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Seminario 27/10/10
¿Podemos anticiparnos al
declive poblacional estimando el
censo efectivo de población?
Yes, we can!
Andrés Pérez Figueroa.
Departamento de Bioquímica, Genética e Inmunología
Realmente.....
Censo efectivo de población (Ne
)
 El censo efectivo de población determina la
tasa de cambio (o estado de equilibrio) de
numerosos procesos evolutivos en dicha
población.
Censo efectivo
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El censo efectivo controla...
 Tasa de pérdida de variación genética
 Tasa de cambio de frecuencias alélicas
 Tasa de incremento en consanguinidad
 Efectos relativos de la migración
 Efectos relativos de la selección
– Pérdida de alelos favorables
– Fijación de alelos deletéreos
Definición
 El censo efectivo de una población dada se
define como:
– El tamaño de una población ideal con la misma
tasa de cambio genético que la población objeto de
estudio.
– Por ejemplo, si una población X de N=1000
muestra la misma tasa de deriva genética que una
población ideal de N=200, entonces el censo
efectivo de X es Ne=200.
Definición
 El censo efectivo de una población dada se
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– El tamaño de una población ideal con la misma
tasa de cambio genético que la población objeto de
estudio.
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muestra la misma tasa de deriva genética que una
población ideal de N=200, entonces el censo
efectivo de X es Ne
=200.
Consecuencias de un bajo Ne
¿Cuánto es un Ne aceptable?
 50 ΔF = 1/2Ne = 0.01 es tolerable en
poblaciones en manejo
 500 Equilibrio entre mutación y pérdida
de variación aditiva
 5000 Evitar el deterioro mutacional
Por supuesto, no hay un consenso en estos valores
La idea de Krimbas y Tsakas 1971
 Si Ne determina la tasa de cambio genético en
una población, ¿por qué no utilizar la tasa
observada de cambio genético para estimar
Ne?
– Métodos genéticos (indirectos)
Censo efectivo
Tasadecambiogenético
Métodos genéticos a corto plazo
 Temporales (varias muestras)
– Cambios en diversidad genética.
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alélicas.
 Muestra única
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Método temporal (estadísticos F)
80 1 2 3 4 5 6 7
Primera muestra Segunda Muestra
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Comparación de las frecuencias alélicas
Varianza estandarizada para el cambio de frecuencias
F=
P1−P2
2
P1−P
EF ≈
t
2Ne
Método temporal (estadísticos F)
 Asunciones
– El cambio de frecuencias alélicas se debe
únicamente a la deriva (selección, migración)
 Ventajas
– Fácil y rápido de calcular mediante computación
– Sesgo y precisión bien estudiados y cuantificados
 Inconvenientes
– La precisión es muy pobre a no ser que Ne < 50 o
usemos muchos individuos(>50) o loci (>15
microsatélites)
MLNE
 Modificación del método temporal por máxima
pseudo-verosimiltud (Pseudo-ML, Wang 2001)
 Es un método computacionalmente rápido que
permite estimar la tasa de migración
 Con alelos a bajas frecuencias puede
incrementar la precisión y potencia del método
temporal
Desequilibrio gamético
 En una población, dos loci se encuentran en
equilibrio gamético (o de ligamiento) cuando el
genotipo en un locus es independiente al
genotipo del otro locus
Equilibrio
D = freq (AB) – freq(A) * freq(B)
Desequilibrio gamético
(o de ligamiento, LD)
El método de Hill 1981
-q)-p)q(p(
D
r
11
=
SN
rE
e
1
3
1
)ˆ( 2
+≈
Si los loci son
independientes:
 El programa LDNe (Waples 2008) utiliza una
modificación del método de Hill que evita un
importante sesgo.
Precisión en LDNe vs. Temporal
S – tamaño de muestra
L – número de loci
K – número de alelos
por locus
t – número de
generaciones entre
muestras en el método
temporal
Waples & Do (2010)
Punto de partida
 Luikart y col. (1999): método temporal más
potente que tests de pérdida de alelos o H para
detectar declives poblacionales.
 ¿Qué pasa con los estimadores de una sóla
muestra como el LDNe? ¿Se comportan mejor,
peor o igual?
 Todas las comparaciones son en poblaciones
de tamaño estable.
