GENOTIPIFICACIÓN, AGRUPAMIENTO Y ASIGNACIÓN POBLACIONAL DE PRIMATES ANÓNIMOS A PARTIR DE
GENOTIPOS MULTILOCUS Y METODOLOGÍAS BASADAS EN MODELOS BAYESIANOS
NORBERTO LEGUIZAMÓN HERNÁNDEZ
PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA
FACULTAD DE CIENCIAS
MAESTRÍA EN BIOLOGÍA
Bogotá, D.C. Septiembre de 2006
GENOTIPIFICACIÓN, AGRUPAMIENTO Y ASIGNACIÓN POBLACIONAL DE PRIMATES ANÓNIMOS A PARTIR DE
GENOTIPOS MULTILOCUS Y METODOLOGÍAS BASADAS EN MODELOS BAYESIANOS
TESIS DE MAESTRÍA
NORBERTO LEGUIZAMÓN HERNÁNDEZ Tesis de Maestría
MANUEL RUIZ-GARCÍA Ph. D Director
PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA
FACULTAD DE CIENCIAS
MAESTRÍA EN BIOLOGÍA
Bogotá, D.C. Septiembre de 2006
AGRADECIMIENTOS
Agradezco a Manuel Ruiz-García por su presencia, guía y enseñanza en un tema tan apasionante y por darme la oportunidad de hacer parte de su grupo de trabajo. Agradezco a Diana Álvarez por el aprendizaje obtenido a través de su propio ejemplo. Agradezco a los compañeros del Laboratorio de Genética Molecular por su permanente apoyo y amistad.
APROBACIÓN DE LOS JURADOS DE TESIS
__________________________ DIANA ÁLVAREZ GONZÁLEZ
__________________________ HÉCTOR CAMPOS MOSOS
__________________________ FERNANDO NASSAR MONTOYA
__________________________ Dra. ÁNGELA UMAÑA MPhil
Decana Académica
__________________________ Dr. CARLOS CORREDOR PhD
Director de Postgrado
__________________________ MANUEL RUIZ-GARCÍA PhD
Director de Tesis
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GENOTIPIFICACIÓN, AGRUPAMIENTO Y ASIGNACIÓN POBLACIONAL DE
PRIMATES ANÓNIMOS A PARTIR DE GENOTIPOS MULTILOCUS Y
METODOLOGÍAS BASADAS EN MODELOS BAYESIANOS
1. INTRODUCCIÓN
La Genética de Poblaciones es un campo en el que se han producido grandes
avances durante los últimos años gracias a la abundancia de datos experimentales
provistos por el uso de modernas técnicas de análisis molecular. Muchas son las
ciencias y disciplinas que se benefician de ella, como la Ecología, la Sistemática, la
Evolución, la Producción Animal, la Conservación y el manejo de vida silvestre
(Hartl, 2000).
Por lo general, los trabajos desarrollados en esta disciplina requieren que los
individuos estudiados sean clasificados en poblaciones, siendo lo más habitual, que
se cuente con una muestra de individuos y se desee realizar alguna inferencia
respecto a las características de la población de la que provienen; sin embargo,
también puede darse el caso en el que se tiene una serie de poblaciones
predefinidas y se desea establecer el origen de los individuos, el cual es
inicialmente desconocido. Por otro lado, existen ocasiones en las que se está ante
un grupo de individuos, pero no se tiene certeza de las poblaciones existentes y,
menos aún, de las relaciones de pertenencia que puedan existir entre ellos.
En cualquiera de los escenarios anteriores es importante establecer cuáles han sido
las poblaciones muestreadas, para lo cual normalmente pueden adoptarse criterios
de tipo lingüístico, cultural, físico o geográfico (Pritchard, et al. 2000). El
fundamento subjetivo de estos criterios, hace difícil garantizar que una definición
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de poblaciones sea representativa de lo que realmente sucede en la naturaleza a
nivel genético.
Por lo anterior, no resulta extraño el interés que se ha generado por desarrollar
métodos que permitan identificar la estructura poblacional de un grupo de
organismos y asignar, con algún grado de probabilidad, cada uno de los individuos,
a alguna población potencial o previamente definida.
En muchos estudios, las poblaciones naturales se discriminan con base en las
diferencias en las frecuencias alélicas. Sin embargo, el desarrollo de marcadores
altamente polimórficos como los loci microsatélites, ha permitido que se considere
al individuo, y no a la población, como un último taxón y, por lo tanto, que las
frecuencias alélicas puedan ser reemplazadas por los genotipos multilocus
individuales (Cornuet et al., 1999).
Los microsatélites han sido ampliamente utilizados en estudios de conservación
debido a que normalmente son considerados neutrales, abundantes y ampliamente
distribuidos en los genomas y su relativamente alto polimorfismo aún en especies
que hayan estado sometidas a cuellos de botella poblacionales (Maudet et al.
2002).
La agrupación y asignación de individuos a una población dada con base en su
genotipo, tiene un amplio rango de aplicaciones: en el campo forense, en la
genética de la conservación, en el manejo de planteles reproductores y en la
genética de poblaciones (Cornuet et al., 1999).
Algunas áreas específicas dentro de la conservación de la biodiversidad han sido
propuestas para ser trabajadas a través de metodologías basadas en el análisis de
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genotipos individuales. Por ejemplo, la identificación de inmigrantes o sus
descendientes para detectar tanto introgresión de genes externos como la
reproducción con inmigrantes naturales o trasplantados que puedan ayudar a
mantener la variación genética de una población y su potencial evolutivo; el
manejo de pestes de cosechas, al identificar el origen de plagas recién
introducidas; la identificación de especímenes cazados ilegalmente a fin de que sea
posible establecer y tipificar judicialmente las conductas ilícitas (Manel et al.,
2002).
Otra posible aplicación, relacionada con el tema anterior y en la que poco se ha
trabajado hasta el momento, es la identificación de orígenes de los animales
traficados ilegalmente, que son recuperados por las autoridades policivas y que
podrían, en ciertos casos, ser devueltos a sus hábitats con el fin de contribuir a la
recuperación de las poblaciones en sus áreas de distribución natural.
La caza y aprovechamiento ilegal de especímenes involucra una gran cantidad de
especies; sin embargo, existen grupos que se destacan por ser especiales víctimas
de tal actividad, siendo indicador representativo de esto, el nivel de decomisos
reportado por las diferentes entidades de control. Es así como en aves, los
psitácidos constituyen el orden más decomisado; en reptiles, los quelónidos; y en
mamíferos, los primates (DAMA, 2002).
El propósito del presente proyecto es analizar las muestras sanguíneas de un
grupo de primates de diferentes especies, recuperados por el DAMA
(Departamento Técnico Administrativo del Medio Ambiente, Bogotá), utilizando
para ello metodologías de agrupación y asignación poblacional basadas en modelos
bayesianos, tratando de establecer su correspondencia con diferentes poblaciones
naturales. De esta forma podrá determinarse la viabilidad de que posteriores
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procesos de rehabilitación biológica cuenten con información rigurosa,
indispensable para decidir sobre la zona en que podrían ser liberados.
Además del aporte en términos de conservación de especies, la genotipificación de
los individuos constituye un insumo importante para definir posibles intercambios
de animales entre centros de rescate o zoológicos a fin de evitar interacciones
reproductivas no deseables entre animales de poblaciones distintas. De otro lado,
pondrá en evidencia la diversidad genética que albergan los centros de rescate o
recepción de animales silvestres decomisados.
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2. MARCO TEÓRICO
2.1. ESTADO ACTUAL DE LOS PLATYRRHINI EN COLOMBIA
Quizá uno de los grupos que más ha sido estudiado, en virtud de las nuevas
técnicas en Biología Molecular y el desarrollo en la Genética de Poblaciones, es el
de los primates. Dado el claro parentesco que existe entre la mayoría de especies
de primates no humanos y el hombre, se han desarrollado diversos estudios con el
fin de establecer la verdadera filogenia de todo el grupo y comprender el
comportamiento y evolución del hombre, a través del estudio de características
similares en los demás primates.
Los Primates constituyen uno de los órdenes con mayor número de especies
dentro de los placentados. Representado por 233 especies, es superado por
Rodentia, Chiroptera, Insectivora y Carnivora, los cuales cuentan con 2015, 925,
428 y 271 especies, respectivamente (Goodman et al. 1998).
Si bien existen controversias respecto a la taxonomía del grupo, una de las
clasificaciones más aceptada es la que divide a Primata en dos subórdenes:
Strepsirrhini y Haplorrhini. El primero incluye los lemuroides, lorisoides y
daubentonioides, y el segundo comprende los infraórdenes Tarsiiformes, Platyrrhini
y Catarrhini (Fleagle, 1999).
En particular el grupo de Platyrrhini o de los primates neotropicales existe en el
nuevo mundo, específicamente, en América del Sur desde donde se han extendido
hasta ocupar parte de América Central (Emmons, 1999).
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La clasificación taxonómica tradicional, basada fundamentalmente en caracteres
morfológicos ha organizado los primates neotropicales en tres familias (Cebidae,
Callimiconidae y Callitrichidae), sin embargo, la reciente información molecular ha
obligado a revisar las relaciones filogenéticas propuestas (Defler, 2003).
El interés por determinar la filogenia más aproximada del grupo ha motivado la
realización de diversos estudios; en Colombia deben destacarse los trabajos
adelantados por Ruiz-García (2002), Ruiz-García et al. (2002b, 2002a), Ruiz-García
y Álvarez (2002), Ruiz-García (2001) y Ruiz-García et al. (1999), en los que por
demás ha quedado demostrada la utilidad de la herramienta molecular y en
particular, de los microsatélites, para definir relaciones entre géneros y especies
cercanos (Cortés et al. 2002).
Teniendo en cuenta el volumen de datos generado, algunos estudios se han
orientado a lograr una síntesis de la información disponible. Hugot (1998), por
ejemplo, compara los resultados arrojados por métodos fenotípicos, moleculares e,
incluso parasitológicos (Figura 1).
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FIGURA 1. Diferentes árboles filogenéticos para primates neotropicales propuestos a partir de comparaciones morfológicas (1 a 3), análisis moleculares (4 a 7), y datos parasitológicos (8). Tomado de Hugot (1998).
Por otra parte, Rylands et al. (2000), proponen un listado que divide los platirrinos
en cinco familias (Callitrichidae, Cebidae, Aotidae, Pitheciidae y Atelidae), 18
géneros (Cebuella, Mico, Callithrix, Saguinus, Leontopithecus, Callimico, Saimiri,
Cebus, Aotus, Callicebus, Pithecia, Chiropotes, Cacajao, Alouatta, Ateles, Lagothrix,
Oreonax y Brachyteles), 110 especies, y 205 especies y subespecies.
Sobre lo que parece existir más consenso es en la existencia de tres claras líneas
evolutivas que se consideran como familias: Cebidae, Atelidae y Pitheciidae, a las
que se agregaría la familia Aotidae que por razones de diversa índole no puede ser
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incluida consistentemente en alguna de las primeras. En consecuencia el cuadro
taxonómico observado en la Tabla 1, se basa en el propuesto por Defler (2003).
Tabla 1. Grupos taxonómicos de Primates Neotropicales.
ORDEN: PRIMATES
INFRAORDEN: PLATYRRHINI
Familias Subfamilias Géneros
Callimico
Cebuella
Saguinus
Callithrix
Leontopithecus
Callitrichinae
Mico
Saimiriinae Saimiri
Cebidae
Cebinae Cebus
Aotidae Aotus
Ateles
Lagothrix Atelinae
Brachyteles Atelidae
Alouattinae Alouatta
Callicebinae Callicebus
Pithecia
Cacajao Pitheciidae
Pitheciinae
Chiropotes
Las similitudes filogenéticas, morfológicas, fisiológicas y comportamentales que
guarda con el hombre, han convertido al grupo de primates no humanos en
elemento indispensable para la realización de estudios en biomedicina, en
espécimen preferencial para coleccionistas y consecuentemente, en víctima de
primer orden del comercio ilícito.
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Por supuesto, este es un panorama en el que encaja perfectamente el Neotrópico
Americano, caracterizado por una gran biodiversidad. Vale la pena decir que
muchas de las especies de primates neotropicales han sido reconocidas como
animales de laboratorio muy importantes debido a su disponibilidad permanente, a
su fácil manejo y mantenimiento en el laboratorio y por estar más estrechamente
relacionadas filogenéticamente con el humano que otras especies de laboratorio;
además, se ha encontrado que desarrollan algunas enfermedades similares a las
de éste (Abee, 1989).
Ha sido notable el uso intenso de los primates neotropicales para investigaciones
de este tipo. El Regional Primate Research Center, reporta investigaciones
realizadas entre 1986 y 1988 en las que se utilizó el mono ardilla (Saimiri sciureus)
como animal de experimentación, dando cuenta de más de 1000 estudios en áreas
tan diversas como Neurología, Farmacología, Parasitología, Ecología, Nutrición,
Genética y Aeronáutica, entre otras (Tabla 2).
La demanda es aún significativa siendo Estados Unidos y la Unión Europea los
mercados más importantes para los primates, toda vez que algunos cálculos
señalan que anualmente ingresan a Estados Unidos aproximadamente 10.000
primates, mientras que la Unión Europea recibe cerca de 7.000, es decir, 30 % del
mercado mundial para este mismo grupo (Mulliken, 2002).
TABLA 2. Artículos científicos reportados sobre Mono Ardilla, 1986-1988.
MATERIA NÚMERO DE ARTÍCULOS
Neurociencia y oftalmología 252
Farmacología y terapéutica 131
Comportamiento 107
Parasitología 55
10
Dental y oral 39
Toxicología, salud ambiental y vuelo espacial 37
Biología Reproductiva 37
Virología 34
Ecología y conservación 32
Sistema Endocrino 26
Aprendizaje y percepción 22
Metabolismo y nutrición 22
Primatología General 21
Inmunología 17
Genética 15
Cardiovascular 11
Gerontología 10
Otros 151
Total de artículos 1019
FUENTE: Primate Information Center, Regional Primate Research Center, University of Washington, Seattle, 1988. Citado por Abee, 1989.
Pese a la existencia de tratados internacionales que prohiben o regulan la caza y
comercialización de especies silvestres, el mercado sigue siendo significativo,
especialmente por que la reproducción de estas especies es difícil de obtener fuera
de su hábitat o no se da en las cantidades necesitadas por las instituciones de
investigación (Abee, 1989).
Se estima que cada año, de 25.000 a 35.000 primates son comercializados para
proyectos de investigación biomédica, como mascotas, como animales de
exhibición en zoológicos y circos y para colecciones privadas (Manel et al., 2002).
De acuerdo con Bodmer (1995), para el período comprendido entre 1990 y 1991,
la extracción de primates en la región de Loreto, Amazonía Peruana, se situó entre
los 3.252 y los 8.536 individuos de especies pequeñas, mientras que estuvo entre
los 39.026 y los 200.821 animales para las especies de mayor tamaño. Para esta
11
misma zona se indica que alrededor de 8.173 ejemplares, especialmente de los
géneros Aotus y Saimiri, fueron capturados para investigaciones biomédicas.
Nuestro país se caracteriza por una alta variedad de especies, lo que le ha valido
ser considerado uno de los países megadiversos en el mundo. Renglón importante
en este aspecto ocupan los mamíferos y, en especial, los primates, de los cuales se
calcula que Colombia posee al menos 29 de las 49 especies reportadas (Alberico,
et al. 2000).
Infortunadamente, desde hace años tales especies sufren una reducción
considerable de sus tamaños poblacionales hasta el punto que la UICN ha
estimado que en nuestro país hay 17 taxa de primates dentro de categorías de
amenaza: 2 en Estado Crítico (CR), 2 en Peligro (EN) y 13 Vulnerables (VU).
Además, se anota 6 que se catalogan como Casi Amenazadas (NT).
Con base en esta información podría afirmarse que el de Primates es el Orden de
mamíferos más amenazado en Colombia, con el agravante de que muchas de las
especies (12) son endémicas (Defler, 2003), por lo que presentan una mayor
susceptibilidad a cualquier disturbio natural.
Si a lo anterior se suma que en gran parte de sus sitios de distribución natural se
presentan otros problemas de orden antropogénico como los procesos de
incorporación de nuevas tierras a la frontera agrícola, la fragmentación y deterioro
de hábitats y la caza intensiva como fuente de proteína para las comunidades
locales, no es exagerado afirmar que el estado de conservación de las diferentes
especies de primates debe ser motivo de preocupación.
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La cacería y captura de primates para mascotas es considerada una de las
principales causas de riesgo, después de la pérdida de hábitat y degradación
ambiental (Defler, 2003). Sin embargo, debe tenerse en cuenta que el estado de
amenaza en el que se hallan algunas especies tiene raíces que se extienden a
mediados del siglo pasado cuando fueron abiertamente perseguidos no solamente
para ser exportados sino también para utilizarlos como cebos en trampas para
felinos cuyas pieles eran altamente cotizadas en el mercado internacional.
Seguramente en la actualidad no se dan las exportaciones masivas de primates
que eran habituales antes de la entrada en vigencia de normas como el Código
Nacional de los Recursos Naturales Renovables y demás decretos que lo
reglamentaron. Las acciones adelantadas por las autoridades ambientales en
centros de distribución y puertos de ingreso y egreso tanto a nivel nacional como
internacional han reducido los niveles de tráfico (Defler, 2003). Empero, se
requieren mayores esfuerzos en las regiones donde se encuentran poblaciones
remanentes de primates a fin de evitar que sigan utilizándose de manera no
sostenible o extrayéndose con fines no autorizados.
De otra parte, queda el desarrollo de estrategias de conservación que pueden
orientarse a reforzar las poblaciones naturales que han sido diezmadas por las
causas ya anotadas y sobre las cuales es necesaria una mirada abierta pero
rigurosa.
La recuperación de los animales ilegalmente comercializados es abundante en
capitales como Bogotá, cuya posición geográfica, gran concentración de población
y disponibilidad de medios de comunicación, las convierte en un importante punto
de mercadeo nacional.
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Por supuesto, a la recuperación y manejo de los primates, sigue la disposición final
de los animales decomisados, tema que despierta interés en organismos
nacionales e internacionales. En este sentido la UICN se ha pronunciado en
repetidas ocasiones indicando como alternativas técnicamente viables la liberación,
el mantenimiento en cautiverio o la eutanasia (UICN, 2000). Aunque la liberación
parece ser la alternativa ideal, presenta inconvenientes desde los puntos de vista
veterinario y biológico.
En el aspecto veterinario, se guardan ciertas reservas debido al temor de que los
animales a pesar de que hayan sido mantenidos en cautiverio por períodos de
tiempo muy cortos, puedan estar expuestos a diversas entidades patógenas. En
este caso, la liberación de los especímenes al medio silvestre, podría significar la
introducción de enfermedades cuyos efectos podrían ser perjudiciales para las
poblaciones residentes (UICN, 2000).
Sin embargo, si pudiera superarse esta dificultad, queda todavía el problema
biológico, fundamentalmente relacionado con evitar la ocurrencia de eventos de
contaminación genética, originados por la liberación de animales en áreas
diferentes a aquellas de donde son oriundos.
Así, el problema central a solucionar en el aspecto genético con relación a los
animales decomisados, es la ausencia de información confiable acerca de la
población de procedencia.
2.2. MICROSATÉLITES
Todas las pruebas recientes apoyan el concepto de que el DNA de cada
cromosoma eucariótico está formado por una sola fibra continua de doble hélice, la
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cual no es estructuralmente uniforme. Algunas porciones permanecen
condensadas y se tiñen durante la interfase; otras, no se hallan enrolladas y no se
tiñen. Heterocromatina y Eucromatina son los nombres dados a cada una de esas
porciones, respectivamente (Klug & Cummings, 1999).
Pero las diferencias van más allá de las propiedades de tinción, pues las áreas
heterocromáticas son genéticamente inactivas porque no contienen genes o los
que contienen son inactivos, demostrándose que no todas las regiones de los
cromosomas codifican proteínas. La heterocromatina es base esencial del
centrómero y telómero de los cromosomas.
En estas regiones heterocromáticas se han localizado regiones que luego de ser
fragmentadas se reasocian rápidamente debido a que están compuestas de
secuencias nucleotídicas idénticas o casi idénticas presentes en altas frecuencias,
por lo que se denominan secuencias de DNA altamente repetitivo. Algunas pruebas
señalan que estas secuencias se encuentran presentes en repeticiones en tándem
agrupadas en diferentes partes del genoma.
Dentro de este marco referencial, se destacan los microsatélites como secuencias
de no más de seis bases nucleotídicas repetidas en tándem sin interrupción por
cualquier otra (Hancock, 1999). Se han detectado en los genomas de todos los
organismos analizados hasta el momento, lo cual permite la comparación
filogenética entre diferentes taxa (Hancock, 1999).
Una de las características que los convierte en herramientas útiles al momento de
comparar grupos filogenéticamente afines e incluso individuos, es que se
encuentran en frecuencias bastante elevadas y muestran altos niveles de
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polimorfismo (Litt & Luty, 1989; Weber & May, 1989; Tautz, 1989), de esta
manera superan la capacidad resolutoria de las isoenzimas.
En general se señala que los microsatélites se encuentran en regiones no
codificantes del genoma lo que supone que en general no están sometidos a
fuerzas de selección natural y se considera que presentan dos tipos de
mecanismos mutacionales: por deslizamiento (slippage) y por recombinación
(Hancock, 1999).
