Métodos de asignación genética
Los métodos de asignación genética son un conjunto de poderosos métodos estadísticos que se utilizan para determinar la relación entre individuos y poblaciones . [1] El principio general detrás de ellos es usar genotipos multilocus para asignar poblaciones de referencia como orígenes de individuos. [2]
Este método fue presentado por primera vez por Paetkau et al. en 1995. [3] Asigna un individuo a la población de referencia en función de la probabilidad del genotipo de ese individuo en la población. Este método asume el equilibrio de Hardy-Weinberg y la independencia de los loci, así como una suposición no declarada de que las frecuencias alélicas de la muestra de población deducida están cercanas a los valores exactos. [4] Este método incluye tres pasos: [4]
Este método está inspirado en Rannala y Mountain. [5] En su artículo publicado en 1997, se utilizó un enfoque bayesiano para detectar la inmigración . Suponiendo que las frecuencias alélicas de cada locus en cada población tienen una probabilidad previa igual , la probabilidad marginal de observar un individuo con genotipo en el locus j en la población i es igual a [5]
n ijk es el número de alelos k muestreados en el locus j en la población i , n ij es el número de copias de genes muestreadas en el locus j en la población i , y kj es el número total de alelos observados en todas las poblaciones en el locus j .
Este método es presentado por Cornuet et al. en 1999. [4] Utiliza la distancia genética para asignar al individuo a la población "más cercana". Para las distancias entre poblaciones, el individuo se asigna como una muestra de dos alelos ; para la distancia alélica compartida, la distancia se tomó como el promedio de distancias entre el individuo y las muestras de población. Tenga en cuenta que este método no asume el equilibrio de Hardy-Weinberg o la independencia de los loci . [4]