Gestión y conservación de los recursos genéticosacteon.webs.upv.es/MATERIAL DOCENTE/TORO/Genetica_Conservaci… · • Alpacas • Gayal, Bithan ... Oportunidades de desarrollo

Gestión y conservación de los yrecursos genéticos

Master Internacional en:MEJORA GENÉTICA ANIMAL Y BIOTECNOLOGÍAMEJORA GENÉTICA ANIMAL Y BIOTECNOLOGÍA

DE LA REPRODUCCIÓNValencia 7 8 y 9 Marzo 2012Valencia 7, 8 y 9 Marzo 2012

Miguel A Toro (miguel toro@upm es)Miguel A. Toro ([email protected])Dpto. Producción Animal, ETS Ingenieros Agrónomos, UPM

Jesús Fernández ([email protected]), INIA

¿Q é es la conser ación?¿Qué es la conservación?

Diccionario de la Real Academia de la Lengua

conservación

l l i iDel lat. conservatio, -onis.

1. f. Acción y efecto de conservar o conservarse.

CONSERVAR

Del lat. conservare.e . co se v e.1. tr. Mantener una cosa o cuidar de su permanencia.

2. Mantener vivo y sin daño a alguien.

3. Dicho de costumbres, virtudes y cosas semejantes,continuar la práctica de ellas.p

4. Guardar con cuidado una cosa.4. Guardar con cuidado una cosa.

5 Hacer conservas5. Hacer conservas.

¿Qué conservar?

Dó d ?¿Dónde conservar?

¿Cómo conservar?¿Cómo conservar?

¿Por qué conservar?¿Por qué conservar?

CONSERVACIÓNCONSERVACIÓN

Mantener

cosas

inalterado

cosas

ej., un cuadro exponerlo

seres vivos

RESERVA NATURALConserva

RESERVA NATURAL

morfologíafisiología

están vivosfisiologíacomportamientointeracción

Seres vivos

interacción

mantenimiento “en vivo”tSeres vivos

i i i

y en su entorno

evolucionanindividualpoblaciónespecieespecie

BIODIVERSIDAD

‘Biological diversity’ means the variability among living organisms from all sources including inter alia, terrestrial marine and other aquatic ecosystems andterrestrial, marine and other aquatic ecosystems and the ecological complexes of which they are part; this includes diversity within species, between species and y p , p

of ecosystems.

Convención sobre diversidad biológica5 de junio de 1992, Río de Janeiro

Medidas de diversidad

Ecológica TaxonómicagBioma

BioregiónP i j

ReinoFilo

F iliPaisajeEcosistema

Hábitat

FamiliaGéneroEspecieHábitat

NichoPoblación

GenéticaPoblación

EspecieSubespeciePoblación

IndividuoCromosoma

G

Individuo

GenNucleótido

Riqueza Probabilidad

¿QUÉ CONSERVAR?¿QUÉ CONSERVAR?

¿lo que hay? ¿tal y como está?

t t / bi idi id d t t l estructura / combinacionesdiversidad total

PUNTO DE VISTA GENÉTICO

La biodiversidad del planeta está disminuyendo rápidamente comodisminuyendo rápidamente como consecuencia de las actividades humanas

…debido a la escasez de agua, a la destruccióndel hábitat y a la sobreexplotación

Pero además:Pero además:

De las >7000 razas de animales domésticos, un t i t li d ti iótercio esta en peligro de extinción

Categorías de riesgo para las razas domésticas

í

Categorías de riesgo para las razas domésticas utilizadas por la EAAP (1998)

Categoría de riesgo F en 50 años

En peligro crítico ≥40%En peligro crítico ≥40%

En peligro 26-40%p g

En peligro mínimo 16-25%

Posiblemente en peligro 5-15%

N li 5%No en peligro ≤5%

RGAs. Situación actual

I f d l i ió di l d l é i• Informe de la situación mundial de los recursos genéticos

animales (2007).

• 182 países (131 en 1993)

• 7616 razas

• 6536 locales6536 locales

• 1080 transfronterizas

(Daniel Martín; INIA)


– 1491 (20%) en “peligro de extinción”( ) p g– No se conoce la situación del 36%


Origen de la diversidad del ganado g gdoméstico: El proceso de domesticación

La domesticación de plantas y animales ha sido uno de los acontencimientos más importantes de la historia de la humanidad

Permitó el aumento del alimento disponible y porPermitó el aumento del alimento disponible y portanto el crecimieno de las poblaciones humanas y sucapacidad de ocupar nuevos ambientes

Domesticación

Según la FAO: Animales domésticos son aquellos que…

1. se pueden criar en cautividad,1. se pueden criar en cautividad,

2. han sufrido transformaciones sobre sus antecesores salvajes para ser mas

útiles a los humanos,

3. los cuales controlan su reproducción,

4 cuidado (refugio protección contra predadores)4. cuidado (refugio, protección contra predadores)

5. y alimentación.


Domesticación

• No es una cualidad adquirida por un individuo

• Son unos rasgos desarrollados en toda una población a través de la cría

selectiva.

• Muchas características del antecesor salvaje se han perdido.Muchas características del antecesor salvaje se han perdido.

• La domesticación es un proceso genético


Especies domesticadas

De las 148 especies de mamíferos no carnívoros 15 han sido domesticadas. p

• Vaca• Dromedario • Búfalo

• Oveja

• Cabra

• Camello

• Llamas

• Yak

• Vaca de Bali

• Cerdo

• Llamas

• Alpacas

• Vaca de Bali

• Gayal, Bithan

• Caballo

• Burro

• Renos

En aves 10 de 10.000.

Características ventajosas: ausencia de agresividad, instinto gregario, baja tendencia

la pánico, dieta fácilmente suplementada por humanos, rápida tasa de crecimiento,

intervalo entre generaciones corto y camada grande. (Daniel Martín; INIA)

¿Porqué algunas especies pudieron domesticarse y otras no?

Sól d d i t l 148 i d íf

Diamond (2002) cree que el problema radica en la especie candidato:

Sólo una docena de especies entre las 148 especies de mamíferosterrestres grandes candidatas se han domesticado

Diamond (2002) cree que el problema radica en la especie candidato:

- Una dieta especializada que no puede ser facilmente aportada(comedores de hormigas)

- Un lento crecimiento y un intervalo generacional largo (elefante)

- Una disposición desagradable (grizzly oso)

- El rechazo a la cría en cautividad (guepardo)

- Una falta de jerarquía y liderazgo (antílope)

- Una tendencia a sufrir pánico extremo en sitios cerrados cuando se enfrentan a un predador (gacela)

Los criadores europeos de caballos han intentado domesticarLos criadores europeos de caballos han intentado domesticara las cebras pero han abandonado debido a que las cebrastienen el hábito incurable de morder a quien las maneja sin soltar (en los zoos provocan más herdidas que los tigres) ysoltar (en los zoos provocan más herdidas que los tigres) y tienen una mejor vista lateral que los caballos de forma queno se les puede echar el lazo

La domesticación: ¿uno o muchos orígenes?

Domestication events, time points and sites for farmed animal species

SSpecies No. events Domestication site Archaeological dating

(years BC)

dog many East-Asia 15000

sheep 1-3 Near East 12000

goat 4 Near East 8000-10000

pig 7 Near East, Far East, 9000pig 7 Near East, Far East, 9000

cattle, zebu 2-3 Near East, India, Africa 2000-8000

chicken 1? Central Asia 5000-7000

h ? E t E 6000horse many? Eastern Europe, 6000

donkey 2 North Africa 5000

water buffalo 1-2 South-East Asia 6000

llama, alpaca 2-4 South America 6000

alpaca 2-4 South America 6000

camel ? Near East 3000camel ? Near East 3000

rabbit ? Europe 2000

Evolución paralela de culturas y genomas

Domestication del ganado vacuno de leche y la utilización de leche

En mamíferos, la leche tiene poco valor nutritivo para los adultos porque la lactasa, necesaria para digerir la lactosa en galactosa y glusosa, se inactiva al destete

Sin embargo, aproximadamente el 30 % de los humanos es ahora tolerante a la lactorsa y es todavía más común en las latitudes del norte de Europa donde la leche proporcionaes todavía más común en las latitudes del norte de Europa donde la leche proporcionauna fuente de calcio, vitamina D y proteína

La intolerancia a la lactosa fue la condicioón ancestral normal pero una mutación ‘reciente’ en el gen de la lactasa, que le mantvo la capacidad de digerir lactosa a los adultos se viófavorecida por la selección natural en las poblaciones humanas que criaban vacuno de lecheleche

Desde un punto de vista genético la domesticaciónDesde un punto de vista genético la domesticaciónha tenido varias consecuencias

-Selección para una agresividad reducida

-Madurez sexual tempranap

-Tolerancia a la vida en cautividad

-Algunos caracteres morfológicos

- aumento de tamaño (gallinas)

- disminución de tamaño (vacuno)

Caracteres correlacionados

disminución del tamaño del cerebro

reducción del tamaño de los dientes

La selcción para un carácter de comportamiento importante modificamuchos caracteres morfológicos y fisiológicos

Selection para docilidad en zorros (Belyaev, 1979)

Cuarenta años de selección para un comportamiento amigableh i l id d ( d l l d i t d )hacia los cuidadores (meneando la cola and gimoteando)

Al final 70-80% de la población aceptaba el contacto humano y frecuentemente lamiendo a los cuidadores como hacen los perrosp

Cambios adicionales:

- color pío

- orejas caídas

- cola y hocico más cortos

Cambios fisiológicos correlacionados:

- los niveles de corticosteroides aumentaban mástardíamente

d l l é- menor respuesta adrenal al estrés

- más serotonina en la sangre

Experimento domesticación

• En 1956 en Siberia, Belyaev estudio el proceso de domesticación en zorro grisEn 1956 en Siberia, Belyaev estudio el proceso de domesticación en zorro gris

seleccionando animales mansos y agresivos.



Desde entonces……

• Dispersión de genes. Tres fases;p g ;

1. Prehistoria al s.XVIII:ó d l l ó l óDispersión gradual, migraciones, guerras, exploración, colonización y

comercio

2. S.XIX a mediados del s.XX; Organizaciones de criadores, formalización y descripción de las razas, mejora de las características productivas comercio Norte Norte ymejora de las características productivas, comercio Norte‐Norte y Norte‐Sur

3 D d di d d l XX3. Desde mediados del s.XX…Dirigida por empresas de mejora animal, diferencias de producción Norte‐Sur, globalización, mejoras tecnológicasNorte Sur, globalización, mejoras tecnológicas


Situación actual

2. S.XIX a mediados del s.XX

• Previamente no se había dado importancia a la cría de líneas

separadasseparadas.

• Todo comienza con la introducción del caballo árabe en Inglaterra.

• Primero se crean de líneas puras en bovino y ovino.

• Aparición de pedigríes.

• Se comienza con la definición de estándares de la razas.

A i i i d XX i l t d d t d ti• A principios de s.XX comienza la toma de datos productivos.

• Primeras legislaciones en Europa.


Situación actual

3. Desde mediados del s.XX…

– Cambios tecnológicos facilitan la dispersión de genes; IA, embriones,

sexado de embriones.sexado de embriones.

– Factores influyentes en la dispersión actual.

D d d i ó i• Demanda de comportamiento óptimo.

• Organización de la mejora genética.

• Cambios en los gustos de los consumidores.

• Salud animal y estándares de higiene.

• Políticas gubernamentales.

• Servicios ecológicos.

• Búsqueda de características específicas


Distribución de la raza bovina HolsteinFrisian


Distribución de la raza bovina Charolais

Las razas más productivas han re-emplazado a lasLas razas más productivas han re-emplazado a lasmenos productiva en gran parte del mundo


Dispersión ovejas mejoradas Awassi y Assaf



– 1491 (20%) en “peligro de extinción”( ) p g– No se conoce la situación del 36%


Amenazas a la conservación de RGAs

A. ECONÓMICAS Y TECNOLÓGICAS

B. Cambios en los sistemas y objetivos de producción

I. Cambios en demanda del consumidor

II. Liberalización económicaII. Liberalización económica

III. Reducción de la competitividad económica de determinadas razas

B DINÁMICA HUMANA/SOCIALB. DINÁMICA HUMANA/SOCIAL

I. Perdida de recursos humanos (migración, conocimientos, instituciones…)

II. Cambios socioculturales (Consumo, cultura…)

III. Inestabilidad social (guerras, conflictos fronterizos, pobreza…)

C. DESARROLLO POLÍTICO Y CAPACIDAD INSTITUCIONAL

I. Políticas inadecuadas (desde el punto de vista de la conservación de RGAs)

II. Estrategias de conservación pobres

III M i l líti débil III. Mecanismos y planes políticos débiles


Amenazas a la conservación de RGAs

D SISTEMA BIOLÓGICO ANIMALD. SISTEMA BIOLÓGICO ANIMAL

I. Salud animal

II. Técnicas de reproducción biotecnológica

E. MEDIOAMBIENTE

I. Perdida de área productiva: Competición por espacio, áreas protegidas,I. Perdida de área productiva: Competición por espacio, áreas protegidas,

degradación de ecosistemas y limitada concentración geográfica

II. Desastres naturalesII. Desastres naturales

III. Cambio climático


áSe están perdiendo muchas razas perorazas, pero…

¿POR QUE DEBEMOS¿POR QUE DEBEMOS CONSERVARLAS?



Usos y valor de la diversidad genética

Valores directoValores directo

Contribución a las economías nacionales

Producción de alimentos

Producción de fibra y pieles

Inputs agrícolas, transporte y energía

l dValores indirectos

Ahorro y gestión de riesgo

Papel socio‐cultural

Servicios medioambientales(Daniel Martín; INIA)

1. Mantener la flexibilidad del sistema genético (capacidad de adaptación)p )

1) Seguridad ante cambios en el sistema de producción: mercado y condiciones ambientales.

2) Seguridad ante enfermedades, desastres, cambios políticos…

3) Oportunidades de investigación.

2. Fomentar el uso sostenible de áreas rurales1) Oportunidades de desarrollo de comunidades rurales.

2) Mantenimiento de la diversidad de los agro‐ecosistemas.

3) Mantenimiento de la diversidad cultural rural.


Caracterización de los recursos genéticos de ganimales de granja

1) Caracterización demográfica

2) Caracterización de los ambientes productivo de las razas2) Caracterización de los ambientes productivo de las razas

3) CARACTERIZACIÓN GENÉTICA

1) Caracterización demográfica

Censo poblacional: número de machos y hembras reproductoresCenso poblacional: número de machos y hembras reproductores

Tendencia del censo

Distribución geografica de las poblacones de las razas

Razas locales: presentes en un solo país

Razas transfonterizas: presentes en más de un país

regional

internacionalGrado de cruzamiento

2) Caracterización de los ambientes productivo de las razas

3) CARACTERIZACIÓN GENÉTICA3) CARACTERIZACIÓN GENÉTICA

Caracterización de los recursos genéticos de animales de granja

Bases de datos describiendo razas

W b d i i d htt // d b d kWebs de asociaciones ganaderas http://www.redrubydevon.co.uk

Webs nacionales http://www.genres.de/tgrdeu

http://www.brg.prd.fr

http://www.ansi.okstate.edu/breeds/Webs internacionales

http://efabis.tzv.fal.de

http://www.fao.org/dad-is/p g

Caracterización genética

¿Qué es la Genética de la C ió ?Conservación?

