6.2.2 Análisis de estructura

6.2.2 Análisis de estructura.

Pritchard et al. (2000) describe un método de agrupamiento basado en modelos para el uso de datos de genotipos multi locus para inferir la estructura poblacional y asignar cada uno de los individuos a las diferentes poblaciones posibles a inferir. Ellos asumen un modelo en el que hay un cierto número de poblaciones K (donde K puede ser desconocido), cada una de las cuales se caracteriza por un conjunto de frecuencias de alelos en cada locus. Los individuos de la muestra son asignados (probabilísticamente) a las poblaciones, o conjuntamente a dos o más poblaciones si sus genotipos indican que se mezclan. Este modelo no asume un proceso de mutación en particular, y puede aplicarse a la mayoría de los marcadores genéticos comúnmente utilizados como en nuestro caso los SNPs, siempre y cuando no estén estrechamente vinculados. Esto no es posible verificar debido a que nuestros marcadores no se encuentran ubicados con referencia al genoma de B73, por lo que no se pueden seleccionar SNPs distribuidos a lo largo del genoma para realizar el análisis de estructura poblacional.

Se realizó un análisis de agrupamiento para conocer la estructura poblacional de las 120 líneas de maíz mediante el software STRUCTURE 2.3.4 a partir del número de SNPs proporcionados por el CIMMYT para un valor de K de 1 a 5 esperando encontrar al menos 4 agrupaciones. Para cada K se corrieron 10 replicas con un periodo de calentamiento previo de 10,000 iteraciones con 10,000 repeticiones (Pritchard et al., 2000; Falush et al., 2003; Hubisz et al., 2009). El número de posibles grupos fue determinado de acuerdo a los resultados del STRUCTURE y a la corrección ΔK sugerida por Evanno et al. (2005). En cuanto al número más probable de Evanno se seleccionó el número de poblaciones representado en el gráfico como el punto con un mayor ΔK, en cuanto al gráfico de Ln(P) se tomó como número de poblaciones a partir del punto en que el gráfico alzanzó un estado de “plateau” donde se presentan valores menores de desviación estándar. La estructura poblacional resultante se ilustró con el software CLUMPP (Earl y vonHoldt, 2012). Este análisis nos permitió condensar la información genética de cada una de las líneas. Se realizó una comparación entre las poblaciones de maíz blanco y amarillo del Bajío y el Noroeste, además se realizó una comparación entre cada uno de los individuos en base a esta información permitiéndonos observar los resultados de una forma gráfica. El 35