Artículo de revista
Making genetic biodiversity measurable
a review of statistical multivariate methods to study variability at gene levelCuantificando diversidad genética
una revisión de métodos estadísticos multivariados para estudiar variabilidad a nivel de genes
Balzarini, Mónica
Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.
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Teich, Ingrid
Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Centro de Relevamiento y Evaluación de Recursos Agrícolas y Naturales.
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Bruno, Cecilia
Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.
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Peña, Andrea
Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.
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Publicado en el 2011 en
Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias,
Vol. 43, no. 1
Idioma:
Inglés
Resumen:
Inglés
Measures of agro-ecosystems genetic variability are essential to sustain scientific-based
actions and policies tending to protect the ecosystem services they provide. To build the genetic
variability datum it is necessary to deal with a large number and different types of variables.
Molecular marker data is highly dimensional by nature, and frequently additional types of
information are obtained, as morphological and physiological traits. This way, genetic variability
studies are usually associated with the measurement of several traits on each entity. Multivariate
methods are aimed at finding proximities between entities characterized by multiple traits by
summarizing information in few synthetic variables.
In this work we discuss and illustrate several multivariate methods used for different
purposes to build the datum of genetic variability. We include methods applied in studies for
exploring the spatial structure of genetic variability and the association of genetic data to
other sources of information. Multivariate techniques allow the pursuit of the genetic variability
datum, as a unifying notion that merges concepts of type, abundance and distribution of
variability at gene level.
Español
Obtener estimaciones confiables de la diversidad genética en los agroecosistemas es
esencial para tomar decisiones basadas en el conocimiento científico que permitan proteger
los servicios ecosistémicos que éstos brindan. Para construir el dato de variabilidad genética
es necesario trabajar con gran cantidad de variables de distinta naturaleza. Los marcadores
moleculares proveen datos multidimensionales que generalmente son complementados con
otros tipos de información, por ejemplo datos morfológicos o fisiológicos. Así, los estudios sobre
variabilidad genética están frecuentemente asociados a la medición de muchos caracteres en
una misma entidad biológica. De especial interés son los métodos multivariados diseñados
para analizar similitudes entre entidades caracterizadas por múltiples variables que permiten
resumir la información en pocas variables sintéticas informativas de la variabilidad total.
En este trabajo se discuten e ilustran distintos métodos multivariados utilizados en la
construcción del dato de variabilidad genética. Se incluyen métodos aplicados a la exploración
de la estructura espacial de la variabilidad genética y métodos para estudiar la asociación
de los datos genéticos con otras fuentes de información. Las técnicas multivariadas en
esta revisión permiten abordar el problema de construir al dato de variabilidad genética
como un concepto donde convergen mediciones sobre tipo, abundancia y distribución de
la variabilidad a nivel de genes.
Disciplinas:
Palabras clave:
Descriptores:
Balzarini, Mónica; Teich, Ingrid; Bruno, Cecilia; Peña, Andrea (2011) "Making genetic biodiversity measurable: a review of statistical multivariate methods to study variability at gene level". En: Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias, Vol. 43, no. 1, p. 261-275.
Dirección URL del artículo: https://bdigital.uncu.edu.ar/3936.
Fecha de consulta del artículo: 18/05/24.
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