La Genética de la Conservación trata de losLa Genética de la Conservación trata de los factores genéticos que afectan al riesgo de extinción y al manejo o gestión necesariasextinción y al manejo o gestión necesarias para minimizar estos riesgos

Conservation and the Genetics of Populations

Fred W Allendorf and Gordon LuikartFred W. Allendorf and Gordon Luikart

Blackwell Publishin, UK, 2007

Utilisation and conservation of farm animal genetic resourcesanimal genetic resources

Edited by Kor Oldenbroek

Wageningen Academic Publishers

20072007

Journal: Conservation Genetics

Publisher:Springer Netherlands

ISSN 1566-0621 (Print) 1572-9737( )

La Genética puede ayudar a la Conservación p yen los siguientes aspectos:

• Resolver incertidumbres taxonómicas• Resolver la estructura poblacional• Resolver la estructura poblacional• Identificar poblaciones en peligro• Definir las unidades de manejo dentro de especiesDefinir las unidades de manejo dentro de especies

(ESU’s)• Reducir el riesgo de extinción minimizando la g

depresión consanguínea y la pérdida de diversidad• Detectar fenómenos de hibridación

D fi i bl i l l i d ió• Definir poblaciones y lugares para la reintroducción• Contribuir al estudio de la biología de poblaciones

D t t t áfi il l• Detectar caza, pesca, tráfico o consumo ilegales


Master Internacional en:ÉMEJORA GENÉTICA ANIMAL Y

BIOTECNOLOGÍA DE LA REPRODUCCIÓNValencia 7,8 y Marzo 2012Mi l A T ( i l @ )Miguel A. Toro ([email protected])

ETS Ingenieros Agrónomos, UPMJesús Fernández ([email protected]), INIA

Origen y naturaleza de la variación genéticavariación genética

La diversidad genética es la variedad de alelos yg ygenotipos presentes en una población y que,frecuentemente, se refleja en las diferencias, jmorfológicas, fisiológicas y de comportamientoentre los individuos

El mantenimiento de la diversidad genética esel principal objetivo de la Genética de lap p jConservación porque:

- se requiere para que las poblaciones puedanadaptarse al cambio ambiental

- se requiere para implementar un programaéde mejora genética

- la pérdida de diversidad está frecuentementeasociada a una reducción en la eficaciabi ló i

a corto plazo: depresión consanguínea

biológica

a corto plazo: depresión consanguíneaa largo plazo: acumulación de mutaciones deletéreas

pérdida de potencial evolutivo

Tipos de variación genéticaGenes individuales

• proteínas (alozimas, grupos sanguíneos)

• ADN nuclear

- Microsatélites- DNA fingerprints- RAPD

AFLP- AFLP - RFLP- SSCP- Secuencias de ADN

SNP- SNP- ADN Mitocondrial

CromosomasCaracteres cualitativosGenes deletéreosCaracteres cuantitativos:

• caracteres reproductivos• caracteres de crecimiento• resistencia a enfermedades

Tipos de marcadores molecularesTipos de marcadores moleculares

Los marcadores de DNA mitocondrial (mtDNA) son muy útiles en los análisis filogenéticos

- maternally herencia materna sin recombinación: el número de dif i l ídi fl j di l di idiferencias nucleotídicas refleja directamente la distancia genética

- la tasa de mutación es 5-10 veces mayor que la nuclear por lo que it t di l di i t (permite estudiar la divergencia entre razas (y con sus

ancestros silvestres)Microsatélites han sido los marcadores más utilizados en el estudio de la variación genética (90% de los proyectos)

SNPs se están imponiendo en los estudios de variabilidad genética- muy abundantes a lo largo del genomamuy abundantes a lo largo del genoma- detectan tanto la variación neutral como la funcional

Medidas de la diversidad genética

1) Frecuencias de genotipos y alelos

2) Proporción de loci polimórficos2) Proporción de loci polimórficos

3) Heterocigosidad observada

4) Heterocigosidad esperada o diversidad génica

5) Diversidad alélica5) Diversidad alélica

6) Pedigrees: consanguinidad y parentesco genealógico

7) Caracteres cuantitativos: heredabilidades y correlaciones genéticas


1) Frecuencias de genotipos y alelos

GenotiposGenotiposAA Aa aa Total

Número 15 60 75 150Frecuencias 0.10 0.40 0.50 1.

Frecuencia del alelo A p=(2 x 15 + 60) / (2 x 150) = 0.30

Frecuencia del alelo a q=(2 x 75 + 60) / (2 x 150) = 0.70

2) Proporción de loci polimórficos2) Proporción de loci polimórficos

Número de loci polimórficos / pnúmero total de loci muestreados

loci fijados (monomórficos) ⇒ un solo alelo

loci polimórficos ⇒ varios alelos

grado de polimorfismo

medida muy “grosera”

3) Heterocigosidad observada media (H)Suma de la proporción de heterocigotos en todos los loci /número t t l d l i t dtotal de loci muestreados


En una población grande con apareamiento aleatorio y en En una población grande con apareamiento aleatorio y en ausencia de mutación, selección y migración las frecuencias genotípicas son función de las frecuencias génicas y se mantienen constantes de generación en generación (equilibrio de mantienen constantes de generación en generación (equilibrio de Hardy-Weinberg)

GenotypesAA Aa aa Total

Frequencies 0.30 x 0.30 =0.09

2 x 0.30 x0.70 =0.42

0.70 x 0.70 =0.49

1.


4) Heterocigosidad esperada o diversidad genéticaEs la heterocigosidad esperada en el equlibrio Hardy-Weinberg

Para dos alelos He= 2pq= 1-p2-q2

Para muchos alelos He=1-Σpi2

Si el tamaño muestral es <50 suele corregirseSi el tamaño muestral es 50 suele corregirse

He=(2N/(2N-1))(1-Σpi2)

4) Heterocigosidad esperada o diversidad éti

probabilidad de coger dos alelos

genética

probabilidad de coger dos alelos diferentes al muestrear gametos

equilibrio de Hardy - Weinberg

Heterocigosidad esperada (Nei 1973)

L ni

∑∑= =

−=i j

ij

i

pDG1 1

21 pij: frecuencia alelo j en locus i

22 αpqV =pqGDHe 2)( = 2 αpqVA =pqGDHe 2)( =

Refleja mejor el potencial evolutivo o de j d l bl iómejora de la población

maximiza varianza aditivamayor respuesta a selección(corto plazo)

No es un parámetro pasajerop p j

Es menos sensible al tamaño muestral

Heterocigosidad observada = 0.296

Heterocigosidad esperada = 2x0.178x0.822 = 0.293

Ho He

0.296 0.293

0.144 0.152

0.496 0.497

2pq=2(8/12)(4/12)=4/9=0.4444

Población 1

AA , aa, aa, AA, AA, AA

Heterocigosidad esperada =4/9

Heterocigosidad observada=0AA , aa, aa, AA, AA, AA

Población 2

Aa , Aa, Aa, Aa, AA, AAHeterocigosidad esperada =4/9

Heterocigosidad observada 4/6, , , , ,

Heterocigosidad observada=4/6

Población 3 Heterocigosidad esperada =4/9

H t i id d b d 2/6AA , AA, aa, AA, Aa, Aa

Heterocigosidad observada=2/6

Nótese que si el aparemiento es aleatorio en la q psiguiente generación cualquiera de las tres poblaciones llegará al equilibrio de H-W

AA (8/12)2=0 4444AA (8/12) =0.4444

Aa 1-(8/12)2-(4/12)2=2x(8/12)x(4/12)=0.4444

Aa (4/12)2=0.1111

El coeficiente de parentesco molecular entre DOS individuos(f )individuos(fM)

• Es una medida de la similaridad genética aplicada aindividuos genotipados para marcadoresindividuos genotipados para marcadores

• Se define como la probabilidad de que dos alelos tomadosal azar, uno de cada individuo, sean iguales (identical by, , g ( ystate)

Pareja fMj M

A1A1 , A1A1 1.A1A1 , A1A2 0.51 1 , 1 2

A1A2 , A1A2 0.5A1A2 , A1A3 0.251 2 , 1 3

A1A2 , A3A4 0.

(molecular kinship, Malecot similarity)

El coeficiente de consanguinidad molecular (FM) deEl coeficiente de consanguinidad molecular (FM) de UN individuo

• Consanguinidad molecular de UN individuo es la probabilidad de que los dos alelos en un locus de ese individuo sean igualesque los dos alelos en un locus de ese individuo sean iguales

Individuo FM

A1A1 1.A1A2 0.A2A2 1.A A 0A1A3 0.A3A4 0.

Consideremos una población de 4 individuos:

A1A1

A1A3A1A3

A2A3

A2A2

La primera forma de calcular la heterocigosidad esperada es

Frecuencias alélicas p1=3/8 p2=3/8 p3=2/8

heterocigosidad esperada es

Heterocigosidad esperada 1-(3/8)2-(3/8)2-(2/8)2=21/32

H t i id d b d 2/4 0 50Heterocigosidad observada 2/4 = 0.50

La segunda forma es mediante la matriz de parentesco molecular

A1A1 A1A3 A2A3 A2A2

A1A1 1 0.5 0 0

molecular

A1A1 1 0.5 0 0

A1A3 0.5 0.5 0.25 0

A A 0 0 25 0 5 0 5A2A3 0 0.25 0.5 0.5

A2A2 0 0 0.5 1

Parentesco molecular promedio =11/32

Heterocigosidad esperada = 1-parentesco molecular promedio = 21/32

Consanguinidad gmolecular

A1A1 1

A1A3 0

A2A3 0

A2A2 1

Consanguinidad molecular promedio = 0.50

Heterocigosidad observada = 1- consanguinidad molecular = 0 50

g p

Heterocigosidad observada 1 consanguinidad molecular 0.50

Consanguinidad molecular y autoparentesco molecular

Consanguinidad molecular

Autoparentesco

A1A1 1 1

A1A3 0 0.5

A2A3 0 0.5

A2A2 1 12 2

Autoparentesco molecular =3/4

Consanguinidad molecular promedio= 2 x autoparentesco -1=0.5Consanguinidad molecular promedio 2 x autoparentesco 1 0.5

Autoparentesco=FM+(1-FM)x0.5

Heterocigosidad observada = 1-consanguinidad molecular promedio = 0.5

=2 x (1- autoparentesco promedio)

For DNA sequences:La proporción de nucleótidos segregando (proportion of nucleotide sites) en la población

NSpS =ˆ

siendo S el número de nucleótidos que están segregando y N el número de nucleótidos analizados

La diversidad nucleotídica, la proporción de las diferencias entre pares d i d d l f i d l ide secuencias ponderadas por las frecuencias de las secuencias:

∑∑= pp ππ

siendo pi la frecuencia de la secuencia i y πij la propocion de nucleótidos en la que las dos secuencias difieren

∑∑=i j

ijji pp ππ

en la que las dos secuencias difieren

For ejemplo, en poblaciones humanas, dos j p , p ,individuos elegidos al azar difieren en aproximadamente 1 SNP por kilobase, mientras que en vacas y ovejas los valores son 2-2.5 y en gallinas 4-5.5

Medidas análogas a la de la diversidad gnucleotídica pueden calcularase para la variación aminoacídica en proteínas

In a human populations two random individuals differe at about 1 SNP per kilobase

D i iDomestic speciescattle and sheep 2-2.5 SNPs/kilobase

A d H l t i 1 4 SNP /kil bAngus and Holstein 1.4 SNPs/kilobaseBrahman 3.5 SNPs/kilobase

chicken 4 5 5 per kilobase

Science, April 2009

chicken 4-5.5 per kilobase

Layer Silkie BroilerRed jungle fowl

M did d l di id d étiMedidas de la diversidad genética

5) Diversidad alélica (Allelic richness)Número total de alelos en todos los loci /Número de loci

Esta medida es sesgada puesto que depende del tamaño muestral (una muestra grande tiene más probabilidad de contener más alelos)(una muestra grande tiene más probabilidad de contener más alelos)

informaciones diferentes

Diversidad alélica ∑=

=L

iinDA

1

adaptación a ambientes concretos

límite de selección mayorlímite de selección mayor (largo plazo)

Estimada a partir de muestras

⇒ (normalmente pequeñas)

Diversidad alélica depende delDiversidad alélica depende del tamaño de muestra

Diferentes tamaños de muestra

⇒ necesita corrección

6) M did d l i bilid d éti6) Medida de la variabilidad genética para caracteres cuantitativos: heredabilidad

• El tipo más importante de variación genética es lai ió tit ti t d tivariación cuantitativa para caracteres productivos

o reproductivos, ya que es la que determina lacapacidad de evolucionar o de responder a lacapacidad de evolucionar o de responder a laselección (natural o artificial)

• Se define como la proporción de la variación• Se define como la proporción de la variaciónfenotípica de una población que puede atribuirse adiferencias genéticas (aditivas) entre individuosg ( )

• La heredabilidad (h2) se utiliza para medir ladiversidad genética de los caracteres cuantitativosdiversidad genética de los caracteres cuantitativos



BIOTECNOLOGÍA DE LA REPRODUCCIÓNValencia 7,8 y Marzo 2012Mi l A T ( i l t @ )Miguel A. Toro ([email protected])Dpto. Producción Animal, ETS Ingenieros Agrónomos,UPM


Medidas de la diversidad genética1) F i d ti l l1) Frecuencias de genotipos y alelos

2) Proporción de loci polimórficos) p p

3) Heterocigosidad observada

4) Heterocigosidad esperada o diversidad génica

5) Diversidad alélica

6) Pedigrees: consanguinidad y parentesco genealógico

7) Caracteres cuantitativos: heredabilidades y correlaciones genéticas

Interés de los análisis genealógico

1) Estudiar la evolución de la variabilidad en un programa de mejora o de conservación mediante el estudio de la evolución de algunos parámetros

2) Evaluar los riesgos de depresión consanguínea2) Evaluar los riesgos de depresión consanguínea

3) Implementar un programa de evaluación genética

4) Optimizar la gestión genética de un programa de conservación o de selección

5) Optimizar los sistemas de apareamientos5) Optimizar los sistemas de apareamientos

Pedigree (pedigrí) o genealogiaA B C

D E1) Gráfico D E

F G

1) Gráfico

H IIndividuo Padre MadreA 0 0

2) Archivo de genealogía

A 0 0B 0 0C 0 02) Archivo de genealogíaD A BE C BF A DG E DH F GH F GI C G

6) Medidas de la diversidad genética basadas en el pedigríel pedigrí

Llamamos consanguinidad al apareamiento entre parientes sea de forma intencionada o como consecuencia inevitable del