Teniendo en cuenta que la estimación de varios parámetros poblacionales
(diferenciación genética, número de inmigrantes por generación, etc.) depende del
modelo mutacional que puedan seguir estos marcadores, y que la sensibilidad al
modelo mutacional aumenta con la tasa de mutación, bastante alta en los
microsatélites (Estoup & Cornuet, 1999), se han realizado múltiples estudios con el
fin de establecer los más probables modelos.
Básicamente se han propuesto 4 modelos mutacionales: alelos infinitos (Kimura &
Crow, 1964); Stepwise (Kimura & Ohta, 1978); Stepwise de dos fases (DiRienzo et
al., 1994) y K - alelos (Crow & Kimura, 1970). Vale la pena tener en cuenta, de
todas formas, que las diferencias alélicas no se deben exclusivamente a cambios
en el número de repeticiones sino que puede haber otras formas de cambio
mutacional (inserciones y deleciones en regiones flanqueantes). También es
necesario resaltar que los procesos mutacionales son complejos y que puede haber
diferencias entre los mismos loci (Estoup & Cornuet, 1999).
Varios estudios han reportado que los microsatélites en una especie son
consistentemente más largos que sus homólogos en otras especies afines
(Ellengren et al. 1995).
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Como se sugirió anteriormente, debido a su alto nivel de polimorfismo y ubicuidad
en genomas eucarióticos, los microsatélites son marcadores ampliamente
preferidos en estudios evolutivos y ecológicos (Feldman, et al. 1999).
Los microsatélites han resultado ser una de las herramientas más preciadas para
estructurar lo que ahora se ha dado en llamar la genética de la conservación,
mediante la cual se combinan métodos y teorías genéticas para mejorar el manejo
de especies severamente afectadas por las actividades humanas (Bertorelle et al.,
2004).
En definitiva, los microsatélites ofrecen ciertas ventajas que los hacen deseables
en estudios de conservación (Maudet et al., 2002 y Beaumont & Bruford, 1999):
1) Como se hallan en regiones no codificantes, no estarían sometidos a fuerzas
de selección natural por lo que su comportamiento es neutral.
2) Son abundantes y de amplia distribución en el genoma, lo cual, sumado a la
característica anterior, los hace representativos del polimorfismo del genoma.
3) Generalmente son fáciles de usar en muchas especies, tanto si se trata de
marcadores específicamente aislados de la especie de interés como si han sido
obtenidos de especies relacionadas.
4) Presentan un relativamente alto polimorfismo aún en poblaciones con
cuellos de botella y poblaciones con poco o ningún polimorfismo alozímico.
5) Como sistemas genéticos, son comparativamente fáciles de automatizar los
procesos de amplificación y secuenciación simultánea.
6) Existen programas de computador aplicados a microsatélites que hacen
relativamente sencillo el análisis de los resultados obtenidos.
7) Permiten el uso de muestras no invasivas.
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Las principales áreas en las que han sido utilizados comprenden los estudios de
hibridación, historia poblacional, filogeografía, detección de cuellos de botella y
endogamia, probando el impacto del comportamiento reproductivo, estructura
social y dispersión sobre la estructura genética de poblaciones amenazadas
(Beaumont & Bruford, 1999).
2.3. MÉTODOS DE ANÁLISIS GENÉTICO POBLACIONAL
2.3.1. Análisis de Cuellos de Botella Poblacionales
Dentro de las aproximaciones poblacionales más utilizadas se halla el análisis de
cuellos de botella recientes. El análisis se basa en que las poblaciones pierden
variabilidad genética representada tanto en número de alelos como en
heterocigosidad esperada, aunque reduciéndose más rápidamente aquellos que
ésta, por lo que la heterocigosidad esperada, calculada con base en el número de
alelos es menor que la esperada calculada a partir de las frecuencias alélicas.
Si bien este comportamiento ha sido bien demostrado para el modelo mutacional
de alelos infinitos, no ha sido tan claro para el Stepwise (SMM); sin embargo, ya
que un ligero alejamiento del primer modelo mutacional permite evidenciar
excesos de heterocigosidad, se acepta con suficiente margen de confianza que los
microsatélites pueden servir para este análisis, pues aunque no se apegan al
modelo de alelos infinitos su evolución tampoco se ajusta estrictamente al
Stepwise. Para el presente estudio se incluyó en el análisis el Modelo Mutacional de
Dos Fases, que para algunos autores es el más ajustado a la evolución mostrada
por los microsatélites (DiRienzo et al., 1994).
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Tres son los test propuestos para determinar la existencia de este fenómeno: Test
del Signo, Test de Diferencias Estandarizadas y el Test de Wilcoxon.
Adicionalmente, se aplica un descriptor gráfico para la forma de las distribuciones
alélicas.
El primer test señala el signo de la diferencia entre la Heterocigosidad observada y
la Heterocigosidad esperada a través de todos los loci, de tal manera que si la
diferencia es positiva es por que hay exceso y entonces se está ante la evidencia
de un cuello de botella, si por el contrario, la diferencia es negativa, no hay exceso
de Heterocigosidad y por lo tanto no se arrojan evidencias de cuellos de botella. El
P-valor de significancia es 0.05.
El Test de las Diferencias Estandarizadas no toma en cuenta la magnitud del
exceso o deficiencia de Heterocigosidad sino que divide las diferencias de
heterocigosidades por la desviación estándar de las correspondientes
distribuciones de Heterocigosidad obteniendo, entonces, desviaciones
estandarizadas.
El Test de Wilcoxon es una herramienta bastante útil especialmente en casos en
los que el número de loci es más bien limitado.
Finalmente, el descriptor gráfico de la forma de distribución de las frecuencias
alélicas mostrará, si la población no ha pasado por cuellos de botella una
distribución con forma L, según se esperaría de una población que se halle en
equilibrio entre deriva y mutación; sin embargo, si la población ha pasado por un
cuello de botella mostrará una distribución sesgada.
2.3.2. Otros Análisis Poblacionales
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Estrechamente asociados a la evaluación de la existencia de cuellos de botella, se
encuentran los análisis que permiten develar ciertos valores específicos de las
poblaciones estudiadas que contribuyen a determinar si se encuentran en
equilibrio Hardy_Weinberg, su variabilidad genética, la heterogeneidad genética
que muestran, la presencia de desequilibrio gamético, la probable evidencia de una
estructura poblacional y la existencia de flujo génico entre las poblaciones.
Dichos análisis son importantes ya que a través de ellos es posible caracterizar las
poblaciones y establecer el cumplimiento de las asunciones en que se basan otros
análisis genéticos como los de asignamiento.
2.4. MÉTODOS DE ASIGNACIÓN Y AGRUPACIÓN POBLACIONAL
Varios estudios han mostrado que los microsatélites pueden ser usados para
identificar la población de origen de un individuo (Paetkau et al., 1997; Cornuet et
al., 1999).
Las metodologías de agrupamiento y asignación poblacional basadas en modelos
bayesianos han mostrado ser efectivas como herramientas en el proceso de
definición de la pertenencia de individuos de origen desconocido, a poblaciones
potenciales o reales (Manel et al. 2002, Randi et al. 2001, Pritchard et al. 2000).
En los estudios realizados, dentro de la genética de la conservación, habitualmente
se ha hecho uso de estas técnicas para evidenciar la introgresión que haya podido
producirse entre subespecies que comparten una distribución geográfica similar.
También se han utilizado para establecer posibles eventos migratorios entre
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poblaciones aparentemente aisladas. Sin embargo, un campo en el que poco o
nada se ha intentado hasta el momento es la determinación de las poblaciones de
origen de animales carentes de información alguna en este aspecto, con el fin de
sustentar posteriores procesos de reintroducción.
Teniendo en cuenta la necesidad de contar con estadísticos flexibles y útiles para
resolver cuestiones específicas, los métodos bayesianos, basados en genotipos
multilocus han mostrado ser apropiados, pues a través de ellos es posible estimar
parámetros importantes como: tamaño efectivo de las poblaciones, tasa de
variación, proporciones de mezcla, tasas de migración, coeficientes de selección e
incluso pueden ayudar a responder preguntas individuales (¿quién es el migrante?,
¿quién es el híbrido?, ¿quién es el más exitoso?). Estas sofisticadas técnicas tienen
el potencial de revolucionar la inferencia estadística en genética de la conservación
(Bertorelle et al., 2004).
La asignación poblacional puede ser muy útil para luchar contra el
aprovechamiento o tráfico ilegal al asignar un individuo (trofeo, carcasa o producto
animal) a su población de origen (Manel et al., 2002).
Se han propuesto diferentes aproximaciones para identificar el origen de los
individuos usando los marcadores moleculares.
Con base en la información actual, puede decirse que para la asignación
poblacional existen tres tipos de métodos: los orientados exclusivamente por la
comparación de frecuencias alélicas; aquellos que hacen uso parcial de la
estadística bayesiana y los que se basan completamente en la inferencia
bayesiana.
21
Todos los modelos tienen en común que tratan de sacar el máximo provecho de la
información provista por el análisis de los genotipos multilocus.
Dentro del primer grupo se encuentra el desarrollado por Paetkau et al. (1997),
quienes, basados en la estadística frecuentista, calculan la probabilidad de
seleccionar un genotipo multilocus de cada origen potencial utilizando para esto las
frecuencias alélicas de cada locus en cada una de las poblaciones. Este método
puede incorporar el test de simulación de exclusión de Cornuet et al. (1999).
Un modelo de asignación parcialmente bayesiano fue diseñado por Rannala y
Mountain (1997). Utiliza la inferencia bayesiana para estimar las frecuencias
alélicas de la población y aplica una aproximación frecuentista para establecer la
significancia estadística de las asignaciones individualmente realizadas.
El método básico es capaz de identificar individuos inmigrantes o que poseen un
ancestro inmigrante reciente. Los autores sugieren que puede ser aplicado en
estudios de dispersión entre poblaciones naturales de animales y plantas, estudios
evolutivos humanos y tipificación de animales de zoológicos de origen desconocido
para uso en programas de cría en cautiverio. El método es puesto a prueba en el
análisis de genotipos obtenidos con RFLPs en poblaciones humanas de diferente
origen, mostrando la capacidad de detectar inmigrantes dentro de dos
generaciones anteriores a pesar de que son bajas las diferencias en frecuencias
alélicas entre las poblaciones. En sentido análogo Yang & Rannala (1997),
proponen un método para realizar inferencias filogenéticas bayesianas utilizando
Cadenas de Markov de Monte Carlo para 9 especies de primates obteniendo una
certeza del 95%.
22
Ligado al anterior, Cornuet et al. (1999), desarrollan un test de simulación de
exclusión. Este método usa las frecuencias alélicas de una muestra poblacional
para calcular la probabilidad de que un genotipo ocurra en una población.
Compara la probabilidad del genotipo estudiado con una distribución de
probabilidad de genotipos simulados para cada una de las poblaciones candidatas.
Los genotipos se generan mediante simulaciones de Monte Carlo de 10.000
individuos independientes para cada población candidata. Si la probabilidad del
genotipo individual está por fuera de la cola de la distribución (0.001), puede
excluirse la población como origen del individuo. Si se excluyen todas las
poblaciones excepto una, puede asignarse esta población como el origen.
Este método desarrolla una aproximación diferente al problema de la asignación de
individuos al no requerir la asunción de que la población de origen haya sido
muestreada, debido a que no compara poblaciones sino más bien características
separadas de cada una. De esta manera se supera un escollo planteado por los
otros métodos que sí requieren de tal asunción. Al utilizar el método parcialmente
bayesiano alcanzan una proporción de asignaciones correctas del 100% utilizando
10 microsatélites, lo cual supera el comportamiento del método frecuentista.
Las aplicaciones prácticas del método son variadas. La identificación de
inmigrantes o sus descendientes podría ser útil en términos de conservación al
detectar introgresiones de genes extraños y para la reproducción inmigrantes
naturales o trasplantados con el fin de ayudar a mantener la variabilidad genética
y el potencial evolutivo de las poblaciones. También podrían utilizarse para
identificar el origen de especímenes muertos o capturados ilegalmente
contribuyendo a dar pruebas para el adelanto de cualquier investigación policiva.
Estos análisis son llevados a cabo con el programa de computación Geneclass.
23
Banks & Eichert (2000), desarrollan un método denominado de la Población Crítica
que, aunque inicialmente calcula la probabilidad de origen de cada individuo en
cada población como en el método de Peatkau et al. (1997), calcula además la
relación entre la primera y segunda población más probables. Dicha relación
indicará la probabilidad de error en el asignamiento y se calcula a través del
programa Whichrun diseñado para ese efecto.
Pritchard et al. (2000), describen un modelo completamente bayesiano que
permite incorporar la incertidumbre en la estimación de los parámetros dentro del
procedimiento de inferencia. Este modelo calcula la probabilidad posterior de que
un genotipo individual se origine en una de varias poblaciones muestreadas y
compara la probabilidad posterior individual de originarse en una población con un
umbral seleccionado (por ejemplo, 0.999). De esta manera si las probabilidades de
origen para tres poblaciones son 0.9999, 0.0001 y 0.0000, podría asignarse el
individuo a la primera población y excluir las otras. Este método tiene la
particularidad de poder hacer uso de información previa respecto a la posible
estructura poblacional. El programa Sctructure, basado en el método diseñado,
arroja un valor que puede ser interpretado como la probabilidad de que un
individuo se haya originado en cada una de las poblaciones muestreadas,
asumiendo que la verdadera población de origen fue muestreada.
Trabajos recientes se han conducido para probar el poder discriminatorio de los
métodos descritos. Dentro de estos puede mencionarse el adelantado por Randi et
al. (2001), a partir de muestras de sangre y tejidos de gatos silvestres europeos,
africanos, domésticos e híbridos (Felis silvestris silvestris, F. s. lybica y F. s. catus),
realizan la identificación de las subespecies, de los híbridos y agrupan y asignan los
individuos caracterizados utilizando diferentes métodos entre los que se destaca el
método completamente bayesiano debido a su alto nivel de certeza en la
24
asignación de individuos y en el descubrimiento de los híbridos. El trabajo se
adelantó utilizando la secuenciación del ADN mitocondrial y 12 loci microsatélites.
Otro trabajo es el de Maudet et al. (2002), quienes estudiaron poblaciones de
cabras alpinas (Capra ibex) ubicadas en diferentes países de Europa Central y que
se caracterizan por ser bastante bien conocidas a nivel demográfico y ecológico. La
asignación poblacional alcanzó niveles de corrección especialmente elevados (98%
a 100%) cuando se compararon poblaciones bien diferenciadas genéticamente (FST
=0.298). Los mejores desempeños fueron obtenidos por los modelos de Pritchard
et al. (2000) y Banks & Eichert (2000).
Manel et al. (2002), realizaron una comparación de métodos probándolos en 10
series de datos empíricos y simulados encontrando que casi todos los individuos
podían ser asignados con un alto nivel de certeza estadística (99.9%) a dos
poblaciones que se hallaran altamente diferenciadas (FST ≈ 0.15-0.2) cuando se
emplean 10 loci y muestras de 30 a 50 individuos por población. En este caso los
autores sugieren que la combinación de marcadores altamente polimórficos de
ADN y de los nuevos métodos de asignación poblacional pueden ayudar
potencialmente a detectar y, por lo tanto, a reducir la caza ilegal.
25
3. MATERIALES Y MÉTODOS
3.1. TIPO DE ESTUDIO
El estudio realizado se considera de tipo experimental y analítico en el área de la
genética de poblaciones y con evidentes efectos en el tema de conservación de
especies.
El trabajo hizo uso de los programas de asignación poblacional basados en
inferencia bayesiana, con el fin de proveer información de origen a animales
decomisados que pueden ser utilizados para fortalecer poblaciones naturales
debilitadas por la caza ilegal.
3.2. HIPÓTESIS
Las hipótesis planteadas fueron las siguientes:
Ho: Los genotipos de las muestras analizadas no muestran ningún patrón de
ordenamiento que permita su agrupación y asignación a poblaciones reconocidas.
Ha: Los genotipos de las muestras analizadas permiten su agrupación y asignación
a poblaciones previamente caracterizadas.
3.3. RECOLECCIÓN Y CONSERVACIÓN DE MUESTRAS
26
Las muestras utilizadas para el presente estudio provinieron de diferentes
instituciones que mantienen dentro de sus colecciones definitivas o temporales
primates de las especies mencionadas: Centro de Recepción y Rehabilitación de
Fauna Silvestre del DAMA, la Unidad de Rescate y Rehabilitación de Animales
Silvestres de la Universidad Nacional de Colombia (URRAS), Fundación UNAU,
Sociedad Mundial para la Protección de los Animales (WSPA), Corporación
Autónoma Regional del Río Nare (CORNARE), Zoológico Santafe de Medellín,
Zoológico Matecaña de Pereira.
El número de individuos estudiados fue de 44 de la especie Saguinus leucopus; 78
de Cebus apella y 135 para Cebus albifrons, para un total de 257 ejemplares
(Anexo 1).
En el caso del DAMA, se tomaron muestras de sangre total; los individuos fueron
tranquilizados previamente utilizando dosis adecuadas de ketamina y dispuestos en
huacales para facilitar el monitoreo de su recuperación. Las muestras de sangre
(0.5 a 2 ml) fueron conservadas en tubos con EDTA dipotásico y mantenidas a 2-4
ºC antes de ser transferidas a tubos eppendorf, para continuar posteriormente con
las etapas de extracción, amplificación y secuenciación de ADN.
Las muestras de pelo fueron evaluadas previamente para determinar la existencia
de los respectivos bulbos, posteriormente, fueron lavadas, secadas y mantenidas
en refrigeración hasta dar inicio a los protocolos de extracción de ADN.
3.4. FASE DE LABORATORIO
27
El objetivo de esta fase fue contar con los genotipos multilocus individuales
teniendo como base la gran variabilidad proveída por los marcadores
microsatélites.
Para comenzar esta fase, una vez preparadas las muestras de sangre o pelo en los
eppendorf, se procedió a realizar la extracción del ADN utilizando principalmente
los métodos de extracción orgánica y de extracción con resina chelex.
El procedimiento para extracción con fenol-cloroformo se desarrolló de acuerdo
con el protocolo propuesto por Sambrock et al. (1989) y el procedimiento para
extracción con chelex se aplicó según el protocolo propuesto por Walsh et al.
(1991).
Una vez terminado cualquiera de estos procedimientos, se tomó un volumen
adecuado de las muestras para someterlas a amplificación por medio de la técnica
de PCR en termociclador Geneamp PCR System 9600 de Perkin Elmer. Las
temperaturas y los ciclos se programaron de acuerdo con el marcador utilizado.
Las muestras amplificadas fueron chequeadas por medio de electroforesis en gel
de agarosa al 3% teñido con bromuro de etidio, determinándose de esta manera si
las muestras realmente amplificaban o no.
Luego de hecha la comprobación las muestras fueron corridas en geles
desnaturalizantes de poliacrilamida al 6% en una cámara vertical Hoefer SQ3
sequencer; de esta manera se resolvieron diferencias de hasta una base.
Dependiendo del marcador, se permitió una migración de entre 2 y 3 horas de
duración a 35 Watts y entre 1000 a 2000 voltios. Posteriormente, los geles fueron
bajados y fijados con Ácido Acético al 10% y teñidos con AgNO3.
28
El tamaño de los alelos se obtuvo mediante comparación con marcadores de peso
molecular conocido.
3.5. FASE DE ANÁLISIS
El total de muestras analizadas fue de 257, de las cuales 44 pertenecían a
primates de la especie Saguinus leucopus; 78 a Cebus apella y 135 a Cebus
albifrons.
Genotipificadas las muestras para cada uno de los marcadores mencionados, se
contó con la información necesaria para establecer las diferencias entre los
especímenes.
Clasificados dentro de sus respectivas especies, se codificaron los genotipos
individuales conforme al procedimiento especificado para los programas
computacionales seleccionados y teniendo en cuenta los alelos observados en cada
uno de los marcadores microsatélites.
Para cada una de las especies se adelantó una inspección general, se hicieron
análisis de carácter genético poblacional y se corrieron los programas de
agrupación y asignación poblacional.
Las muestras de cada una de las especies fueron agrupadas conforme a los
lugares de procedencia geográfica indicados por la institución que suministró las
muestras; además, para efectos de analizar los resultados desde la perspectiva de
29
las colecciones, se hizo una agrupación de tales muestras teniendo como criterio la
institución misma que las había colectado.
3.5.1. ANÁLISIS GENÉTICO POBLACIONAL
Este análisis consistió en la aplicación de una serie de tests cuyo objetivo fue
caracterizar desde el punto de vista genético poblacional los grupos de especies o
de poblaciones.
El primer programa aplicado fue "Bottleneck", versión 1.2.02 (Cornuet & Luikart,
1996), utilizado para la detección de cuellos de botella recientes, considerando
como reciente desde el momento presente hasta 2Ne-4Ne generaciones atrás.
Debido a que se trataba de realizar inferencias con respecto a la especie, con base
en el tratamiento del grupo muestral, para este programa siempre se trabajaron
las muestras de una especie en un solo grupo. De esta manera, además, el
tamaño muestral era más representativo.
