Abstract

PENA MALAVERA, A; GUTIERREZ, L  and  BALZARINI, M. Componentes principales en mapeo asociativo. BAG, J. basic appl. genet. [online]. 2014, vol.25, n.2, pp.32-40. ISSN 1852-6233.

El mapeo asociativo (o mapeo por desequilibrio de ligamiento) permite encontrar lugares específicos del genoma relacionados con la variación de un carácter fenotípico. Es una práctica difundida en el mejoramiento de especies vegetales ya que no necesita la utilización de poblaciones provenientes de cruzamientos controlados. Sin embargo, se ha detectado que en poblaciones estructuradas genéticamente, el número de falsos positivos en la asociación marcador-carácter puede aumentar significativamente. El análisis de componentes principales constituye una herramienta para identificar la estructura y expresar la misma en un número reducido de componentes principales (CPs). Entonces, estos CPs se pueden incorporar como covariables en el modelo de asociación. Diferentes estrategias de modelado se pueden utilizar para tener en cuenta la estructura genética en el mapeo de asociación. El objetivo de este trabajo fue estimar las tasas de falsos positivos derivados de la aplicación de tres modelos estadísticos diferentes de mapeo bajo poblaciones estructuradas. Los modelos comparados fueron M1: sin corrección por estructura, M2: con las CPs como covariables de efectos fijos y M3: incluyendo las mismas CPs como covariables de efectos aleatorios en el marco de un modelo lineal mixto. La comparación se realizó usando datos reales y simulados de una especie autógama. Los resultados sugieren que la corrección con las CPs como covariables aleatorias disminuye la tasa de falsos positivos en la inferencia de asociaciones marcador-carácter.

Keywords : Modelos lineales mixtos; Análisis de componentes principales; Estructura genética.

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