Cuando dos parientes se aparean puede ocurrir que en la

de forma intencionada o como consecuencia inevitable del censo pequeño de una población

descendencia los dos alelos de un locus sean copias del mismo alelo ancestral

A B C Todos los alelos en la población fundadora son diferentes

A (1, 2)

B (3, 4)

C (5, 6)

D (1 3)

E (3 5)(1, 3) (3, 5)

G (3, 3)

Medidas de la diversidad genética basadas en elMedidas de la diversidad genética basadas en el pedigrí

Pero también podría ocurrir:

A (1, 2)

B (3, 4)

C (5, 6)

Todos los alelos en la población fundadora son( , ) ( , )

D E

fundadora son diferentes

D (1, 4)

E (3, 5)

F (4 3)(4, 3)

Consanguinidad y Parentesco

A B C Todos los alelos en la población(1, 2) (3, 4) (5, 6)la población fundadora son diferentes

D (1, 3)

E (3, 5)

F (3 3)

Coeficiente de consanguinidad de un individuo

(3, 3)

g(FG) es la probabilidad de que los dos alelos de un locus sean idénticos por descendencia

FG=(1/2)(1/2)2=0.125


A B C Todos los alelos en la población(1, 2) (3, 4) (5, 6)la población fundadora son diferentes

D (1, 3)

E (3, 5)

F (3 3)

El coeficiente de parentesco entre dos (3, 3)

pindividuos fDE es la probabilidad de que los dos individuos compartan alelos idénticos por descendencia

El coeficiente de consanguinidad de un individuo es igual a coeficiente de parentesco de sus padres

FG=fDE de sus padres


El coeficiente de consanguinidad de un individuo El coeficiente de consanguinidad de un individuo (FZ) es la probabilidad de que los dos alelos en un locus sean idénticos por descendencia

El coeficiente de parentesco entre dos individuos (fxy) es la probabilidad de que dos alelos tomados al azar uno de cada probabilidad de que dos alelos tomados al azar uno de cada individuo sean idénticos por descencia

El coeficiente de relación X Y

FZ=fXY

E faditiva entre dos individuos es dos veces el coeficiente de parentesco (aXY=2fXY)

Zp ( XY XY)

Importante: El coeficente de parentesco (consanguinidad) genealógico es el Importante El coeficente de parentesco (consanguinidad) genealógico es el coefiente de parentesco (consanguinidad) molecular pero para unos alelos virtuales que son todos diferentes en la población base

Cálculo de la consanguinidad y del parentesco por el métodos de los senderos

fAB=0.25AA B

fAC=0.125fCD=0.53x0.53=0.25B

C D

fAD=0.0625C

D

A

D

B C fDE=0.55+0.54

f =0 54+0 53+0 54=0 5

Fórmula general

D E

fAG=0.54+0.53+0.54=0.5

FG=fDE

∑ +==pathsofno

ancestorn

parents FfF.

)1()21(

GFG fDE

n=no. Individuos en el sendero

A B CCálculo de la consanguinidad y del

di l é d b lD E

F G

parentesco mediante el método tabular

H I

fAA fAB fACfAA fAB fAC

fBA fAA= …..½(1+FA )

fCA …… …..

A B C

ED E

F G

A B C D E F G H I

H I A B C B A D E D F G C G

A 0.5 0 0 0.25 0 0.375 0.125 0.25 0.0625

B 0 0.5 0 0.25 0.25 0.125 0.25 0.1875 0.125

C 0 0 0.5 0 0.25 0 0.125 0.0625 0.3125

D 0.25 0.25 0 0.5 0.125 0.375 0.3125 0.34375 0.15625

E 0 0.25 0.25 0.125 0.5 0.0625 0.3125 0.1875 0.28125

F 0.375 0.125 0 0.375 0.0625 0.625 0.21875 0.421875 0.109375

G 0.125 0.25 0.125 0.3125 0.3125 0.21875 0.5625 0.390625 0.34375

0.25 0.1875 0.0625 0.34375 0.1875 0.421875 0.390625 0.609375 0.2265625H

I 0.0625 0.125 0.3125 0.15625 0.28125 0.109375 0.34375 0.2265625 0.5625

A B C

D EMatriz de relaciones aditivas A= 2 x matriz de parentesco

F G

A B C D E F G H I

A 1 0 0 0,5 0 0,75 0,25 0,5 0,125

H I A B C B A D E D F G C G

A 1 0 0 0,5 0 0,75 0,25 0,5 0,125

B 0 1 0 0,5 0,5 0,25 0,5 0,375 0,25

C 0 0 1 0 0,5 0 0,25 0,125 0,625

D 0,5 0,5 0 1 0,25 0,75 0,625 0,6875 0,3125

E 0 0,5 0,5 0,25 1 0,125 0,625 0,375 0,5625

F 0,75 0,25 0 0,75 0,125 1,25 0,4375 0,84375 0,21875

G 0,25 0,5 0,25 0,625 0,625 0,4375 1,125 0,78125 0,6875

H 0,5 0,375 0,125 0,6875 0,375 0,84375 0,78125 1,21875 0,453125

I 0,125 0,25 0,625 0,3125 0,5625 0,21875 0,6875 0,453125 1,125

Análisis genealógico

A partir de la matriz de relaciones aditivas podemos calcular variosparámetros del análisis genealógicosparámetros del análisis genealógicos

1) El parentesco entre dos individuos y la consanguindad de ) p y gun individuo

312506250.=== DGaf 31250

22.===DGf

125012 .=−= GGG fF12501 .=−= GGG aF

250.=FF

218301250..

=

=

H

G

FF

1250.=IF


2) El parentesco promedio de cualquier cohorte

40625.04

=+++

= IIIHHIHIactualcohorte

fffff4

3) La diversidad genética (o heterocigosidad esperada) de cualquier cohorte

59375011 =+++

−=−= IIIHHIHH fffffGD 59375.04

11 ===actualCohorte fGD


4) La consanguinidad promedio de cualquier cohorte

171875.02),( =+

= IDHIH

FFF2

5) La heterocigosidad observada de de cualquier cohorte

828125.01 )( =−= IHCohorte FGD ),( IHactualCohorte

Ejemplo de análisis genealógico

Cohorte f medio F medio He=GD=1 f Ho=1 F


Cohorte f medio F medio He=GD=1-f Ho=1-F

A, B, C 0.1667 0 0.83333 1

D, E 0.3125 0 0.6875 1

F, G 0.40625 0.1875 0.59375 0.8125

H, I 0.40625 0.171875 0.59375 0.828125

6) IMPORTANTE: Censo efectivoPuesto que los coeficientes de consanguinidad y parentesco de una cohorte de animales depende de la profundidad de la genealogía…

N ti tid d i i l i id d d l i l t l l No tiene sentido decir que si la consanguinidad de los animales actuales en el programa de conservación (o selección) A es menor que los animales actuales del programa de conservación (o selección) B estos últimos tienen menos variabilidad genéticavariabilidad genética

Por eso para comparar programas de conservación respecto a su eficiencia para conservar variabilidad genética se debe utilizar la tasa de consanguinidad o parentesco

− FF 1−Δ tt fff

1

1

1 −

−

−=Δ

t

tt

FFFF

1

1

1 −

−

−=Δ

t

tt

ffff

Ne=censo efectivo de parentesco

Ne=censo efectivo de consanginidad=

FN F Δ= 2/1)( Un p m d c ns ción s más f cti n l

de parentescofN fe Δ= 2/1)(

FN Fe Δ2/1)( Un programa de conservación es más efectivo en el mantenimiento de variabilidad si tiene más censo efectivo

Nótese que

)1 1()1( −−−−− HoHoFFFF

Nótese que

1

1

1

)1

1

1

11()1(

1 −

−

−

−

−

− =−

=−

=Δt

tt

t

tt

t

tt

HoHoHo

FFF

FFFF

111

)1()1()1(

1−−− −

=−

−−−=

−−

=Δ tttttt

HHeHe

fff

ffff

111 )1(1 −−− ttt Hff

Ne=censo efectivo Ne=censo efectivo de consanginidad=

FN Fe Δ= 2/1)(

de parentescofN fe Δ= 2/1)(

O sea que el censo efectivo (de consanguinidad o de parentesco) indica o bien la tasa de aumento de consanguinidad (o de indica o bien la tasa de aumento de consanguinidad (o de parentesco) o bien la tasa de pérdida de variabilidad genética (heteocigosidad observada o esperada)


Cohorte f media F medio ∆F ∆f N (F) N (f)


Cohorte f media F medio ∆F ∆f Ne (F) Ne (f)

A, B, C 0.1667 0 - - - -

D, E 0.3125 0 0 0.17497 - 2.8576

F, G 0.40625 0.1875 0.1875 0.13636 2.6667 3.6667,

H, I 0.40625 0.171875 -0.01923 0. - -

Análisis genealógicoA partir de la matriz de relaciones aditivas podemos calcular variosA partir de la matriz de relaciones aditivas podemos calcular variosparámetros del análisis genealógicos

7) La proporción de genes del fundador A a cualquier cohorte.Por ejemplo la contribución de los fundadores a la cohorte actual será

31250125.05.0 ++ AYAH aa 3125.02

125.05.02

=+

=+

= AYAHA

aac

3125.02

=+

= BYBHB

aac

375.02

=+

= CYCHC

aac 1=++ CBA ccc2 CBA

A B C

D E La parte izquierda de la matriz de relaciones di i i di l ib ió d d f d d

F G

aditivas indica la contribución de cada fundador a todos los individuos del pedigree

A B C D E F G H I

A 1 0 0 0,5 0 0,75 0,25 0,5 0,125

H I

A 1 0 0 0,5 0 0,75 0,25 0,5 0,125

B 0 1 0 0,5 0,5 0,25 0,5 0,375 0,25

C 0 0 1 0 0,5 0 0,25 0,125 0,625

D 0,5 0,5 0 1 0,25 0,75 0,625 0,6875 0,3125

E 0 0,5 0,5 0,25 1 0,125 0,625 0,375 0,5625

F 0,75 0,25 0 0,75 0,125 1,25 0,4375 0,84375 0,21875

G 0,25 0,5 0,25 0,625 0,625 0,4375 1,125 0,78125 0,6875

H 0,5 0,375 0,125 0,6875 0,375 0,84375 0,78125 1,21875 0,453125

I 0,125 0,25 0,625 0,3125 0,5625 0,21875 0,6875 0,453125 1,125

El parentesco promedio de una cohorte de N individuos esEl parentesco promedio de una cohorte de N individuos es

f c cF F

i iSi Di

MN

= + −+∑∑050 0 25 12

2 20

. . ( )f i ii Ni = +=∑∑ 211 0

( )

N0 es el número de fundadores

M es el número de individuos en la genealogía

Análisis genealógicoAnálisis genealógico

8) Número efectivo de fundadores de una cohorte

1N∑

=0

2N

ii

ef

cN

9767.2375.03125.03125.0

1222 =

++=efN Cohorte actual

9) Número efectivo de no-fundadores de cualquier cohorte

∑= M

i

enfd

N2

1

∑+=Ni

id10

Análisis genealógicoAnálisis genealógico

10) Número de genomas equivalentes

11N 230811N)1(22 GDf

Nge −== 2308.1

2==

fNge

Existe la siguiente relación

enfefge NNN 21

21

21

+=enfefge

geef NNNenf =

geef NNNenf

−=


Cohorte f medio F medio N N N


Cohorte f medio F medio Nef Nge Nenf

A, B, C 0.1667 0 3. 3. -

D, E 0.3125 0 2.6667 1.6 4.

F, G 0.40625 0.1875 2.4615 1.23077 2.46158

H, I 0.40625 0.171875 2.9767 1.23077 2.09838

El número efectivo de fundadores indica cuantos linajes permanecen

El número efectivo de fundadores no detecta los cuellos de botella

1 2 3 4 1 2 3 4

botella

G0

5 6 7 8 5 6 7 8G1

9 10 11 12 9 10 11 12G2

In G2

Parentesco medio=0.3125Número efectivo de f d d 4

Parentesco medio=0.25Número efectivo de f d d 4fundadores=4

Número efectivo de no fundadores=2.6667

fundadores=4Número efectivo de no fundadores=4





A, B, C 0.1667 0 0.83333 1

D, E 0.3125 0 0.6875 1

F, G 0.40625 0.1875 0.59375 0.8125

H, I 0.40625 0.171875 0.59375 0.828125

Interpretación genética

f es como el parentesco ‘molecular’ (homocigosidad esperada)de muchos loci con alelos “virtuales” que son todos diferentes en la población base

F es como la consanguinidad ‘molecular’ (homocigosidadF es como la consanguinidad ‘molecular’ (homocigosidadobservada) de muchos loci con alelos “virtuales” que son todos diferentes en la población base





A, B, C 0.1667 0 0.83333 1

D, E 0.3125 0 0.6875 1

F, G 0.40625 0.1875 0.59375 0.8125

H, I 0.40625 0.171875 0.59375 0.828125

Interpretación genética

GD=1-f es la heterocigosidad esperada de muchos loci con alelos “virtuales” que son todos diferentes en la población base

1-F es la heterocigosidad observada de muchos loci con alelos “virtuales” que son todos diferentes en la población base“virtuales” que son todos diferentes en la población base

La diferencia entre 1-F (Heterocigosidad observada) y 1-f (Heterocigosidad esperada) depende del sistema de apareamiento

(1-F)=(1-f)(1-α)

1-α = (1-F) / (1-f) α= (F-f) / (1-f)

Un valor positivo de α indica que se ha favorecido el apareamiento entre parientes

Un valor negativo de α indica que se ha evitado el apareamiento entre parientes

1 2 3 4G0 1 2 3 4G0

5 6 7 8G1 5 6 7 8G1

9 10 11 12G2 9 10 11 12G2

13 14 15 16G3 13 14 15 16G3

f F α

G0 0.125 0 -0.142857

f F α

G0 0.125 0 -0.142857

G1 0.1875 0 -0.230769

G2 0.25 0.25 0

0

G1 0.1875 0 -0.230769

2

G3 0.296875 0.375 0.111111G2 0.25 0 -0.333333

G3 0.3125 0.125 -0.272727


Cohortr f media F medio α


Cohortr f media F medio α

A, B, C 0.1667 0 -0.20

D, E 0.3125 0 -0.45454

F, G 0.40625 0.1875 -0.36857

H, I 0.40625 0.171875 -0.39474

Con apareamiento aleatorio (panmixia) f y F son equivalentes

A B

Consideremos la siguiente genealogía

Matriz de parentesco genealógico

A B C D EA 0.5 0 0.25 0.375 0.125

A B A C B C C

Matriz de parentesco genealógico

B 0 0.5 0.25 0.125 0.375C 0.25 0.25 0.5 0.375 0.375D 0.375 0.125 0.375 0.625 0.25

D(1,1) E(1,3)

E 0.125 0.375 0.375 0.25 0.625

A(1,2) B(1,3) Matriz de parentesco molecular para un microsatélite

C(1,3) A(1,2) B(1,3) C(1,3) D(1,1) E(1,3)A(1,2) 0.5 0.25 0.25 0.5 0.25B(1 3) 0 25 0 5 0 5 0 5 0 5

D(1,1) E(1,3)B(1,3) 0.25 0.5 0.5 0.5 0.5C(1,3) 0.25 0.5 0.5 0.5 0.5D(1,1) 0.5 0.5 0.5 1 0.5E(1,3) 0.25 0.5 0.5 0.5 0.5E(1,3) 0.25 0.5 0.5 0.5 0.5

¿Cuál es la relación entre el parentesco genealógico y el molecular?

