Genetic distances between molecular profiles obtained from multilocus-multiallele markers

Para expresar la magnitud de la identidad genética (similaridad) o su complemento (distancia) entre dos individuos caracterizados molecularmente a través de marcadores del tipo microsatélites (SSR), que son multilocusmultialélicos, es necesario elegir una métrica acorde con la naturaleza multivariada de los datos. Comúnmente, las métricas de distancias genéticas son diseñadas para expresar, en un único número, la diferencia genética entre dos poblaciones y son expresadas como función de la frecuencia alélica poblacional. Dichas métricas pueden también ser utilizadas para calcular la distancia entre perfiles individuales, pero las frecuencias alélicas no son continuas en este caso. Alternativamente, se pueden usar distancias geométricas obtenidas como el complemento del índice de similaridad para datos binarios que indican la presencia/ ausencia de cada alelo en un individuo. El objetivo de este trabajo fue evaluar simultáneamente el desempeño de ambos tipos de métricas para ordenar y clasificar individuos en una base de datos generadas a partir de loci de marcadores microsatélites SSR. Se calcularon 11 métricas de distancias a partir de 17 loci SSR obtenidos desde 17 introducciones de un banco de germoplasma de soja [Glycine max (L.) Merr.]. Se evaluó el consenso de los resultados obtenidos para la clasificación de los 17 perfiles moleculares desde varias métricas. Los resultados sugieren que los diferentes tipos de métricas producen información similar para comparar individuos. No obstante, se realizó una clasificación de las métricas que responden a diferencias entre los núcleos de las expresiones de cálculo.In order to express the magnitude of the genetic identity (similarity) or its complement (distance) between individuals genotyped with microsatellites (SSR), which are multilocusmultiallele markers, is necessary to choose a metric in agreement with the multivariate nature of the marker data. Most of the metrics of genetic distances were designed to express, as a single quantity, the genetic difference between two populations and they are expressed as function of population allele frequencies. Such metrics can also be used to calculate distances between individual profiles, but the allele frequencies are not longer continuous. On the other hand, geometric distances obtained as complement of similarity indexes for binary data indicating allele presence/absence in each individual, are commonly used for pairwise individual comparisons. However, they do not take into account the nested allele within locus structure of SSR data. The objective of this work was to simultaneously evaluate the performance of both metric types to order and classify individuals in a multivariate basis generated by the use of SSR loci. We applied 11 different distance metrics to a dataset involving 17 SSR loci obtained from 17 entries of a soya [Glycine max (L.) Merr.] germoplasm, and evaluated the consensus in the results obtained from the classification of the 17 molecular profiles from severl metrics. The results suggest that most of the evaluated metrics yield similar information about marker profiles in the context of pairwise individual comparisons. We provide a kernel-based metric classification.Fil: Bruno, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.Fil: Balzarini, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría

Ordinations of genetic data from multidimensional markers

Nuevas biotecnologías permiten obtener información para caracterizar materiales genéticos a partir de múltiples marcadores, ya sean éstos moleculares y/o morfológicos. La ordenación del material genético a través de la exploración de patrones de variabilidad multidimensionales se aborda mediante diversas técnicas de análisis multivariado. Las técnicas multivariadas de reducción de dimensión (TRD) y la representación gráfica de las mismas cobran sustancial importancia en la visualización de datos multivariados en espacios de baja dimensión ya que facilitan la interpretación de interrelaciones entre las variables (marcadores) y entre los casos u observaciones bajo análisis. Tanto el Análisis de Componentes Principales, como el Análisis de Coordenadas Principales y el Análisis de Procrustes Generalizado son TRD aplicables a datos provenientes de marcadores moleculares y/o morfológicos. Los Árboles de Mínimo Recorrido y los biplots constituyen técnicas para lograr representaciones geométricas de resultados provenientes de TRD. En este trabajo se describen estas técnicas multivariadas y se ilustran sus aplicaciones sobre dos conjuntos de datos, moleculares y morfológicos, usados para caracterizar material genético fúngico.New biotechnologies allow to obtain information for genetic characterization from multiple molecular and/or morphological markers. The ordination of genetic material through the exploration of variability patterns is addressed by multivariate methods. Dimension reduction techniques (DRT) and graphic representation are crucial to visualize multivariate data in lowdimensional spaces since it facilitate the understanding of relationships among individuals and/or markers. The principal component analysis, the multidimensional scaling and generalized procrustes analysis are dimension reduction techniques applicable to data from molecular and/or morphological markers. The minimum spanning trees and the biplots are techniques that allow geometrical representations of results from DRT. This paper describes such techniques and its applications are illustrated on a dataset with molecular and morphological markers characterizing fungus genetic material.Fil: Bruno, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.Fil: Balzarini, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría

