[Predictomica] Charla Daniel Gianola

[Maria Ines Fariello]

Hola a todos,

Daniel Gianola de la universidad de Wisconsin-Madison va a dar una charla
el próximo martes 23/2 a las 9:30 en la Sala de conferencias de planta baja
del Instituto Pasteur.

Abajo van título y abstract de la presentación.

Saludos,

Maine.

La correlación genética es menos transparente de lo que parece.

La correlación genética es un parámetro que juega un rol importante en la
teoría de la genética cuantitativa. Se usa para medir asociación genética
entre características complejas, para medir el grado de interacción
genotipo-medio ambiente, para estudiar la respuesta a la selección
artificial o natural en sistemas multivariados (co-evolución), y para
obtener predicciones de fenotipos o de valores de cría en mejoramiento
animal o vegetal.

En esta charla se presenta la ontogenia de la correlación genética usando
un modelo aditivo con un número finito de loci. Se demuestra que el
"número" resultante arroja poca información sobre la arquitectura
estadística de las características cuantitativas, ya que la correlación
genética depende de muchos ítems desconocidos, a saber, los efectos de
sustitución de alelos, las frecuencias génicas y las relaciones de
desequilibrio de ligamiento entre loci que afectan los fenotipos en
cuestión.

Se presentan varios ejemplos que indican que las correlaciones estimadas
con marcadores no deben ser intepretadas como correlaciones genéticas, y
que pueden existir diferencias importantes en magnitud, e inclusive en
signo. Si bien la información contribuida por las secuencias de ADN puede
paliar este vacío conceptual, es altamente improbable que esto ocurra hasta
que se posean miles,o decenas de miles, individuos secuenciados.

En conclusión: la correlación genética no es trivial. Por el momento las
inferencias causales (pleiotropía versus desequilibro de ligamiento) sobre
su génesis son puramente conjeturales.
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