selección + herencia = evolución
\[R = h^2 s\]
\[\Delta z = G \beta\]
\(h^2\) es el símbolo de heredabilidad, no significa que se eleve al cuadrado
Aunque conocemos muy bien los genes involucrados en el desarrollo de los ojos, la \(h^2\) para el número de ojos es pŕacticamente 0. No hay variabilidad en el número de ojos.
A diferencia de la genética de poblaciones, que usualmente trabaja con frecuencias alélicas para un solo locus con dos alelos, la genética cuantitativa trabaja con varianzas. La genética cuantitativa no requiere información sobre cuáles y qué tipode genes están involucrados. En cambio, supone que hay un gran número (en la práctica infinito) de genes involucrados, cada uno de ellos con un efecto pequeño (modelo infinitesimal).
fotografía Linda Strausbaugh, University of Connecticut.
\[ \sigma^2_P = \sigma^2_G + \sigma^2_E + \sigma^2_{GE}\]
Heredabilidad en sentido amplio
\[H^2 = \sigma^2_G / \sigma^2_P\]
\[ \sigma^2_P = \sigma^2_A + \sigma^2_{D} + \sigma^2_{I} + \sigma^2_E + \sigma^2_{GE}\]
Heredabilidad en sentido estricto
\[h^2 = \sigma^2_A / \sigma^2_P\]
Cuando los efectos de los alelos son aditivos, influencia el fenotipo con independencia de otros alelos. Actúan independientemente unos de otros. Debido a esto, las diferencias en el fenotipo debidas a efectos aditivos son transmitidas a la descendencia. Los efectos aditivos causan la similitud entre parientes y contribuyen a la respuesta evolutiva a la selección.
Los efectos de dominancia y epistasis resultan de interacciones entre alelos: con su alelo hermano (dominancia) o con alelos de otros loci en el genoma (epistasis). Estos efectos son por lo tanto dependientes del contexto (genotipo), pero este contexto se disuelve en cada generación, debido a la meiosis.
Regresión padres - hijos y experimentos de selección artificial.
\[ \beta = \Delta y / \Delta x \] \[ \beta = R / s = h^2\]
Cruzamientos controlados
Extraer los componentes causales de la varianza mediante modelos mixtos
Modelo Animal
Extraer los componentes causales de la varianza mediante un modelo mixto con información sobre el pedigree.
Modelos sencillo, pseudorréplicas por familia
\[Y_i = X_i \beta + Z_i b_i + \epsilon_i \]
\[\epsilon \sim N(0, \Sigma)\]
\[Y_i \sim N(X_i\beta, V) \]
Aplicando a un modelo animal o de cruzamientos controlados…
Wilson et al. 2010 Journal of Animal Ecology 79, 13–26