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¿En qué se diferencia el agrupamiento genético y la nitidez de Cline?

¿En qué se diferencia el agrupamiento genético y la nitidez de Cline?



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Ambas son formas de medir la divergencia en las especies, pero no entiendo en qué difieren exactamente si ambas usan zonas híbridas y frecuencias de genes en el estudio.


Clustering y Clines son dos enfoques fundamentalmente diferentes para abordar los problemas de estructura de la población. Debido a que muchos resultados en la genética de poblaciones clásica se derivan de una población panmíctica, es natural extenderlos a múltiples poblaciones panmícticas con cierto grado de flujo genético en el medio, como el modelo de Wright's Island y el modelo Stepping Stone de Kimura. En estos modelos discretos, vemos a cada subpoblación como un grupo de reproducción y, por lo tanto, el algoritmo de agrupamiento se puede utilizar para una gran cantidad de individuos para clasificarlos en función de la subpoblación a la que pertenecen. Es 100% válido si la población real es realmente discreta (como en Galápagos), pero no si la población real se distribuye continuamente en el espacio. En el último escenario, cline puede ser más apropiado para describir las variaciones espaciales de la población.

Puede consultar los artículos de Montgomery Slatkin y Nick Barton sobre la teoría de cline en las décadas de 1970 y 1980 para obtener los detalles, pero la propiedad general de un cline es que si la selección divergente es la causa principal del cline, entonces la inclinación del cline es proporcional a la diferencias de selección, pero hay una escala espacial característica de variación $ sigma / sqrt {s} $, por debajo de la cual es probable que cualquier estructura espacial se vea inundada por la dispersión ($ sigma $ es la distancia de dispersión media de un individuo, y $ s $ es la intensidad de la selección) Por lo tanto, incluso si el cline es una función escalonada, que no es realista en absoluto, el cline seguirá siendo de pendiente finita. Siempre que $ sigma $ no sea cero, no obtendrá un límite claro entre los dos lados de la población, invalidando así la suposición del algoritmo de agrupamiento. Sin embargo, aunque el agrupamiento no es muy riguroso en una población continua, aún podemos usarlo para realizar exploraciones cualitativas de nuestros datos genéticos y estructura poblacional, de hecho muchas personas prefieren usar eso porque son conceptualmente claros y fáciles de manipular en una computadora. .


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