Analisis Discriminante de Componentes Principales ADCP (DAPC)

Análisis discriminante de componentes component es principales: una nueva metodología para el análisis genético de poblaciones estructuradas Presentado ado por: Mauricio Peñuela Present

Introducción •

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  El análisis de estructur estructura a en poblac poblaciones iones biológ biológicas icas ha tenido un gran incremento en los campos de la biología de poblaciones, biología molecular y genética médica.   Las herrami herramienta entass más utilizadas par para a inferir la estruc estructura tura de pobla pob laci cione oness ha han n sido sido la lass ap apro roxi ximac macion iones es bay bayesi esiana anass ta tale less como STRUCTURE y BAPS.

  Estos mét métodos odos iden identifican tifican agrupaciones agrupaciones basad basados os en explícitos modelos genéticos.

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  Estos mét métodos odos son muy útiles y populares populares par para a el manejo de datos genéticos.

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  Inf Infortunad ortunadament amente e los métod métodos os de agrupa agrupación ción bay bayesiano esiano sson on costosos en tiempo y en recursos computacionales.

  Y la lass as asun unci cio one ness de un mod odel elo o gené enéti ticco pobl poblac acio iona nall so son n difíciles de verificar y restringen su aplicación.   Ad Adem emás ás la esti estim mac ació ión n de un una a con onsi side derrab able le can anti tida dad d de parámetros hace el análisis dispendioso para tomar ventaja de un gran número de muestra.   Por este motivo se proponen técnicas explorativas multivariadas rápidas y flexibles que permitan la interpretac interpr etación ión de los datos.

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  Los análisis m multivariados ultivariados han sido utilizados por décadas para extraer extr aer informa información ción de datos gené genéticos ticos de todos los campos.

  El ACP ha sido recien recientement temente e utilizado co como mo una alternativa alternativa de los algoritmos algoritmos de agru agrupamient pamiento o bay bayesiano. esiano.   La prin princi cipa pall ve ven ntaja taja de dell ACP es id iden enti tifi ficcar la lass es estr truc uctu turras genéticas en una gran cantidad de datos con despreciable tiempo computacional y la no asunción de un modelo genético específico.