Evaluación del número mínimo de marcadores para estimar ancestría individual en una muestra de la población argentina

Bibliographic Data

ID2993539
AuthorsM G Russo (0000-0002-5727-4956, Universidad Maimónides), Francisco Di Fabio Rocca (0000-0001-9749-9757, Universidad Maimónides), Patricio Doldán (0000-0003-3900-7480, Universidad Maimónides), Darío Gonzalo Cardozo (0000-0001-8192-259X, Universidad Maimónides), Cristina B Dejean (0000-0002-3642-1945, Universidad Maimónides), Selde (0000-0002-6886-0379, Universidad de Buenos Aires), Verónica Seldes, Avena (0000-0002-2221-876X, Universidad Maimónides), Sergio Avena
Year2016
Pages49-56
Publication date2016-06-22
Peer ReviewedYes
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueRevista del Museo de Antropología (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 1852-4826 • E-ISSN: 1852-060X
PublisherUniversidad Nacional de Córdoba (PUBLISHER • AR)
DOI10.31048/1852.4826.v9.n1.12579
OpenAlexW2552789267
LanguageES
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References cited49

La estimación de ancestría individual posee gran relevancia en el estudio de la composición poblacional en regiones como Sudamérica, que han atravesado intensos procesos de mestizaje, lo que también tiene implicancia en ciencias de la salud. Debido a esto, es importante conocer los factores que influyen en la confiabilidad de los resultados obtenidos. En este trabajo se evalúa el número mínimo de marcadores informativos de ancestría (AIMs) a partir del cual las estimaciones resultarían aceptables. Se toma como ejemplo el cálculo en individuos provenientes de una muestra poblacional de diferentes regiones de Argentina. Considerando un modelo de tres componentes (nativo americano, euroasiático y subsahariano), se calculó la ancestría de 441 individuos utilizando 10, 20, 30 y 50 AIMs. Los resultados indican que el número de marcadores influye sobre la estimación de ancestría y su precisión aumenta al incrementarse la cantidad de AIMs. Al comparar con las estimaciones obtenidas en un trabajo previo a partir de 99 AIMs, se observó que para el componente minoritario (en este caso subsahariano) se obtiene una buena correlación utilizando al menos 30 marcadores. Se concluye que es necesario considerar en los estudios de ancestría individual el número de marcadores, su capacidad informativa y las características de la población bajo estudio

Art · Humanities · Physics · Demographic Trends and Gender Preferences · Genetic and phenotypic traits in livestock · Health disparities and outcomes

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