UNIVERSIDAD AUTONOMA CHAPINGO PROGRAMA DE ASIGNATURA: BIO-642 ESTADÍSTICA GENÓMICA. Bio 642 Estadística Genómica

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1 UNIVERSIDAD AUTONOMA CHAPINGO PROGRAMA DE ASIGNATURA: BIO-642 ESTADÍSTICA GENÓMICA I. DATOS GENERALES Departamento: Programa educativo: Nivel educativo: Área del conocimiento: Asignatura: Carácter: Tipo del curso: Prerrequisitos: Profesor responsable: Sesión escolar: Fitotecnia Biotecnología Agrícola Posgrado Recursos genéticos Bio 642 Estadística Genómica Obligatorio Teórico-Práctico Métodos Estadísticos Aplicados, Métodos de Biología Molecular y Biología Celular Cervantes Martínez Cuauhtemoc T. y Ramés Salcedo Baca Otoño Horas teoría/ semana: 3 Horas práctica/ semana: 2 Horas totales: 64 Créditos: 3 II. INTRODUCCIÓN O RESUMEN DIDÁCTICO El presente curso inicialmente se centra en el mapeo de genes para cruzas experimentales y su vinculo con loci de herencia cuantitativa, con énfasis en problemas prácticos de selección de modelos y la obtención de la arquitectura genética más congruente con los datos fenotípicos y genotípicos. Las ideas básicas de los diferentes métodos serán desarrollados considerando los análisis de datos publicados. El curso de Estadística Genómica es un curso obligatorio ofrecido a los estudiantes de Maestría en Ciencias en Biotecnología Agricola, en el cual se plantea parte de la teoría de los métodos estadísticos más comunes en biotecnología y su aplicabilidad en el método científico para resolver problemas de

2 investigación de genética molecular, por medio de la clase impartida por el profesor y la activa participación de los estudiantes en clase, así como resolviendo tareas y exámenes. III. PRESENTACIÓN La genética incluye cinco áreas bien estructuradas: Genética Clásica, Citogenética, Genética de Poblaciones, Genética Cuantitativa y Genética Molecular. La Genética Clásica refiere el estudio de las leyes básicas de la herencia descubiertas por Gregor Mendel, en la segunda mitad del siglo XIX y redescubiertas a principios del siglo XX. Esta área comprende los conceptos básicos que de ese trabajo se derivaron tales como genes, alelos, mutación, dominancia, segregación y recombinación. Las bases físicas de los genes fueron desarrolladas por la Citogenética, la cual estudia a la célula, los cromosomas, la mitosis y meiosis, así como los fenómenos de ligamiento y entrecruzamiento. A mediados del siglo pasado, con los trabajos de J. D. Watson y F. H. C. Crick se sentaron las bases de la Genética Molecular a partir de la deducción que estos autores hicieron de la estructura de doble hélice del ADN, dicha área se avoca al estudio de secuenciación del ADN, los procesos de regulación y trascripción y traducción del código genético y las mutaciones a nivel molecular. La Genética de Poblaciones se desarrolla con base en el descubrimiento que de manera independiente hicieron G. H. Hardy y W. Weinberg, de la Ley de Hardy- Weinberg a principios del siglo XX y da cuenta del comportamiento de las frecuencias de los alelos en las poblaciones y los efectos que en ello tienen los fenómenos de mutación, migración, selección y deriva genética. La Genética Cuantitativa se inicio con el estudio de caracteres de variación continua y se avoca a la estimación de los componentes de varianza que explican la variación fenotípica tales como la varianza aditiva, genética no aditiva, ambiental, y de la interacción genotipo-ambiente. Esta área desarrollo el concepto de heredabilidad, da cuenta de la consanguinidad y es aplicada para entender fenómenos que ocurren en los humanos, así como para la practica del mejoramiento de plantas y animales, mediante la selección artificial y el cruzamiento. A partir de su fundación se constituyeron escuelas contradictorias que argüían que los caracteres estaban determinados por uno (la mendeliana) o varios pares de genes (la cuantitativa), que se mantuvieron en debate durante varios años. El ulterior desarrollo de cada área ha sido posible gracias a la retroalimentación e integración de las diferentes áreas de la genética y la concurrencia de otras relacionadas como la Bioquímica y la Estadística y la Informática. El estudio del genoma (Genomics en ingles), se ha definido como un nuevo campo científico que investiga el genoma como totalidad, integrando las cinco áreas previamente descritas con la nueva tecnología de la informática y los sistemas automatizados.