Cuantificando diversidad genética : una revisión de métodos estadísticos multivariados para estudiar variabilidad a nivel de genes

Measures of agro-ecosystems genetic variability are essential to sustain scientific-based actions and policies tending to protect the ecosystem services they provide. To build the genetic variability datum it is necessary to deal with a large number and different types of variables. Molecular marker data is highly dimensional by nature, and frequently additional types of information are obtained, as morphological and physiological traits. This way, genetic variability studies are usually associated with the measurement of several traits on each entity. Multivariate methods are aimed at finding proximities between entities characterized by multiple traits by summarizing information in few synthetic variables. In this work we discuss and illustrate several multivariate methods used for different purposes to build the datum of genetic variability. We include methods applied in studies for exploring the spatial structure of genetic variability and the association of genetic data to other sources of information. Multivariate techniques allow the pursuit of the genetic variability datum, as a unifying notion that merges concepts of type, abundance and distribution of variability at gene level.Obtener estimaciones confiables de la diversidad genética en los agroecosistemas es esencial para tomar decisiones basadas en el conocimiento científico que permitan proteger los servicios ecosistémicos que éstos brindan. Para construir el dato de variabilidad genética es necesario trabajar con gran cantidad de variables de distinta naturaleza. Los marcadores moleculares proveen datos multidimensionales que generalmente son complementados con otros tipos de información, por ejemplo datos morfológicos o fisiológicos. Así, los estudios sobre variabilidad genética están frecuentemente asociados a la medición de muchos caracteres en una misma entidad biológica. De especial interés son los métodos multivariados diseñados para analizar similitudes entre entidades caracterizadas por múltiples variables que permiten resumir la información en pocas variables sintéticas informativas de la variabilidad total. En este trabajo se discuten e ilustran distintos métodos multivariados utilizados en la construcción del dato de variabilidad genética. Se incluyen métodos aplicados a la exploración de la estructura espacial de la variabilidad genética y métodos para estudiar la asociación de los datos genéticos con otras fuentes de información. Las técnicas multivariadas en esta revisión permiten abordar el problema de construir al dato de variabilidad genética como un concepto donde convergen mediciones sobre tipo, abundancia y distribución de la variabilidad a nivel de genes.Fil: Balzarini, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.Fil: Teich, Ingrid. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Centro de Relevamiento y Evaluación de Recursos Agrícolas y Naturales.Fil: Bruno, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.Fil: Peña, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría

Principal component analysis with georeferenced data : an application in precision agriculture

La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden evaluarse a través del análisis de componentes principales clásico (PCA). No obstante, como otros métodos multivariados descriptivos, el PCA no ha sido desarrollado explícitamente para datos espaciales. Nuevas versiones de análisis multivariado permiten contemplar la autocorrelación espacial entre datos de sitios vecinos. En este trabajo se aplican y comparan los resultados de dos técnicas multivariadas, el PCA y MULTISPATI-PCA. Este último incorpora la información espacial a través del cálculo del índice de Moran entre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos. Los resultados mostraron que utilizando MULTISPATI-PCA se detectaron correlaciones entre variables que no fueron detectadas con el PCA. Los mapas de variabilidad espacial construidos a partir de la primera componente de ambas técnicas fueron similares; no así los de la segunda componente debido a cambios en la estructura de co-variación identificada, al corregir la variabilidad por la autocorrelación espacial de los datos. El método MULTISPATI-PCA constituye una herramienta importante para el mapeo de la variabilidad espacial y la identificación de zonas homogéneas dentro de lotes.New precision agriculture technologies allow collecting information from several variables at many georeferenced locations within crop fields. The spatial covariation of soil properties and crop yield data can be evaluated by principal component analysis (PCA). Nevertheless, PCA has not been explicitly developed for spatial data as other multivariate descriptive methods. Other multivariate techniques that include spatial autocorrelation among data of neighborhood sites have been recently developed. In this paper, we apply and compare two multivariate analyses, PCA and spatially constrained multivariate analysis methods (MULTISPATI-PCA). The latter incorporates the spatial information into multivariate analysis calculating Moran’s index between the data at one location and the mean values of its neighbors. The results showed that MULTISPATI-PCA detected relations in the data that were not detected with PCA. The mapping of spatial variability from the first principal component was similar between PCA and MULTISPATI-PCA, but maps from the second component were different due to the variance correction by spatial autocorrelation. MULTISPATIPCA method represents a crucial tool to map spatial variability within a field, and to identify homogeneous zones in a multivariate sense.Fil: Córdoba, Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.Fil: Balzarini, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.Fil: Bruno, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.Fil: Costa, José Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (Argentina). Estación Experimental Agropecuaria Balcarc