Se calculó para cada especie y cada locus la distribución de la heterocigosidad
esperada a partir del número observado de alelos (k), bajo la asunción de
equilibrio mutación-deriva. En principio, la distribución se obtiene a través de la
simulación del proceso de coalescencia de n genes bajo dos posibles modelos de
mutación, Alelos Infinitos y Stepwise, aunque para el presente trabajo se incorporó
la simulación del modelo mutacional de dos fases.
Este proceso permitió el cálculo de la Heterocigosidad promedio (Hexp) y su
comparación con la Hetetrocigosidad Esperada (Hobs) a fin de determinar si existía
un exceso o déficit de Heterocigosidad en el locus analizado.
30
Los datos se estimaron luego de 10.000 replicaciones para los tres modelos
mutacionales estudiados: Alelos Infinitos, Stepwise y Dos Fases. En este último
modelo se probó el efecto que producía la modificación de la proporción entre los
modelos básicos, de tal forma que en una primera rutina se asignaba un 30% de
mutaciones ajustadas al modelo de alelos infinitos y un 70% al modelo Stepwise;
en la segunda rutina se asignaban porcentajes de 5% y 95%, respectivamente. La
Varianza se mantuvo en 30 para los dos casos.
El segundo programa utilizado fue Genepop, Versión 3.3 (Raymond & Rousset,
1995).
De este programa fueron aplicados tests exactos para probar la existencia del
equilibrio Hardy-Weinberg en los grupos, a través de la deficiencia de homocigotos
o de heterocigotos.
Se estableció la existencia de desequilibrio genotípico para cada par de loci en
cada población.
Se determinó la diferencia entre poblaciones, con base en la diferencia génica
entre todas las poblaciones y entre cada par de poblaciones.
Se estimó el flujo génico por el método de alelos privados, y se calcularon las
frecuencias alélicas, Fis, Fst y diversidad génica.
Los parámetros adoptados para correr los programas fueron:
Dememorization: 2.000
31
Batches: 200
Iterations per Batch: 2.000
3.5.2. AGRUPACIÓN Y ASIGNACIÓN POBLACIONALES.
Los programas básicos utilizados para intentar la agrupación y asignación
poblacional de los individuos de las diferentes especies, fueron Geneclass (Rannala
& Mountain, 1997), y Structure (Pritchard et al. 2000).
Teniendo en cuenta las asunciones que plantea cada uno de los programas, se
daba un complemento adecuado entre los dos, que permitía dar una mayor
robustez a las conclusiones alcanzadas respecto a la pertenencia de los individuos
a las poblaciones naturales.
Geneclass contempla un método de exclusión/inclusión de individuos, que utiliza
las frecuencias alélicas de una muestra poblacional para calcular la probabilidad de
que un genotipo determinado haya ocurrido en una población candidata. Este
método no tiene dentro de sus asunciones básicas, que la población real de origen
haya sido muestreada debido a que no compara las poblaciones entre sí sino que
las trata por separado.
El programa incluye dos tipos de métodos para asignar los individuos a las
poblaciones: uno basado en probabilidades y otro basado en distancias. En el
primero, los individuos se asignan a la población en la cual es más alta la
probabilidad de su genotipo. En el segundo, los individuos se asignan a la
población genéticamente más cercana.
32
Dentro de los métodos basados en probabilidad, se utilizaron los frecuenciales
(Paetkau et al. 1995) y los bayesianos (Rannala & Mountain, 1997).
Entre los métodos basados en distancias existen varias aproximaciones, algunas de
ellas estableciendo distancias entre poblaciones (Distancia Estándar de Nei,
Distancia Mínima de Nei, Distancia entre Alelos DA, Distancia de Cavalli-Sforza) y
otra, señalando distancias entre individuos (Distancia de Alelos Distribuidos, DAS).
Todas estas aproximaciones fueron aplicadas con el fin de determinar la
consistencia de las asignaciones resultantes.
El programa se corrió teniendo en cuenta los individuos anónimos provenientes de
las muestras del DAMA y observando a cuál de las poblaciones natural o
artificialmente formadas eran asignados. En las pruebas se asumieron como
parámetros para correr el programa de simulación 10.000 individuos por población
y un umbral de rechazo con probabilidades inferiores a 0.0100.
Structure utiliza un método de agrupamiento basado en modelos para inferir la
estructura poblacional usando los datos de genotipos de marcadores no ligados.
Sus aplicaciones además de la demostración de la existencia de estructura
poblacional, incluyen la asignación de individuos a poblaciones y la identificación
de migrantes y de individuos con ancestros en poblaciones diferentes.
El programa asume la existencia de un número K de poblaciones, que puede ser
desconocido, cada una de las cuales se caracteriza por presentar una serie
determinada de frecuencias alélicas en cada locus. Los individuos analizados se
asignan probabilísticamente a las poblaciones o simultáneamente a dos o más, si
sus genotipos indican que se trata de muestras de origen mixto.
33
Structure calcula la probabilidad posterior de que un genotipo multilocus individual
se haya originado en una de las poblaciones muestreadas y la compara frente a un
valor límite previamente escogido. Pese a que este modelo sí contempla dentro de
sus asunciones, que la población real de origen haya sido muestreada, tiene como
ventaja que puede incorporar, para dar mayor solidez a sus resultados,
información previa relacionada con la posible estructura de las poblaciones de
origen.
Para correr el programa debió brindarse especial cuidado a dos aspectos: el
primero, la extensión del período de calentamiento con el fin de que fuera
suficientemente larga como para minimizar el efecto que pudiera tener la
configuración de inicio; y, el segundo, la extensión de la simulación propiamente
dicha a efectos de obtener estimas confiables de los parámetros. Si bien los
autores sugieren para el calentamiento entre 10.000 y 100.000 repeticiones, igual
que para la simulación, se optó por un período de calentamiento de 100.000
repeticiones y para correr el programa por un período de 1.000.000 de
repeticiones a fin de dar mayor consistencia a los resultados.
Para el presente trabajo se corrió el programa asumiendo un modelo ancestral de
mezcla de tal manera que se considera que los ancestros de los individuos
estudiados han tenido algún nivel de intercambio genético con otras poblaciones.
Este modelo es más propio de poblaciones reales. En los casos en que fue posible
se corrió el programa utilizando el modo de incorporación de información previa
sobre población de origen.
De otro lado, en el estudio también se asumió que las frecuencias alélicas en cada
población eran independientes, dejando a λ = 1.
34
A fin de estimar el valor de K, se hizo correr el programa tomando sucesivamente
diferentes valores, desde 2 hasta 6, para posteriormente comparar las
probabilidades posteriores de K (ln Pr(X|K). Con el fin de establecer la consistencia
de la estimación del valor de K, se hizo correr el programa varias veces con cada
uno de los parámetros asumidos.
35
4. RESULTADOS
Teniendo en cuenta que el trabajo se desarrolló analizando individuos de tres
especies, los resultados serán expuestos para cada una de ellas por aparte.
4.1 RESULTADOS EN Saguinus leucopus
4.1.1 DESCRIPCIÓN GENERAL DE LOS DATOS
Se analizaron 44 muestras de sangre total, manchas de sangre y pelo. Las
muestras pertenecían a individuos provenientes de capturas en la naturaleza, de
zoológicos y de centros de recepción de animales decomisados.
Se utilizaron 11 marcadores microsatélites de los cuales dos (AP40 y AP74),
resultaron ser monomórficos. Para AP68 y PEPC3 se hallaron dos alelos, en PEPC8
dos, en D8S165 y D14S51, cinco; en D5S111, D6S260 y D17S804, nueve; y en
D5S117, diez. Para todos los marcadores se hallaron 57 alelos.
En el Anexo 2 se observan los alelos hallados en cada uno de los locus estudiados.
4.1.2 ANÁLISIS DE CUELLO DE BOTELLA POBLACIONAL
36
El programa aplicado para la detección de cuellos de botella recientes fue
"Bottleneck", versión 1.2.02 (Cornuet & Luikart, 1997), considerando como
reciente desde el momento presente hasta 2Ne-4Ne generaciones atrás.
Al realizar una inspección general de los resultados obtenidos bajo el modelo de
Alelos Infinitos puede observarse que, a excepción de los dos loci monomórficos,
todos los marcadores mostraron un exceso de Heterocigosidad. Cuando se hace
una comparación con el modelo Stepwise, 7 de los nueve loci polimórficos
muestran exceso de Heterocigosidad y cuando se revisa a la luz del modelo de Dos
Fases, 7 también son los loci que presentan tal exceso, sin importar si la
proporción correspondiente a mutación Stepwise es del 70 o del 95%.
Aplicando el Test del Signo, la probabilidad de 0.00440 en el modelo de Alelos
Infinitos, resulta significante, lo que no ocurre con el modelo Stepwise cuyo valor
de probabilidad se sitúa en 0.18780, mientras que para el modelo de Dos Fases es
de 0.17886.
El Test de Diferencias Estandarizadas para el modelo de Alelos Infinitos muestra
significancia al ser el valor de T2 (2.281) mayor que 1.645 con una probabilidad de
0.01127. Para el modelo Stepwise T2 tiene un valor de -0.362 (P=0.35872) y en el
de Dos Fases es de 1.292 (P=0.09818).
El Test de Wilcoxon arrojó resultados análogos al mostrar en la prueba a una cola
para un exceso de Heterocigosidad en el modelo de Alelos Infinitos una
probabilidad de 0.00098. Para el modelo Stepwise el valor fue de 0.28516,
mientras que para el de Dos Fases (70%) fue de 0.01855, valor significativo.
La distribución gráfica para los tres modelos fue normal en forma de L.
37
En el Anexo 3, puede observarse un resumen de los datos obtenidos.
4.1.3 OTROS ANÁLISIS POBLACIONALES
Para los demás análisis poblacionales, se adoptaron dos aproximaciones: en la
primera, las muestras de Saguinus leucopus fueron divididas en tres grupos de
acuerdo con la información de procedencia disponible. El primer grupo de 33
individuos, tenía como procedencia reportada el Departamento de Antioquia; el
segundo con 7, provenía del municipio de Mariquita, Departamento del Tolima y el
tercer grupo, conformado por 4 muestras no se poseía lugar de procedencia
determinado, pues correspondía a especímenes alojados en el Centro de
Recepción y Rehabilitación de Fauna Silvestre del DAMA en Bogotá cuyos datos de
origen eran desconocidos.
En la segunda aproximación, las mismas muestras fueron divididas en cuatro
grupos teniendo como criterio base las instituciones remitentes. El primer grupo
estuvo constituido por 12 muestras enviadas desde el Zoológico Santafé de
Medellín; el segundo por 13 muestras de UNAU; el tercero por 7 muestras de la
Corporación Autónoma Regional CORNARE; el cuarto y último por 12 muestras del
CRRFS del DAMA y la URRAS de la Universidad Nacional.
Las pruebas incluyeron Equilibrio Hardy-Weinberg, Desequilibrio Gamético,
Diferenciación Génica entre poblaciones, determinación de número de migrantes,
entre otros. Los tests correspondientes se corrieron en el programa Genepop,
versión 3.3.
4.1.3.1 Resultados de Grupos por Procedencia
38
4.1.3.1.1 Equilibrio Hardy-Weinberg. El Equilibrio Hardy-Weinberg fue
estimado a través de varias estrategias.
La primera de ellas fue la estima insesgada de los P-valores exactos por el método
de las Cadenas de Markov, presente en el programa Genepop (Versión 3.3),
teniendo como Hipótesis Alternativas la existencia de un déficit o de un exceso de
heterocigotos.
Se utilizaron el estadístico F de Weir y Cockerham (1984) y el f de Robertson y Hill
(1984) para calcular la significancia del exceso o déficit de homocigotos y
heterocigotos dentro de las poblaciones de Saguinus leucopus. Los valores
mostraron alta significancia (P-valor = 0.0000) tanto por población (tests
multilocus) como por locus (test multipoblacional), especialmente en los casos en
que pudo contarse con un número plural de muestras analizadas.
Cuando se tomó todo el grupo como una sola población se observó el predominio
de valores positivos significativos que fluctuaron entre 0.072 y 0.608. Los
marcadores AP68, PEPC3 y PEPC8 tuvieron P-valores no significativos. Para todos
los loci, el exceso general de homocigotos fue altamente significativo (χ2 =
Infinito, GL = 18, P < 0.00001) (Tabla 3).
Tabla 3. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy- Weinberg en población de Saguinus leucopus.
Fis LOCUS P-val S.E. W&C R&H Matr.
AP40 - AP68 1 / -.200 -.206 3 AP74 - D5S111 .0278 .0041 +.177 +.072 - D5S117 .0000 .0000 +.443 +.167 - D6S260 .0000 .0000 +.283 +.223 -
39
D8S165 .0000 .0000 +.232 +.296 - D14S51 .0209 .0016 +.608 +.512 - D17S804 .0013 .0007 +.369 +.207 - PEPC3 1 / -.000 +.000 4 PEPC8 .4667 / +.273 +.250 6 Chi2 Infinito Grados de Libertad 18 Probabilidad Altamente significativo
Cuando se divide el grupo en las tres poblaciones definidas, la del Tolima muestra
valores positivos para Fis que fluctuaron entre 0.059 y 0.500 (χ2 = 17.6, GL = 8, P
= 0.0243) (Tabla 4) y la de los animales decomisados varió entre valores negativos
y positivos sin significancia estadística (Tabla 5).
Tabla 4. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy- Weinberg población del Tolima.
POBLACIÓN TOLIMA Fis LOCUS P-val S.E.
W&C R&H Matr. AP40 - AP68 - AP74 - D5S111 .3420 / +.318 +.222 17 D5S117 .2727 / +.286 +.059 4 D6S260 .0624 .0026 +.333 +.406 - D8S165 - D14S51 - D17S804 .0258 .0027 +.500 +.400 - PEPC3 - PEPC8 -
40
Chi2 17.6 Grados de Libertad 8 Probabilidad .0243
Tabla 5. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy- Weinberg población anónima.
POBLACIÓN ANÓNIMA Fis LOCUS P-val S.E.
W&C R&H Matr. AP40 - AP68 - AP74 - D5S111 1 .0000 -.043 -.028 - D5S117 1 / -.143 -.063 2 D6S260 .4599 .0056 -.143 -.125 - D8S165 .0571 / +.000 +.167 6 D14S51 .0286 / +.700 +.556 7 D17S804 .1214 .0037 +.478 +.458 - PEPC3 - PEPC8 .4667 / +.273 +.250 6 Chi2 20.1 Grados de Libertad 14 Probabilidad .1261
Por otra parte, la población de Antioquia tuvo valores positivos de homocigotos
fluctuando entre 0.061 y 0.443 que fueron altamente significativos (χ2 = 56.7, GL
= 14, P = 0.0000) (Tabla 6).
En ningún caso el error estándar para todos los análisis presentados tuvo valores
superiores a 0.01.
Tabla 6. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy- Weinberg población de Antioquia.
POBLACIÓN ANTIOQUIA Fis LOCUS P-val S.E.
W&C R&H Matr.
41
AP40 - AP68 1 / -.250 -.259 3 AP74 - D5S111 .4253 .0046 +.184 +.188 - D5S117 .0000 .0000 +.443 +.187 - D6S260 .0022 .0007 +.381 +.230 - D8S165 .0002 / +.191 +.061 99 D14S51 - D17S804 .1061 .0033 +.316 +.248 - PEPC3 1 / -.000 +.000 4 PEPC8 - Chi2 56.7 Grados de Libertad 14 Probabilidad .0000
4.1.3.1.2 Desequilibrio Gamético. Para probar la presencia o ausencia de
Desequilibrio Gamético se utilizó el programa Genepop (Versión 3.3) para el cual la
Hipótesis Nula es que los genotipos en un locus son independientes de los
genotipos en el otro locus. Así las cosas, se realizan comparaciones entre los pares
de loci señalándose finalmente en la tabla de contingencia la significancia del P-
valor obtenido.
Establecidos los valores para cada par de locus dentro de cada una de las
poblaciones, el único valor significativo fue obtenido entre los loci D5S111 y
D8S165, para el grupo 1 (0.02489).
Siguiendo el método de Fisher, se obtuvo el P-valor para cada par de locus
tomando todas las poblaciones y nuevamente el par D5S111 y D8S165 presentó el
único resultado significativo (0.02489).
4.1.3.1.3 Diferenciación Génica. Para determinar el grado de diferenciación
génica entre las tres poblaciones asumidas, se hicieron comparaciones por pares
42
utilizando como parámetros para las Cadenas de Markov una dememorización de
2000, 200 batches y 2000 repeticiones por batch.
La inspección de los datos locus por locus permite señalar que D5S117 halló
diferencias significativas entre las tres poblaciones mientras que D6S260 no las
encontró entre ninguno de los posibles emparejamientos.
Con base en el método de Fisher se obtuvo un valor estadísticamente relevante (χ2
= Infinito, GL = 14, Altamente significativo) de diferenciación genética entre las
poblaciones de Antioquia y la anónima (Tabla 7).
Entre la de Antioquia y Tolima no hubo diferencia significativa aunque es de anotar
que el P-valor estuvo muy cerca del umbral (χ2= 15.428, GL=8, P = 0.05133).
Entre la población de Tolima y la anónima no se halló diferencia significativa (χ2 =
12.399, GL = 8, P = 0.13426).
Tabla 7. P-valor para cada par poblacional en todos los loci (Método de Fisher).
PAR POBLACIONAL Chi2 Grados de L. P-valor Antioquia y Tolima 15.428 8 0.05133Antioquia y Anónima Infinito 14 Altamente SignificativoTolima y Anónima 12.399 8 0.13426
Finalmente, la frecuencia media de alelos privados fue de 0.1659611, mientras que
el número de migrantes después de la corrección por tamaño fue de 0.54733.
4.1.3.2 Resultados de Grupos por Institución
43
Las muestras se dividieron en cuatro grupos, a saber: Zoológico Santafé de
Medellín, UNAU, Corporación Autónoma Regional CORNARE y DAMA-URRAS de la
Universidad Nacional.
4.1.3.2.1 Equilibrio Hardy-Weinberg. El Equilibrio Hardy-Weinberg fue
estimado a través de varias estrategias.
La primera de ellas fue la estima insesgada de los P-valores exactos por el método
de las Cadenas de Markov, presente en el programa Genepop (Versión 3.3),
teniendo como Hipótesis Alternativas la existencia de un déficit o de un exceso de
heterocigotos.
Divididas las muestras en los cuatro grupos institucionales, el grupo
correspondiente al Zoológico de Medellín tuvo valores significativos para Fis que
fluctuaron entre 0.274 y 0.538 (χ2 = 27.0, GL = 14, P = 0.0195) (Tabla 8).
Tabla 8. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy- Weinberg grupo Zoológico de Medellín.
ZOOLÓGICO SANTA FE Fis LOCUS P-val S.E.
W&C R&H Matr. AP40 - AP68 1 / -.250 -.259 3AP74 - D5S111 .4910 .0059 +.016 -.033 -D5S117 .0029 .0005 +.538 +.362 -D6S260 .0165 .0022 +.434 +.274 -D8S165 1 / +.273 +.312 3D14S51 - D17S804 .0586 .0025 +.486 +.435 -PEPC3 1 / -.200 -.222 2PEPC8 - Chi2 27.0
44
Grados de Libertad. 14Probabilidad .0195
Entre tanto, el grupo de UNAU tuvo solamente valores significativos positivos entre
0.454 y 0.463 (χ2 = 16.0, GL = 6, P = 0.0135) (Tabla 9)
Tabla 9. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy- Weinberg Grupo de UNAU.
UNAU Fis LOCUS P-val S.E.
W&C R&H Matr. AP40 - AP68 - AP74 - D5S111 .0063 / +.463 +.454 127D5S117 - D6S260 .3333 / +.500 +.500 2D8S165 - D14S51 - D17S804 .1554 .0051 +.111 +.050 -PEPC3 - PEPC8 - Chi2 16.0Grados de Libertad 6Probabilidad .0135
El grupo de Cornare tuvo valores significativos para Fis entre -1 y 0.238 (χ2 =
18.7, GL = 10, P = 0.0440) (Tabla 10).
45
Tabla 10. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy- Weinberg grupo de CORNARE.
CORNARE Fis LOCUS P-val S.E.
W&C R&H Matr. AP40 - AP68 - AP74 - D5S111 .0303 / -.111 +.238 11D5S117 1 / -.067 -.016 2D6S260 .0762 .0027 +.284 +.264 -D8S165 .0373 / -1 -1 4D14S51 - D17S804 - PEPC3 1 / +.143 +.156 3PEPC8 - Chi2 18.7Grados de Libertad 10Probabilidad .0440
Por otra parte, el grupo de los centros de rescate tuvo valores para exceso
significativo de homocigotos fluctuando entre 0.369 y 0.700 que fueron altamente
significativos (χ2 = 39.9, GL = 14, P = 0.0003) (Tabla 11).
Tabla 11. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy- Weinberg grupo de centros de rescate.
DAMA - URRAS Fis LOCUS P-val S.E.
W&C R&H Matr. AP40 - AP68 - AP74 - D5S111 .0852 .0067 +.149 +.081 -D5S117 .1188 .0060 +.250 +.082 -D6S260 .0519 .0028 +.074 +.063 -D8S165 .0571 / +.000 +.167 6D14S51 .0286 / +.700 +.556 7D17S804 .0053 .0012 +.451 +.369 -PEPC3 - PEPC8 .4667 / +.273 +.250 6Chi2 39.9Grados de Libertad. 14
46
Probabilidad .0003
En ningún caso el error estándar para todos los análisis presentados tuvo valores
superiores a 0.01.