Simulaciones
 simuPOP (Peng and Kimmel 2005)
Simulaciones
 simuPOP (Peng and Kimmel 2005)
t=0
1
2
3
4
5
10
20
Perpectivas
 Detección. Potencia para detectar si Ne cae
~20%
 Aproximación. Potencia para detectar que Ne
cae más cerca de N2 que de N1 (50% por
encima de N2)
 Estimación. Sesgo y precisión para estimar N2
Perspectiva de aproximación a N2
Potencia para
detectar que Ne
cae por debajo de
un 150% N2
N1 =600
Perspectiva de estimación (sesgo
y precisión)
N1 =600
N2 =50
N1 =600
N2 =50
Perspectiva de estimación (sesgo
y precisión)
Uso de SNPs
Efecto del tamaño de muestra
 Añadir más individuos parece más beneficioso
que añadir más loci (en poblaciones estables
es indiferente) para la detección temprana de
declives poblacionales.
 En especial para el LDNe.
 En casos donde no se puedan muestrear
muchos individuos (<25) el método temporal es
una opción mucho mejor.
 Requiere estudios futuros para ver el efecto de
la historia genealógica en LDNe.
Otros efectos
 Efecto de la mutación. Despreciable.
 Efecto de N1. LDNe sensible a N grande
(>1000). Método temporal sensible a grandes
diferencias N1-N2.
 MLNE. Peor si se usan 2 muestras. Mejor con
más muestras pero computacionalmente muy
costoso (estudio muy limitado).
Resumiendo
 El método LDNe es generalmente más eficaz
para detectar los declives poblacionales antes
que el método temporal.
 Con tamaños de muestra pequeños el método
temporal es más eficiente si dejamos
transcurrir unas cuantas generaciones (3 o
más).
 Ambos métodos son eficientes para
aproximarse a N2 en menos de 3 generaciones.
Resumiendo
 La detección temprana de declives
poblacionales es posible mediante estimadores
genéticos del censo efectivo.
 Si el tamaño muestral es lo suficientemente
grande, LDNe tiene mayor potencia, menor
error de tipo I, menores IC y más flexibilidad
(una sóla muestra).
 Ambos estimadores requieren que el censo
efectivo real no sea muy grande: limitado a
estudios de conservación (<500 individuos)
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Seminario.27.10.10.Vigo

  • 1. Seminario 27/10/10 ¿Podemos anticiparnos al declive poblacional estimando el censo efectivo de población? Yes, we can! Andrés Pérez Figueroa. Departamento de Bioquímica, Genética e Inmunología
  • 3. Censo efectivo de población (Ne )  El censo efectivo de población determina la tasa de cambio (o estado de equilibrio) de numerosos procesos evolutivos en dicha población. Censo efectivo Tasadecambiogenético
  • 4. El censo efectivo controla...  Tasa de pérdida de variación genética  Tasa de cambio de frecuencias alélicas  Tasa de incremento en consanguinidad  Efectos relativos de la migración  Efectos relativos de la selección – Pérdida de alelos favorables – Fijación de alelos deletéreos
  • 5. Definición  El censo efectivo de una población dada se define como: – El tamaño de una población ideal con la misma tasa de cambio genético que la población objeto de estudio. – Por ejemplo, si una población X de N=1000 muestra la misma tasa de deriva genética que una población ideal de N=200, entonces el censo efectivo de X es Ne=200.
  • 6. Definición  El censo efectivo de una población dada se define como: – El tamaño de una población ideal con la misma tasa de cambio genético que la población objeto de estudio. – Por ejemplo, si una población X de N=1000 muestra la misma tasa de deriva genética que una población ideal de N=200, entonces el censo efectivo de X es Ne =200.
  • 8. ¿Cuánto es un Ne aceptable?  50 ΔF = 1/2Ne = 0.01 es tolerable en poblaciones en manejo  500 Equilibrio entre mutación y pérdida de variación aditiva  5000 Evitar el deterioro mutacional Por supuesto, no hay un consenso en estos valores
  • 9. La idea de Krimbas y Tsakas 1971  Si Ne determina la tasa de cambio genético en una población, ¿por qué no utilizar la tasa observada de cambio genético para estimar Ne? – Métodos genéticos (indirectos) Censo efectivo Tasadecambiogenético
  • 10. Métodos genéticos a corto plazo  Temporales (varias muestras) – Cambios en diversidad genética. – Métodos temporales de cambio de frecuencias alélicas.  Muestra única – Exceso de heterocigotos. – Desequilibrio gamético.