Ejemplo de análisis genealógicoA(1,2) B(1,3)

C(1,3)( , )

D(1,1) E(1,3)

C h t H 1 f H 1 F ∆f ∆F N (f) N (F)Cohorte He=1-f Ho=1-F ∆f ∆F Ne (f) Ne (F)

A, B 0.75 1 - - - -

C 0.5 1 0.33333 0. 1.5 -

D E 0 5625 0 75 0 125 0 25 4 2D,E 0.5625 0.75 0.125 0.25 4. 2.

Ejemplo de análisis del parentesco molecular

A(1,2) B(1,3)

C(1,3)

Cohorte HMe=1-fM Hm

o=1-FM ∆fM ∆FM Ne (fM) Ne (FM)

D(1,1) E(1,3)

A, B 0.625 1 - - - -

C 0 5 1 0 20 - 2 5 -C 0.5 1 0.20 2.5

D,E 0.375 0.5 0.25 0.50 2. 1

Imaginemos que en vez de UN microsatélite hemosImaginemos que en vez de UN microsatélite hemos genotipado MUCHOS microsatélites independientes

l POBLACIÓN BASE l f i d ly que en la POBLACIÓN BASE pij es la frecuencia del alelo j en el micro i de forma que para los micros

∑∑==

in

jij

m

ip

1

2

1 m marcadoresHomocigosidad esperada

∑∑==

−in

jij

m

ip

1

2

11

m marcadores ni alelos

Heterocigosidad esperada

En ese caso

∑∑−−=−in

jij

m

iM pff

1

2

1)1)(1()1(

== ji 11

O sea que podemos estimar el parentesco genealógico a partir del parentesco molecularg g p p

∑∑−−=−in

ij

m

M pff 2 )1)(1()1( ∑∑== j

iji

M pff11

)1)(1()1(

nm

∑∑==

−=

i

n

n

jij

m

iM pf

f 1

2

1 Siempre que

∑∑==

−in

jij

m

ip

f

1

2

1)1(

p q-se genotipen muchos loci independientes-se conozcan las frecuencias alélicas de

la población base

Ejemplo de análisis del parentesco molecularCohorte HM

e=1-fM Hmo=1-FM ∆fM ∆FM Ne (fM) Ne (FM)

A B 0 625 1A(1,2) B(1,3)

A, B 0.625 1 - - - -C 0.5 1 0.20 - 2.5 -D,E 0 375 0 5 0 25 0 50 2 1

C(1,3)

, 0.375 0.5 0.25 0.50 2. 1D(1,1) E(1,3)

inm inm

∑∑==

−−=−i

jij

m

iM pff

1

2

1)1)(1()1( ∑∑

==

−−=−in

jij

m

iM pFF

1

2

1)1)(1()1(

PeroFFEffE MM Δ=ΔΔ=Δ )()( FFEffE MM ΔΔΔΔ )()(

Se ha asumido muchos marcadores independientes

Interpretación genética del análisis genealógicoInterpretación genética del análisis genealógico

Cohorte F medio 1-FA, B, C 0 1D E 0 1D, E 0 1F, G 0.1875 0.8125H, I 0.171875 0.828125H, I 0.171875 0.828125

1-F es la heterocigosidad observada de muchos loci con alelos “virtuales” que son todos diferentes en la población base

¿Cuál será la heterocigosidad observada para los genes “reales”? p g

Interpretación genética del análisis genealógico

Cohorte F medio 1-FA, B, C 0 1D, E 0 1F, G 0.1875 0.8125H I 0 171875 0 828125H, I 0.171875 0.828125

La heterocigosidad “real” será

(1-F)xHeterocigosidad real de la población fundadoraLa heterocigosida obser ada real de na cohorte (F G) seríaLa heterocigosida observada real de una cohorte (F,G) sería 81.25% de la heterocigosidad real de la población fundadora

La heterocigosidad observada real de la cohorte (H,I) sería 82 8125% de la heterocigosidad real de la población fundadora82.8125% de la heterocigosidad real de la población fundadora

1-F indica la pérdida de la heterocigosidad1-F indica la pérdida de la heterocigosidad observada con respecto a la población fundadora

Técnica del goteo de genes (gene dropping)

Es una técnica de simulación en computador: en cada iteración se asignan unos alelos hipotéticos diferentes para

d f d d l s ti s d l A B C

D E

cada fundador y los genotipos de la descendencia se generan de acuerdo con las leyes de Mendel

D E

F G (1,2) (3,4) (5,6) (1,2) (3,4) (5,6)

Pimera iteración Segunda iteración

H I(2,3) (3,5)(2,4) (3,5)

(2,3) (3,3)(2,2) (2,5)

(2,3) (3,5)(2,2) (2,5)

Tras repetir el proceso miles de iteraciones podemos calcular los parámetros de interés del análisis genealógico: coeficientes de parámetros de interés del análisis genealógico: coeficientes de parentesco y consanguinidad, proporción de genes fundadores en cualquier cohorte o individuo, etc.

Por ejemplo fDG es 0.25 en la primera iteración, 0.50 en la segunda, etc. y el promedio de muchas iteraciones será 0.3125

Técnica del goteo de genes (gene dropping)

A B C

D ED E

F G (1,2) (3,4) (5,6) (1,2) (3,4) (5,6)

Pimera iteración Segunda iteración

H I(2,3) (3,5)(2,4) (3,5)

(2,3) (3,3)(2,2) (2,5)

(2,3) (3,5)(2,2) (5,5)

También podríamos calcular la consanguinidad de un individuo, por ejemplo del individuo I F =1 + 0 + = 0 125 individuo I, FI=1 + 0 +…= 0.125

O bien la consanguinidad promedio de una cohorte (por ejemplo la cohorte actual: animales H e I) (FH+FI)/2 que sería lo mismo que la homocigosidadd (por descendencia) promedio de la cohorte =0 5+0+ =0 171875 descendencia) promedio de la cohorte =0.5+0+…..=0.171875

O bien el parentesco promedio de una cohorte (fHH+fHI+fIH+fII)/4 que sería 0.50 en la primera iteración, 0.375 en la segunda, etc y el promedio de muchas 0.40625

http://www.ucm.es/info/prodanim/html/JP_Web.htm

Análisis genealógico de una piara cerrada deAnálisis genealógico de una piara cerrada de cerdo ibérico negro lampiño (estirpe Guadyerbas )

-El programa de conservación comienza en 1945

-Se originó a partir de 4 padres y 20 madres

-No se ha introducido sangre nueva

-Se dispone del pedigrí completo

-Se ha evitado el apareamiento entre parientes

Guadyerba

ΔF=0.0221 Ne=22.6

α = (F-f) / (1-f)

A negative value of α indicates that matings between relatives g g

have been avoided

Gene dropping analysis

(B. Villanueva)



DE LA REPRODUCCIÓN Valencia 7 8 y 9 Marzo 2012Valencia 7, 8 y 9 Marzo 2012

Miguel A. Toro ([email protected])Universidad Politécnica,Madrid,


Estimación de relacionesgenéticas a partir de

i f ió l linformación molecular

Conocer las relaciones de parentesco pentre individuos es importante

Estimación de Gestión de programas Estudios en ecología yEstimación de parámetros genéticos

Gestión de programas de conservación

Estudios en ecología y etología

heredabilidades y correlaciones

éti

evitar consanguinidad

éxito reproductivo

dispersión/estructuragenéticas

evaluación genética

mantener variabilidad genética

p

tipo de apareamiento

Las relaciones de parentesco se establecen Las relaciones de parentesco se establecen conociendo el pedigree, PERO

Casi todas las poblaciones naturales

Mucha poblaciones criadas en cautividadad

⇒ No tienen registros de pedigree

en cautividadad

Se ha propuesto: USAR MARCADORES MOLECULARES ( l i A k )MOLECULARES (alozimas, DNA markers, etc)

Los marcadores moleculares se han utilizado mucho para resolver problemas genealógicos

• Análisis de paternidad y parentesco (genética forense, detección de errores en pedigrees, etc)

• Asignación de descendencias a familias deAsignación de descendencias a familias de hermanos o medios hermanos

• Estimación de los coeficientes de parentesco: inferir los valores del parentesco genealógico ainferir los valores del parentesco genealógico a partir de los parentescos moleculares

Determinación de parentesco mediante microsatélites

Análisis de paternidad

Análisis de paternidad● Asignación por exclusión:● Asignación por exclusión:“Los genotipos de los padres candidatos se comparan con el genotipo de cadadescendiente, de tal forma que aquellos que presentan una o más incongruenciasmendelianas son excluidos como padresmendelianas son excluidos como padres

Un único padre no excluidoP1 165183 097097 165167 090130P2 173181 095095 165165 116120

D1 173183 095095 165187 120134

p

Potencia de un marcador biaélelico para estudios de exclusión de paternidadMadre Hijo Padres excluidos

G ti P b bilid d G ti P b bilid d G ti P b bilid d d

estudios de exclusión de paternidad

Genotipo Probabilidad Genotipo Probabilidad Genotipo Probabilidad de

exclusión

11AA 21p 11AA 1p 22AA 2

2p

11AA 21p 21AA 2p 11AA 2

1p1 1

21AA 212 pp 11AA 2/1p 22AA 22p

21AA 212 pp 21AA 2/1 ------- ------

21AA 212 pp 22AA 2/2p 11AA 21p

22AA 22p 21AA 1p 22AA 2

2p

AA 2 AA p AA 222AA 22p 22AA 2p 11AA 2

1p

La potencia de un marcador para estudios deLa potencia de un marcador para estudios de exclusión de la paternidad

)1( 212132

21

421

22

31

32

212

41

22

31 ppppppppppppppppQ −=+++++=

∂Q Máximo si los dos alelos01=

∂∂pQ Máximo si los dos alelos

están a frecuencias intermediaste ed as

Exclusión de paternidad: múltiples alelos

Si sumamos las probabilidades de las siete filas se obtiene

∑ ∑∑ )(1)( 222∑ ∑∑≠

−−−−=i i ij

jijiii ppppppQ )334(21)1( 222

o bieno bien

∑∑ ∑ ∑∑∑ ∑ +−−++−=i

ii i i

iiii

ii i

ii pppppppQ )()(33)(2221 23522432

La expresión se maximiza cuando los m alelos tienen la misma

f i 1/ t d t l lfrecuencia 1/m, tomando entonces el valor

4

23 3521 mmmQ +−+−=máximo 4m

Qmáximo

Con varios (m) marcadores

∏ −−=i

iQQ )1(1i

La utilidad de un locus aumenta con el número de alelos

1 locus con 10 alelos igualmente frecuentes Q=0.79

1 locus con 30 alelos igualmente frecuentes Q=0.93

2 loci con 10 alelos igualmente frecuentes Q=0.96

Pe con el número de alelos

Probabilidad de exclusión para un locus con n alelos

0.9

1

0.7

0.8

0.4

0.5

0.6

Pe

0.2

0.3

0.4

0

0.1

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Número de alelos

Pe con nº de lociPe con n de lociProbabilidad de exclusión de paternidad para k loci

2 l l /lcon 2 o 5 alelos/locus

0,91

0 60,70,8,

5 Alelos/locus

0,40,50,6

Pe

2 Alelos/locus

0 10,20,3

00,1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20 25

Nº de loci

Example of paternity control in Pony AsturcónAsturcón

μsat Alleles Pe Gμsat Alleles (n)

Pe G

MPZ002 4 0,392 0,509, ,

HTG6 7 0,383 0,664

HTG8 6 0 451 0 480HTG8 6 0,451 0,480

HTG10 7 0,609 0,163

HMS7 6 0,482 0,356

VHL20 8 0,651 0,150, ,k = 6 PEC = 0,985 GC < 10-3

G : Probability of two identical genotypesy g yp

(L.Royo)

ó é d dOptimización técnicas de genotipado

PCR multiple con varios μsatélites

Combinación de fluorocromos y tamaños (pb) de m f m y m (p )fragmentos para una visualización simultánea

Homología de las secuencias de primers entre especies altamente relacionadas para optimizar el especies altamente relacionadas para optimizar el uso

Example Multiplex RuminantsProbability of paternity exclusion

Locus CATTLE SHEEP GOAT

M1

BM8125 0,271 0,586 0,613CSSM31 0,517 0,791 0,714

M1ILSTS5 0,184 0,612 0,526BM1818 0,452 0,730 0,415

M2INRA6 0,637 0,498 0,649CSSM66 0,731 0,730 0,502ILST11 0,504 0,515 0,532

M3McM53 0,798 0,733 0,614RM006 0 618 0 722 0 761M3 RM006 0,618 0,722 0,761

BM6526 0,721 0,678 0,826

(J. Arranz)

Example Multiplex RuminantsExample Multiplex RuminantsCombined Probability of exclusion of paternity

CATTLE SHEEP GOAT

PC(M1) 0,843 0,991 0,969

PC(M2) 0,992 0,934 0,918

PC(M3) 0,978 0,976 0,984

P 0 999 0 999 0 999PC 0,999 0,999 0,999

Determinación de parentesco mediante microsatélites

Análisis de paternidad: asignación por exclusión● Potencial de exclusión de varios loci microsatélites de dorada:

______________________________________________________________

Locus A He PIC P(1) P(2)______________________________________________________________

SAGT1 32 0.944 0.938 0.790 0.882SAGT26 21 0.851 0.834 0.549 0.711SAGT31 4 0.611 0.548 0.198 0.351SAGT32 18 0.913 0.903 0.693 0.819SAGT41A 38 0.943 0.938 0.788 0.881SAGT41B 25 0.916 0.907 0.707 0.828PBMS1 24 0.929 0.921 0.740 0.850PBMS2 15 0 873 0 857 0 588 0 742PBMS2 15 0.873 0.857 0.588 0.742PBMS6 19 0.916 0.907 0.703 0.825PBMS16 25 0.931 0.923 0.745 0.854PBMS20 16 0.840 0.821 0.521 0.689______________________________________________________________Media/Total11 loci 21.55 0.879 0.864 0.9999 1.00006 l i 24 17 0 918 0 908 0 9995 0 99996 loci 24.17 0.918 0.908 0.9995 0.9999______________________________________________________________

MICROSATELLITE POWER FOR PARENTAGE ASSIGNMENT IN TURBOT

Locus All. nº genot. nº He PIC Excl(1) Excl(2)

1 14 105 0.767 0.734 0.394 0.5712 24 300 0.845 0.829 0.544 0.7073 9 45 0.636 0.582 0.229 0.3924 17 153 0.826 0.801 0.485 0.6577 5 .8 6 .8 . 85 .6575 7 28 0.608 0.564 0.206 0.3768 12 78 0.871 0.855 0.582 0.73711 14 105 0.897 0.884 0.645 0.78512 10 55 0.808 0.781 0.451 0.62714 12 78 0.783 0.763 0.433 0.615125 9 45 0.768 0.732 0.378 0.558129 20 230 0.921 0.912 0.716 0.834152 9 45 0.734 0.690 0.331 0.507

Mn/Total 13.08 9.9x1022 0.789 0.761 0.99952 0.999995

http://www.fieldgenetics.com/pages/aboutCervus_Analyses.jsp

Marcadores molecularesMarcadores moleculares

• Muy eficientes para resolver el óproblema de la asignación de

paternidadesp

H i t i t t l d t ió • Herramienta importante en la detección de errores en las genealogíasg g

Problema generalg

⇒ N individuos genotipados para L loci

⇒ no tenemos una estructura familiar a priori

MÉTODOS POR PAREJAS

(pairwise)

¿Cuánto se parecen para los marcadores dos individuos?