4.1.3.2.2 Desequilibrio Gamético. Para probar la presencia o ausencia de
Desequilibrio Gamético se utilizó el programa Genepop (Versión 3.3) para el cual la
Hipótesis Nula es que los genotipos en un locus son independientes de los
genotipos en el otro locus. Así las cosas, se realizan comparaciones entre los pares
de loci señalándose finalmente en la tabla de contingencia la significancia del P-
valor obtenido.
Establecidos los valores para cada par de locus dentro de cada una de las
poblaciones, no hubo valores significativos de ligamiento.
Siguiendo el método de Fisher, se obtuvo el P-valor para cada par de locus
tomando todas las poblaciones y nuevamente no se presentaron valores
significativos.
4.1.3.2.3 Diferenciación Génica. Para determinar el grado de diferenciación
génica entre los cuatro grupos, se hicieron comparaciones por pares utilizando
como parámetros para las Cadenas de Markov una dememorización de 2000, 200
batches y 2000 repeticiones por batch.
La inspección de los datos locus por locus permite señalar que D5S117 halló
diferencias significativas entre el grupo del Zoológico de Santafé y los demás tres y
entre el de Cornare y el del DAMA. De otro lado, D8S165 halló diferencias
significativas entre el grupo del DAMA y los demás tres y entre el de Cornare y los
de UNAU y Zoológico Santafé.
47
Con base en el método de Fisher se obtuvieron valores estadísticamente relevantes
de diferenciación genética entre todos los grupos (Tabla 12). Deben destacarse las
diferencias altamente significativas observadas entre el grupo del DAMA y los del
Zoológico de Santafé y Cornare, y a su vez, entre este último y el de UNAU. La
menor diferencia se estableció entre las poblaciones del Zoológico de Santafé y
UNAU.
Tabla 12. P-valor para cada par institucional en todos los loci (Método de Fisher).
PAR POBLACIONAL Chi2 df P-value ZOOSTAFE & UNAU 18.806 10 0.04280ZOOSTAFE & CORNARE 31.793 10 0.00043ZOOSTAFE & DAMA 44.920 12 0.00001UNAU & CORNARE Infinito 8 Altamente SignificativoUNAU & DAMA 28.726 10 0.00138CORNARE & DAMA Infinito 10 Altamente Significativo
4.1.4 ASIGNACIÓN POBLACIONAL
Teniendo en cuenta la agrupación por poblaciones propiamente dichas, se
utilizaron los dos programas de computación básicos usualmente recomendados
para la asignación poblacional con base en genotipos multilocus: Geneclass y
Structure.
El primero es un programa esencialmente de exclusión y que permite determinar si
la población de origen de los individuos anónimos se halla dentro de las
analizadas. El poder de asignación individual no es tan alto como el de Structure;
sin embargo, al no tener dentro de sus asunciones el que la población de origen se
halle dentro del grupo analizado puede ser aplicado como un paso previo a la
48
aplicación de Structure que sí asume la premisa de contar dentro de las
poblaciones estudiadas aquella que da origen a los individuos anónimos.
4.1.4.1 ANÁLISIS CON GENECLASS
Este programa incluye dos tipos de método para la asignación de individuos a
poblaciones: métodos basados en probabilidad y métodos basados en distancias.
En el primero de los casos, los individuos son asignados a las poblaciones en las
cuales se da la mayor probabilidad de su genotipo; en el segundo, los individuos
son asignados a la población genéticamente más cercana.
Para el caso de los Saguinus leucopus, se utilizaron diferentes aproximaciones con
el fin de establecer la consistencia o inconsistencia en los resultados obtenidos.
Así las cosas, el grupo completo se dividió en dos archivos de análisis, uno
conformado por los individuos provenientes de Antioquia y de Tolima y otro con los
individuos del CRRFS. El primero es el archivo de referencia que contendría las
poblaciones a las cuales se pretendería asignar los individuos de origen
desconocido ubicados en el segundo archivo.
Para el proceso de asignación se utilizaron los métodos Bayesiano, de Distancia
Estándar, Distancia de Nei, Distancia mínima de Nei, Distancia DA de Nei, Distancia
de Cavalli-Sforza y Bayesiano con estimación bayesiana de frecuencias.
Con el primer método, los cuatro individuos fueron asignados al grupo Tolima; con
el segundo método un individuo se asignó a este mismo grupo; con el tercer
método, el mismo individuo se asignó al grupo; con el cuarto método, tres
individuos se asignaron al grupo; con el quinto método, el mismo individuo se
49
asignó al grupo, igual cosa sucedió con el sexto método, mientras que con el
séptimo procedimiento otros tres individuos se asignaron al mismo grupo de
siempre (Tabla 13).
Tabla 13. Asignación Poblacional de los 4 individuos anónimos con Geneclass.
MÉTODO NUM. GRUPO LOCI ANTIOQUIA TOLIMA CLASIFICADO EN S.l.4067 DAMA 8 12.58 9.11 TOLIMA S.l.4717 DAMA 9 12.63 9.79 TOLIMA S.l.7306 DAMA 7 16.82 12.67 TOLIMA
Método Bayesiano
S.l.8752 DAMA 7 17.21 9.72 TOLIMA S.l.4067 DAMA 8 0.71 0.0000 0.69 0.0000 S.l.4717 DAMA 9 0.59 0.0000 0.52 0.0133 TOLIMA S.l.7306 DAMA 7 0.71 0.0000 0.67 0.0000
Distancia "DAS"
S.l.8752 DAMA 7 0.73 0.0000 0.62 0.0000 S.l.4067 DAMA 8 0.94 0.0000 1.18 0.0000 S.l.4717 DAMA 9 0.65 0.0000 0.69 0.0356 TOLIMA S.l.7306 DAMA 7 0.99 0.0000 0.86 0.0002
Distancia "Nei
Standard" S.l.8752 DAMA 7 0.90 0.0000 0.80 0.0021 S.l.4067 DAMA 8 0.34 0.0000 0.35 0.0080 S.l.4717 DAMA 9 0.28 0.0016 0.27 0.3041 TOLIMA S.l.7306 DAMA 7 0.34 0.0000 0.29 0.1595 TOLIMA
Distancia "Nei
Minimum" S.l.8752 DAMA 7 0.33 0.0000 0.29 0.1460 TOLIMA S.l.4067 DAMA 8 0.61 0.0000 0.73 0.0000 S.l.4717 DAMA 9 0.54 0.0000 0.64 0.0366 TOLIMA S.l.7306 DAMA 7 0.66 0.0000 0.69 0.0017
Distancia "Nei DA"
S.l.8752 DAMA 7 0.71 0.0000 0.70 0.0012 S.l.4067 DAMA 8 0.75 0.0000 0.83 0.0000 S.l.4717 DAMA 9 0.67 0.0000 0.72 0.0137 TOLIMA S.l.7306 DAMA 7 0.75 0.0000 0.76 0.0001
Distancia "Cavalli-Sforza"
S.l.8752 DAMA 7 0.77 0.0000 0.76 0.0001 S.l.4067 DAMA 8 12.58 0.0010 9.11 0.2987 TOLIMA S.l.4717 DAMA 9 12.63 0.0009 9.79 0.1489 TOLIMA S.l.7306 DAMA 7 16.82 0.0000 12.67 0.0012
Método Bayesiano
S.l.8752 DAMA 7 17.21 0.0000 9.72 0.1601 TOLIMA Loci seleccionados: AP40, AP68, AP74, D14S51, D17S804, D5S111, D6S260, D8S165, PEPC3,
PEPC8. Individuos simulados: 10.000; umbral: 0,0100. Estimación bayesiana de frecuencias.
4.1.4.2 ANÁLISIS CON STRUCTURE
50
La estimación de K se efectuó calculando las probabilidades posteriores de K,
estrictamente hablando el Ln de la Probabilidad estimada de los datos. Para
verificar la consistencia del resultado, se hizo correr el programa varias veces
(Tabla 14).
Tabla 14. Ln Pr (X|K) para los datos analizados asumiendo diferentes valores de K (2 hasta 6) en sucesivas corridas del programa.
No. K=2 K=3 K=4 K=5 K=6
1 - 636.9 - 536.3 - 624.0 - 684.0 - 988.9
2 - 683.0 - 539.0 - 605.8 - 609.7 - 770.2
3 - 695.6 - 532.6 - 581.1 - 617.4 - 897.1
Los valores más probables correspondieron a un K=3 en todas las pruebas
realizadas sin información de origen previa.
De otra parte, el proceso de asignación poblacional se adelantó teniendo en cuenta
la información de origen previo disponible para las muestras de Antioquia y Tolima
y dejando las cuatro muestras del DAMA para que fueran asignadas a uno de los
dos grupos (Tabla 15).
Al correr el programa, Structure confirmó el origen de los individuos que contaban
con datos previos, con probabilidades casi siempre superiores a 0.9, mientras que
los cuatro individuos anónimos fueron asignados a la población del Tolima con
probabilidades que fluctuaron entre 0.614 y 0.686.
El análisis gráfico, confirma en el triángulo de agrupamiento poblacional los
resultados indicados (Figura 2).
51
Tabla 15. Ancestros inferidos de los individuos estudiados y probabilidad de provenir de la población asumida. INDIVIDUO % D. PERD. ANTIOQUIA TOLIMA
S.l.1 72 0.969 0.002 0.007 0.022S.l.2 45 0.963 0.003 0.010 0.025S.l.3 45 0.942 0.009 0.017 0.032S.l.4 27 0.978 0.001 0.004 0.016S.l.5 27 0.970 0.003 0.007 0.020S.l.6 63 0.961 0.004 0.011 0.025S.l.7 36 0.872 0.030 0.045 0.052S.l.8 45 0.902 0.037 0.024 0.037S.l.9 36 0.954 0.006 0.012 0.028S.l.10 45 0.965 0.005 0.008 0.022S.l.11 45 0.949 0.008 0.014 0.029S.l.12 36 0.970 0.002 0.007 0.021S.l.13 72 0.944 0.009 0.017 0.031S.l.15 90 0.947 0.009 0.015 0.029S.l.16 90 0.961 0.004 0.010 0.025S.l.17 81 0.958 0.006 0.011 0.025S.l.18 72 0.958 0.004 0.011 0.026S.l.19 81 0.968 0.003 0.008 0.022S.l.21 54 0.931 0.014 0.020 0.035S.l.22 90 0.936 0.012 0.019 0.033S.l.23 45 0.955 0.004 0.012 0.029S.l.24 72 0.959 0.004 0.011 0.025S.l.25 90 0.950 0.007 0.014 0.029S.l.26 54 0.951 0.007 0.014 0.028S.l.27 81 0.947 0.009 0.015 0.029S.l.29 90 0.947 0.009 0.015 0.029S.l.37 36 0.966 0.003 0.008 0.023S.l.38 45 0.950 0.005 0.015 0.030S.l.39 45 0.960 0.003 0.011 0.026S.l.40 36 0.973 0.002 0.006 0.020S.l.41 36 0.970 0.002 0.007 0.021S.l.42 36 0.968 0.002 0.007 0.022S.l.43 27 0.969 0.003 0.007 0.021S.l.543 45 0.958 0.004 0.011 0.027S.l.544 63 0.956 0.005 0.012 0.026S.l.545 54 0.955 0.006 0.012 0.027S.l.546 45 0.944 0.013 0.015 0.028S.l.547 72 0.953 0.008 0.013 0.027S.l.548 45 0.941 0.011 0.017 0.032S.l.549 81 0.919 0.023 0.022 0.036S.l.4067 27 0.386 0.614 S.l.4717 18 0.375 0.625 S.l.7306 36 0.343 0.657 S.l.8752 36 0.314 0.686
52
Figura 2. Triángulo de agrupamiento de individuos analizados.
En el triángulo de agrupamiento de poblaciones se observan en los vértices
inferiores los dos grupos de origen conocido, identificando con color rojo los
individuos de Antioquia y con color verde los de Tolima. Los cuatro puntos
cercanos al vértice verde representan los individuos asignados por Structure al
grupo Tolima.
De análoga manera, en la Figura 3, se observa la composición genética definida
por el programa para cada uno de los individuos analizados.
53
Figura 3. Proporción de pertenencia de cada uno de los individuos estudiados a las poblaciones definidas.
Se observan en color rojo los individuos procedentes de la población Antioquia y
en color verde los pertenecientes a la población Tolima. Los individuos marcados
con los números 41, 42, 43 y 44, que corresponden a los anónimos procedentes
del DAMA muestran nuevamente su mayor afinidad con la población del Tolima.
4.2. RESULTADOS EN Cebus apella
4.2.1 DESCRIPCIÓN GENERAL DE LOS DATOS
Se analizaron 76 muestras de sangre total, manchas de sangre y pelo. Las
muestras pertenecían a individuos provenientes de capturas en la naturaleza, de
zoológicos y de centros de recepción de animales decomisados. Vale la pena
destacar que dentro del conjunto de muestras había algunas procedentes de
Bolivia (4) y otras de Perú (7).
Se utilizaron 12 marcadores microsatélites de los cuales dos (AP40 y AP68),
resultaron ser monomórficos. En AP6 se hallaron tres alelos, en D5S117 y D17S804
cuatro, en AP74 y D8S165, ocho; en PEPC3, 9; en D6S260 y PEPC8, trece; y en
54
D5S111 y D14S51, catorce. Para todos los marcadores se hallaron 92 alelos (Ver
Anexo 4).
4.2.2 ANÁLISIS DE CUELLO DE BOTELLA POBLACIONAL
En primer lugar se tomó todo el grupo de muestras como uno solo y al realizar una
inspección general de los resultados obtenidos bajo el modelo de Alelos Infinitos
puede señalarse que, 7 marcadores mostraron un exceso de Heterocigosidad. Bajo
el modelo Stepwise solamente dos marcadores mostraron exceso de
Heterocigosidad y bajo el modelo de Dos Fases (30%), 4 marcadores mostraron tal
exceso. En el caso del modelo Stepwise, debe resaltarse que 8 marcadores
mostraron déficit de heterocigosidad (Anexo 5).
Teniendo en cuenta que el número esperado de loci con exceso de
Heterocigosidad es de 6.33, al aplicar el Test del Signo, la probabilidad de 0.47338
en el modelo de Alelos Infinitos, no es significante. En el modelo de dos fases es
de 0.10888, valor que tampoco es significativo; sin embargo, en el modelo
Stepwise cuyo valor de probabilidad se sitúa en 0.00437, sí se obtiene un resultado
significativo, denotando la existencia de una deficiencia de heterocigosidad.
El Test de Diferencias Estandarizadas para el modelo Stepwise muestra
significancia para déficit de heterocigosidad con un valor de T2 (-4.977) menor que
-1.645 con una probabilidad de 0.00000. Para el modelo de Dos Fases T2 tiene un
valor de -1.569 que lo coloca cerca del umbral (P=0.05836) y en el de Alelos
Infinitos es de 0.437 (P=0.33092).
55
El Test de Wilcoxon arrojó resultados análogos al mostrar en la prueba a una cola
para exceso de Heterocigosidad en el modelo de Alelos Infinitos una probabilidad
de 0.16113 y para el modelo de Dos Fases 0.90332, mientras que para el modelo
Stepwise arrojó un valor significativo de 0.00244 para deficiencia de
Heterocigosidad.
La distribución gráfica para los tres modelos fue normal en forma de L.
Posteriormente, se tomaron solamente los individuos provenientes de Colombia, la
situación cambió ligeramente, aunque no de manera sustancial, como quiera que
al realizar una inspección general de los resultados obtenidos bajo el modelo de
Alelos Infinitos pudo observarse que 8 marcadores mostraron un exceso de
Heterocigosidad. Bajo el modelo Stepwise tres marcadores mostraron exceso de
Heterocigosidad y bajo el modelo de Dos Fases (30%), 4 marcadores mostraron tal
exceso.
Aplicando el Test del Signo, la probabilidad de 0.21282 en el modelo de Alelos
Infinitos, no es significante. En el modelo de dos fases es de 0.10226, valor que
tampoco es significativo; sin embargo, en el modelo Stepwise cuyo valor de
probabilidad se sitúa en 0.02611, sí se obtiene un resultado significativo para la
deficiencia de heterocigosidad.
En el Test de Diferencias Estandarizadas el modelo Stepwise muestra significancia
para déficit de heterocigosidad con un valor de T2 (-3.959) menor que -1.645 con
una probabilidad de 0.00004. Para el modelo de Dos Fases T2 tiene un valor de -
0.825 (P=0.20469) y en el de Alelos Infinitos es de 0.822 (P=0.20568).
56
El Test de Wilcoxon mostró en la prueba a una cola para deficiencia de
Heterocigosidad en el modelo de Alelos Infinitos una probabilidad de 0.90332 y
para el modelo de Dos Fases 0.18750, mientras que para el modelo Stepwise
arrojó un valor significativo de 0.00928.
La distribución gráfica para los tres modelos fue normal en forma de L.
En las dos aproximaciones, se observó la misma tendencia a obtener resultados
significativos en cuanto a la deficiencia de heterocigotos, si bien cuando se analiza
el grupo colombiano por aparte, la magnitud de los valores es menor (Anexo 6).
4.2.3 OTROS ANÁLISIS POBLACIONALES
Teniendo en cuenta la información disponible de la procedencia de los individuos,
se intentaron varias aproximaciones, de forma análoga al análisis de cuellos de
botella poblacionales. La primera asumió las tres poblaciones según el país de
origen de las muestras.
4.2.3.1 Equilibrio Hardy-Weinberg. El grupo dividido en las tres poblaciones
según país de origen, se analizó utilizando la estima insesgada de los P-valores
exactos por el Método de Cadenas de Markov, del programa Genepop, Versión 3.3,
teniendo en cuenta que la Hipótesis Nula siempre se asume con la unión aleatoria
de los gametos. En el Test de Probabilidad para el grupo procedente de Colombia,
los 10 marcadores polimórficos mostraron valores significativos de homocigosidad
y una alta significancia total (Chi2: Infinito; Grados de Libertad: 20) (Ver Tabla
16).
Tabla 16. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy- Weinberg población Colombia.
57
POBLACIÓN COLOMBIA Fis LOCUS P-val S.E.
W&C R&H Matr. AP6 .3333 / +.500 +.500 2AP40 - AP68 - AP74 .0188 .0039 +.344 +.193 -D5S111 .0003 .0002 +.261 +.111 -D5S117 .0000 / +.462 +.318 369D6S260 .0000 .0000 +.318 +.294 -D8S165 .0021 .0006 +.209 +.338 -D14S51 .0000 .0000 +.430 +.189 -D17S804 .0002 / 1 1 6PEPC3 .0000 .0000 +.594 +.469 -PEPC8 .0006 .0003 +.219 +.092 -Chi2 InfinitoGrados de Libertad 20Probabilidad Alta
4.2.3.2 Desequilibrio Gamético. Para probar la presencia o ausencia de
Desequilibrio Gamético se utilizó el programa Genepop (Versión 3.3) para el cual la
Hipótesis Nula es que los genotipos en un locus son independientes de los
genotipos en el otro locus. Así las cosas, se realizan comparaciones entre los pares
de loci señalándose finalmente en la tabla de contingencia la significancia del P-
valor obtenido.
Establecidos los valores para cada par de locus, no hubo valores significativos de
ligamiento.
Siguiendo el método de Fisher, se obtuvo el P-valor para cada par de locus
tomando las 3 poblaciones y nuevamente no se presentaron valores significativos.
58
4.2.3.3 Diferenciación Génica. Para determinar el grado de diferenciación
génica entre los tres grupos poblacionales, se hicieron comparaciones por pares.
La inspección de los datos locus por locus permite señalar que D5S117 y D14S51
hallaron diferencias significativas entre los dos grupos.
Con base en el método de Fisher se obtuvieron valores estadísticamente relevantes
de diferenciación genética entre las poblaciones de Perú y Colombia (Chi2: 39.473;
Grados de Libertad: 6; Probabilidad: 0.00000) (Ver Tabla 17). Debido a la carencia
de suficiente información no fue posible establecer una comparación válida entre
las poblaciones de Bolivia y Perú. Entre Bolivia y Colombia no se dieron valores
significativos.
Tabla 17. P-valor para la diferenciación génica entre cada par poblacional por país en todos los loci (Método de Fisher).
PAR POBLACIONAL Chi2 Grados de L. P-valor Bolivia y Perú No posible Bolivia y Colombia 2,837 2 0.24204Perú y Colombia 39.473 6 0.00000
Adicionalmente, se conformaron grupos atendiendo a las diferentes procedencias
reportadas, tanto geográficas como institucionales, originándose 9 grupos: Bolivia,
Perú, Zoológico de Medellín, Zoológico Jaime Duque, Zoológico de Cali, WSPA,
DAMA, individuos provenientes de la zona oriental de Colombia e individuos
provenientes de la zona sur de Colombia. Los resultados pueden observarse en la
Tabla 18.
Tabla 18. P-valor para cada par poblacional por institución en todos los loci (Método de Fisher).