3 El propósito de la investigación genómica es aprender acerca de la estructura, función y evolución de todos los genomas, y trata de identificar todos los genes funcionales en las diferentes especies, la homología existente entre genomas de diferentes especies, así como los mecanismos mediante los cuales dichos genes afectan los fenotipos y como pueden ser utilizados en el mejoramiento genético animal y vegetal. La estadística genómica es un conjunto de métodos estadísticos para la colección, manejo, descripción y análisis de la información proveniente de ensayos moleculares, de manera que las conclusiones obtenidas de ellas tengan un grado de confiabilidad especificado, que puedan dar información relevante para explicar un proceso genético. IV. OBJETIVO GENERAL Revisar los métodos estadísticos para analizar experimentos que incluyen datos genómicos provenientes de marcadores moleculares, mapas de ligamiento genético y caracteres de expresión fenotípica compleja. V. CONTENIDO TEMÁTICO 1. Introducción (2.0 h) Objetivo particular. Presentar el curso. 2. Conceptos de estadística y probabilidad (12.0 h) Objetivo particular. Revisar conceptos de estadística y probabilidad. 2.1 Variables aleatorias 2.2 Distribución de probabilidades Función de distribución de probabilidad Función de distribución acumulativa Varianza y esperanza Distribución conjunta, marginal y condicional Distribución estándar utilizada en análisis genómico 2.3 Verosimilitud 2.4 Prueba de hipótesis Prueba de ji-cuadrada Prueba de razón de verosimilitud LOD score 2.5 Poder de la prueba Procedimeinto noparámetrico para obtener el poder 2.6 Estimación

4 2.6.1 Estimación de máxima verosimilitud Otros métodos Definición de un buen estimador 3. Modelo de un solo locus (6.0 h) Objetivo particular. Analizar los modelos de un solo locus. 3.1 Análisis de segregación 3.2 Estimación de frecuencias alelicas Herencia codominate Herencia dominate Obtención del número de alelos 3.4 Equilibrio Hardy-Weinberg 3.4 Heterocigosidad 3.5 Programación en SAS v8.1e 4. Modelo de dos locus (8.0 h) Objetivo particular. Analizar el modelo de dos locus. 4.1 Recombinación y ligamiento 4.2 Distancia genética y función mapa Función de Haldane Función de Kosambi 4.3 Detección de ligamiento Situación simple Aproximación de verosimilitud generalizada 4.4 Estimación de fracción de recombinación Prueba para el valor estimado Poder de la prueba para ligamiento 4.5 Modelo de dos locus en poblaciones naturales El problema de la fase de ligamiento Determinación de la fase de ligamiento Análisis con fase desconocida Mezcla de fases de ligamiento 4.6 Análisis de ligamiento usando desequilibrio de ligamiento Modelo de desequilibrio con dos locus Detección y estimación del desequilibrio de ligamiento Prueba de transmisión de desequilibrio (TDT) Interpretación genética de TDT Poder de TDT Otros análisis basados en desequilibrio Prueba para múltiples alelos Estimación de la fracción de recombinación usando desequilibrio 4.7 Análisis de ligamiento en pedigríes generales Verosimilitud de datos de familias Verosimilitud de pedigríes