Diferentes índices de similitud

Parentesco molecular

El PARENTESCO GENEALÓGICO

•Asume que todos los alelos en la población base son diferentes

•Se define como la probabilidad de que dos alelos tomados al azar, uno de cada individuo, sean idénticos por descendencia

S é•Se calcula a partir del pedigree mediante el método tabular

El PARENTESCO MOLECULAR (fM)

“…… probabilidad de que en un locus cualquiera, dos alelos, tomados al azar uno de cada individuo sean idénticos en estado ”idénticos en estado...

A1 A3 A1 A3 A2 A3 A2 A4

1 2 3 4

1 - 2 ⇒ fM = 0.5

1 3 ⇒ f = 0 251 - 3 ⇒ fM = 0.25

1 - 4 ⇒ fM = 0fM

La relación entre el parentesco molecular y el genealógico es la siguiente

∑= )1)(1()1( 2pff ∑−−=− )1)(1()1( iM pff

=− )1( f Heterocigosidad debida a identidad por descendencia

=− ∑ )1( 2ip Heterocigosidad en la población base

Se puede por tanto inferir el parentesco genealógico ( f ) a partir del parentesco molecular ( fM ) calculado con los

marcadores molecularesmarcadores moleculares

( ) ( )fpfn

iM −⎟⎟⎞

⎜⎜⎛−=− ∑ 111 2( ) ( )fpf

iiM ⎟⎟⎠

⎜⎜⎝

∑=

1111

∑n

pf 2

∑

∑=

−= n

iiM pf

f2

1

1 ∑=

−i

ip1

21

PERO LA FORMULA SOLO ES VÁLIDAPERO LA FORMULA SOLO ES VÁLIDA

Si la única causa de las desviaciones de H-W es la estructura genealógica

Si la población base o fundadora está en equilibrioSi la población base o fundadora está en equilibrio de H-W

A partir de esta fórmual se han desarrollando distintos tipos de estimadores para parejas de individuos (“pairwise”)

∑−n

iM pf 2

A partir deSe han desarrollando

∑

∑=

−= n

ii

i

pf

1

2

1

1

A partir de distintos tipos de estimadores para parejas de individuos (“pairwise”)

=i 1( p )

Li & Horvitz (1953)

Ritland (1996) ⇒ diferentes asunciones al promediar entre alelos

Li et al. (1993)promediar entre alelos

Queller & Goodnight (1989)

Li et al. (1993)método de regresión ⇒ L . ( 99 )

Lynch & Ritland (1999)

g

Software

KINSHIP (G d i ht & Q ll 1999)• KINSHIP (Goodnight & Queller, 1999)• IDENTIX (Belkhir et al.,2002)( )• MARK (Ritland, 2004)

MER (W 2002)• MER (Wang, 2002)• COLONY (Wang, 2004)( g, )• SPAGEDI

Problemas con los estimadores enProblemas con los estimadores en parejas (pairwise)

• Si los estimadores se utilizan para clasificar a los individuos en diferentes clases FS, HS or NR no es claro donde poner el umbraldiferentes clases FS, HS or NR no es claro donde poner el umbral

FSHSNR FSHSNRParentesco estimado

• Las comparaciones en parejas pueden ser incoherentes

A-B = FS B-C = FS A-C ≠ FSA B FS B C FS A C ≠ FS

Un enfoque diferenteq

estimar todas las relaciones de forma simultánea

utiliza información de todos los individuosutiliza información de todos los individuos

reconstrucción esxplícita de la genealogía

Se eviatan incongruencias/incompatiblidades

Los métodos son complejos y costosos computacionalmente

P i t (1997)Painter (1997)Thomas y Hill (2000, 2002)

Smith y col (2001)Smith y col. (2001)Emery y col. (2001)Smith y col. (2001)yWang (2004, 2009)

métodología MCMC

generación ‘aleatoria’ de estructuras familiares

‘ i d ’ t é d l i d l i‘paseo guiado’ a través del espacio de soluciones⇒ verosimilitud de soluciones particulares

NUESTRO PROPIO MÉTODO (Fernández & Toro, 2006)

generación de genealogías ‘aleatorias’

( , )

‘guided walk’ a través del espacio de soluciones

l ió l⇒ correlación entre el parentesco molecular y el del pedigrí generado

simulated annealing

Generamos genealogías aleatorias yGeneramos genealogías aleatorias y elegimos aquella más

correlacionada con las valores de la la matri de parentesco molecularla matriz de parentesco molecular

Padres virtuales

Hermanos (FS) fG fM

Medios hermanos (HS)

N l i d (NR)

correlación

No relacionados (NR)

P1 P2 P3 P4 P5M1 M2 M3 M4 M5

I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 I9 I10

VENTAJASVENTAJAS

no depende de estimas de frecuencias

no hace asunciones sobre equilibrio (HW / ligamiento)

no necesita estructura familiar regular

clases de relación complejasclases de relación complejas⇒ genealogías más “profundas”

MEDIDAS DE AJUSTEMEDIDAS DE AJUSTE

Correlación entre matrices de parentesco real y estimaday

Error Cuadrático Medio ( )N

∑ −2ˆ θθ

Distribución del tipo de errores

N

Estimado NR HS FS

NR a b cNR a b cReal HS d e f

FS g h i

El método puede extenderse a situaciones pmás complejas (más de tres categorías: FS, HS, NR)NR)

más de una generaciónmás de una generación

generar genealogías mas ‘profundas’

Abuelos virtuales

A A A A AA A A A AA A A A AA A A A A

P1 P2 P3 P4 P5M1 M2 M3 M4 M5

I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 I9 I10

MOL COAN ( i 2 0) S ft f th MOL_COAN (version 2.0): Software for the calculation of coancestry based on molecular information.

This programme implements the algorithm by Fernández & Toro (Molecular Ecology 15: 1657–1667)1667)

http://www.uvigo.es/webs/c03/webc03/XENETICA

/XB2/Jesus/Fernandez.htm

Conclusiones Conclusiones Los marcadores moleculares son muy eficientes para Los marcadores moleculares son muy eficientes para resolver problemas de exclusión o de asignaciónde paternidad cuando el tipo de estructura familiar se conoce a prioriconoce a priori

Los marcadores moleculares son una herramienta i t t d t t l di íimportante para detectar errores en los pedigrís

El parentesco molecular es una medida de la El parentesco molecular es una medida de la similaridad entre los individuos que está bien correlacionada con el parentesco genealógico y su uso puede recomendarse para muchas aplicaciones de uso puede recomendarse para muchas aplicaciones de la Genética de la Conservación

ReferencesJamieson, A., Taylor, C.S., 1997. Comparison of three probability

formulae for parentage exclusion Animal Genetics 28: 397 400formulae for parentage exclusion. Animal Genetics, 28: 397-400.Kalinowski, S.T., Taper, M.L., Marshall, 2007. Revising how the

computer program CERVUS accommodates genotyping error increases success in paternity assignment. Mol. Ecol. 16:1099–1106

Fernandez, J., Toro, M.A., 2006. A new method to estimate relatedness from molecular markers. Mol. Ecol. 15: 1657-1667.relatedness from molecular markers. Mol. Ecol. 15: 1657 1667.

Toro, M.A., Barragan, C., Ovilo, C., Rodriganez, J., Rodriguez, C., Silio, L., 2002. Estimation of coancestry in Iberian pigs using

l l k C G 3 309 320molecular markers. Conserv. Genet. 3: 309-320.


Master Internacional en:

É ÍMEJORA GENÉTICA ANIMAL Y BIOTECNOLOGÍA DE LA REPRODUCCIÓN

Valencia 7,8 y Marzo 2012Miguel A Toro (miguel toro@upm es)Miguel A. Toro ([email protected])

ETS Ingenieros Agrónomos,UPM


Si t l d d iSistemas regulares de endogamia

1

A t f d ióAutofecundación

A

B )1(1fB

C 1

)1(21

+== CCCD FfF

C

D

)1(21

1−+= tt FF

D

A i t d hApareamiento de hermanos

A

C

)(41

+++== DDDCCDCCEFG fffffFB

DC

E )]1(12)1(1[1++++= DCDCG FfFF

D

FE

G

)]1(2

2)1(2

[4

++++ DCDCG FfFFF

HG)21(

41

12 −− ++= ttt fFFH

Evolución del parentesco y de la diversidad p ygenética cuando en poblaciones sin genealogía

Dos situaciones:

(- Poblaciones sin control genealógico (extensivo, poblaciones salvajes)

- Estudios prospectivos (comparación de programas de ió t d í li d )conservación todavía no realizados)

Asumimos que disponemos de información demográfica (censos, número de padres y madres, etc.)

Modelo: Población ideal

N i di id

Las condiciones de la población ideal son:

N individuos

Apareamiento aleatorioSin migraciónSin mutación

2N gametos

Sin selecciónGeneraciones discretasHermafroditismo

N individuos

Distribución Poisson del número de descendiente2N gametos

N individuos

0F =

F 1

0F0 =

1 2 3 L L 2NN

F21 =

11 ⎞⎛

1 2 3 2N1

12 211

21 F

NNF ⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ −+= 2

3

23 211

21 F

NNF ⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ −+=

M

22 NN ⎠⎝ M

2N

1111

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −+= tt FF

2N

122 −⎟⎠

⎜⎝

tt NN

2/1=Δ NF

)1)(1(1)1( 1

−Δ−=−Δ−+Δ= −

FFFFFFF tt

)1)(1(1)1)(1(1

01

1

−Δ−=−Δ= −

FFFFFF tt

)1()1(1

)1()1(1

0

02

2

−Δ−=−

−Δ−=−

FFFFFF

tt

)211)(1(1)1)(1(1

)1()1(1

00

0

−−−=Δ−−−=

Δ

NFFFF

FFF

ttt

t

02

0 =FSiN

t⎞⎛ 1

t NF ⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ −−=

2111

i en generación t = ∞ 11 == −tt FF

⇒ la consanguinidad se acumula

depende de población de referencia

⇒ tasa de consanguinidadN

F21

=Δ

FFF tt

21

11 =

−=Δ −

NFt 21 1− −

En el contexto de la población ideal la consanguinidad y el parentesco coinciden así como la heterocigosidad observada y esperada

Medido como consanguinidad (F)

0)11(1 Fi dF t

g ( )

0)211(1 0 =−−= FasumiendoN

F tt

Si pensamos en diversidad genética o heterocigosidad

t⎞⎛ / NFH

NHH

t

t =Δ=Δ⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −= 0 21

211

)(

id dh iindividuoslostodosbasepoblaciónlaenHSi =

⎠⎝

0 1)iadescendencportosheterocigoson

( i di idlbbl iólSi ∑ 21 ( individuoslosbasepoblaciónlaenpHSi i−= ∑ 20 1

)WeinbergHardydeequilibrioenestán −

Pérdida de variabilidad depende del censo

1

Pérdida de variabilidad depende del censo

tt N

HH )2

11(0 −=

Poblaciones que se apartan de la situación ideal

Las condiciones de la población ideal son:A i t l t i Si i ióApareamiento aleatorio Sin migraciónSin mutación Sin selecciónGeneraciones discretas HermafroditismoDistribución Poisson del número de descendientesDistribución Poisson del número de descendientes

Si la población no cumple las asunciones de la población ideal definimos un censo efectivo de la población tal que la expresión

t

et N

HH )(2

110 −= t

et N

F )(2

111 −−=

sea válida

La fórmula t

et N

HH )2

11(0 −=

es válida si la población no cumple las condiciones de la población ideal si se sustituye N por Ney p

Sexos separados

Fluctuaciones en el censo

Desequilibrio en los sexos

Descendencia no Poisson

1+≈ NNe111

+=∑≈n 111

24NNe ≈

separados los sexos

2+≈ NNe

mf NNNe 44+∑

=

≈i iNtNe 1

22 kSNe

+

SEXOS SEPARADOSSEXOS SEPARADOS

( f d ió hibid )(autofecundación prohibida)

11+≈⇒Δ NNeF

212+≈⇒

+=Δ NNe

NF

la consanguinidad aparece una generación después

SEXOS DESEQUILIBRADOSSEXOS DESEQUILIBRADOS

( j )(ej: Nm << Nh)

la mitad de los alelos viene de cada uno de los sexos

111+=

Nm = 2Nf = 1000

mf NNNe 44+ Nf 1000

Ne = 8

el sexo menos representado condiciona más Ne

CENSO FLUCTUANTECENSO FLUCTUANTE

( ll d b ll f f d d )(cuello de botella, efecto fundador)

todos los alelos vienen de los individuos de una generación

N1 = 200N2 = 5N 300 ∑≈

n 111 N1 = 5N2 = 25N 125N3 = 300

Ne = 14∑=i iNtNe 1

N3 = 125N4 = 625N5 = 3125

la generación con menos censo condiciona más Ne

Ne = 20

la generación con menos censo condiciona más Ne

CONTRIBUCIONES DIFERENTESCONTRIBUCIONES DIFERENTES

(dif i f ilid d )(diferencias en fertilidad, etc)

4NN 224

kSNNe+

≈2 kS+

varianza de las contribuciones

Importante:

-Si el número de descendientes es aleatorio quiere decir que responde a una distribución Poisson en la que laque responde a una distribución Poisson en la que la media es igual a la varianza

4NN 22 kSNe

+≈

NNeSK 22 ==

NNeSsiPero K 202 ==

Si igualamos las contribuciones de las familias el censo SE DUPLICAg

Apareamientos no aleatorios

2N)1)(1(

2α−+

=e VNN

)1)(1( α−+ CV

Vc= varianza de las contribuciones a largo l d d d di tplazo de padres a descendientes

α= exceso de apareamientos entre pparientes respecto a los esperados al azaar

En poblaciones de cría en cautividad (domesticación, reintroducción, acuicultura)el censo efectivo puede ser mucho menor que el censo realp q

