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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

1

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

2

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

3

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

4

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.

5

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

8

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.

9

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.

12

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.

13

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

14

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

15

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).

16

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.

17

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).

18

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

19

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

20

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





valor obtenido.

Establecidos los valores para cada par de locus dentro de cada una de las

poblaciones, no hubo valores significativos de ligamiento.


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




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).


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


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.


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.


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.


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).


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





valor obtenido.

Establecidos los valores para cada par de locus, no hubo valores significativos de

ligamiento.


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.


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.


Para el caso de Cebus apella, se utilizaron diferentes aproximaciones con el fin de

establecer la consistencia o inconsistencia en los resultados obtenidos.


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.


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




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).


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.


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).


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.


En el Anexo 8, puede observarse un resumen de los datos obtenidos.


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.


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.


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.


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.


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.


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





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.


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.


Para el caso de los Cebus albifrons, se utilizaron diferentes aproximaciones con el

fin de establecer la consistencia o inconsistencia en los resultados obtenidos.


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


CAL21 COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA COSTA 1,00









CAL45 COSTA ORIENTE ORIENTE ORIENTE COSTA ORIENTE 0,60







CAL63 ORIENTE BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA MELGAR BOLIVIA 0,60

CAL62 ORIENTE COSTA ORIENTE COSTA ORIENTE 0,50


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


CAL185 COSTA BOLIVIA COSTA BOLIVIA COSTA COSTA 0,60

76








CAL158 ORIENTE ORIENTE ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,80


CAL79 BOLIVIA SUR BOLIVIA MELGAR COSTA BOLIVIA 0,40



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



CAL204 COSTA BOLIVIA COSTA COSTA MELGAR COSTA 0,60

CAL205 ORIENTE BOLIVIA ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,60



CAL208 ORIENTE BOLIVIA ORIENTE ORIENTE MELGAR ORIENTE 0,60

CAL209 COSTA COSTA ORIENTE ORIENTE MELGAR COSTA 0,40




CAL212 COSTA BOLIVIA COSTA COSTA PERÚ COSTA 0,60


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


CAL210 BOLIVIA BOLIVIA BOLIVIA ORIENTE PERÚ BOLIVIA 0,60




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


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


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%.


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.

101

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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




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.


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




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


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




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

genotipificacin, agrupamiento y asignacin poblacional de …

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