PAR POBLACIONAL Chi2 Grados de L. P-valor BOLIVIA & PERÚ NO POSIBLE BOLIVIA & ZMED 2.013 2 0.36549BOLIVIA & ZJDUQUE 2.951 2 0.22863
59
BOLIVIA & ZCALI 1.408 2 0.49455BOLIVIA & WSPA 2.444 2 0.29468BOLIVIA & DAMA 7.987 2 0.01843BOLIVIA & COLSUR NO POSIBLE BOLIVIA & COLORI NO POSIBLE PERÚ & ZMED 29.042 6 0.00006PERÚ & ZJDUQUE 22.873 6 0.00084PERÚ & ZCALI 27.798 6 0.00010PERÚ & WSPA Infinito 6 Altamente significativoPERÚ & DAMA 23.786 6 0.00057PERÚ & COLSUR 19.754 6 0.00306PERÚ & COLORI 7.651 4 0.10523ZMED & ZJDUQUE Infinito 14 Altamente significativoZMED & ZCALI 27.643 14 0.01586ZMED & WSPA 42.731 14 0.00009ZMED & DAMA 35.298 14 0.00133ZMED & COLSUR 36.834 14 0.00078ZMED & COLORI 2.456 8 0.96376ZJDUQUE & ZCALI 59.122 14 0.00000ZJDUQUE & WSPA 41.893 14 0.00013ZJDUQUE & DAMA 27.583 14 0.01615ZJDUQUE & COLSUR 35.552 16 0.00334ZJDUQUE & COLORI 9.697 6 0.13798ZCALI & WSPA 41.361 14 0.00016ZCALI & DAMA 26.228 14 0.02421ZCALI & COLSUR 30.304 16 0.01649ZCALI & COLORI 1.910 6 0.92775WSPA & DAMA 27.200 14 0.01813WSPA & COLSUR 31.498 16 0.01162WSPA & COLORI 6.442 6 0.37559DAMA & COLSUR 33.050 18 0.01646DAMA & COLORI 8.712 8 0.36713COLSUR & COLORI 10.193 8 0.25173
Desde el punto de vista geográfico, la población de Perú tuvo diferencias
significativas con todas las demás poblaciones excepto con el grupo del oriente
colombiano.
Entre los ejemplares del sur y del oriente colombiano no se detectaron diferencias
significativas.
60
Desde la perspectiva institucional, se obtuvieron diferencias significativas entre los
zoológicos y centros de rescate. Debe resaltarse que entre los ejemplares del
Zoológico de Medellín y los del Jaime Duque fue detectada una diferencia
altamente significativa sin embargo, llama la atención como rasgo común que en
ningún caso se presentaron diferencias significativas entre estos y los ejemplares
identificados como procedentes del oriente colombiano.
No se evidenció diferencia significativa entre la población del sur colombiano y la
del oriente.
4.2.4 ASIGNACIÓN POBLACIONAL
Teniendo en cuenta la agrupación por procedencias e instituciones, se utilizaron
los dos programas de computación básicos, Geneclass y Structure, recomendados
para la asignación poblacional con base en genotipos multilocus.
4.2.4.1 ANÁLISIS CON GENECLASS
Para el caso de Cebus apella, se utilizaron diferentes aproximaciones con el fin de
establecer la consistencia o inconsistencia en los resultados obtenidos.
Así las cosas, el grupo completo se dividió en dos archivos de análisis, uno
conformado por los individuos que contaban con una procedencia, natural o
institucional reconocida y otro con los individuos del CRRFS. El primero es el
archivo de referencia que contendría las poblaciones a las cuales se pretendería
asignar los individuos de origen desconocido ubicados en el segundo archivo.
61
Para el proceso de asignación se utilizaron los métodos de máxima verosimilitud y
distancias con algoritmos bayesianos para Distancia Estándar, Distancia de Nei,
Distancia mínima de Nei, Distancia DA de Nei y Distancia de Cavalli-Sforza.
En la Tabla 19, puede observarse un resumen de los grupos geográficos o
institucionales a los que fueron asignados los individuos anónimos.
De los resultados obtenidos, vale la pena destacar que de los 16 individuos
anónimos, 4 fueron consistentemente asignados al mismo grupo. Así, el individuo
CAP77 fue asignado al grupo de la WSPA; el ejemplar Cap8201 fue asignado al
grupo del Perú; el individuo Cap9879 resultó asignado al grupo del sur colombiano;
y el ejemplar Cap11658 fue asignado al oriente colombiano.
Tabla 19. Asignación Poblacional de los individuos anónimos de Cebus apella con Geneclass.
ASIGNACIÓN DE INDIVIDUOS MÉTODO INDIVIDUO
NEI MIN DAS NEI DA NEI STD CAV-SFO CAP174 WSPA ZOOMED WSPA WSPA COLSUR CAP77 WSPA WSPA WSPA WSPA WSPA Cap482 ZOOMED COLORI ZOOMED ZOOMED ZOOCAL Cap925 WSPA COLORI WSPA WSPA WSPA Cap1150 ZOOJD PERÚ ZOOJD ZOOJD ZOOJD Cap1573 ZOOJD PERÚ ZOOJD PERÚ ZOOJD Cap1696 ZOOCAL COLORI COLORI ZOOCAL COLORI Cap4671 PERÚ PERÚ ZOOJD PERÚ ZOOJD Cap6799 ZOOMED COLORI ZOOCAL ZOOMED ZOOCAL Cap8201 PERÚ PERÚ PERÚ PERÚ PERÚ Cap8628 ZOOMED COLORI ZOOMED ZOOMED ZOOMED Cap8689 PERÚ PERÚ WSPA PERÚ WSPA Cap9090 ZOOJD PERÚ WSPA ZOOJD WSPA Cap9824 ZOOJD COLORI WSPA ZOOJD WSPA Cap9879 COLSUR COLSUR COLSUR COLSUR COLSUR Cap11658 COLORI COLORI COLORI COLORI COLORI Loci seleccionados: AP40, AP6, AP68, AP74, D14S51, D17S804, D5S111, D5S117, D6S260, D8S165, PEPC3, PEPC8. Individuos simulados: 10.000; umbral: 0,0100. Estimación bayesiana de frecuencias.
62
Otros 3 individuos fueron asignados a un mismo grupo el 80% de las veces:
Cap926, a la WSPA; Cap1150, al Zoológico Jaime Duque; y Cap8628, al Zoológico
de Medellín.
Seis ejemplares fueron asignados el 60% de las ocasiones a un grupo y 3 tuvieron
asignaciones diversas.
4.2.4.2 ANÁLISIS CON STRUCTURE
Utilizando los mismos parámetros de la especie anterior, se hizo correr el
programa para hacer una aproximación sobre el número más probable de
poblaciones presentes en la muestra de individuos. El resultado se puede observar
en la Tabla 20.
Tabla 20. Ln Pr (X|K) para los datos analizados asumiendo diferentes valores de K (1 hasta 8) en sucesivas corridas del programa. No. K=1 K=2 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 K=8
1 -1138.6 -1125.9 -1212.0 -1184.9 -1223.2 -1282.1 -1417.8 -1364.2
2 -1132.2 -1147.9 -1153.3 -1238.7 -1303.3 -1376.5 -1382.5 -1299.4
3 -1125.7 -1134.7 -1188.6 -1268.6 -1259.7 -1306.8 -1293.3 -1414.8
La mayor probabilidad se halló para un K igual a 1; sin embargo, en K=2, también
se obtuvieron probabilidades altas, comparables a la anterior.
La asignación de individuos anónimos a los diferentes grupos institucionales y
poblacionales establecidos, puede observarse en la Tabla 21.
Tabla 21. Asignación Poblacional de los individuos anónimos de Cebus apella con Structure.
63
INDIVIDUO 1(Perú) 2 (Z.Med) 3 (Z.JDQ) 4(Z.Cali) 5(WSPA) 6(Sur) 7(Ori) CAP174 0.090 0.111 0.158 0.110 0.113 0.271 0.147 CAP77 0.043 0.040 0.038 0.035 0.763 0.044 0.037 Cap482 0.052 0.340 0.063 0.307 0.037 0.065 0.135 Cap925 0.087 0.061 0.100 0.052 0.456 0.135 0.109 Cap1150 0.110 0.062 0.167 0.103 0.090 0.340 0.127 Cap1573 0.427 0.068 0.223 0.069 0.036 0.066 0.110 Cap1696 0.065 0.067 0.036 0.393 0.052 0.082 0.306 Cap4671 0.507 0.050 0.220 0.040 0.032 0.078 0.073 Cap6799 0.058 0.242 0.071 0.350 0.065 0.089 0.125 Cap8201 0.184 0.116 0.152 0.181 0.088 0.171 0.106 Cap8628 0.068 0.336 0.059 0.241 0.069 0.093 0.134 Cap8689 0.447 0.065 0.163 0.072 0.074 0.081 0.098 Cap9090 0.265 0.069 0.319 0.054 0.136 0.074 0.083 Cap9824 0.069 0.042 0.295 0.201 0.088 0.188 0.119 Cap9879 0.115 0.140 0.126 0.152 0.171 0.141 0.155 Cap11658 0.067 0.110 0.106 0.109 0.115 0.113 0.380
De los 16 individuos anónimos, 4 fueron asignados a la población del Perú; 2 al
grupo del Zoológico de Medellín; 2 al Zoológico Jaime Duque; 2 al Zoológico de
Cali; 3 al grupo de la WSPA; 2 a la población del Sur de Colombia y 1 a la del
Oriente. Las probabilidades de asignación fluctuaron entre 0.171 y 0.763.
En la Figura 4 puede observarse la disposición de dos de los 7 grupos
poblacionales previstos y de los individuos analizados.
Figura 4. Triángulo de agrupamiento de individuos analizados.
64
En el triángulo de agrupamiento de poblaciones se observan en los vértices
inferiores dos grupos de origen conocido, en el Cluster 1 se halla el grupo peruano
y en el Cluster 6 se observan el grupo del sur de Colombia.
De análoga manera, en la Figura 5, se observa la composición genética definida
por el programa para cada uno de los individuos analizados.
Figura 5. Proporción de pertenencia de cada uno de los individuos estudiados a las poblaciones definidas.
Se observan en las primeras 7 agrupaciones de color, los individuos cuyo origen
corresponde a alguno de los grupos poblacionales estudiado y en la octava
agrupación, la composición de los individuos anónimos.
65
Es evidente que todos los individuos muestran, de acuerdo con los resultados del
programa, una composición genética variada, dentro de la cual es posible observar
algunos con una mayor tendencia hacia ciertos grupos de referencia.
4.3 RESULTADOS EN Cebus albifrons
4.3.1 DESCRIPCIÓN GENERAL DE LOS DATOS
Se analizaron 135 muestras de sangre total, manchas de sangre y pelo. Las
muestras pertenecían a individuos provenientes de capturas en la naturaleza, de
zoológicos y de centros de recepción de animales decomisados.
Se utilizaron 11 marcadores microsatélites ninguno de los cuales resultó ser
monomórfico. En AP40 y AP68 se hallaron dos alelos; en D5S117, tres; en
D17S804, cinco; en PEPC8, diez; en D6S260, catorce; en PEPC3, quince; en
D5S111 y D8S165, dieciocho; en D14S51, veinte y en AP74, veintisiete. Para todos
los marcadores se hallaron 134 alelos (Anexo 7).
4.3.2 ANÁLISIS DE CUELLO DE BOTELLA POBLACIONAL
Al realizar una inspección general de los resultados obtenidos bajo el modelo de
Alelos Infinitos puede observarse que 5 de los 11 marcadores polimórficos
mostraron un déficit de Heterocigosidad. Bajo el modelo de Dos Fases, 7
66
exhibieron dicho déficit de heterocigosidad. Por el contrario en el modelo Stepwise,
9 marcadores mostraron un déficit de Heterocigosidad.
Aplicando el Test del Signo, la probabilidad de 0.59908 en el modelo de Alelos
Infinitos, y de 0.16003 en el de Dos Fases no son significativas. Sin embargo, en el
modelo Stepwise cuyo valor de probabilidad se situó en 0.01025, sí se obtuvo un
resultado significativo de deficiencia de Heterocigosidad.
El Test de Diferencias Estandarizadas para el modelo Stepwise muestra
significancia para déficit de heterocigosidad con un valor de T2 (-8.676) menor que
-1.645 con una probabilidad de 0.00000. Algo similar ocurre para el modelo de Dos
Fases en el que el valor de T2 fue de -3.114 (P=0.00092). Para el de Alelos
Infinitos fue de -0.344 (P=0.36534).
El Test de Wilcoxon arrojó resultados análogos al mostrar en la prueba a una cola
para déficit de Heterocigosidad en el modelo Stepwise una probabilidad de
0.00244. Para el modelo de Dos Fases la probabilidad de déficit de Heterocigosidad
fue de 0.13916, mientras que para el modelo de Alelos Infinitos arrojó un valor de
0.51709.
La distribución gráfica para los tres modelos fue normal en forma de L.
En el Anexo 8, puede observarse un resumen de los datos obtenidos.
4.3.3 OTROS ANÁLISIS POBLACIONALES
67
Dentro del grupo de Cebus albifrons, había 41 animales con origen geográfico
conocido por lo que algunos de los análisis poblacionales se hicieron con el grupo
completo de animales y otros, con el grupo cuya información de origen era
conocida.
4.3.3.1 Equilibrio Hardy-Weinberg. El grupo total se analizó utilizando la
estima insesgada de los P-valores exactos por el Método de Cadenas de Markov,
del programa Genepop, Versión 3.3, teniendo en cuenta que la Hipótesis Nula
siempre se asume con la unión aleatoria de los gametos. Cuando se corrió el
programa teniendo como Hipótesis Alternativa el exceso de heterocigotos, siempre
se obtuvieron valores no significativos.
Lo contrario ocurrió cuando la Hipótesis Alternativa fue el déficit de heterocigotos,
pues 10 marcadores analizados (excepto AP40), tuvieron valores significativos.
Para estos, el valor del estadístico Fis, calculado con base en los métodos de Weir
y Cockerham (1984) y de Robertson y Hill (1984) varió entre 0.195 y 1. El Test de
Probabilidad fue consistente con el anterior resultado (Tabla 22), ya que los 10
marcadores mostraron valores significativos de homocigosidad y una alta
significancia total (Chi2: Infinito; Grados de Libertad: 20).
Tabla 22. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy-Weinberg en población única de Cebus albifrons.
Fis LOCUS P-val S.E. W&C R&H Matr.
AP40 - AP68 .0069 / 1 1 2AP74 .0000 .0000 +.276 +.201 -D5S111 .0000 .0000 +.409 +.312 -D5S117 .0000 / 1 1 19D6S260 .0000 .0000 +.490 +.292 -D8S165 .0000 .0000 +.374 +.372 -D14S51 .0000 .0000 +.333 +.301 -D17S804 .0000 .0000 +.801 +.478 -PEPC3 .0000 .0000 +.267 +.195 -
68
PEPC8 .0000 .0000 +.630 +.264 -Chi2 Infinito Grados de Libertad 20 Probabilidad Altamente significativo
Cuando las muestras se subdividieron en grupos poblacionales (Costa Atlántica
Colombiana, Melgar, Oriente Colombiano, Sur Colombiano, Bolivia, Perú y
Anónimos), los grupos Costa Atlántica y Anónimos mantuvieron la tendencia a
mostrar un exceso significativo de homocigotos. Para los otros grupos, excepto el
de Melgar que solamente tenía un individuo, no hubo desviaciones significativas
con respecto al esperado Equilibrio Hardy- Weinberg.
En la Tabla 23, pueden observarse los resultados obtenidos para el grupo de la
Costa Atlántica. El exceso de homocigotos evidenciado, arrojó una alta
significancia.
Tabla 23. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy-Weinberg en población de la Costa Atlántica Cebus albifrons.
Fis LOCUS P-val S.E. W&C R&H Matr.
AP40 - AP68 - AP74 .0171 .0035 +.295 +.257 -D5S111 .0301 .0034 +.261 +.144 -D5S117 .0052 / 1 1 3D6S260 .0259 .0025 +.344 +.185 -D8S165 .0000 .0000 +.513 +.321 -D14S51 .0000 .0000 +.290 +.328 -D17S804 - PEPC3 .0037 .0010 +.600 +.556 -PEPC8 .0000 .0000 +.717 +.231 -Chi2 Infinito Grados de Libertad 16 Probabilidad Altamente significativo
69
Cuando se hizo el análisis para la población correspondiente al Oriente, pese a que
se observaron valores positivos, asociados a exceso de homocigotos, no tuvieron
significancia (Tabla 24).
Tabla 24. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy-Weinberg en población de Oriente de Cebus albifrons.
Fis LOCUS P-val S.E. W&C R&H Matr.
AP40 -AP68 -AP74 .3333 / +.500 +.500 2D5S111 1 / +.000 +.000 3D5S117 -D6S260 -D8S165 .3333 / +.500 +.500 2D14S51 .3333 / +.500 +.500 2D17S804 .3333 / 1 2 2PEPC3 -PEPC8 -Chi2 8.8 Grados de Libertad 10 Probabilidad .5522
Resultados análogos se observaron en la población del Sur en la que ninguno de
los cinco marcadores con información suficiente para el análisis, mostraron valores
estadísticamente significativos (Tabla 25).
Tabla 25. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy-Weinberg en población del Sur de Cebus albifrons.
Fis LOCUS P-val S.E. W&C R&H Matr.
AP40 - AP68 - AP74 .3333 / 1 2 2D5S111 .4639 .0048 +.273 +.172 -D5S117 - D6S260 .0848 .0032 +.455 +.361 -D8S165 .6999 .0046 -.176 -.156 -D14S51 .3188 .0080 +.217 +.167 -D17S804 - PEPC3 -
70
PEPC8 - Chi2 11.7 Grados de Libertad 10 Probabilidad .3078
Pese a que la población de Bolivia tuvo en el marcador D14S51, un valor
significativo para exceso de homocigotos, los restantes 7 marcadores no mostraron
significancia y el análisis global de probabilidad no fue significativo (Tabla 26).
En el grupo de individuos anónimos, los 10 marcadores con información suficiente
para realizar el análisis, mostraron exceso de homocigotos con P valores
significativos en todos los casos (Tabla 27).
Tabla 26. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy-Weinberg en población de Bolivia de Cebus albifrons.
Fis LOCUS P-val S.E. W&C R&H Matr.
AP40 .3333 / 1 2 2AP68 - AP74 .1625 .0052 +.333 +.200 -D5S111 .3229 .0061 +.245 +.210 -D5S117 - D6S260 1 .0000 -.043 -.028 -D8S165 .6000 / +.200 +.111 4D14S51 .0155 .0026 +.444 +.222 -D17S804 - PEPC3 1 / +.000 +.000 3PEPC8 .1429 / +.500 +.167 2Chi2 21.3 Grados de Libertad 16 Probabilidad .1660
El análisis global del grupo de individuos anónimos, hizo notable un exceso
altamente significativo de homocigotos, con valores que fluctuaron entre 0.136 y
1.
71
Tabla 27. Resultados Test de Probabilidad para Equilibrio Hardy-Weinberg en grupo de individuos anónimos de Cebus albifrons.
LOCUS P-val S.E. Fis W&C R&H Matr. AP40 - AP68 .0099 / 1 1 2AP74 .0000 .0000 +.254 +.204 -D5S111 .0000 .0000 +.439 +.310 -D5S117 .0002 / 1 1 3D6S260 .0000 .0000 +.536 +.328 -D8S165 .0000 .0000 +.286 +.288 -D14S51 .0000 .0000 +.301 +.248 -D17S804 .0000 .0000 +.835 +.482 -PEPC3 .0037 .0010 +.181 +.136 -PEPC8 .0000 .0000 +.533 +.314 -Chi2 Infinito Grados de Libertad 20 Probabilidad Altamente Significativo
El resultado global para todas las poblaciones y todos los loci, tuvo un Chi2 de
Infinito, 40 Grados de Libertad y una probabilidad altamente significativa.
4.3.3.2 Desequilibrio Gamético. Para probar la presencia o ausencia de
Desequilibrio Gamético se utilizó el programa Genepop (Versión 3.3) para el cual la
Hipótesis Nula es que los genotipos en un locus son independientes de los
genotipos en el otro locus. Así las cosas, se realizan comparaciones entre los pares
de loci señalándose finalmente en la tabla de contingencia la significancia del P-
valor obtenido.
Establecidos los valores para cada par de locus dentro de un solo grupo
poblacional, dos combinaciones resultaron con valores significativos de ligamiento:
D6S260-D14S51 y D8S165-D17S804.
72
Siguiendo el método de Fisher, se confirmó la significancia de los P-valores de
ligamiento para los pares de locus mencionados.
Hecho el análisis tomado los grupos poblacionales, estos dos pares mantuvieron
significancia para los individuos anónimos.
Siguiendo el método de Fisher, se confirmó la significancia de los P-valores de
ligamiento.
4.3.3.3 Diferenciación Génica. Para determinar el grado de diferenciación
génica entre los grupos formados, se hicieron comparaciones por pares utilizando
como parámetros para las Cadenas de Markov dememorization de 2000, 200
batches y 2000 repeticiones por batch.
Teniendo en cuenta que existían individuos con datos de procedencia geográfica y
otros sin dicha información, se optó por hacer las comparaciones entre grupos con
procedencia conocida, adicionando un grupo compuesto por animales anónimos
(Ver Tabla 28).
Se encontraron diferencias significativas, aunque cercanas al umbral, entre el
grupo de la Costa Atlántica y el oriente; entre los individuos pertenecientes al
grupo bolivianos y los del Sur y entre éstos y los especímenes anónimos.