• Sbordoni et al. (1987) estudiaron la evolución de la heterocigosidadpara 20 loci enzimáticos en el proceso de introducción del langostinojaponés (Panaeus japonicus) en Italia

H0 = Heterocigosidad inicial = 0.110 e e oc gos dad c a 0H7 = Heterocigosidad al cabo de 7 generaciones = 0.03

(H0 ‐ H7)/H0 = 1‐ (1 ‐ 1/2Ne)7

N = 3 N = 600Ne = 3 N = 600

• Población comercial de dorada de una piscifactoríaSe evaluó el parentesco de primer grado (hermanos ymedios hermanos) de 500 individuos mediante marcadoresmedios hermanos) de 500 individuos mediante marcadoresmoleculares

Ne = 1 / 2ΔF = 15

sexos d

censo fl

sexos d l b d

apareamiento l

21+≈ NNe

NNNe 41

411

+=∑≈n

i iNtNe 1

11122

4kS

NNe+

≈

separados fluctuante desequilibrados al azar

2 mf NNNe 44=i iNtNe 1 2 kS+

mantener censos constantesmantener censos constantesmantener censos constantes

Recomendaciones: igual número de igual número de igual número de ♀♀♀ y y y ♂♂♂

igualar contribucionesigualar contribucionesigualar contribuciones



BIOTECNOLOGÍA DE LA REPRODUCCIÓNValencia 7,8 y Marzo 2012Mi l A T ( i l t @ ) ETSIA UPMMiguel A. Toro ([email protected]), ETSIA, UPM


D i i h tDecisiones que hay que tomar en un programa de conservación o selección

selección de reproductoresselección de reproductores

• qué animales son usados como padres• qué animales son usados como padres

• cuánto se usa cada uno de ellos (contribuciones)

apareamientos

• cómo se aparean los individuos seleccionados

P l i d i ió l í d l é iPara la primera decisión, la teoría de la genética cuantitativa indica que debe maximizarse el

f icenso efectivo: • La utilización de muchos reproductores• Igual proporción de sexos• Tamaños familiares iguales• Evitar los cuellos de botella• Alargar el intervalo generacional

Recomendaciones:

•La utilización de muchos reproductores•La utilización de muchos reproductores• Igual proporción de sexos• Tamaños familiares igualesg• Evitar los cuellos de botella• Alargar el intervalo generacional

ESQUEMAS JERÁRQUICOS

Número diferente de machos y hembrasNúmero diferente de machos y hembras

♂1 ♂2 ♂3

♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀

rNN

m

f = ⇒ mating ratio

+⎟⎟⎞

⎜⎜⎛

++++2

,2 21111 mfmfmmmm SSS

⎟⎞

⎜⎛

+⎟⎟⎠

⎜⎜⎝

++++=

22

2,

2

2111

16

fmfmffff

mf

f

mfmm

f

mm

mm

mfmmm

SSS

NNe μμμμμμ

⎟⎟⎠

⎜⎜⎝

+++++ 2,

211

161

fm

fm

fmff

fmff

ff

ff

fmfffN μμμμμμ

En esquemas jerárquicos existe una regla sencilla (Gowe et al,1959)

♂Gen. 1

♀ ♀ ♀ ♀

♀ ♀ ♀ ♀♂Gen. 2 ♀ ♀ ♀ ♀♂Ge .

Cada padre es reemplazado por su hijo– Cada padre es reemplazado por su hijo– Cada madre es reemplazada por su hija

O mejor aún: regla de Wang (1997)

♂Gen. 1

♀ ♀ ♀ ♀♀ ♀ ♀ ♀

♀ ♀♀ ♀♂Gen. 2 ♀ ♀♀ ♀♂Gen. 2

• Sorprendentemente reciente

– Un hijo reemplaza al padre– La madre que tiene el hijo no tiene otra descendencia– El resto de madres reemplazadas por sus hijas– Una de las madres deja dos hijas

13 1

M

rF

1621

23 1−+

=ΔGowe et al.: ↑r ⇒ ↓ΔF

rrF 2

123 21 −− +−

ΔWang: r > 4 ↑r ⇒ ↑ ΔFM

F1622=ΔWang: r > 4 ↑r ⇒ ↑ ΔF

r = F/M

2

2,5

a F

1

1,5

6Ns

x D

elta

16Ns x Gow e

16Ns x Wang

0

0,5

0 5 10 15 20 25

16

0 5 10 15 20 25

Mating Ratio

Métodos jerárquicos ⇒ poca flexibilidadétodos je á qu cos ⇒ poca e b dad

⇒ depende de las asunciones

I di id f d d l i d

Dificilmente pueden contemplar situaciones como:Individuos fundadores relacionados“Fallos” aleatoriosCensos poblacionales variables

Proporción de madres/padres desigualProporción de madres/padres desigual

Hay un criterio óptimo que puede aplicarse enHay un criterio óptimo que puede aplicarse en cualquier circunstancia: minimización del

parentesco del grupo de animales seleccionadosparentesco del grupo de animales seleccionados

Se selecciona el grupo de padres tal que su parentescoSe selecciona el grupo de padres tal que su parentesco promedio ponderado por sus contribuciones a la siguiente

generación sea mínimo

N N ni=número de

∑∑= =

N

i

N

jijji fcc

1 1 Nnc i

i 2=

ni número de descendientes del animal i

N= número total de= =i j1 1 N2 N= número total de descendientes

⎞⎛Minimización del parentesco global

∑∑N N

ijji fcc.min cfc ⋅⋅'.min⎟⎟⎟⎞

⎜⎜⎜⎛

=cc

c 2

1

∑∑= =i j

ijji f1 1

f

⎟⎟⎟

⎠⎜⎜⎜

⎝ Nc

cM

es un problema combinatorial con un formidable número de posibles soluciones

las soluciones deber ser números positivos

soluciones deben ser números enteros

Minimización del parentesco de grupo = Contribuciones genéticas óptimasp

Efecto de minimizar el parentesco global (Montgomery et al., 1997)

♀ ♂ ♀ ♂ ♀ ♂ ♀ ♂ ♀ ♂Gen. 0

♀ ♀♂ ♂♀ ♂Gen. 1

♀ ♂ ♂ ♀Gen. 2

♂♀ ♀ ♀ ♀ ♂ ♂ ♂Gen. 3

Minimizar la varianza del tamaño familiar Minimizar el parentesco

♂♀ ♀ ♀ ♀ ♂ ♂ ♂ ♂♀ ♀ ♀ ♀ ♂ ♂ ♂

♀♂ ♀♂ ♀♂ ♀♂ ♀♂ ♀♂ ♀♂ ♀♂

Parentesco promedio 0.4326 Parentesco promedio 0.30Parentesco promedio 0.4326

Número efectivo de fundadores 2.5924

Número efectivo de no fundadores 2.0855

Parentesco promedio 0.30

Número efectivo de fundadores 5.8182

Número efectivo de no fundadores 2.3272

Minimizar la varianza del tamaño familiar Minimizar el parentesco

♂♀ ♀ ♀ ♀ ♂ ♂ ♂ ♂♀ ♀ ♀ ♀ ♂ ♂ ♂

♀♂ ♀♂ ♀♂ ♀♂ ♀♂ ♀♂ ♀♂ ♀♂

MINIMIZACIÓN DEL PARENTESCO

Multiplicadores de Lagrange

⇒ derivación e igualación a cero

Programación matemática

⇒ derivación e igualación a cero

Programación matemática

⇒ difícil de implementar

Algoritmos aproximados

bú d “ i ” algoritmos genéticos⇒ búsqueda “ciega” algoritmos genéticossimulated annealing

simulated annealing

enfriamiento rápido

material fundidop

enfriamiento lento

⇒ estructura de mínima energía

Solución inicial PSNSSolución inicialaleatoria (IS)

TPSNS

e−

−=Ω

Solución actual(PS) ⇒ IS

• varias rondasminimización

Cambio aleatorioNueva solución (NS) • un poco ‘más frío’

NS < PS PS ⇒ NSSI

T ↓ Ω ↓

Número aleatorio

NO

i t i l(0 - 1)

• no se aceptan más cambios

• seguir con otro ciclo

RN < ΩNO SI

p

algoritmo genético

Población de soluciones

mutación mutación

recombinación recombinación

selección selección selección

Optimización de programas de conservación con la ayuda de conservación con la ayuda de

marcadores

C ál l fi i i i tit l¿Cuál es la eficiencia si sustituyo el parentesco genealógico por el

molecular o el condicionado en la minimización del parentesco?p

Optimización de programas de conservación con la ayuda de marcadores

El la matriz de parentesco G puede calcularse:

conservación con la ayuda de marcadores

p p

• Pedigree (matriz de parentesco de identidad por descendencia)por descendencia)

• Información molecular (matriz de parentesco molecular)

• Pedigree + información molecular (parentesco condicional en la información de los marcadores)

– Calcular la probabilidad de identidad por descendencia a lo largo de todos los puntos del genoma dado el pedigree y los genotipos de los g p g y g pmarcadores

– Requiere utilizar MCMC (Métodos Montecarlo de Cadenas de Markov)Cadenas de Markov)

A1 A2 A3 A4

A1 A3 A1 A3 A2 A3 A2 A4

1 2 3 4

1 - 2 ⇒ p(IBD) = 0.5

fFS = 0.25 1 - 3 ⇒ p(IBD) = 0.25

1 - 4 ⇒ p(IBD) = 0

información genealógica información molecular

parentesco condicionado a los marcadores

A (1 3) B (1 4)

C (1 1) D (1 4) E (1 3) F (3 4)

C D E F 0.5 0.25 0.25 0.25 C

C D E F 1 0.5 0.5 0 C

0.5 0.25 0.25 D

0.5 0.25 E

0.5 0.25 0.25 D

0.5 0.25 E

C D E F

0.5 F

0.5 F

C D E F 0.5 0.25 0.25 0 C

0.5 0 0.25 D

0.5 0.25 E

0.5 F

Resultados de simulación

Modelo• 20 pares de comosomas de 1 Morgan cada uno

100 l i lti léli /• 100 loci multialélicos /cromosoma

• m marcadores/cromosoma (m= 1, 10)( )

• censo N = 18 or N = 27

• Marcadores genotipados en – padres– 4 hijos por pareja

Padres genotipados Hijos genotiapados

9♀ x 9♂ 9♀ x 9♂Optimización →

36♀ x 36♂Optimización →

9♀ x 9♂ 9♀ x 9♂Optimización → ♀ ♂ ♀ ♂Optimización

36♀ x 36♂Optimización →

9♀ x 9♂ 9♀ x 9♂Optimización →

Estrategia general de manejo

• Calcular las contribuciones de los candidatos d f de forma que– Minimizar el parentesco global

⇒ maximizar la variabilidad genética (heterocigosidad esperada)

• El problema se resuelve utilizando simulated pannealing

Estrategias de manejo

• Parentesco utilizado en la optimización

– fG = genomaf di í– fP = pedigrí

– fM = marcadoresf d í d– fPM = pedigrí + marcadores

• Se compara con una población sin manejo

Heterocigosidad esperada (%) para t = 10P d dPadres genotipados

2 alelos/marcador Managed fM fPM

2 alelos/marcador

Unmanaged fG fP m = 1 m = 10 m = 1 m = 10 73.9 84.1 84.1 68.1 80.4 84.1 84.1

10 l l / d10 alelos/marcador

Managed fM fPM

Unmanaged f f m = 1 m = 10 m = 1 m = 10Unmanaged fG fP m = 1 m = 10 m = 1 m = 1073.9 84.1 84.1 80.3 83.8 84.1 84.1

fG = genomafP = pedigrífM = marcadores

20 pares de cromosomas de 1 Morgan cada unoGenoma: 100 loci multialélicos/cromosomam marcadores/cromosoma (m= 1, 10)M

fPM = pedigrí + marcadores censo N = 18 or N = 27

Heterocigosidad esperada (%) para t = 10D d dDescendencia genotipada

Managed fM fPM

2 alelos/marcador

Unmanaged fG fP m = 1 m = 10 m = 1 m = 10 73.9 86.5 84.1 75.0 83.2 83.5 84.8

10 l l / d10 alelos/marcador

Managed fM fPM

Unmanaged f f m = 1 m = 10 m = 1 m = 10Unmanaged fG fP m = 1 m = 10 m = 1 m = 1073.9 86.5 84.1 83.35 85.7 84.2 85.9

fG = genomafP = pedigrífM = marcadores

20 pares de cromosomas de 1 Morgan cada unoGenoma: 100 loci multialélicos/cromosomam marcadores/cromosoma (m= 1 10)M

fPM = pedigrí + marcadoresm marcadores/cromosoma (m= 1, 10)censo N = 18 or N = 27

ConclusionesConclusiones• La información del pedigrí es muy valiosaLa información del pedigrí es muy valiosa

88 100% de la eficiencia máxima– 88-100% de la eficiencia máxima

L d ti l li it d• Los marcadores tienen un valor limitado...

