Flujo génico: métodos para estimarlo y marcadores moleculares
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Nm ≈ ¼ (1/F st - 1) <strong>para</strong> organismos diploides<br />
Nm ≈ ½ (1/F st - 1) <strong>para</strong> organismos haploides<br />
<strong>Flujo</strong> <strong>génico</strong> 53<br />
Bajo este modelo, de acuerdo con Wright (1969), una tasa de migración >1<br />
en cada generación es suficiente <strong>para</strong> contrarrestar la diferenciación genética<br />
debida a deriva génica.<br />
Una medida similar es la propuesta por Crow y Aoki (1984), en la que<br />
existe un número finito de islas (modelo de n-islas), en el que el equivalente<br />
<strong>para</strong> alelos múltiples de F st es el parámetro G st (Nei, 1973) definido como:<br />
G st ≈ 1/ (4Nmα + 1)<br />
Donde α = [n/ (n-1)] 2 y n es el número de subpoblaciones<br />
Este modelo asume que las poblaciones están en equilibrio y que las islas<br />
intercambian migrantes entre sí con igual probabilidad a una tasa constante.<br />
Otro modelo relacionado con el flujo <strong>génico</strong>, como se mencionó anteriormente,<br />
es el de aislamiento por distancia, que examina la relación del<br />
flujo <strong>génico</strong> entre pares de poblaciones (M, equivalente a Nm entre pares de<br />
poblaciones) con la distancia geográfica (Slatkin, 1993). Bajo este modelo, los<br />
valores de M se estiman a partir de valores de θ entre pares de poblaciones (que<br />
es una medida de diferenciación entre poblaciones, Weir y Cockerham 1984)<br />
y se aplica una regresión de log10M en log10k (k= distancia geográfica). Para<br />
determinar si existe una relación lineal significativa entre el flujo <strong>génico</strong> y la<br />
distancia geográfica entre poblaciones se utiliza comúnmente una prueba de<br />
Mantel (1967), ya que los valores de M <strong>para</strong> los diferentes pares de poblaciones<br />
no son independientes (figura 2).<br />
Figura 2. Gráfica entre k = distancia geográfica entre pares de poblaciones<br />
y M = flujo <strong>génico</strong> entre pares de poblaciones<br />
2<br />
1<br />
Log M<br />
0<br />
1<br />
1 2 3<br />
Log k