Hubo diferencias significativas de mayor magnitud entre los individuos procedentes
de la Costa Atlántica y aquellos cuyo origen fue situado en el Sur.
Se observaron diferencias altamente significativas entre los animales de la Costa
Atlántica y los individuos bolivianos. Así mismo, entre las muestras provenientes de
73
la Costa Atlántica y aquellos individuos anónimos; y entre éstos y los catalogados
como bolivianos.
Tabla 28. P-valor para cada par poblacional en todos los loci (Método de Fisher). PAR POBLACIONAL Chi2 Grados de L. P - valor
C. ATLÁNTICA & MELGAR 15.094 10 0.12866C. ATLÁNTICA & ORIENTE 27.077 16 0.04064C. ATLÁNTICA & SUR 34.805 18 0.01000C. ATLÁNTICA & BOLIVIA 55.908 18 0.00001C. ATLÁNTICA & PERÚ 3.527 6 0.74043C. ATLÁNTICA & ANÓNIMOS 89.854 20 0.00000MELGAR & ORIENTE 6.897 8 0.54781MELGAR & SUR 10.938 10 0.36240MELGAR & BOLIVIA 4.582 10 0.91730MELGAR & PERÚ 4.390 6 0.62409MELGAR & ANÓNIMOS 15.248 14 0.36142ORIENTE & SUR 20.674 14 0.11028ORIENTE & BOLIVIA 15.963 18 0.59516ORIENTE & PERÚ 3.841 6 0.69822ORIENTE & ANÓNIMOS 19.251 16 0.25584SUR & BOLIVIA 29.394 18 0.04378SUR & PERÚ 5.624 6 0.46658SUR & ANÓNIMOS 32.482 18 0.01927BOLIVIA & PERÚ 4.991 6 0.54491BOLIVIA & ANÓNIMOS 56.282 22 0.00008CAL.4PE & ANÓNIMOS 7.447 8 0.48927
Así las cosas, las muestras provenientes de la Costa Atlántica se diferenciaron de la
mayor cantidad de grupos poblacionales. En este punto es importante tener en
cuenta que el grupo de la Costa Atlántica fue uno de los que mostró exceso
significativo de homocigotos.
De forma análoga, los especímenes bolivianos se diferenciaron significativamente
de casi todas las poblaciones, excepto de la proveniente de Melgar, que debe
aclararse, correspondía a una sola muestra.
74
No se observaron diferencias significativas entre las muestras provenientes de
Costa Atlántica y Perú; entre las de Oriente y sur, Bolivia y Perú; y entre el sur,
Bolivia y Perú.
Los individuos anónimos no mostraron diferencias significativas con los del Oriente
y los de Perú.
4.4.4 ASIGNACIÓN POBLACIONAL
Para la asignación poblacional se tomaron los grupos por procedencias conocidas y
el grupo constituido por los individuos sin procedencia conocida. Se utilizaron los
dos programas básicos de computación, Geneclass y Structure, recomendados
para la asignación poblacional con base en genotipos multilocus.
4.4.4.1 ANÁLISIS CON GENECLASS
Para el caso de los Cebus albifrons, se utilizaron diferentes aproximaciones con el
fin de establecer la consistencia o inconsistencia en los resultados obtenidos.
Así las cosas, el grupo completo se dividió en dos archivos de análisis, uno
conformado por los individuos provenientes de las diferentes zonas geográficas
reportadas y otro con los individuos anónimos. El primero es el archivo de
referencia que contendría las poblaciones a las cuales se pretendería asignar los
individuos de origen desconocido ubicados en el segundo archivo.
75
Para el proceso de asignación se utilizaron los métodos Bayesiano, de Distancia
Estándar, Distancia de Nei, Distancia mínima de Nei, Distancia DA de Nei, Distancia
de Cavalli-Sforza y Bayesiano con estimación bayesiana de frecuencias.
Los resultados obtenidos al correr el programa, pueden observarse en la Tabla 29.
Tabla 29. Asignación población de individuos Cebus albifrons con Geneclass.
MÉTODO INDIVIDUO
NEI MIN NEI DA NEI STD CAV-SFO BAYESIAN
ASIGNACIÓN CONSISTENCIA
CAL161 SUR SUR MELGAR MELGAR COSTA SUR 0,40
CAL82 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE COSTA ORIENTE 0,80
CAL14 PERÚ COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,60
CAL15 COSTA COSTA COSTA ORIENTE COSTA COSTA 0,80
CAL16 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
CAL18 COSTA COSTA ORIENTE COSTA COSTA COSTA 0,80
CAL19 SUR SUR SUR SUR PERÚ SUR 0,80
CAL20 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
CAL21 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL22 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL23 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
CAL38 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
CAL39 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
CAL41 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
CAL42 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL43 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
CAL44 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
CAL45 COSTA ORIENTE ORIENTE ORIENTE COSTA ORIENTE 0,60
CAL47 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL102 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE COSTA ORIENTE 0,80
CAL88 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE COSTA ORIENTE 0,80
CAL85 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE COSTA ORIENTE 0,80
CAL92 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL80 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE COSTA ORIENTE 0,80
CAL63 ORIENTE BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA MELGAR BOLIVIA 0,60
CAL62 ORIENTE COSTA ORIENTE COSTA ORIENTE 0,50
CAL181 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL159 PERÚ COSTA PERÚ COSTA COSTA COSTA 0,60
CAL76 COSTA COSTA COSTA COSTA ORIENTE COSTA 0,80
CAL184 BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA COSTA BOLIVIA 0,80
CAL156 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
CAL185 COSTA BOLIVIA COSTA BOLIVIA COSTA COSTA 0,60
76
CAL186 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL187 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL188 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE COSTA ORIENTE 0,80
CAL75 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
CAL162 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL157 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL163 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL158 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,80
CAL200 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL79 BOLIVIA SUR BOLIVIA MELGAR COSTA BOLIVIA 0,40
CAL81 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE COSTA ORIENTE 0,80
CAL83 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,80
CAL87 ORIENTE SUR ORIENTE SUR COSTA ORIENTE 0,40
CAL211 COSTA BOLIVIA COSTA ORIENTE PERÚ COSTA 0,40
CAL201 BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA MELGAR BOLIVIA 0,80
CAL202 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,80
CAL203 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,80
CAL204 COSTA BOLIVIA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,60
CAL205 ORIENTE BOLIVIA ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,60
CAL206 BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA MELGAR BOLIVIA 0,80
CAL207 BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA MELGAR BOLIVIA 0,80
CAL208 ORIENTE BOLIVIA ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,60
CAL209 COSTA COSTA ORIENTE ORIENTE MELGAR COSTA 0,40
CAL220 COSTA BOLIVIA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,60
CAL219 COSTA BOLIVIA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,60
CAL218 COSTA BOLIVIA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,60
CAL212 COSTA BOLIVIA COSTA COSTA PERÚ COSTA 0,60
CAL213 BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA MELGAR BOLIVIA 0,80
CAL214 ORIENTE BOLIVIA ORIENTE ORIENTE ORIENTE 0,75
CAL215 BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA ORIENTE MELGAR BOLIVIA 0,60
CAL216 COSTA BOLIVIA COSTA ORIENTE MELGAR COSTA 0,40
CAL217 COSTA BOLIVIA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,60
CAL210 BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA ORIENTE PERÚ BOLIVIA 0,60
CAL160 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE COSTA ORIENTE 0,80
CAL221 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
CAL222 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
Cal391 COSTA MELGAR MELGAR MELGAR MELGAR MELGAR 0,80
Cal1074 COSTA COSTA SUR COSTA COSTA COSTA 0,80
Cal1089 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
Cal1112 SUR SUR ORIENTE ORIENTE COSTA SUR 0,40
Cal1266 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
Cal1447 COSTA ORIENTE ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,60
Cal1529 COSTA COSTA ORIENTE ORIENTE MELGAR COSTA 0,40
Cal1542 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE PERÚ ORIENTE 0,80
Cal3814 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
77
Cal3992 COSTA COSTA COSTA SUR COSTA COSTA 0,80
Cal4008 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,80
Cal5581 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE 1,00
Cal6103 ORIENTE BOLIVIA ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,60
Cal6584 COSTA SUR ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,40
Cal7271 COSTA COSTA COSTA SUR MELGAR COSTA 0,60
Cal8648 SUR SUR SUR SUR MELGAR SUR 0,80
Cal8788 COSTA COSTA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,80
Cal9330 SUR SUR SUR SUR MELGAR SUR 0,80
Cal9733 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00
Cal10260 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,80
De las 88 muestras estudiadas, 48 fueron asignadas a la Costa Atlántica, 25 al
Oriente, 9 a Bolivia, 5 al sur y 1 a Melgar.
Las muestras asignadas a la Costa Atlántica, por los diferentes métodos aplicados,
tuvieron casi un 80% de consistencia, es decir, que el 80% de las veces
coincidieron en la asignación al grupo.
En el caso de los individuos asignados al Oriente, la consistencia se situó en un
73%. Para las muestras situadas en Bolivia, fue del 69% y para las asignadas al
Sur, fue de un 64%. La muestra asignada a Melgar tuvo una consistencia del 80%.
4.4.4.2 ANÁLISIS CON STRUCTURE
Utilizando los mismos parámetros anteriores, se hizo correr el programa para hacer
una aproximación sobre el número más probable de poblaciones presentes en la
muestra global de individuos.
La estimación de K se efectuó calculando las probabilidades posteriores de K,
estrictamente hablando el Ln de la Probabilidad estimada de los datos. Para
78
verificar la consistencia del resultado, se hizo correr el programa tres veces con
cada uno de los k supuestos (Tabla 30).
Tabla 30. Ln Pr (X|K) para los datos analizados asumiendo diferentes valores de K (1 hasta 8) en sucesivas corridas del programa. No. K=1 K=2 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 K=8
1 -2752.2 -2598.7 -2570.0 -2440.3 -2420.9 -2422.6 -2414.6 -2447.3
2 -2745.1 -2590.9 -2527.5 -2467.2 -2419.3 -2422.5 -2401.4 -2440.6
3 -2745.9 -2601.4 -2522.9 -2474.0 -2417.1 -2399.9 -2421.5 -2460.5
La mayor probabilidad se halló para un K igual a 7; sin embargo, en K=5, también
se obtuvieron probabilidades altas, aunque de menor magnitud que la anterior.
El proceso de asignación poblacional se adelantó teniendo en cuenta la
información de origen previo reportada para parte de los individuos. En la Tabla
31, se observan las probabilidades asignadas a cada uno de los individuos
anónimos.
De los 88 individuos anónimos, 8 fueron asignados a la población 1; 11 a la
población 2; 14 a la población 3; 8 a la población 4; 10 a la población 5; 24 a la
población 6 y 13 a la población 7.
Vale decir que la Población 1 correspondería a la de la Costa Atlántica; la 2 al
Oriente; la 3 al Sur; la 4 a Bolivia; la 5 al Perú; la 6 al individuo de Melgar y la 7 a
la anónima.
Solamente en 9 de los individuos se presentó coincidencia en la asignación
propuesta por Geneclass y Structure.
79
Tabla 31. Asignación de individuos a grupos poblacionales con base en el programa Structure.
# Indiv. Pop. 1 2 3 4 5 6 7 42 CAL161 7 0.339 0.108 0.108 0.194 0.096 0.027 0.128 43 CAL82 7 0.108 0.139 0.142 0.109 0.164 0.238 0.100 44 CAL14 7 0.005 0.190 0.013 0.029 0.160 0.005 0.599 45 CAL15 7 0.060 0.238 0.074 0.096 0.369 0.041 0.122 46 CAL16 7 0.014 0.227 0.049 0.052 0.124 0.006 0.527 47 CAL18 7 0.016 0.059 0.151 0.472 0.052 0.006 0.243 48 CAL19 7 0.065 0.062 0.428 0.353 0.022 0.011 0.059 49 CAL20 7 0.133 0.126 0.326 0.083 0.049 0.005 0.277 50 CAL21 7 0.116 0.174 0.274 0.219 0.084 0.013 0.119 51 CAL22 7 0.179 0.153 0.085 0.186 0.212 0.023 0.162 52 CAL23 7 0.689 0.048 0.008 0.011 0.144 0.006 0.095 53 CAL38 7 0.643 0.046 0.073 0.021 0.193 0.006 0.019 54 CAL39 7 0.216 0.052 0.526 0.042 0.122 0.007 0.035 55 CAL41 7 0.184 0.250 0.109 0.205 0.140 0.005 0.107 56 CAL42 7 0.177 0.210 0.165 0.133 0.181 0.009 0.125 57 CAL43 7 0.134 0.313 0.112 0.037 0.198 0.013 0.194 58 CAL44 7 0.008 0.317 0.019 0.013 0.142 0.004 0.496 59 CAL45 7 0.025 0.249 0.048 0.049 0.134 0.021 0.475 60 CAL47 7 0.225 0.144 0.034 0.064 0.361 0.058 0.115 61 CAL102 7 0.194 0.068 0.264 0.189 0.094 0.142 0.049 62 CAL88 7 0.263 0.228 0.141 0.114 0.125 0.023 0.106 63 CAL85 7 0.095 0.051 0.501 0.170 0.076 0.026 0.081 64 CAL92 7 0.056 0.220 0.087 0.039 0.293 0.025 0.279 65 CAL80 7 0.031 0.080 0.083 0.043 0.623 0.041 0.100 66 CAL63 7 0.026 0.224 0.067 0.493 0.038 0.008 0.143 67 CAL62 7 0.032 0.126 0.215 0.545 0.016 0.010 0.056 68 CAL181 7 0.068 0.160 0.310 0.117 0.114 0.053 0.178 69 CAL159 7 0.079 0.139 0.041 0.048 0.255 0.024 0.413 70 CAL76 7 0.020 0.090 0.023 0.025 0.720 0.009 0.113 71 CAL184 7 0.041 0.169 0.096 0.129 0.073 0.332 0.160 72 CAL156 7 0.024 0.223 0.028 0.040 0.247 0.019 0.419 73 CAL185 7 0.063 0.139 0.330 0.130 0.076 0.031 0.231 74 CAL186 7 0.559 0.069 0.075 0.081 0.105 0.026 0.086 75 CAL187 7 0.059 0.062 0.411 0.339 0.042 0.024 0.063 76 CAL188 7 0.247 0.311 0.150 0.118 0.066 0.023 0.084 77 CAL75 7 0.016 0.125 0.035 0.017 0.728 0.006 0.074 78 CAL162 7 0.013 0.132 0.036 0.022 0.322 0.017 0.459 79 CAL157 7 0.288 0.205 0.144 0.271 0.042 0.019 0.031 80 CAL163 7 0.094 0.150 0.048 0.081 0.391 0.102 0.135 81 CAL158 7 0.085 0.149 0.298 0.067 0.067 0.055 0.279 82 CAL200 7 0.160 0.224 0.120 0.384 0.029 0.034 0.049 83 CAL79 7 0.036 0.025 0.732 0.110 0.055 0.010 0.034 84 CAL81 7 0.041 0.057 0.290 0.133 0.275 0.131 0.073 85 CAL83 7 0.047 0.052 0.149 0.202 0.209 0.272 0.070 86 CAL87 7 0.039 0.127 0.232 0.082 0.051 0.377 0.092
80
87 CAL211 7 0.016 0.010 0.017 0.021 0.012 0.916 0.009 88 CAL201 7 0.005 0.005 0.005 0.006 0.006 0.969 0.005 89 CAL202 7 0.009 0.008 0.010 0.009 0.009 0.949 0.007 90 CAL203 7 0.005 0.005 0.005 0.006 0.005 0.970 0.004 91 CAL204 7 0.030 0.070 0.097 0.334 0.012 0.441 0.016 92 CAL205 7 0.061 0.067 0.220 0.077 0.023 0.531 0.021 93 CAL206 7 0.004 0.004 0.005 0.004 0.004 0.974 0.004 94 CAL207 7 0.005 0.015 0.011 0.010 0.006 0.943 0.009 95 CAL208 7 0.006 0.005 0.006 0.006 0.006 0.966 0.004 96 CAL209 7 0.015 0.009 0.041 0.022 0.013 0.889 0.010 97 CAL220 7 0.012 0.011 0.043 0.021 0.008 0.895 0.010 98 CAL219 7 0.014 0.042 0.029 0.032 0.090 0.753 0.040 99 CAL218 7 0.010 0.041 0.037 0.066 0.064 0.746 0.036
100 CAL212 7 0.062 0.048 0.115 0.055 0.011 0.696 0.013 101 CAL213 7 0.004 0.007 0.006 0.006 0.005 0.966 0.006 102 CAL214 7 0.006 0.008 0.010 0.021 0.009 0.938 0.008 103 CAL215 7 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.975 0.004 104 CAL216 7 0.012 0.008 0.008 0.013 0.010 0.942 0.007 105 CAL217 7 0.008 0.010 0.014 0.014 0.006 0.940 0.007 106 CAL210 7 0.018 0.033 0.013 0.015 0.017 0.875 0.029 107 CAL160 7 0.067 0.167 0.051 0.118 0.203 0.016 0.378 108 CAL221 7 0.033 0.108 0.028 0.153 0.489 0.037 0.153 109 CAL222 7 0.039 0.092 0.038 0.425 0.029 0.324 0.053 110 Cal391 7 0.034 0.028 0.627 0.043 0.106 0.031 0.130 111 Cal1074 7 0.175 0.191 0.106 0.164 0.154 0.059 0.150 112 Cal1089 7 0.135 0.057 0.136 0.532 0.103 0.011 0.026 113 Cal1112 7 0.045 0.341 0.104 0.030 0.094 0.014 0.372 114 Cal1266 7 0.152 0.145 0.306 0.108 0.064 0.009 0.216 115 Cal1447 7 0.079 0.089 0.073 0.055 0.620 0.006 0.078 116 Cal1529 7 0.013 0.155 0.023 0.014 0.295 0.005 0.496 117 Cal1542 7 0.060 0.150 0.037 0.083 0.286 0.005 0.379 118 Cal3814 7 0.037 0.089 0.051 0.056 0.625 0.023 0.119 119 Cal3992 7 0.055 0.361 0.060 0.027 0.115 0.009 0.372 120 Cal4008 7 0.096 0.478 0.126 0.123 0.030 0.044 0.103 121 Cal5581 7 0.108 0.091 0.415 0.325 0.027 0.006 0.028 122 Cal6103 7 0.189 0.512 0.072 0.056 0.024 0.013 0.135 123 Cal6584 7 0.145 0.317 0.036 0.089 0.131 0.008 0.274 124 Cal7271 7 0.078 0.385 0.101 0.140 0.243 0.007 0.046 125 Cal8648 7 0.052 0.486 0.155 0.083 0.073 0.011 0.139 126 Cal8788 7 0.468 0.091 0.017 0.050 0.166 0.047 0.162 127 Cal9330 7 0.162 0.385 0.165 0.052 0.050 0.010 0.177 128 Cal9733 7 0.142 0.111 0.026 0.018 0.306 0.006 0.391 129 Cal10260 7 0.192 0.039 0.137 0.427 0.124 0.016 0.065
81
5. DISCUSIÓN
Al igual que en el capítulo de Resultados, en éste se hará un análisis de la
información obtenida en cada una de las especies estudiadas.
5.1 ANÁLISIS DE DATOS EN Saguinus leucopus
Si bien los resultados no son concluyentes, bajo el modelo de Alelos Infinitos, se
observa un sostenido exceso de Heterocigosidad, claro signo de reciente cuello de
botella poblacional, ratificado al observar que cada uno de los tests aplicados fue
estadísticamente significativo.
Si se toman en cuenta los resultados del análisis bajo el modelo mutacional de dos
fases, se nota una tendencia a mostrar exceso de Heterocigosidad como quiera
que 7 de los nueve loci así lo evidencian; además, el Test de Wilcoxon resultó
significativo y el de diferencias estandarizadas estuvo cerca del umbral de
significancia.
Evaluados en conjunto, estos datos resultan llamativos toda vez que Saguinus
leucopus, es considerada como una especie endémica de Colombia, siendo su
areal de distribución el más reducido de todas las especies del Género. A esto se
suma que la especie ocupa lugares con un alto grado de intervención humana, que
es bastante capturado como mascota y que no se encuentra protegido en ninguna
reserva del Sistema de Parques Nacionales Naturales, razones que hacen
consecuente su catalogación en Apéndice I de Cites y de especie Vulnerable por la
UICN, teniéndose con estos resultados un argumento más a favor de la necesidad
de emprender programas coordinados de la conservación de esta especie.
82
La deficiencia de heterocigotos detectada en el análisis Hardy-Weinberg puede
deberse a razones tan variadas como una alta consanguinidad, fenómeno de
Hitchhiking, presencia de alelos nulos, selección natural a favor de homocigotos o
subdivisión geográfica (Efecto Wahlund). Sin embargo, el hecho de que los loci se
hallen distribuidos en diferentes cromosomas descarta la influencia del Hitchhiking
y de la selección natural a favor de homocigotos. Tampoco se considera probable
que la presencia de alelos nulos sea un fenómeno presente prácticamente en cada
uno de los locus analizados. Vale la pena tener en cuenta que de acuerdo a los
análisis efectuados, los locus utilizados en este estudio no se hallan ligados.
Podría pensarse en la existencia de cierto nivel de endogamia, si se toma en
consideración la tendencia a mostrar una cierta evidencia de cuello de botella, el
no muy alto promedio de alelos por locus y la restringida distribución geográfica de
la especie.