– El beneficio sólo se detecta con• Un número alto de marcadores y de

l l / d alelos/marcador • Se genotipa la descendencia

Sistema de apareamientos

Si no hay apareamiento al azar

la consanguinidad y la deriva genético quedan desacopladas

F (y ΔF) miden la consanguinidad

f (y Δf) miden diversidad genética(y ) g

1 2 3 4G0 1 2 3 4G01 2 3 4G0G0 1 2 3 4G0G0

5 6 7 8G1

0

5 6 7 8G15 6 7 8G1

0

G1

0

5 6 7 8G1G1

9 10 11 12G2 9 10 11 12G29 10 11 12G2G2 9 10 11 12G2G2

13 14 15 16G3 13 14 15 16G313 14 15 16G3G3 13 14 15 16G3G3

f FG0 0.125 0

f FG0 0.125 0G0 0.125 0

G1 0.1875 0G2 0.25 0.25G3 0.296875 0.375

G0 0.125 0G1 0.1875 0G2 0.25 0G3 0.3125 0.125

G8 0.431641 0.792969 G8 0.547363 0.417989

Apareamiento entre parientes Evitar aparemientos entre parientesApareamiento entre parientes

-menos parentesco global (más diversidad genética)

-más consanguinidad

Evitar aparemientos entre parientes

-más parentesco global (menos diversidad genética)

-menos consanguinidad

Sistemas de apareamiento

1) Sistemas de apareamiento factorial

2) A i t t i2) Apareamientos compensatorios

3) Apareamientos circulares3) Apareamientos circulares

4) Máxima evitación de la consanguinidad (Maximum ) g (avoidance of inbreeding)

3) A i t d í i t tili d3) Apareamientos de mínimo parentesco utilizando programación lineal

Di ñ d i t f t i lDiseños de apareamientos factoriales

2 padres, 4 madres y 16 hijos

madres 1 2 3 4

← JERÁRQUICO1 • •

• • • • • •

2 • • • • dams

1 2 3 4

2 • • • •

• • • •

FACTORIAL →

1 2 3 41 • •

• •

• •

• •

2 • •

• •

• •

• •

Apareamientos compensatoriosp p

fd fs

d1

d

s1

s-Los individuos de cada sexo se ordenan de acuerdo con su d2

d3

s2

s3

se ordenan de acuerdo con su parentesco medio con el resto de individuos

d3

M M - Los machos con mayor rango se aparean con las hembras de menor rango

dn-1 sn-1

menor rango

dn sn

Apareamiento circular

Kimura y Crow (1963)

El i t i l i d bdi i ióEl apareamiento circular induce subdivisión⇒ aumento de consanguinidad (a corto plazo)

⇒ menor ΔF (a largo plazo) por mayor α

⇒ efecto deletéreo de la depresión

⇒ menor ΔF (a largo plazo) por mayor α

mantiene más diversidad (a largo plazo)⇒ más homocigotos = menos deriva⇒ más homocigotos menos deriva

Máxima evitación de la consanguinidad

Maximum Avoidance of Inbreeding (Wright, 1921)

Apareamientos de mínimo parentesco p putilizando programación lineal

padres

-con S padres y D madres se

madres fparejas

p yconstruye una matriz de apareamientos xij (0 o 1) de forma que madres fparejasforma que

mínimofxS D

ijij∑∑

i jjj∑∑

=1

=ij orxsestriccion 10Re

∑ ∑= =

==S

i

D

jijij SDxx

1 11 / Minimizar el parentesco entre

las parejas que se aparean= =i j1 1 las parejas que se aparean

en general los apareamientos g pde mínimos parentesco son los que se aplican para evitar laque se aplican para evitar la depresión consanguínea

RECOMENDACIONES PARA ESTABLECER PROGRAMAS DE CONSERVACIÓN IN SITU DE POBLACIONES PEQUEÑAS

1. Escoger de forma adecuada la población fundadora:1. El máximo de individuos posible2 Individuos no emparentados no consanguíneos y fértiles2. Individuos no emparentados, no consanguíneos y fértiles3. Los individuos deben representar los diferentes tipos genéticos de la raza

2. Ir aumentando la población tan rápidamente como sea posiblep p p1. Al menos hasta un censo efectivo de 50

3. Maximizar el censo efectivo (o minimizar la tasa de consanguinidad) 1 Igualando en lo posible el cociente padres: madres1. Igualando en lo posible el cociente padres: madres2. Evitando fluctuaciones de la población (cuellos de botella)3. Igualando los tamaños familiares (Gowe, Wang y minimización del

parentesco)4. Alargando los intervalos generacionales

4. Implementar apareamientos de mínimos parentesco

5. Si el censo es grande se puede subdividir la población para evitar la vulnerabilidad de una única población

6. Practicar selección artificial de forma moderada sin comprometer el mantenimiento de la diversidad y centrándose en caracteres de eficacia biológica

(J.Jordana)

E t t bl i lEstructura poblacional

Análisis de la diversidad

égenética

k h

∑ ∑= =

−==i i

kiSSS pHkHH1 1

21 ,/

∑∑ =−=k

kii

h

iT pppH 21 ,

= frecuencia del alelo k en la raza ikip== si 11

kip ,

n = número de poblaciones

h ú d l l

H = Heterocigosidad esperada promediada sobre

h = número de alelos

HS = Heterocigosidad esperada promediada sobre poblacionesHT = Heterocigosidad esperada si todas lasHT Heterocigosidad esperada si todas las poblaciones se aparearan al azar

∑ ∑k h

2∑ ∑= =

−==i i

kiSSS pHkHH1 1

21 ,/

∑∑ =−=k

kii

h

iiT pppH

11

21 ,== si 11

= frecuencia del alelo k en la raza ikip frecuencia del alelo k en la raza ikip ,


∑ ∑∑ −==− kjkiST ppDHH 22 )(1 ∑ ∑∑

i kkjki

jST pp

n ,,2 )(2

D Di t i í i d N i=D Distancia mínima de Nei

Consideremos tres poblacionesConsideremos tres poblaciones

Población 1 A1A1 A1A2 A1A2

Población 2 A1A1 A1A1 A2A2

Población 3 A1A3 A3A3 A3A3Población 3 A1A3 A3A3 A3A3

Pob H p1 p2 p3 HS DPob HI p1 p2 p3 HS D

1 0 67 0 67 0 33 0 0 44 0 181 0.67 0.67 0.33 0 0.44 0.18

2 0 0.67 0.33 0 0.44 0.18

3 0.33 0.17 0. 0.83 0.28 0.350.230.390.33 0.50 0.22 0.28 .. 9. . . .

HT=0.62H H D

HT 0.6HT=HS+D

Distancia mínima de Nei entre poblaciones

0 0 0 53 0 181

1 2 3

0 0 0.53 0.18

0 0 0 53 0 18

1

2 0 0 0.53 0.182

0.53 0.53 0 0.353

0 230.23

21∑ −=i

ii ppD 2)'(21

i

Estadísticos F de Wright

∑ ∑−==k h

iSSS pHkHH 21/

∑∑

∑ ∑= =

kh

i isiSSS pHkHH

2

1 11/ , kip ,


h = número de alelos∑∑==

=−=s

siii

iT pppH11

21 ,h número de alelos

∑=k

iiI kHH

1/

=i 1

HI = heterocigosidad observada promediada sobre poblaciones

H heterocigosidad esperada promediada sobre poblacionesHS = heterocigosidad esperada promediada sobre poblaciones

HT = heterocigosidad esperada si las poblaciones se juntaran y se aparearan al azar

E t dí ti F d W i htEstadísticos F de Wright

T

STIS H

HHF −=

ITIT

HHF −=

T

STST H

HHF −= T

IT HF

H h t i id d b d di d b bl iHI = heterocigosidad observada promediada sobre poblaciones

HS = heterocigosidad esperada promediada sobre poblaciones

H = heterocigosidad esperada si las poblaciones se juntaran y se aparearan al azarHT = heterocigosidad esperada si las poblaciones se juntaran y se aparearan al azar

)1)(1()1( STISIT FFF −−=−SII HHH= ))(()( STISIT

TST HHH=

Análisis de la diversidad éti di t di t i genética mediante distancias

genéticasgenéticas

Las distancias genéticas son una medida de la diferenciación entre poblaciones

Algunos tipos de distanciasSi xi e yi son las frecuencias del alelo i en las poblaciones x e y i yi p y

Distancia mínima de Nei

1∑ −=i

iim yxD 2)(21

⎟⎞

⎜⎛ ∑ yx

Distancia estándar de Nei

⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛−=

∑ ∑

∑

i iii

iii

S yx

yxD

22ln

⎠⎝ i i

The chord distance of Cavalli-Sforza (Dc)

( ) ⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛−∑

iiic yxπ=D 12/2

Distancia de Nei

Distancia de Reynolds

∑−=i

iiA yxD 1

Distancia de Reynolds

∑=

−= mi

ii DyxD

)(12

∑∑ −=

−=

iii

iii

R yxyxD

112

Dist i d L tt

= mL

DD 222

Distancia de Latter

∑ ∑+i i

iiL yx

D 22

LA DIVERGENCIA ENTRE POBLACIONES SE DEBE A: Deriva, Mi ió M ió S l ióMigración, Mutación y Selección

La mayor parte de las distancias asumen un modelo de deriva y mutación

-La distancia estándar de Nei es preferible para marcadores genéticos con bajo nivel de mutación (proteinas), y poblaciones que se genéticos con bajo nivel de mutación (proteinas), y poblaciones que se hayan separado durante mucho tiempo (especies). El valor de la distancia es lineal con el tiempo de divergencia.

Las distancias de Goldstein cuerda y Nei son apropiadas para el uso -Las distancias de Goldstein, cuerda y Nei son apropiadas para el uso de microsatélites y poblaciones que se hayan separado durante mucho tiempo (especies o razas muy alejadas). El valor de la distancia no es lineal con el tiempo de divergencialineal con el tiempo de divergencia

-La distancias minima de Nei, Reynolds y Latter son útiles para poblaciones próximas (razas) en las que sólo se asume deriva

ET de la distancia (d)

dist markers x alleles

no.ind.

m marcadores 25 50 100 (con k alelos) y n animales

por raza.05 25 .025 .020 .017

50 .018 .014 .012100 013 010 008

SE(dist) = (2 / k m )½ ( d + 1 / n )

100 .013 .010 .008

10 25 040 034 031.10 25 .040 .034 .03150 .028 .024 .022

100 .020 .017 .016

Se requiere un número de marcadores bastante altoSe requiere un número de marcadores bastante alto(FAO recomienda unos 25 marcadores en 25 individuos)

Árboles:

de distancias: tratan simplemente de representar de forma mp m p f mgráfica matrices de distancias

filogenéticos: tratan de reconstruir la historia filogenética a partir de la matriz de distanciasfilogenética a partir de la matriz de distancias

Tipos de árboles:

i d bl i h di id h enraizados: para poblaciones que han divergido hace mucho tiempo

no enraizados: para poblaciones que han divergido p p q ghace poco tiempo

Métodos para construir árboles:

Parsimonia: se elige el árbol que minimiza el número de pasos o Parsimonia: se elige el árbol que minimiza el número de pasos o transformaciones que explican los datos

UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic mean)

NJ (Neighbour-Joining): superior si las tasas de evlucion son distintas en las distintas ramas

La fiabilidad suele establecerse por bootstrapping

ML: máxima verosimilitud

Métodos que asumen un modelo matemático:

Métodos bayesianos

Para establecer la fiabilidad de un árbol tenemos que utilizar distribuciones muestrales de los propios datos

En la técnica del bootstrapping utilizamos los datos para producir los errores típicos de la longitud de las ramas tomando muestras los errores típicos de la longitud de las ramas tomando muestras repetidas de los datos y construyendo varios árboles. El valor encada rama da la proporción de muestras en las que aparece un determinado nodo

8 chicken populations

Experimental line (J)Lohmann selected Leghorn (LSL)Lohmann selected Leghorn (LSL)Finnish White Leghorn (M)3 Finnish Landrace populations FJ, FK, FS3 Finnish Landrace populations FJ, FK, FSRoss broiler (BRO)Rhode Island Red (RIR)

Vanhala et al Poultry Sci 77, 783-790

Genetic distances between chicken lines

neighbour-joining method1000 resamples with bootstrapping

Vanhala et al Poultry Sci 77, 783-790

Linajes maternosLinajes maternos

El mtDNA es apropiada para análisis de la diferenciación de poblacionesp p p pa largo plazo• acumula mutaciones, sin recombinación

l d i l d l DNA l D l • la tasa de mutation es mayor que el del DNA nuclear, esp. D-loop que es muy variable y se utiliza muy comumente

• se hereda de forma materna (linajes maternos)• se hereda de forma materna (linajes maternos)

Linajes paternos

L d d l Y t di li j tLos marcadores del cromosoma Y se usan para estudiar linajes paternos

Tree of mtDNA types in North-European sheep populations

etäisy y s v astaa 4 mutaat iotadistance corresponding to 4 mutations

yp p p p p

tree constructed with maximum parsimony principle or with the smallest number ofDNA base changes

• European typeEuropean type

° Asian type

Se ha sugerido priorizar razas o poblaciones a

partir de las distancias genéticas

Sin embargo, esto conllevaría priorizar poblaciones

más consanguíneas

(Ds)(Ds)

Análisis de la diversidad éti di t áli i d genética mediante análisis de

“clusters”clusters

Inferencia sobre la estructura de una población mediante el análisis de población mediante el análisis de

“clusters”Se han desarrollado métodos para estimar la Se han desarrollado métodos para estimar la

estructura oculta de una población (Pritchard et al. 2000)

t i “ l t ” éti ti d j t d construir “clusters” genéticos a partir de un conjunto de genotipos individuales sin información a priori sobre la subdivisión de la población

a) separar un conjunto de individuos en varias subpoblaciones aunque no se conozca esta subdivisión de antemano

b) estudiar la correspondencia entre los “clusters” genéticos inferidos y las subplaciones predefinidas

estimar, para cada individuo, la fracción de su genoma que puede asignarse a cada “cluster”

D t hDatos humanos:1056 humanos pertenecientes a 52 poblaciones377 microsatélites

Kalash(N = 25)(N = 25)

América (N = 108)

Oceanía (N = 39)

Asia Oriental (N = 241)

Centro SurCentro-SurAsia (N = 210)Oriente Medio(N = 178)Europa (N = 161)

K = 5STRUCTURE

K = 5MPM

K = 5 K = 5MPM

K = 6STRUCTURE

K = 6MPM

K = 6K= 2STRUCTURE

K = 3STRUCTURE

K = 4STRUCTURE

K= 2 K = 3 K = 4

Europa (N = 161)

África (N = 119)

S UC U MPMMPM STRUCTURE MPMSTRUCTUREMPM

STRUCTUREMPM

STRUCTUREMPMMPM MPM MPM

(S. Rodriguez-Ramilo)

Rosenberg et al. (2001): si algunas razas se separan mas fácilmente en clusters indicaría la presencia de combinaciones genética multilocus distintivas

El número de loci que se requieren para establecer un clustering correcto serviríaestablecer un clustering correcto serviría para identificar las poblaciones que son genéticamente más distintivasgenéticamente más distintivas

Resultados obtenidos al clasificar 213 cerdos (173 Ibéricos y 40 Duroc) en 2 clusters con el programa Ibéricos y 40 Duroc) en 2 clusters con el programa

STRUCTURE (Pritchard et al., 2000)

ClusterEstirpe 1 2Torbiscal 0,001 0,999Torbiscal 0,001 0,999Guadyerbas 0,001 0,999R ti t 0 011 0 989Retinto 0,011 0,989Entrepelado 0,050 0,950Lampiño 0,010 0,990Duroc 0 997 0 003Duroc 0,997 0,003

Resultados obtenidos al clasificar 173 cerdos Ibéricos en 5 esu tados o ten dos a c as f car 73 cerdos ér cos en 5 “clusters” con el programa STRUCTURE program (Pritchard

et al., 2000)Cl

EstirpesCluster

1 2 3 4 5pTorbiscal 0,985 0,006 0,003 0,004 0,002Guadyerbas 0 002 0 994 0 001 0 001 0 001Guadyerbas 0,002 0,994 0,001 0,001 0,001Retinto 0,084 0,007 0,451 0,449 0,009Entrepelado 0,030 0,016 0,420 0,527 0,008Lampiño 0 024 0 081 0 223 0 322 0 351Lampiño 0,024 0,081 0,223 0,322 0,351

Torbiscal y Guadyerbas están mejor definidas genéticamente que Torbiscal y Guadyerbas están mejor definidas genéticamente que otras estirpes de ibérico

Thirty microsatellite markers were analysed in 1426 goats from 45 traditional or rarebreeds in 15 E ropean and Middle Eastern co ntries (ECONOGENE)breeds in 15 European and Middle Eastern countries (ECONOGENE)

R f•Groeneveld, L.F. et al. Genetic diversity in farm animals – a review. Animal Genetics, 41 (Suppl. 1), 6–31. •Groeneveld, L.F. et al. Genetic diversity in farm animals – a review. Animal Genetics, 41 (Suppl. 1), 6–31. •Groeneveld, L.F. et al. Genetic diversity in farm animals – a review. Animal Genetics, 41 (Suppl. 1), 6–31. •Groeneveld, L.F. et al. Genetic diversity in farm animals – a review. Animal Genetics, 41 (Suppl. 1), 6–31. •Groeneveld, L.F. et al. Genetic diversity in farm animals – a review. Animal Genetics, 41 (Suppl. 1), 6–31. •Groeneveld, L.F. et al. Genetic diversity in farm animals – a review. Animal Genetics, 41 (Suppl. 1), 6–31. •Gandini, G.C., Villa, E., 2003. Analysis of the cultural value of local livestock breeds: a methodology. J.Anim. Breed. Genet.,120: 1-11.•Groeneveld, L.F. et al. Genetic diversity in farm animals – a review. Animal Genetics, 41 (Suppl. 1), 6–31.

