Ordenaciones de material genético a partir de información multidimensional

Nuevas biotecnologías permiten obtener información para caracterizar materiales genéticos a partir de múltiples marcadores, ya sean éstos moleculares y/o morfológicos. La ordenación del material genético a través de la exploración de patrones de variabilidad multidimensionales se aborda mediante diversas técnicas de análisis multivariado. Las técnicas multivariadas de reducción de dimensión (TRD) y la representación gráfica de las mismas cobran sustancial importancia en la visualización de datos multivariados en espacios de baja dimensión ya que facilitan la interpretación de interrelaciones entre las variables (marcadores) y entre los casos u observaciones bajo análisis. Tanto el Análisis de Componentes Principales, como el Análisis de Coordenadas Principales y el Análisis de Procrustes Generalizado son TRD aplicables a datos provenientes de marcadores moleculares y/o morfológicos. Los Árboles de Mínimo Recorrido y los biplots constituyen técnicas para lograr representaciones geométricas de resultados provenientes de TRD. En este trabajo se describen estas técnicas multivariadas y se ilustran sus aplicaciones sobre dos conjuntos de datos, moleculares y morfológicos, usados para caracterizar material genético fúngico.

New biotechnologies allow to obtain information for genetic characterization from multiple molecular and/or morphological markers. The ordination of genetic material through the exploration of variability patterns is addressed by multivariate methods. Dimension reduction techniques (DRT) and graphic representation are crucial to visualize multivariate data in lowdimensional spaces since it facilitate the understanding of relationships among individuals and/or markers. The principal component analysis, the multidimensional scaling and generalized procrustes analysis are dimension reduction techniques applicable to data from molecular and/or morphological markers. The minimum spanning trees and the biplots are techniques that allow geometrical representations of results from DRT. This paper describes such techniques and its applications are illustrated on a dataset with molecular and morphological markers characterizing fungus genetic material.

Fil: Bruno, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.

Fil: Balzarini, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.