics of genetic distances were designed to express, as a single quantity, the genetic difference between two populations and they are expressed as function of population allele frequencies. Such metrics can also be used to calculate distances between individual profiles, but the allele frequencies are not longer continuous. On the other hand, geometric distances obtained as complement of similarity indexes for binary data indicating allele presence/absence in each individual, are commonly used for pairwise individual comparisons. However, they do not take into account the nested allele within locus structure of SSR data. The objective of this work was to simultaneously evaluate the performance of both metric types to order and classify individuals in a multivariate basis generated by the use of SSR loci. We applied 11 different distance metrics to a dataset involving 17 SSR loci obtained from 17 entries of a soya [Glycine max (L.) Merr.] germoplasm, and evaluated the consensus in the results obtained from the classification of the 17 molecular profiles from severl metrics. The results suggest that most of the evaluated metrics yield similar information about marker profiles in the context of pairwise individual comparisons. We provide a kernel-based metric classification.

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Disciplinas:
Ciencias agrarias

Palabras clave:
Similaridad genética - - Genetic similarity

Descriptores:
GENÉTICA MOLECULAR - MICROSATÉLITES - MOLECULAR GENETICS - MICROSATELLITES

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