Making genetic biodiversity measurable : a review of statistical multivariate methods to study variability at gene level

Measures of agro-ecosystems genetic variability are essential to sustain scientific-based actions and policies tending to protect the ecosystem services they provide. To build the genetic variability datum it is necessary to deal with a large number and different types of variables. Molecular marker data is highly dimensional by nature, and frequently additional types of information are obtained, as morphological and physiological traits. This way, genetic variability studies are usually associated with the measurement of several traits on each entity. Multivariate methods are aimed at finding proximities between entities characterized by multiple traits by summarizing information in few synthetic variables. In this work we discuss and illustrate several multivariate methods used for different purposes to build the datum of genetic variability. We include methods applied in studies for exploring the spatial structure of genetic variability and the association of genetic data to other sources of information. Multivariate techniques allow the pursuit of the genetic variability datum, as a unifying notion that merges concepts of type, abundance and distribution of variability at gene level.

Caracterización de poblaciones nativas de maíz mediante Análisis de Procrustes Generalizado y Análisis Factorial Múltiple

El establecimiento de relaciones entre taxones es un paso esencial en el proceso de catalogación y evaluación del material conservado en un Banco de Germoplasma. Existen distintos métodos de evaluación en función del tipo de caracteres estudiados. Cuando el registro de caracteres se repite en el tiempo y en distintos ambientes, se debe separar la variabilidad intrínsecamente genética entre los taxones de aquella que se debe al ambiente, y más aún, de la posible variabilidad debida a la interacción genotipo*ambiente para el posterior establecimiento de relaciones puramente filogenéticas. En el presente trabajo se estudia comparativamente la factibilidad de aplicación de dos estrategias de análisis estadístico para dar solución a este problema. La primera corresponde al análisis tradicional donde se realiza un Análisis de Componentes Principales sobre los caracteres promedios a lo largo de los diferentes ambientes; y la segunda son métodos más complejos en los cuales cada dato es originado por tres modos: individuos, variables y condiciones ambientales, tales como el Análisis Factorial Múltiple y el Análisis de Procrustes Generalizado. Si bien las configuraciones resultantes fueron todas equivalentes, los métodos de tres vías permiten la interpretación de la interacción genotipo*ambiente.