  • 11. Método temporal (estadísticos F) 80 1 2 3 4 5 6 7 Primera muestra Segunda Muestra 5 generaciones Comparación de las frecuencias alélicas Varianza estandarizada para el cambio de frecuencias F= P1−P2 2 P1−P EF ≈ t 2Ne
  • 12. Método temporal (estadísticos F)  Asunciones – El cambio de frecuencias alélicas se debe únicamente a la deriva (selección, migración)  Ventajas – Fácil y rápido de calcular mediante computación – Sesgo y precisión bien estudiados y cuantificados  Inconvenientes – La precisión es muy pobre a no ser que Ne < 50 o usemos muchos individuos(>50) o loci (>15 microsatélites)
  • 13. MLNE  Modificación del método temporal por máxima pseudo-verosimiltud (Pseudo-ML, Wang 2001)  Es un método computacionalmente rápido que permite estimar la tasa de migración  Con alelos a bajas frecuencias puede incrementar la precisión y potencia del método temporal
  • 14. Desequilibrio gamético  En una población, dos loci se encuentran en equilibrio gamético (o de ligamiento) cuando el genotipo en un locus es independiente al genotipo del otro locus Equilibrio D = freq (AB) – freq(A) * freq(B) Desequilibrio gamético (o de ligamiento, LD)
  • 15. El método de Hill 1981 -q)-p)q(p( D r 11 = SN rE e 1 3 1 )ˆ( 2 +≈ Si los loci son independientes:  El programa LDNe (Waples 2008) utiliza una modificación del método de Hill que evita un importante sesgo.
  • 16. Precisión en LDNe vs. Temporal S – tamaño de muestra L – número de loci K – número de alelos por locus t – número de generaciones entre muestras en el método temporal Waples & Do (2010)
  • 17. Punto de partida  Luikart y col. (1999): método temporal más potente que tests de pérdida de alelos o H para detectar declives poblacionales.  ¿Qué pasa con los estimadores de una sóla muestra como el LDNe? ¿Se comportan mejor, peor o igual?  Todas las comparaciones son en poblaciones de tamaño estable.
  • 18. Simulaciones  simuPOP (Peng and Kimmel 2005)
  • 19. Simulaciones  simuPOP (Peng and Kimmel 2005) t=0 1 2 3 4 5 10 20
  • 20. Perpectivas  Detección. Potencia para detectar si Ne cae ~20%  Aproximación. Potencia para detectar que Ne cae más cerca de N2 que de N1 (50% por encima de N2)  Estimación. Sesgo y precisión para estimar N2
  • 21. Perspectiva de aproximación a N2 Potencia para detectar que Ne cae por debajo de un 150% N2 N1 =600
  • 22. Perspectiva de estimación (sesgo y precisión) N1 =600 N2 =50 N1 =600 N2 =50
  • 23. Perspectiva de estimación (sesgo y precisión)
  • 25. Efecto del tamaño de muestra  Añadir más individuos parece más beneficioso que añadir más loci (en poblaciones estables es indiferente) para la detección temprana de declives poblacionales.  En especial para el LDNe.  En casos donde no se puedan muestrear muchos individuos (<25) el método temporal es una opción mucho mejor.  Requiere estudios futuros para ver el efecto de la historia genealógica en LDNe.
  • 26. Otros efectos  Efecto de la mutación. Despreciable.  Efecto de N1. LDNe sensible a N grande (>1000). Método temporal sensible a grandes diferencias N1-N2.  MLNE. Peor si se usan 2 muestras. Mejor con más muestras pero computacionalmente muy costoso (estudio muy limitado).
  • 27. Resumiendo  El método LDNe es generalmente más eficaz para detectar los declives poblacionales antes que el método temporal.  Con tamaños de muestra pequeños el método temporal es más eficiente si dejamos transcurrir unas cuantas generaciones (3 o más).  Ambos métodos son eficientes para aproximarse a N2 en menos de 3 generaciones.
  • 28. Resumiendo  La detección temprana de declives poblacionales es posible mediante estimadores genéticos del censo efectivo.  Si el tamaño muestral es lo suficientemente grande, LDNe tiene mayor potencia, menor error de tipo I, menores IC y más flexibilidad (una sóla muestra).  Ambos estimadores requieren que el censo efectivo real no sea muy grande: limitado a estudios de conservación (<500 individuos)
  • 29. La deriva es perjudicial Gracias!