5 4.7.3 Algoritmo de Elston-Stewart 4.8 Programación en SAS v8.1e 5. Modelo de múltiple loci (8.0 h) Objetivo particular. Analizar el modelo de múltiple loci. 5.1 Grupos de ligamiento y ordenación de locus Formación de grupos de ligamiento Ordenación de tres loci Verosimilitud de tres loci y el concepto de interferencia 5.2 Ordenación de múltiple loci Método de tres loci Estadística de ordenación de múltiple loci Algoritmos Probabilidad del orden estimado 5.3 Construcción de mapas genéticos Distancias mapa y físicas Modelo de tres locus Entrecruzamiento en el modelo de tres locus Funciones mapa 5.4 Estimación de distancias mapa multiloci Método de mínimos cuadrados Algoritmos EM 5.5 Unión de mapas de ligamiento 5.6 Análisis con MapMaker/EXP Detección de genes mayores (12.0 h) Objetivo particular. Comprender la detección de genes mayores. 6.1 Pruebas elementarias Desviaciones de normalidad Pruebas basadas en varianzas de familias Indices de genes mayores Pruebas no paramétricas de cruzas de líneas 6.2 Mezcla de modelos La distribución bajo modelos mezclados Estimación de parámetros Prueba de hipótesis 6.3 Análisis de segregación completa Funciones de verosimilitud asumiendo un gen mayor Efectos comunes de familias Herencia poligénica Calculo del sesgo Estimación de genotipos individuales 6.4 Análisis de caracteres discretos Modelo de penetrancia de un locus Un gen mayor más herencia poligénica

6 7. Análisis de QTLs (12.0 h) Objetivo particular. Comprender el mapeo de QTLs. 7.1 Introducción Modelo genético Mapeo de QTLs Poblaciones experimentales y diseños de apareamiento Métodos estadísticos para el mapeo de QTLs 7.2 Análisis de un solo marcador, un QTL Análisis de un solo marcador utilizando retrocruzas Desventajas 7.3 Mapeo por intervalos Mapeo por intervalos utilizando retrocruzas Desventajas 7.4 Mapeo por intervalos compuestos 7.5 Mapeo de QTLs en poblaciones naturales Mapeo de QTLs en pedigríes generales Diseño de hijo y nieto Procedimiento de pares de hermanos 7.6 Poder de detección de QTLs Calculo del poder 7.7 Futuras consideraciones 7.8 Análisis con WinQtlCart Análisis de huellas genómicas (8.0 h) Objetivo particular. Concebir el análisis de huellas genómicas. 8.1 Introducción 8.2 Conceptos de álgebra de matrices 8.4 Medidas de similitud y disimilitud 8.4 Análisis de conglomerados jerárquico y no jerárquico 8.5 Construcción de dendrogramas 8.6 Validación de dendrogramas Correlación cofenética Análisis de componentes principales Análisis de bootstrap 8.7 Introducción al NTSys y WinBoot VI. METODOLOGÍA El curso consta de 8 unidades que serán cubiertas con teoría y laboratorios. Cada unidad deberá incluir de uno a dos laboratorios para que los alumnos puedan desarrollar sus habilidades e intuición en el manejo de los diferentes métodos estadísticos para resolver problemas de investigación científica. Los principales

7 temas a tratar son: conceptos de estadística, modelos de un locus, dos loci y múltiple loci, genes mayores, QTLs y huellas genómicas. Teoría 3 horas. VII. EVALUACIÓN La porción teórica es el 70 % de la calificación final y la práctica un 30%. La evaluación de la teoría será por medio de 2 exámenes parciales y un examen final, todos con el mismo valor. La evaluación práctica será por medio de las tareas. VIII. BIBLIOGRAFÍA K Lange Mathematical and Statistical Methods for Genetic Análisis, Springer. B Liu Statistical Genomics. CRC Press. M Lynch and B Walsh Fundamentals of Quantitative Genetics. Sinauer Associates. BS Weir Genetic Data Analysis, 2 nd. Ed. Sinauer Associates.