Sin embargo, la posible presencia de acervos genéticos no conocidos dentro de la
muestra, podría inclinar la balanza a favor de un efecto Wahlund por subdivisión
poblacional.
Respecto a este último punto vale la pena tener en cuenta que al hacer la
agrupación por poblaciones, el nivel de diferenciación genética encontrado entre
los grupos poblacionales de Antioquia y el anónimo fue altamente significativo,
mientras que no se encontró diferencia entre este y el de Tolima. Debe recordarse
que pese a que no se halló una diferencia significativa entre las poblaciones de
Tolima y Antioquia, los valores estuvieron muy cerca de la significancia (χ2 =
15.428, GL = 8, P = 0.05133). Por otra parte, cuando se agruparon los individuos
por grupos institucionales, era de esperarse que hubiera diferencia entre los
83
individuos DAMA y URRAS, que contenían un conjunto relativamente uniforme de
muestras conformado por las anónimas y las del Tolima, y los demás grupos
provenientes de diferentes partes de Antioquia. Sin embargo, notoria fue la
diferencia hallada dentro de los grupos antioqueños, particularmente entre los
individuos de CORNARE y los del Zoológico Santa Fe y UNAU. Entre tanto, este
último par resultó ser el de menor diferencia genética.
Podría plantearse la hipótesis de la existencia de un acervo genético, ubicado al
sur oriente de Antioquia, en el área de influencia de Cornare, suficientemente
diferente al del norte del Tolima y al de la región centro norte del Departamento
de Antioquia.
De todas formas la existencia de esta heterogeneidad genética se haría evidente
con la significativa presencia de exceso de homocigotos debido al efecto Wahlund
provocado por la subdivisión de las poblaciones de Saguinus leucopus analizadas.
Teniendo en cuenta los anteriores resultados, podría considerarse que es la
población de Antioquia la que tiene una composición más heterogénea y es la
responsable del efecto Wahlund observado en el grupo completo.
Desde el punto de vista del manejo de los individuos decomisados, es evidente que
los cuatro individuos anónimos, producto de decomisos en Bogotá, son
genéticamente más parecidos a la población de Tolima que a la de Antioquia que,
como se ha dicho anteriormente, parece no ser completamente homogénea, sino
por el contrario, muestra signos de estar constituida por varios bagajes genéticos.
Este hallazgo resulta interesante si se tiene en cuenta que lo deseable para efectos
de los trabajos de conservación a través de la reinserción de animales
84
decomisados, es que las liberaciones se hagan en zonas en las que el perfil
genético de las poblaciones naturales corresponda estrechamente con el mostrado
por los individuos liberados. Al revisar los datos presentados, puede afirmarse, que
la composición genética de los animales provenientes de Antioquia difiere bastante
de los anónimos por lo que no se recomendaría su envío a esta región del país. Por
otra parte, se pensaría que los animales guardan mayor similitud genética con la
población de Tolima siendo, entonces, más acertado ubicarlos en esta zona.
En cuanto a la asignación poblacional de los individuos anónimos, por medio de
Geneclass se obtuvieron resultados consistentes a través de las diferentes
metodologías, pues si bien no todos los métodos asignaron a todos los individuos,
fue evidente que ninguno de los ejemplares anónimos fue ubicado al grupo
Antioquia y que sí hubo una clara correspondencia con el grupo Tolima. Este
resultado se refuerza con el hecho de que en los análisis poblacionales de
diferenciación genética, el grupo anónimo había mostrado mayor cercanía con el
grupo Tolima.
Para este caso, la asignación poblacional hecha por el programa Structure,
coincidió con los resultados obtenidos por Geneclass, pues los cuatro individuos
fueron señalados con mayor parentesco al grupo del Tolima. Vale la pena llamar la
atención respecto a que las proporciones indicadas por el programa no resultaron
tan altas para los individuos anónimos como para los de origen conocido; sin
embargo, el programa mantuvo la identificación de los individuos como
pertenecientes al grupo Tolima.
Llama la atención que el número más probable de poblaciones (K), para los datos
de Saguinus leucopus, conforme a los resultados obtenidos por Structure, fue de 3,
lo cual estaría en correspondencia con la hipótesis planteada más arriba.
85
5.2 ANÁLISIS DE RESULTADOS EN Cebus apella
Respecto al análisis genético poblacional, por una parte habría que decir que no se
hallaron evidencias de un reciente cuello de botella poblacional ni cuando los
individuos de los diferentes países se tomaron como un solo grupo ni cuando se
tomó únicamente el de animales provenientes de Colombia.
Por el contrario, se obtuvieron valores significativos para déficit de
heterocigosidad, especialmente bajo los parámetros del modelo mutacional
Stepwise. Causas usualmente aceptadas para este fenómeno son la expansión
poblacional, flujo génico o efecto Wahlund.
Los análisis aplicados para determinar si el grupo de datos estudiado se hallaba en
Equilibrio Hardy-Weinberg evidenciaron una significativa presencia de exceso de
homocigotos, cuyos valores fueron sostenidamente altos en todos los marcadores.
Esto fue cierto también para el grupo de animales exclusivamente perteneciente a
Colombia.
No se considera probable la existencia de fenómenos de expansión poblacional
toda vez que las áreas naturalmente ocupadas por esta especie sufren todavía los
procesos de destrucción y fragmentación de hábitats que los lleva en muchas
partes del país a ser considerados plaga por su tendencia a alimentarse de los
cultivos.
En cuanto a la existencia de flujo génico o un efecto Wahlund, como posibles
explicaciones para el exceso de homocigotos, resulta oportuno resaltar que, pese a
86
que no es probable que se presente intercambio genético entre poblaciones
naturales muy alejadas entre sí, los individuos estudiados provienen en una alta
proporción de colecciones de zoológicos que han recibido ejemplares de
autoridades ambientales o entregas de particulares, a partir de los cuales se han
desarrollado programas de reproducción en cautiverio y eventuales intercambios
entre los mismos establecimientos.
En este sentido, podría hablarse de un “flujo génico” que si bien no respondería a
circunstancias naturales, sí puede llevar a tener un efecto sobre los análisis, ya que
crea agrupaciones de individuos con bagajes genéticos muy diferentes. Este mismo
fenómeno puede explicar la existencia de un Efecto Wahlund.
En la Tabla 31 pueden observarse las diferencias genéticas obtenidas entre los
grupos institucionales.
Tabla 31. Diferencias genéticas establecidas entre los grupos institucionales de individuos de Cebus apella. Zoo Medellín Zoo J.Duque ZooCali WSPA DAMA
Zoo
Medellín Alt/ Signif 0.01586 0.00009 0.00133
Zoo J.Duque 0.00000 0.00013 0.01615
ZooCali 0.00016 0.02421
WSPA 0.01813
DAMA
Las mayores diferencias genéticas se presentan entre la colección del Zoológico de
Medellín y la del Jaime Duque y entre ésta y la del Zoológico de Cali. De otro lado,
las menores diferencias se presentan entre los animales del Zoológico Jaime
Duque y los del DAMA y entre los ejemplares del Zoológico de Cali y los del DAMA.
Vale la pena destacar que entre los animales de la WSPA y el DAMA, se observaron
87
también las menores diferencias, como podría esperarse de dos centros de rescate
ubicados dentro de la ciudad capital.
Cuando se hizo el análisis dividiendo el grupo entre aquellos provenientes del
CRRFS y los demás, se observó una diferenciación genética significativa, lo cual
puede ser explicado al considerar que el CRRFS recibe animales procedentes
principalmente de ciertas regiones del país, mientras que las muestras del
laboratorio pueden tener una representación más amplia de los bagajes genéticos
existentes tanto en nuestro territorio como fuera de él.
No debe pasarse por alto que, aunque en la mayoría de los casos no existe un
registro exacto de la procedencia de los animales, el hecho de que se presente ese
déficit muestra a las claras que el perfil genético de esta especie no es tan
homogéneo como habitualmente se ha sostenido.
De acuerdo con Groves (2001), existen 6 subespecies de Cebus apella: C. a.
apella, C. a. fatuellus, C. a. macrocephalus, C. a. peruanus, C. a. tocantinus y C. a.
margaritae; sin embargo, para Colombia tan solo se ha aceptado hasta el
momento la presencia de la primera de ellas. De otra parte, Rylands et al. (2005),
llaman la atención respecto a que previamente otros autores han dado cuenta de
la presencia de poblaciones naturales y bien establecidas de Cebus apella fatuellus.
Esta reciente revisión sería consistente con la diversidad genética hallada, que
puede ser explicada por la existencia de acervos genéticos suficientemente
diferentes, permitiendo llamar la atención sobre la necesidad de hacer
investigaciones más detenidas de los grupos presentes en diferentes regiones del
país.
En cuanto tiene que ver con la asignación de individuos, es necesario resaltar que
debido a que no había suficientes datos disponibles del origen natural de la mayor
88
parte de los individuos de referencia, era prácticamente imposible la definición de
poblaciones naturales suficientemente representativas para tal asignación.
No obstante, llama la atención que Geneclass y Structure tuvieron varios
resultados coincidentes en las asignaciones. Más del 50% de los individuos
anónimos fueron asignados a los mismos grupos poblacionales por los dos
programas (Tabla 32).
Los individuos 77 y 925 se asignaron al grupo de la WSPA; 482 y 8628, al
Zoológico de Medellín; 4671, 8201 y 8689, al Perú y el 11658 a la población del
Oriente. Entre tanto, 6799, 9090 y 9824, fueron asignados al Zoológico de Cali, el
primero, y al Zoológico Jaime Duque, los otros dos.
Tabla 32. Comparación de asignaciones a grupos poblacionales entre los programas Geneclass y Structure.
INDIVIDUO GENECLASS STRUCTURE
174 WSPA SUR
77 WSPA WSPA
482 Z. MEDELLÍN Z. MEDELLÍN
925 WSPA WSPA
1150 Z. J. DUQUE SUR
1573 Z. J. DUQUE PERÚ
1696 ORIENTE Z. CALI
4671 PERÚ PERÚ
6799 Z. CALI* Z. CALI
8201 PERÚ PERÚ
8628 Z. MEDELLÍN Z. MEDELLÍN
8689 PERÚ PERÚ
9090 Z. J. DUQUE* Z. J. DUQUE
9824 Z. J. DUQUE* Z. J. DUQUE
89
9879 SUR WSPA
11658 ORIENTE ORIENTE
* Los individuos marcados tuvieron también asignaciones a otros grupos.
En este caso, es obvio que la interpretación de la asignación hecha por los
programas utilizados, no puede ser tomada de una manera directa, puesto que,
como se indicó desde el principio, no se contaba con poblaciones naturales
estrictamente hablando.
La asignación de individuos a la población peruana, podría tomarse como una
prueba más de que la población colombiana es más heterogénea de lo que hasta
el momento se ha aceptado y que pueden existir bagajes genéticos un tanto
diferentes hacia el sur del país.
Debe así mismo llamarse la atención sobre la importancia de contar con un perfil
genético completo de todos los individuos en cada uno de los marcadores
utilizados, pues de esta manera es mucho más probable contar con una
caracterización consistente del grupo o población. En el presente estudio, se
presentaron algunas pérdidas de información en este aspecto lo que reduce el
poder discriminatorio de los programas.
Pese a esto, es posible utilizar la información al momento de considerar la
disposición final de individuos anónimos como los estudiados, ya que se cuenta
con elementos de juicio para descartar ciertos lugares y pronunciarse sobre la
conveniencia de una liberación al medio natural de estos individuos.
90
En este caso, la disposición final en cautiverio de individuos como el 482 y 8628,
debería hacerse teniendo en cuenta que su perfil genético es más parecido al de
los individuos del Zoológico de Medellín y no deberían en ningún caso, ser
enviados a la colección del Zoológico Jaime Duque, del cual difieren de manera
altamente significativa.
El individuo 11658, de contar con las condiciones comportamentales y médicas
adecuadas, podría ser reintroducido en algún sector del oriente colombiano, habida
cuenta de que previamente se hubiere incorporado a un grupo familiar de similares
características. Esto plantea la posibilidad de buscar en las colecciones de otros
centros de rescate, ejemplares cuyo origen pueda estar reportado y con los cuales
sea posible realizar este trabajo de acoplamiento.
En cuanto tiene que ver con los individuos asignados a la población peruana,
resulta evidente la necesidad de continuar recabando mayor información de campo
que permita dilucidar con mayor certeza la verdadera heterogeneidad de esta
especie y los posibles bagajes genéticos aún no definidos, uno de los cuales podría
estar ubicado hacia el sur del país.
5.3 ANÁLISIS DE RESULTADOS EN Cebus albifrons
Los resultados obtenidos aplicando la teoría de Cornuet & Luikart (1996) para
detectar posibles cuellos de botella poblacionales recientes, se observan en la tabla
correspondiente.
También con Cebus albifrons, los cálculos propuestos por los autores evidencian
una diferencia significativa entre la heterocigosidad esperada observada y la
91
heterocigosidad calculada a partir del número de alelos, siendo este último valor
más alto en la mayoría de los marcadores analizados. En el modelo SMM es
particularmente notable, ya que los 10 marcadores muestran una heterocigosidad
calculada siempre mayor que la observada. En estas condiciones, puede decirse
que no hay evidencias de la existencia de un cuello de botella poblacional reciente.
Al igual que para el caso de los Cebus apella, teniendo en cuenta los resultados
obtenidos, con los C. albifrons, podría estar implicada la presencia de una
expansión poblacional, flujo génico o un probable efecto Wahlund.
Los análisis aplicados para determinar si el grupo estudiado se hallaba en Equilibrio
Hardy-Weinberg evidenciaron una significativa presencia de exceso de
homocigotos, cuyos valores fueron muy altos.
Es de destacar que para C. albifrons hubo un exceso de homocigotos
marcadamente más alto que el observado para C. apella.
Podría considerarse en este punto que los hallazgos hechos con el test de cuellos
de botella poblacionales y el análisis de equilibrio Hardy-Weinberg son consistentes
con la presencia de un efecto Wahlund asociado a la existencia de acervos
genéticos diferentes dentro de la especie Cebus albifrons.
Al contrario de lo que sucede para C. apella, especie para la cual hasta el momento
solamente se reporta para Colombia la existencia de una subespecie (C. a. apella),
C. albifrons es una especie de taxonomía un tanto compleja, proponiéndose
recientemente para Colombia la existencia de 5 subespecies (C. a. malitiosus, C. a.
cesarae, C. a. versicolor, C. a. albifrons y C. a. cuscinus), que ocupan vastas
regiones del país, caracterizadas por condiciones ambientales bastante diferentes.
92
Esto por una parte explica la existencia de acervos genéticos distintos y,
probablemente, en ese mismo orden de ideas, podría explicar que en este estudio
C. albifrons presente un exceso de homocigotos comparativamente muy superior al
de C. apella.
Vale la pena destacar que cuando las muestras fueron agrupadas conforme las
poblaciones de origen, se mantuvo la tendencia a mostrar un marcado exceso de
homocigotos. Sin embargo, las poblaciones correspondientes al sector del Oriente
y Sur del país no tuvieron significancia. Es decir, que el valor global de significancia
en el exceso de homocigotos, se hallaba básicamente soportado en el Grupo de la
Costa Atlántica y en el Anónimo. Esto resulta llamativo si se tiene en cuenta que es
en la Costa Atlántica en donde se tienen reportes de varias subespecies de Cebus
albifrons.
Conforme a Defler (2003), Cebus albifrons albifrons es reportado en el oriente del
Vichada; C. a. cuscinus, se encuentra al sur del Río Guamés en el Departamento
del Putumayo; C. a. versicolor, se dispersa en el medio río Magdalena; C. a.
malitiosus, se encuentra en el Parque Nacional Natural Tayrona, al oriente de
Santa Marta y C. a. cesarae, puede ubicarse en la Serranía de Perijá, al oriente de
Valledupar, Cesar.
En este mismo sentido, es interesante tener en cuenta que el grupo de la Costa
Atlántica estuvo netamente diferenciado del resto de grupos poblacionales
conformados.
Desde el punto de vista de los centros de rescate de primates, es al menos
interesante reparar en que los individuos anónimos no exhibieron diferencias
significativas con los provenientes del Oriente y del Perú, lo que podría llevar a
93
pensar, como en otros casos, que el flujo de individuos traficados en el centro del
país puede originarse con mayor probabilidad de las poblaciones naturales
localizadas en Llanos Orientales y Amazonía Colombiana que de aquellas ubicadas
en Costa Atlántica y Magdalena.
Respecto a la asignación poblacional, debe considerarse que el número de
individuos con información de origen completa era reducido, lo que sumado a la
conocida variedad genética de la especie representada en 5 subespecies
reportadas, hace necesario sumar una mayor cantidad de muestras provenientes
de las diferentes regiones del país.
Por otro lado, las diferencias halladas entre los dos grupos conformados
artificialmente, puede tener que ver con que, al igual que otras especies de
primates, C albifrons soporta presiones antrópicas de diferente orden, siendo
Bogotá una de las ciudades que puede presentar una mayor demanda, por lo que
puede ser abastecida desde ciertas zonas específicas del país y así mismo el
CRRFS ingresar una cierta fracción de éstos, mientras que al laboratorio llegan
muestras que corresponderían a individuos de todo el territorio nacional.
94
6. CONCLUSIONES
Uno de los resultados más llamativos es la evidente tendencia de Saguinus
leucopus a mostrar un exceso de Heterocigosidad, signo claro de un reciente cuello
de botella poblacional. Pese a que pueden existir elementos de juicio que pudieran
llevar a temer tal estado, no se contaba hasta ahora con una aproximación desde
el punto de vista genético poblacional que lo confirmara.
Resulta de especial interés en términos de conservación de la especie, pues su
areal de distribución y la presión antrópica que soporta constituyen factores que
pueden llevar a un deterioro rápido de las poblaciones naturales.
Dentro de este contexto, también resulta interesante la posibilidad de encontrar
acervos genéticos diferentes dentro de la especie por lo que sería oportuno llevar a
cabo estudios más completos que lleven a confirmar o desvirtuar esta hipótesis.
Para las otras dos especies, el análisis de Hardy-Weinberg mostró exceso de
homocigotos. Existen varias explicaciones posibles para la deficiencia de
heterocigotos que, de acuerdo con Rooney et al. (1999) y Spong et al. (2000),
pueden ser: una subdivisión poblacional o efecto Wahlund, una deriva genética
bastante marcada, el fenómeno de hitchhiking, la presencia de alelos nulos, la
sintenía o la selección natural a favor de los homocigotos.
Sin embargo, debería descartarse la deriva genética, acompañada de un marcado
nivel de consaguinidad ya que los niveles de diversidad genética y el número
promedio de alelos por locus son altos.
95
El hitchhiking y la sintenía también pueden descartarse, toda vez que los loci
objeto de estudio se hallan distribuidos en cromosomas diferentes, por lo que la es
ínfima la probabilidad de que todos los loci pudieran estar afectados. En este
mismo sentido, y por razones similares, podría afirmarse que la selección natural
en favor de homocigotos es muy improbable.
La presencia de alelos nulos no podría producir los niveles de exceso de
homocigotos observados en el estudio para todos los loci.
Así, para los casos estudiados, la explicación más probable es la de la subdivisión
poblacional o efecto Wahlund. Por supuesto, en especies como Cebus albifrons era
de esperar este resultado al considerar la presencia de varias subespecies
distribuidas naturalmente dentro de nuestro territorio.
Para Cebus apella, puede ser relativamente sorpresivo si se tiene en cuenta que
siempre ha sido considerada una especie monotípica. Los niveles de
homocigosidad son bastante elevados tanto al tomar el grupo total como al tomar
las diferentes agrupaciones hechas, lo cual vuelve a llamar la atención sobre la
urgencia de realizar investigaciones más detalladas en esta especie.
Vale la pena tener en cuenta que no se trata de un taxon que reciba mayor
preocupación de investigación en razón de que no ha sido considerada en algún
grado de amenaza; sin embargo, es necesario reparar en que se trata de una
especie altamente traficada a nivel nacional, perseguida por colonos y consumida
por grupos indígenas. Si a estos factores se adiciona el reporte de la presencia de
la subespecie Cebus apella fatuellus y los hallazgos hechos durante el presente
estudio, que tienden a hacer considerar la existencia de demos con acervos
genéticos suficientemente diferenciados entre sí, puede decirse que hay suficientes
96
razones para generar mayor información de campo sobre el verdadero estado de
conservación de esta especie.
En cuanto tiene que ver con Cebus albifrons, fue evidente la mayor magnitud del
exceso de homocigosidad, poniendo de presente la existencia de la ya reconocida
subespeciación de este grupo. Debe destacarse el grupo poblacional
correspondiente a la Costa Atlántica, región en la que pueden encontrarse tres de
las subespecies reportadas. El exceso de homocigotos fue especialmente notable
en este grupo cuando se hizo su análisis por separado, lo cual llevaría a confirmar
la existencia dentro de él, de varios acervos genéticos también.
En cuanto tiene que ver con el poder resolutorio de los marcadores microsatélites
y de los programas de asignación poblacional, es necesario resaltar que se halla
condicionado por la diferenciación genética existente entre los grupos estudiados.
En este mismo sentido, su alcance depende de que los marcadores moleculares
cuenten en todos y cada uno de ellos con una discriminación más completa de sus
alelos.