References• Oldenbroek, K. 2007. Utilization and conservation of farm animal genetic resources.

Wageningen Academic Publishers.• Caballero, A., Toro, M.A., 2002. Analysis of genetic diversity for the management of

e ed bdi ided l ti C e Ge et 3 289 299conserved subdivided populations. Conserv. Genet. 3, 289–299.• Fabuel, E., Barragán, C., Silió, L., Rodríguez, M.C., Toro, M.A., 2004. Analysis of

genetic diversity and conservation priorities in Iberian pigs based on microsatellite markers. Heredity 93, 104–113.microsatellite markers. Heredity 93, 104 113.

• Toro, M.A., Caballero, A., 2005. Characterisation and conservation of genetic diversity in subdivided populations. Phil. Trans. Roy. Soc. Series B, 360, 1367-1378.

Toro M., Fernandez J. & Caballero A. (2008) Molecular characterization of breeds and its use in conservation. Livestock Science, Production Science, 120: 174-195.4



DE LA REPRODUCCIÓNV l i 7 8 9 M 2012Valencia 7, 8 y 9 Marzo 2012

Mi l A T ( i l t @ ) UPMMiguel A. Toro ([email protected]), UPMJesús Fernández ([email protected]), INIA

Pero no todo se puede conservar

todo: los recursos son limitados,

hay que priorizar…

¿QUÉ CONSERVAMOS?¿QUÉ CONSERVAMOS?

(D.Martín, INIA)

Estrategias de conservación

Existen básicamente tres estrategias:

1) Estrategia de máximo‐riesgo

2) Estrategia de máxima‐diversidad

3) Estrategia de máxima utilidad3) Estrategia de máxima‐utilidad

(D.Martín, INIA)

Estrategia de máximo riesgog g

• Consiste en priorizar las razas en función del riesgo de

ti ió i i d l l ifi i t bl idextinción siguiendo las clasificaciones establecidas por

distintos organismos.g

• Sin embargo, no se contempla de un modo formal cómo

incluir información sobre el valor específico de una raza o su

contribución a la diversidad genética.

(D.Martín, INIA)

Estrategia de máximo riesgo

ÓCLASIFICACIÓN DE LA EAAP(Asociación Europea de Producción Animal)

Categoría de riesgo ∆F en 50 años

En peligro crítico ≥40%

FEn peligro crítico ≥40%

En peligro 26-40%En peligro mínimo 16 25%En peligro mínimo 16-25%

Posiblemente en peligro 5-15%No en peligro ≤5%No en peligro ≤5%

Clasificación de la EAAP, 2008

(D.Martín, INIA)


Organización para la Agricultura y la Alimentación de la ONU ( )

ó

Número deCategoría de riesgo Criterios adicionales

(FAO)

Hembras ó Machos Total de reproductores

Extinta 0 0 No es posible restablecer la población

o ≤120 y disminuyendo yCrítico ≤100 ≤5 o ≤120 y disminuyendo y ≤80% de cría en pureza

Critico-mantenidas Critico + programa de conservación o comercial

En peligro ≤1000 ≤20

Entre 81 y 99 y aumentando y ≥ 80% de cría en pureza ó

entre 1001 y 1200 y disminuyendo y ≤80% de cría

en pureza

En peligro-mantenidas

En peligro + programa de conservación o comercial

No en peligro ≥1000 ≥20

Clasificación de la FAO (2000)(D.Martín, INIA)


Asociación Americana de Conservación de Razas de Ganado

Norte America Mundial Criterios adicionales

Censos anuales Categoría de riesgo

Crítico ≤200 ≤2000

Raras ≤1000 ≤5000

Problemas genéticos óVigiladas ≤2500 ≤10,000 Problemas genéticos ó distribución limitada

Recuperándose ≥2500 ≥10,000 Estuvo en riesgo y necesita monitorizarse

Clasificación de la American Livestock Breeds Conservancy (1994)

(D.Martín, INIA)

Estrategias de máximo riesgo

• Alderson (2009) ( )

(D.Martín, INIA)

Estrategias de máximo riesgo

• Reist‐Marti et al. (2003). Estudio en vacuno africano( )– Variables poblacionales Censo poblacional

Tendencia temporal del censoDistribución de la raza

– Variables del medio

Distribución de la raza Riesgo de cruces indiscriminados

Organización entre los ganaderosd d óPresencia de un esquema de conservación

Situación políticaFiabilidad de la información

– Variables de la raza. Presencia de características especiales

•Gandini et al. (2004): Número de años hasta alcanzar un censo críticocrítico

(D.Martín, INIA)

Estrategia de máxima diversidad

• Se prioriza las razas que aporten mayor variabilidad a laSe prioriza las razas que aporten mayor variabilidad a la

diversidad total de la especie

DIVERSIDAD TOTAL =DIVERSIDAD TOTAL =

DIVERSIDAD INTRA‐RAZA + DIVERSIDAD ENTRE‐RAZAS

(D.Martín, INIA)


La diversidad entre razas parece sermás importanteLa diversidad entre razas parece ser más importante

• Facilita el encontrar una raza mejor adaptada a un nuevo

ambiente.

• Las características más valiosas son aquellas para los que los q p q

genes están fijados en las distintas razas.

• Los efectos genéticos están ‘empaquetados’ de una forma• Los efectos genéticos están empaquetados de una forma

más accesible.

• Es importante para iniciar planes de cruzamiento o

introgresión.

(D.Martín, INIA)


PERO…

•La variabilidad genética dentro de una raza es importante para practicar selección artificial para nuevos objetivos

•Poca diversidad intra‐raza implica altos niveles de consang inidadconsanguinidad

(D.Martín, INIA)

La disponibilidad de marcadores moleculares ha propiciadoLa disponibilidad de marcadores moleculares ha propiciadouna explosión de estudios enfocados a caracterizar la diversidad genéticag

Exiten sin embargo varios aspectos controvertidos:

1) ¿Cuál es la relación entre la heterocigosidad genómica y la heterocigosidadde un conjunto de marcadores?

2) ¿La divergencia medida con marcadores es una buena estima de la divergencia para caracteres cuantitativos?

3) ¿Qué tipo de variación (neutral vs funcional) se debe utilizar para evaluar las diferencias entre poblaciones?

(D.Martín, INIA)

1)¿Cuál es la relación entre la heterocigosidad genómica y la heterocigosidad de un conjunto de marcadores?marcadores?

A nivel individual la correlación esperada entre laA nivel individual, la correlación esperada entre la heterocigosidad de todos los genes del genoma y la de una muestra de genes is aproximadamente

n=número de loci del genomam=número de loci marcadoresn

m=ρn=20000 m=20

nρ

03.0=ρ

(D.Martín, INIA)

2) ¿La divergencia medida con marcadores es una buena2) ¿La divergencia medida con marcadores es una buena estima de la divergencia para caracteres cuantitativos?

Reed & Frankham (2001): metanálisis de 71 conjuntos de datos de di t i éti f tí idistancias genéticas y fenotípicas

correlación para caracteres de eficacia biológica –0.11

correlación para caracteres morfológicos 0.31

en conjunto 0.21

(D.Martín, INIA)

3) ¿Qué tipo de variación (neutral vs functional)3) ¿Qué tipo de variación (neutral vs functional) se debe utilizar para evaluar las diferencias entre razas?

Se ha sugerido que las diferencias entre razas deben caracterizarse para loci que no son neutrales sinocaracterizarse para loci que no son neutrales sino funcionales

Utilizar los marcadores tipo I (asociados con genes- Utilizar los marcadores tipo I (asociados con genes funcionales)

I id ifi l i h d id- Intentar identificar loci que han estado sometidos a selección y que presentan “huellas” de la selección

↓ nivel de variabilidad↑ desequilibrio de ligamiento↑ diferenciación entre poblacionesp

(D.Martín, INIA)

Estrategia de máxima utilidad

Consiste en conservar aquellas razas que nos son más útiles.

Hay que tener en cuenta la utilidad presente y futura.

Dificultad en definir “utilidad”, en jerarquizar las

diferentes funciones del ganadodiferentes funciones del ganado.

(D.Martín, INIA)

En la estrategia de máxima utilidad se trata de introducir además de los aspectos relacionados con el riesgo y la p g ydiversidad genética otros aspectos no genéticos

-la presencia de rasgos únicosla presencia de rasgos únicos

-el mérito de la población

producción (importancia para la economía familiar, cuota de mercado, etc.)

ecológicos (adaptación a ambientes marginales, protección incendios, etc.

culturales

¿Se deben priorizar las razas que presentan rasgos únicos?

Examples of well adapted breeds and of breeds with unique traits (Bennewitz et al. 2007)

The Kuri cattle’s adaptation to the aquatic environment around the island and shores of the Lake Chad Basin

The feral Soay sheep is adapted to the very tough conditions of the St. Kilda archipelago and is thought to have existed there since the Neolithic times

The Meishan pig breed from China is extremely fertile and it is included in several research projects to understand the genetic basis of fertility

The Belgian Blue cattle unique musculature breed has been used to study the genetic mechanism behind muscularbeen used to study the genetic mechanism behind muscular development

Examples of well adapted breeds and of breeds with unique traits (Bennewitz et al. 2007)

The North Ronaldsay sheep breed feeds only on seaweed for large parts of the year and has very efficient copper absorption and high saltparts of the year and has very efficient copper absorption and high salt tolerance

The Gulf Coast native sheep has high natural resistance to internal parasites

The N’dama cattle which survive in areas infested by the tsetse fly, due to their high resistance to trypanosomiasis (the to sleeping sickness, transmitted by the fly

Examples of well adapted breeds and ofExamples of well adapted breeds and of breeds with unique traits reported to FAO (Bennewitz et al. 2007)

The Icelandic Sheep has leadership characteristics: they have an unusual ability to find their way and they heave greaterfind their way and they heave greater intelligence than other sheeps

The Angoni, Barotse, Baila and Tonga cattlebreeds are adapted to the local tropical conditions and are heat, parasite and disease tolerant

The Kazakh fine-flees sheep breed of the Republic of Kazakhstan h is famous for the wool quality and quantity

The Yeonsan Ogol chicken breed of the Republic of Korea is totally black including the the muscle the bone and the intestinal organsthe muscle, the bone and the intestinal organs

¿Se puede analizar el valor cultural de las razas?

Value as historical witness

Value as custodian of local traditionsValue as custodian of local traditions

El problema del arca de Noé

¿COMO CONSERVAMOS?

Técnicas de conservación

Se dividen generalmente en dos tipos:Se dividen generalmente en dos tipos:

• In‐situ: utilización de las razas dentro de su sistema de

explotación.

• Ex situ:• Ex‐situ:

• Crioconservación: células haploides (semen, oocitos) y

diploides (embriones, células somáticas).

• Ex situ vivos: mantenimiento de las razas fuera de su• Ex‐situ vivos: mantenimiento de las razas fuera de su

sistema de explotación.

(D.Martín, INIA)

Técnicas de conservación. In situ vs ex situ

Se diferencian en su capacidad para conseguir los objetivos de conservaciónSe diferencian en su capacidad para conseguir los objetivos de conservación

Ex-situCrio-

conserv. vivo

1.Mantener la flexibilidad del sistema genético

In-situ

1)Seguridad ante cambios en el sistema de producción: mercado y condiciones ambientales SI* SI* SI*

2)Seguridad ante enfermedades, desastres, cambios políticos… NO SI NO

3)Oportunidades de investigación SI SI SI3)Oportunidades de investigación SI SI SI

2.Fomentar el uso sostenible de áreas rurales

1)Oportunidades de desarrollo de comunidades rurales SI NO NO

2)Mantenimiento de la diversidad de los agro-ecosistemas SI NO POCO2)Mantenimiento de la diversidad de los agro-ecosistemas SI NO POCO

3)Mantenimiento de la diversidad cultural rural SI NO POCOOldenbroek et al. 2007, "Utilization and conservaction of farm animal genetic resources"

(D.Martín, INIA)

Técnicas de conservación. In situ vs ex situ

También existen diferencias en aspectos asociados a laTambién existen diferencias en aspectos asociados a la flexibilidad genética.

C iIn-situ

Ex-situSeguridad ante cambios en el sistema d d ió Crio-

conserv. vivo

Evolucion/adaptación genética SI NO POCO

de producción

Incremento del conocimiento de las características de la raza SI POCO POCO

Exposición a la deriva genética SI NO SIExposición a la deriva genética SI NO SIOldenbroek et al. 2007, "Utilization and conservaction of farm animal genetic resources"

(D.Martín, INIA)

¿QUIEN CONSERVA?

Agentes de conservación

• Gobiernos• Proveen de base legal• Facilitan fondos

• Institutos de investigación y educación• Investigación y divulgación• A veces mantienen ganaderías

• ONG’s, ganaderos aficionados, g• Importantes en países en vías de desarrollo y en zonas

económicamente deprimidasL d “h bb ” i d á i i• Los ganaderos por “hobby” tiene cada vez más importancia en Europa y Norte América

(D.Martín, INIA)

Agentes de conservación

• Asociaciones de ganaderosAsociaciones de ganaderos• Tienen un papel fundamental en Europa y N.América.

• Oportunidades de mercado, mejora de los productos y sistemas de p j p yexplotación, etc.

• Nexo entre ganaderos y el resto de los agentes.

• Industria…• Se centran en la maximización de la producción y la homogenización del

producto.

• Amenaza a la diversidad.

d f ó d ll d d d d l• La diferenciación y desarrollo de productos es una oportunidad para la conservación y manejo de RG.

(D.Martín, INIA)

ReferenciasReferencias

•Boettcher, P. J. et al. (2010) Objectives, criteria and methods for using molecular genetic data in priority setting for conservation of animal genetic resources Animal Genetics 41 (Suppl 1) 1-14resources. Animal Genetics, 41 (Suppl. 1), 1 14.

Documents

Gestión y conservación de los recursos genéticosacteon.webs.upv.es/MATERIAL DOCENTE/TORO/Genetica_Conservaci… · • Alpacas • Gayal, Bithan ... Oportunidades de desarrollo