Temps, autonomie et discrétion : analyse d’activités dans la maintenance ferroviaire / Time, autonomy and discretion: activity analysis in railway maintenance / Tempo, autonomia e discrezionalità: analisi di attività nella manutenzione ferroviaria

This paper shows a collaboration between the study of organizational action and ergonomic analysis. The regulation of the processes of work action and the cognitive regulation of operators are jointly studied in the comparison of two real-world case studies focused on the maintenance of railway infrastructure: the maintenance of the line and the repair of electrical signaling installations. The interactions between the affirmation of autonomy or the exercise of discretion and different approaches to the time management of working activities affect in various ways the reliability of the system. In urgent cases, the affirmation of autonomy may promote reliability, while in case of time pressure the exercise of discretion may increase the risk of unreliability

Site index for Prosopis alba plantations in the semi-arid chaco through mixed models

The classification of sites through curves of Site Index allows to predict the yield of the planted forests at a certain age of the stand and to plan cultural treatments. The goal of this research was to compare linear and non-linear models of fixed effects vs. mixed non-linear models to estimate the site index in plantations of Prosopis alba var Griseb in the irrigated area of the province of Santiago del Estero, Argentina using the guide curve method. The data used comes from temporary plots, permanent plots and growth data from the stem analysis of selected individuals based on their greater growth in height within the sampled areas. The registered variable for the evaluation of the site was the dominant Height (HD), defined as the average height of the 100 thickest trees per hectare. Considering that the source of data from repeated measurements on the same subject implies the presence of correlation and/or heteroscedasticity, it was proposed to evaluate statistical models that allow to properly representing the structure of the variance-covariance matrix, improving the accuracy in the adjustment. From the analysis of the results, it appears that the models non-linear mixed models have had better performance in the adjustment of the Site Index than linear and non-linear models of fixed effects. The most accurate model (smallest AIC and BIC) in the site index estimation was the mixed non-linear regression model of 'Gompertz', with structure of composite symmetry correlation and exponential heteroscedasticity.v.25 n.2 2019Fil: Senilliani, Maria Gracia. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma.; ArgentinaFil: Brassiolo, Miguel Marcelo. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; Argentin

Site index for Prosopis alba plantations in the semi-arid chaco through mixed models

The classification of sites through curves of Site Index allows to predict the yield of the planted forests at a certain age of the stand and to plan cultural treatments. The goal of this research was to compare linear and non-linear models of fixed effects vs. mixed non-linear models to estimate the site index in plantations of Prosopis alba var Griseb in the irrigated area of the province of Santiago del Estero, Argentina using the guide curve method. The data used comes from temporary plots, permanent plots and growth data from the stem analysis of selected individuals based on their greater growth in height within the sampled areas. The registered variable for the evaluation of the site was the dominant Height (HD), defined as the average height of the 100 thickest trees per hectare. Considering that the source of data from repeated measurements on the same subject implies the presence of correlation and/or heteroscedasticity, it was proposed to evaluate statistical models that allow to properly representing the structure of the variance-covariance matrix, improving the accuracy in the adjustment. From the analysis of the results, it appears that the models non-linear mixed models have had better performance in the adjustment of the Site Index than linear and non-linear models of fixed effects. The most accurate model (smallest AIC and BIC) in the site index estimation was the mixed non-linear regression model of 'Gompertz', with structure of composite symmetry correlation and exponential heteroscedasticity.v.25 n.2 2019Fil: Senilliani, Maria Gracia. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma.; ArgentinaFil: Brassiolo, Miguel Marcelo. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; Argentin

Las medidas de reparación en la jurisprudencia de la Corte Interamericana de Derechos Humanos: alcances y criterios para su determinación

La obra sistematiza y actualiza las decisiones de la Corte Interamericana de Derechos Humanos en materia de reparaciones, para mostrar la amplitud y progresividad que tiene este aspecto de las sentencias del tribunal, que ha ido incrementándose notablemente desde sus primeras decisiones. La importancia de conocer tales criterios radica no solo en el aporte teórico sino también práctico que implica aplicar dichos estándares tanto en los litigios -internos e internacionales- como en las distintas actividades y producciones realizadas por los tres poderes del estado.Facultad de Ciencias Jurídicas y Sociale