Desarrollos estadísticos para el procesamiento de información genómica masiva en agro-biotecnología. Statistical developments for processing massive genomic information in agro-biotechnology.

Nuevas biotecnologías, como los marcadores de la molécula de ADN, permiten caracterizar el genoma vegetal. El uso de la información genómica producida para cientos o miles de posiciones cromosómicas permite identificar genotipos superiores en menos tiempo que el requerido por la selección fenotípica tradicional. La mayoría de los caracteres de las especies vegetales cultivadas de importancia agronómica y económica, son controlados por poli-genes causantes de un fenotipo con variación continua, altamente afectados por el ambiente. Su herencia es compleja ya que resulta de la interacción entre genes, del mismo o distinto cromosoma, y de la interacción del genotipo con el ambiente, dificultando la selección. Estas biotecnologías producen bases de datos con gran cantidad de información y estructuras complejas de correlación que requieren de métodos y modelos biométricos específicos para su procesamiento. Los modelos estadísticos focalizados en explicar el fenotipo a partir de información genómica masiva requieren la estimación de un gran número de parámetros. No existen métodos, dentro de la estadística paramétrica capaces de abordar este problema eficientemente. Además los modelos deben contemplar no-aditividades (interacciones) entre efectos génicos y de éstos con el ambiente que son también dificiles de manejar desde la concepción paramétrica. Se hipotetiza que el análisis de la asociación entre caracteres fenotípicos y genotipos moleculares, caracterizados por abundante información genómica, podría realizarse eficientemente en el contexto de los modelos mixtos semiparamétricos y/o de métodos no-paramétricos basados en técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este proyecto es desarrollar nuevos métodos para análisis de datos que permitan el uso eficiente de información genómica masiva en evaluaciones genéticas de interés agro-biotecnológico. Los objetivos específicos incluyen la comparación, respecto a propiedades estadísticas y computacionales, de estrategias analíticas paramétricas con estrategias semiparamétricas y no-paramétricas. Se trabajará con aproximaciones por regresión del análisis de loci de caracteres cuantitativos bajo distintas estrategias y escenarios (reales y simulados) con distinto volúmenes de datos de marcadores moleculares. En el área paramétrica se pondrá especial énfasis en modelos mixtos, mientras que en el área no paramétrica se evaluarán algoritmos de redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, filtros multivariados, suavizados del tipo LOESS y métodos basados en núcleos de reciente aparición. La propuesta semiparamétrica se basará en una estrategia de análisis en dos etapas orientadas a: 1) reducir la dimensionalidad de los datos genómicos y 2) modelar el fenotipo introduciendo sólo las señales moleculares más significativas. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, nuevas herramientas y procedimientos de análisis que permitan maximizar la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos y su aplicación en desarrollos agro-biotecnológicos.

Procesos de cambio en la cultura jurídica: análisis desde la experiencia del juicio por jurados. Processes of change in the Legal Culture: Analysis from the Experience of Jury Trials.

El presente proyecto de investigación se orienta a analizar la institución del juicio por jurados, considerada como un punto estratégico para la observación de los procesos de cambio que recorren la cultura jurídica en Argentina. Frente a las múltiples transformaciones y a los intensos procesos de reestructuración de las relaciones sociales observados en el contexto latinoamericano y especialmente en Argentina, la necesidad de reconstruir la legitimidad de los jueces ante la opinión pública se ha vuelto impostergable, y el recurso a la participación popular en el campo judicial aparece como un instrumento útil para ello. Analizar la efectividad de esta estrategia para la legitimación del poder judicial es uno de los objetivos del presente proyecto de investigación. Abordar dicho objetivo implica, indagar en la relación entre la administración de justicia y diferentes actores sociales, especialmente los miembros de la profesión jurídica y la opinión pública.Se explora igualmente la contradicción entre el hecho de que esta institución, nacida para atenuar la dureza de los castigos, se ha implementado recientemente en la provincia de Córdoba en la situación inversa. El modo en que la tensión entre el espíritu garantista de los jueces y la demanda de castigos de los ciudadanos comunes se manejará en la práctica de los juicios por jurado, y su incidencia en el éxito de las estrategias legitimadoras del poder judicial, aparece como una cuestión relevante para el análisis que se propone. Con la utilización de diferentes fuentes de información cuantitativas y cualitativas, se espera que el análisis de la implementación del juicio penal con jurados populares en la provincia de Córdoba propuesto en el presente proyecto, contribuya a documentar los niveles de articulación entre la cultura jurídica interna y externa.

Mapeo de QTL para Mal de Río Cuarto en maíz. QTL mapping for tolerance to Mal de Río Cuarto disease in maize.