La asignación poblacional fue particularmente efectiva en Saguinus leucopus,
especie en la que se observó una significativa diferenciación genética entre los dos
grupos poblacionales identificados y, consecuentemente, un cosistente parentesco
entre los individuos anónimos y el grupo Tolima.
Pese a que la composición genética de las colecciones de los zoológicos es en
general diversa y no necesariamente relacionada con procedencias geográficas
muy bien determinadas, pudo establecerse, particularmente en el caso de Cebus
apella, diferencias genéticas importantes entre los zoológicos. Esto debe llamar la
97
atención respecto a la necesidad de tener cautela frente a los intercambios de
individuos, así como frente a la remisión que las autoridades ambientales hagan de
ejemplares decomisados.
Esto mismo puede decirse de Cebus albifrons, aunque con el agravante de que las
diferencias morfológicas entre subespecies no son siempre suficientemente
conspícuas como para garantizar la efectiva separación de individuos.
Es necesario propender por la realización de estudios de campo a partir de los
cuales sea posible contar con una caracterización genética de los grupos naturales
ubicados en diferentes regiones del país. De esta manera, la destinación o
disposición final de los individuos sanos decomisados podría hacerse de una
manera más segura y ágil.
98
7. RECOMENDACIONES
Teniendo en cuenta los resultados y análisis hechos en los capítulos previos, se
considera pertinente formular algunas recomendaciones, desde las perspectivas de
la conservación Ex Situ e In Situ.
1. Es imperativo llamar la atención de las instituciones responsables de la
investigación con nuestra biodiversidad y de los organismos encargados de
la financiación de este tipo de proyectos, respecto a la importancia que
tienen especies que no se hallan declaradas en algún estado de
vulnerabilidad, pero de las cuales aún se sabe muy poco y pueden afrontar
riesgos a mediano y largo plazo en razón de la presión de caza y otros
factores de deterioro de sus hábitats.
2. Debe propenderse por el desarrollo de investigaciones sistemáticas de
campo en las cuales se tenga especialmente en cuenta la recuperación de
información relacionada con áreas de distribución natural de los
especímenes; descripción detallada de los caracteres morfológicos y
morfométricos, entre otros, que permitan, junto con la determinación de los
perfiles genéticos de los individuos, la caracterización de los principales
gruidos taxonómicos.
3. Con la información derivada de tales investigaciones, sería factible la
conformación de una base de datos que permita la toma de decisiones tanto
a nivel de conservación In Situ, como a nivel de manejo de las colecciones
de los zoológicos.
4. Las autoridades ambientales, así como el Ministerio de Ambiente, Vivienda y
Desarrollo Territorial, pueden tener un rol trascendental en la recuperación
de información derivada de trabajos de campo y de la procedente de los
centros de rescate, así como en la posterior articulación de los esfuerzos
99
orientados a la conservación y adecuado manejo de las diferentes especies
de primates.
5. Las liberaciones o reinserciones de grupos de individuos al medio natural
deben estar precedidas del análisis genético con el fin de determinar su
pertinencia, tratando de evitar al máximo los riesgos de contaminación
genética debidos a liberaciones basadas solamente en información poco
confiable.
6. Debe procurarse una revisión genética exhaustiva de las colecciones de
primates de los diferentes zoológicos con el fin de establecer su verdadera
composición y así tener mayores probabilidades de evitar hibridaciones no
deseadas entre individuos de subespecies diferentes que no han sido
adecuadamente identificados taxonómicamente. En este sentido, las mismas
colecciones podrían ser mejor enfocadas hacia subespecies que
correspondan a la distribución geográfica natural que ocupa la institución.
7. Haciendo uso de la herramienta genética, los centro s de rescate podrían
mejorar sus tasas de egresos de primates con fines de liberación o
cautiverio, toda vez que estaría solventándose uno de los principales
obstáculos para un adecuado manejo post decomiso.
100
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TABLA DE CONTENIDO
1. INTRODUCCIÓN....................................................................................... 1 2. MARCO TEÓRICO ..................................................................................... 5
2.1. ESTADO ACTUAL DE LOS PLATYRRHINI EN COLOMBIA .................. 5 2.2. MICROSATÉLITES.............................................................................13 2.3. MÉTODOS DE ANÁLISIS GENÉTICO POBLACIONAL........................17 2.4. MÉTODOS DE ASIGNACIÓN Y AGRUPACIÓN POBLACIONAL .........19
3. MATERIALES Y MÉTODOS ......................................................................25 3.1. TIPO DE ESTUDIO ............................................................................25 3.2. HIPÓTESIS........................................................................................25 3.3. RECOLECCIÓN Y CONSERVACIÓN DE MUESTRAS ..........................25 3.4. FASE DE LABORATORIO ...................................................................26 3.5. FASE DE ANÁLISIS ...........................................................................28
3.5.1. ANÁLISIS GENÉTICO POBLACIONAL ........................................29 3.5.2. AGRUPACIÓN Y ASIGNACIÓN POBLACIONALES......................31
4. RESULTADOS ..........................................................................................35 4.1 RESULTADOS EN Saguinus leucopus ................................................35
4.1.1 DESCRIPCIÓN GENERAL DE LOS DATOS ...................................35 4.1.2 ANÁLISIS DE CUELLO DE BOTELLA POBLACIONAL ...................35 4.1.3 OTROS ANÁLISIS POBLACIONALES ...........................................37
4.1.3.1 Resultados de Grupos por Procedencia ...............................37 4.1.3.1.1 Equilibrio Hardy-Weinberg.. ..........................................38 4.1.3.1.2 Desequilibrio Gamético..................................................41 4.1.3.1.3 Diferenciación Génica.. ..................................................41
4.1.3.2 Resultados de Grupos por Institución .................................42 4.1.3.2.1 Equilibrio Hardy-Weinberg.. ..........................................43 4.1.3.2.2 Desequilibrio Gamético..................................................46 4.1.3.2.3 Diferenciación Génica.. ..................................................46
4.1.4 ASIGNACIÓN POBLACIONAL......................................................47 4.1.4.1 ANÁLISIS CON GENECLASS .................................................48 4.1.4.2 ANÁLISIS CON STRUCTURE .................................................49
4.2. RESULTADOS EN Cebus apella.........................................................53 4.2.1 DESCRIPCIÓN GENERAL DE LOS DATOS ...................................53 4.2.2 ANÁLISIS DE CUELLO DE BOTELLA POBLACIONAL ...................54 4.2.3 OTROS ANÁLISIS POBLACIONALES ...........................................56
4.2.3.1 Equilibrio Hardy-Weinberg...................................................56 4.2.3.2 Desequilibrio Gamético. .......................................................57 4.2.3.3 Diferenciación Génica...........................................................58
4.2.4 ASIGNACIÓN POBLACIONAL......................................................60
4.2.4.1 ANÁLISIS CON GENECLASS .................................................60 4.2.4.2 ANÁLISIS CON STRUCTURE .................................................62
4.3 RESULTADOS EN Cebus albifrons .....................................................65 4.3.1 DESCRIPCIÓN GENERAL DE LOS DATOS ...................................65 4.3.2 ANÁLISIS DE CUELLO DE BOTELLA POBLACIONAL ...................65 4.3.3 OTROS ANÁLISIS POBLACIONALES ...........................................66
4.3.3.1 Equilibrio Hardy-Weinberg...................................................67 4.3.3.2 Desequilibrio Gamético.. ......................................................71 4.3.3.3 Diferenciación Génica...........................................................72
4.4.4 ASIGNACIÓN POBLACIONAL......................................................74 4.4.4.1 ANÁLISIS CON GENECLASS .................................................74 4.4.4.2 ANÁLISIS CON STRUCTURE .................................................77
5. DISCUSIÓN .............................................................................................81 5.1 ANÁLISIS DE DATOS EN Saguinus leucopus ....................................81 5.2 ANÁLISIS DE RESULTADOS EN Cebus apella ...................................85 5.3 ANÁLISIS DE RESULTADOS EN Cebus albifrons ..............................90
6. CONCLUSIONES...................................................................100 7. RECOMENDACIONES………………….…………………………………………………105 BIBLIOGRAFÍA…………………………………………………………………………………..107
ANEXOS
ANEXO 1. LISTA DE ALELOS POR MARCADOR EN Saguinus leucopus
ESPECIE Num. AP6 AP40 AP68 AP74 D5S111 D5S117 D6S260 D8S165 D14S51 D17S804 PEPC3 PEPC8 01 176 166 134 153 133 164 123 135 159 324 242 02 168 155 141 166 131 141 161 326 244 03 161 155 168 133 143 171 248 04 165 157 170 141 167 173 250 05 169 159 172 145 169 175 06 171 161 174 177 07 173 163 176 179 08 175 165 180 181 09 177 167 182 185
S. leucopus
10 169 TOT AL 0 1 2 1 9 0 9 5 5 9 2 4 1
Nota 1: Los alelos 135 y 165 del marcador D14S51 fueron excluidos debida a la supresión de la población de Puerto Rico. Nota 2: Los alelos 261 y 264 del marcador PEPC3 fueron excluidos por dudas en su identificación.
ANEXO 2. RESUMEN DE RESULTADOS OBTENIDOS CON EL GRUPO DE Saguinus leucopus PARA ANÁLISIS DE CUELLOS DE BOTELLA POBLACIONALES.
Observada Bajo el modelo I.A.M. Bajo el modelo T.P.M. Bajo el modelo S.M.M. LOCUS
n ko He Heq S.D. DH/sd Prob Heq S.D. DH/sd Prob Heq S.D. DH/sd Prob AP40 58 1 0.000 LOCUS MONOMÓRFICO AP68 26 2 0.323 0.258 0.161 0.406 0.3990 0.278 0.159 0.283 0.4531 0.297 0.158 0.167 0.5033AP74 62 1 0.000 LOCUS MONOMÓRFICO D5S111 68 9 0.748 0.732 0.095 0.174 0.4775 0.791 0.060 -0.679 0.1958 0.832 0.037 -2.321 0.0352D5S117 54 10 0.792 0.784 0.074 0.110 0.4489 0.826 0.047 -0.728 0.1934 0.858 0.029 -2.279 0.0338D6S260 52 9 0.853 0.756 0.085 1.141 0.0584 0.805 0.054 0.885 0.1656 0.840 0.034 0.376 0.4261D8S165 42 5 0.740 0.585 0.137 1.131 0.0934 0.643 0.106 0.918 0.1648 0.698 0.076 0.548 0.3348D14S51 12 5 0.803 0.758 0.070 0.649 0.3444 0.776 0.061 0.439 0.4510 0.792 0.051 0.222 0.5531D17S804 40 9 0.863 0.782 0.074 1.095 0.0691 0.820 0.050 0.865 0.1674 0.849 0.032 0.413 0.4087PEPC3 22 2 0.455 0.270 0.157 1.175 0.2279 0.291 0.157 1.045 0.2656 0.310 0.155 0.934 0.3006PEPC8 6 4 0.867 0.835 0.033 0.962 0.5193 0.838 0.033 0.865 0.5720 0.841 0.032 0.784 0.6194
Significancia de los valores obtenidos.
TEST I.A.M T.P.M. S.M.M. Signo 0.00440 0.17886 0.18780
Diferencias Estandarizadas 0.01127 0.09818 0.35872
Wilcoxon (Exc. H) 0.00098 0.01855 0.28516 Gráfica L normal L normal L normal
ANEXO 3. LISTA DE ALELOS POR MARCADOR EN Cebus apella
ESPECIE Num. AP6 AP40 AP68 AP74 D5S111 D5S117 D6S260 D8S165 D14S51 D17S804 PEPC3 PEPC8 01 161 176 166 147 149 116 153 148 139 144 266 132 02 163 148 151 118 155 150 143 145 292 134 03 191 149 153 120 157 152 145 146 294 136 04 151 155 122 167 154 147 148 296 138 05 155 159 169 156 151 302 142 06 157 161 171 158 153 304 144 07 158 162 173 160 155 308 146 08 161 163 175 166 159 310 148 09 164 177 161 314 150 10 165 178 163 152 11 167 179 165 156 12 169 181 167 158 13 171 183 169 160
Cebus apella
14 173 172 TOTAL 3 1 1 8 14 4 13 8 14 4 9 13
ANEXO 4. RESUMEN DE RESULTADOS OBTENIDOS CON EL GRUPO DE Cebus apella PARA ANÁLISIS DE CUELLOS DE BOTELLA POBLACIONALES TOMANDO TODO EL GRUPO.
Observada Bajo el modelo I.A.M. Bajo el modelo T.P.M. Bajo el modelo S.M.M. LOCUS n ko He Heq S.D. DH/sd Prob Heq S.D. DH/sd Prob Heq S.D. DH/sd Prob
AP6 4 3 0.833 0.833 0.000 0.000 1.000 0.833 0.000 0.000 1.000 0.833 0.000 0.000 1.000AP40 20 1 0.000 LOCUS MONOMÓRFICO AP68 32 1 0.000 LOCUS MONOMÓRFICO AP74 18 8 0.830 0.846 0.046 -0.356 0.3361 0.863 0.035 -0.935 0.1874 0.875 0.028 -1.581 0.0980D5S111 98 14 0.808 0.817 0.065 -0.135 0.3395 0.864 0.034 -1.629 0.0671 0.894 0.023 -3.732 0.0035D5S117 118 4 0.451 0.418 0.179 0.182 0.4993 0.496 0.151 -0.300 0.3186 0.582 0.108 -1.218 0.1168D6S260 82 13 0.890 0.812 0.066 1.181 0.0380 0.858 0.037 0.869 0.1740 0.887 0.021 0.124 0.4919D8S165 90 8 0.785 0.675 0.116 0.945 0.1518 0.747 0.075 0.514 0.3595 0.802 0.044 -0.375 0.2867D14S51 74 14 0.848 0.836 0.055 0.215 0.4983 0.875 0.031 -0.865 0.1638 0.899 0.018 -2.765 0.0182D17S804 88 4 0.132 0.434 0.174 -1.739 0.0684 0.512 0.146 -2.610 0.0183 0.587 0.108 -4.203 0.0020PEPC3 22 9 0.870 0.851 0.045 0.417 0.4368 0.869 0.034 0.042 0.4559 0.882 0.026 -0.461 0.2760PEPC8 88 13 0.853 0.807 0.069 0.674 0.2675 0.855 0.037 -0.045 0.4016 0.886 0.021 -1.529 0.0778
Significancia de los valores obtenidos.
TEST I.A.M T.P.M. S.M.M. Signo 0.47338 0.10888 0.00437
Diferencias Estandarizadas 0.33092 0.05836 0.00000
Wilcoxon (Def. H) 0.86230 0.11621 0.00244 Gráfica L normal L normal L normal
ANEXO 5. RESUMEN DE RESULTADOS OBTENIDOS CON EL GRUPO DE Cebus apella PARA ANÁLISIS DE
CUELLOS DE BOTELLA POBLACIONALES TOMANDO EL GRUPO PROCEDENTE DE COLOMBIA.
Observada Bajo el modelo I.A.M. Bajo el modelo T.P.M. Bajo el modelo S.M.M. LOCUS n ko He Heq S.D. DH/sd Prob Heq S.D. DH/sd Prob Heq S.D. DH/sd Prob
AP6 4 3 0.833 0.833 0.000 0.000 1.000 0.833 0.000 0.000 1.000 0.833 0.000 0.000 1.000AP40 20 1 0.000 LOCUS MONOMÓRFICO AP68 32 1 0.000 LOCUS MONOMÓRFICO AP74 18 8 0.830 0.847 0.046 -0.364 0.3265 0.861 0.040 -0.758 0.1980 0.875 0.029 -1.545 0.0936D5S111 84 11 0.775 0.770 0.081 0.055 0.4277 0.824 0.048 -1.041 0.1278 0.862 0.028 -3.150 0.0130D5S117 108 4 0.476 0.422 0.178 0.305 0.4652 0.503 0.148 -0.182 0.3442 0.585 0.108 -1.009 0.1444D6S260 82 13 0.890 0.813 0.065 1.180 0.0350 0.858 0.036 0.895 0.1710 0.888 0.021 0.114 0.4879D8S165 90 8 0.785 0.673 0.118 0.950 0.1462 0.746 0.074 0.526 0.3575 0.802 0.044 -0.394 0.2789D14S51 74 14 0.848 0.836 0.055 0.213 0.4992 0.874 0.031 -0.846 0.1702 0.899 0.019 -2.753 0.0159D17S804 78 3 0.100 0.335 0.180 -1.305 0.1490 0.397 0.166 -1.785 0.0676 0.464 0.135 -2.698 0.0156PEPC3 20 9 0.900 0.863 0.041 0.909 0.1834 0.876 0.037 0.642 0.2962 0.889 0.025 0.436 0.4492PEPC8 82 12 0.841 0.794 0.071 0.655 0.2884 0.843 0.041 -0.059 0.3918 0.877 0.024 -1.521 0.0793
Significancia de los valores obtenidos.
TEST I.A.M T.P.M. S.M.M. Signo 0.21282 0.10226 0.02611
Diferencias Estandarizadas 0.20568 0.20469 0.00004
Wilcoxon (Def. Het) 0.90332 0.18750 0.00928 Gráfica L normal L normal L normal
ANEXO 6. LISTA DE ALELOS POR MARCADOR EN Cebus albifrons
ESPECIE Num. AP6 AP40 AP68 AP74 D5S111 D5S117 D6S260 D8S165 D14S51 D17S804 PEPC3 PEPC8
01 176 166 142 147 116 135 133 135 144 286 120 02 168 144 149 118 139 134 139 146 288 130 03 146 151 120 141 136 141 148 290 132 04 147 153 143 138 143 152 292 134 05 148 155 145 140 145 154 294 140 06 149 157 147 142 147 296 141 07 150 159 149 144 151 298 146 08 151 161 153 146 153 300 150 09 152 163 157 148 155 302 10 153 165 163 150 157 304 11 154 167 165 152 159 306 12 155 169 169 154 161 308 13 156 171 171 156 163 14 157 173 175 158 165 15 158 175 160 167 16 159 177 172 169 17 160 179 174 171 18 161 173 19 162 175 20 163 177 21 164 22 165 23 166 24 167 25 168 26 170
Cebus albifrons
27 184 TOTAL 0 1 2 27 17 3 14 17 20 5 12 8
ANEXO 7. RESUMEN DE RESULTADOS OBTENIDOS CON EL GRUPO DE Cebus albifrons PARA ANÁLISIS
DE CUELLOS DE BOTELLA POBLACIONALES
Observada Bajo el modelo I.A.M. Bajo el modelo T.P.M. Bajo el modelo S.M.M. LOCUS n ko He Heq S.D. DH/sd Prob Heq S.D. DH/sd Prob Heq S.D. DH/sd Prob
AP40 140 2 0.028 0.173 0.166 -0.868 0.2900 0.198 0.169 -1.003 0.2288 0.218 0.170 -1.116 0.1814AP68 136 2 0.029 0.177 0.168 -0.883 0.2857 0.201 0.170 -1.007 0.2274 0.218 0.171 -1.108 0.1847AP74 184 26 0.934 0.892 0.034 1.227 0.0321 0.926 0.019 0.424 0.3820 0.941 0.019 -0.378 0.1821D5S111 188 17 0.913 0.819 0.066 1.431 0.0039 0.876 0.030 1.220 0.0554 0.907 0.022 0.266 0.4575D5S117 172 3 0.101 0.293 0.186 -1.032 0.2270 0.365 0.176 -1.499 0.1119 0.445 0.140 -2.463 0.0224D6S260 174 14 0.807 0.782 0.080 0.314 0.4715 0.846 0.040 -0.970 0.1418 0.886 0.022 -3.552 0.0067D8S165 182 17 0.872 0.821 0.065 0.778 0.2079 0.876 0.030 -0.140 0.3692 0.907 0.020 -1.813 0.0401D14S51 154 20 0.926 0.860 0.047 1.394 0.0064 0.902 0.022 1.071 0.1055 0.924 0.021 0.085 0.4850D17S804 196 5 0.154 0.466 0.176 -1.769 0.0699 0.562 0.135 -3.010 0.0092 0.653 0.089 -5.599 0.0001PEPC3 80 15 0.905 0.845 0.052 1.165 0.0469 0.883 0.029 0.792 0.2213 0.906 0.018 -0.010 0.4371PEPC8 168 10 0.377 0.698 0.111 -2.899 0.0175 0.777 0.065 -6.207 0.0004 0.835 0.035 -13.084 0.0000
Significancia de los valores obtenidos.
TEST I.A.M T.P.M. S.M.M. Signo 0.59908 0.16003 0.01025
Diferencias Estandarizadas 0.36534 0.00092 0.00000
Wilcoxon (Def. Het) 0.51709 0.13916 0.00244 Gráfica L normal L normal L normal
ANEXO 8. RESUMEN DE MUESTRAS UTILIZADAS PARA CADA UNA DE LAS ESPECIES ESTUDIADAS DE ACUERDO CON EL ORIGEN PRIMARIO CONOCIDO DE LOS INDIVIDUOS
ESPECIE CENTROS DE RESCATE (DAMA, WSPA, URRAS, UNAU, CORNARE)
ZOOLÓGICOS (MEDELLÍN, J. DUQUE, CALI)
NATURALEZA (COLOMBIA)
NATURALEZA (OTROS PAÍSES)
S. leucopus 4 40 C. apella
C. albifrons
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