El Mal de Río Cuarto (MRC) es una enfermedad del maíz (Zea mays L.), endémica de ciertas zonas de la Argentina y constituye la patología más importante de este cultivo por la severidad de los daños y por la creciente difusión del área geográfica afectada. El empleo de la resistencia genética bajo un manejo integrado de la enfermedad, constituye la estrategia más económica y ambientalmente sustentable para lograr el incremento y la estabilidad en la producción de los cultivos de maíz, reduciendo el uso nocivo de agroquímicos. La reacción a la enfermedad MRC se encuentra influida por una fuerte interacción genotipo-ambiente que dificulta el mejoramiento genético. En los ensayos multiambientales la inconsistencia de la respuesta y la inestabilidad de los genotipos ensayados hace dificultoso llevar a cabo una buena selección basada en los síntomas de la enfermedad. Para contribuir a aumentar la eficacia de los métodos de mejoramiento es posible implementar programas en los que se incluyan herramientas biotecnológicas como los marcadores moleculares, que permiten reducir el efecto ambiental y contribuyen a soslayar, al menos en parte, los inconvenientes planteados por los efectos de la interacción genotipo-ambiente facilitando la identificación de los genotipos buscados. La selección fenotípica realizada convencionalmente, puede ser complementada con la selección asistida por marcadores (marker-assisted selection MAS) consistente en utilizar la información genética que brindan marcadores moleculares de ADN, tales como los SSR, asociados a loci o segmentos cromosómicos (quantitative trait loci QTL) que confieran resistencia a MRC. Si bien los resultados preliminares obtenidos por nuestro grupo de trabajo señalan la presencia de posibles QTLs e informan que la reacción frente a la enfermedad tiene una moderada heredabilidad y una substancial variación debida a la interacción genotipo-ambiente, es necesario confirmar los resultados relativos a los parámetros poblacionales y obtener una mejor delimitación de las regiones genómicas identificadas. Con la finalidad de aumentar la eficiencia de los programas de mejoramiento en el desarrollo de genotipos tolerantes mediante la selección asistida por marcadores utilizando una población de mapeo F2 con un fondo genético diferente y líneas endocriadas recombinantes evaluadas en ensayos multiambientales, se proponen los siguientes objetivos (i) estudiar la forma de herencia de la reacción frente a MRC, (ii) identificar nuevos QTLs asociados a este carácter y (iii) verificar la consistencia de los QTLs identificados previamente.

Estrategias estadístico-computacionales avanzadas para análisis de expresión de proteínas/genes en cáncer. Advanced statistical and computational strategies for protein/gene expression analysis in cancer.

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cancer, es el análisis y caracterización a través modelos estadísticos con efectos mixtos y técnicas de aprendizaje automático, de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabolicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnias de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subycente y así perder informacion relavante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimieto de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.

Patrones dinámicos de abundancia y dispersión de una plaga en un paisaje heterogéneo. Dynamic patterns of abundance and dispersion of a pest in a heterogeneous landscape.

El desarrollo de conocimiento empírico sobre cómo la heterogeneidad espacial de un paisaje afecta los patrones de movimiento de una especie animal es considerado una prioridad para el manejo y la conservación de las especies y sus hábitats. En el caso de los insectos plaga, estos estudios resultan importantes ya que aportan las bases teóricas y empíricas fundamentales para su manejo. La persistencia de éstas especies en un paisaje modificado depende de la interrelación entre procesos ecológicos y la estructura del paisaje, tales como la interacción entre especies, la disponibilidad de parches hábitat y la influencia de las prácticas de manejo. El análisis de éstos procesos en un agroecosistema permite simplificar los modelos de heterogeneidad espacial, debido a que los lotes de cultivo son internamente homogéneos y los disturbios antropogénicos generalmente ocurren a la escala de parche, permitiendo determinar las respuestas de los insectos a dicha escala. La alfalfa (Medicago sativa) es un recurso fundamental para la producción agropecuaria y en Argentina, es el recurso forrajero más importante, constituyendo la base de la producción ganadera del país. Actualmente se cultivan alrededor de 5 millones de hectáreas, de las cuales un millón se siembran en la provincia de Córdoba. Además, cumple un rol importante en la sustentabilidad de los sistemas de producción por su función de recuperación de la fertilidad y estabilidad edáfica. La isoca de la alfalfa (Colias lesbia) es la plaga principal del cultivo, produciendo en promedio la pérdida de un corte por año. La hipótesis principal de nuestro trabajo es que los patrones de abundancia y movilidad de la isoca de la alfalfa son afectados por la estructura del paisaje y las prácticas de manejo. Los objetivos específicos del proyecto son: (a) Establecer el efecto de la estructura del paisaje y y el manejo del cultivo en la abundancia de los distintos estadios de Colias lesbia. (b) Determinar los patrones de dispersión de Colias lesbia en relación a la heterogeneidad espacial del paisaje (c) Generar un modelo predictivo de la abundancia de Colias lesbia según la estructura espacial del paisaje, el clima y el manejo del cultivo. (d) Desarrollar un conjunto de recomendaciones de manejo a escala regional para el control de la isoca de la alfalfa. Para ello se elegirán lotes de alfalfa en la región este de la provincia de Córdoba, en el departamento de San Justo, donde se realizará un relevamiento inicial del área de estudio y se dialogará con los productores. Paralelamente, se realizará una clasificación supervisada del área de estudio a partir de escenas de imágenes Landsat TM. En los parches seleccionados, durante 3 años y durante los meses de verano, se muestrearán quincenalmente los distintos estadios de Colias lesbia. Se realizarán análisis de correlación y regresión entre las variables independientes (métricas de la configuración y dinámica del paisaje) y las variables dependientes, (abundancia media de los diferentes estadios de las poblaciones). Asimismo, se realizarán experimentos de marcado-liberación-recaptura para determinar cómo el movimiento de la especie depende de la estructura del paisaje. Para modelar el movimiento inherente de la especie se combinará la información obtenida en el campo con un modelo de difusión utilizando métodos bayesianos. Se espera obtener modelos que permitan comprender los mecanismos que generan los patrones observados. Con esta información se propondrán lineamientos generales y específicos para un manejo de la isoca de la alfalfa a escala regional. En tal sentido, se espera aportar información para restringir la dispersión de la plaga, y reducir los costos y perjuicios del control químico que podrían evitarse con la aplicación de prácticas de manejo integrado y de "manejo de área" que minimicen el impacto de la plaga como también contribuir al conocimiento general de la ecología de insectos.