Consejería De Hacienda Y Administración Pública. Convenios. (2022063095)
Resolución de 17 de octubre de 2022, de la Secretaría General, por la que se da publicidad al Convenio de Colaboración entre la Consejería para la Transición Ecológica y Sostenibilidad de la Junta de Extremadura y la Universidad de Extremadura para el estudio del estado de conservación del Desmán Ibérico (Galemys Pyrenaicus), Lobo Ibérico (Canis Lupus Signatus), Topillo Nival (Chionomys Nivalis) y Topillo de Cabrera (Microtus Cabrerae) mediante el uso de herramientas de genética molecular como base de la gestión para la conservación de estas especies y su hábitat. N.º Expte.: 2251999FR001.
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NÚMERO 214
Martes 8 de noviembre de 2022
53927
incluso valorar su grado de endogamia y flujo genético, pero con un enfoque indirecto muy
global. Sin embargo, para propósitos relativos a la distribución espacial de las poblaciones, la información sobre variación genética se aplicará a la prospección de la distribución
espacial de los individuos mediante análisis específicos, en particular las pruebas de asignación en base a la probabilidad de que un individuo pertenezca a un grupo o población
y, con ello, evaluar la magnitud de la separación entre grupos usando las diferencias en
probabilidades de asignación entre los mismos. Además, estas estimas de probabilidad de
las diferencias genéticas de los individuos de una población se realizarán también usando
el programa MM-DIST, pues tiene la consideración de ser útiles para planificar estudios
que utilizan ADN no invasivo para identificar individuos (Kalinowsky et al, 2008). Por otro
lado, la información geoespacial de los cursos fluviales y la localización de las muestras
será analizada mediante el programa STREAMTREE SOFTWARE (Kalinowsky et al, 2008) ya
que está diseñado específicamente para tratar de mapear las diferencias genéticas entre
poblaciones de organismos de agua dulce en relación a las secciones de corrientes que los
conectan, dotando de mayor rigor a los resultados. No se descartan realizar estos análisis
con programas alternativos como ALLELE IN SPACE (Miller, 2005) que ha sido utilizado
satisfactoriamente en estudios de correlación entre variables genéticas y del paisaje.
Sin embargo, la asignación probabilística de un individuo a población no especifica la posible relación de parentesco entre miembros de un tramo fluvial, grupo poblacional o cualquiera otro criterio con aceptable grado de objetividad con el que pretendamos agrupar
individuos, esto es, no permite concretar las genealogías de forma más precisa. Por ello, la
asignación de posibles relaciones de parentesco entre individuos y las posibles inferencias
de genealogías (relaciones de hasta el segundo grado de consanguinidad), serán estimadas
fundamentalmente mediante métodos probabilísticos usando ML-RELATED a escala de tramos fluviales y núcleo poblacional, exceptuando los casos en que la elevada endogamia no
permita estas valoraciones, como ya se ha observado puntualmente en estudios previos.
Ello no solo va a permitir deducir relaciones de parentesco sino además inferir escenarios
de parentesco y filiación que serán representados en formatos gráficos de árboles genealógicos a modo de pedigrí, usando los valores de probabilidad de parentesco entre pares
de individuos lo que sin dudas contribuirá a detectar el grado de dispersión y conectividad
funcional (termino aplicado al contexto del análisis del flujo migratorio entre poblaciones
que implique reproducción fuera del ámbito de nacimiento de un individuo) entre grupos
de población. Además, los escenarios genealógicos serán de utilidad en la construcción de
redes de parentesco que serán representadas sobre el mapa de la zona. Los pedigrís inferidos
usando los resultados en ML-RELATED se dibujarán usando la aplicación informática PEDIGRAPH u otro alternativo que surja durante el desarrollo del proyecto. Todos los programas
Martes 8 de noviembre de 2022
53927
incluso valorar su grado de endogamia y flujo genético, pero con un enfoque indirecto muy
global. Sin embargo, para propósitos relativos a la distribución espacial de las poblaciones, la información sobre variación genética se aplicará a la prospección de la distribución
espacial de los individuos mediante análisis específicos, en particular las pruebas de asignación en base a la probabilidad de que un individuo pertenezca a un grupo o población
y, con ello, evaluar la magnitud de la separación entre grupos usando las diferencias en
probabilidades de asignación entre los mismos. Además, estas estimas de probabilidad de
las diferencias genéticas de los individuos de una población se realizarán también usando
el programa MM-DIST, pues tiene la consideración de ser útiles para planificar estudios
que utilizan ADN no invasivo para identificar individuos (Kalinowsky et al, 2008). Por otro
lado, la información geoespacial de los cursos fluviales y la localización de las muestras
será analizada mediante el programa STREAMTREE SOFTWARE (Kalinowsky et al, 2008) ya
que está diseñado específicamente para tratar de mapear las diferencias genéticas entre
poblaciones de organismos de agua dulce en relación a las secciones de corrientes que los
conectan, dotando de mayor rigor a los resultados. No se descartan realizar estos análisis
con programas alternativos como ALLELE IN SPACE (Miller, 2005) que ha sido utilizado
satisfactoriamente en estudios de correlación entre variables genéticas y del paisaje.
Sin embargo, la asignación probabilística de un individuo a población no especifica la posible relación de parentesco entre miembros de un tramo fluvial, grupo poblacional o cualquiera otro criterio con aceptable grado de objetividad con el que pretendamos agrupar
individuos, esto es, no permite concretar las genealogías de forma más precisa. Por ello, la
asignación de posibles relaciones de parentesco entre individuos y las posibles inferencias
de genealogías (relaciones de hasta el segundo grado de consanguinidad), serán estimadas
fundamentalmente mediante métodos probabilísticos usando ML-RELATED a escala de tramos fluviales y núcleo poblacional, exceptuando los casos en que la elevada endogamia no
permita estas valoraciones, como ya se ha observado puntualmente en estudios previos.
Ello no solo va a permitir deducir relaciones de parentesco sino además inferir escenarios
de parentesco y filiación que serán representados en formatos gráficos de árboles genealógicos a modo de pedigrí, usando los valores de probabilidad de parentesco entre pares
de individuos lo que sin dudas contribuirá a detectar el grado de dispersión y conectividad
funcional (termino aplicado al contexto del análisis del flujo migratorio entre poblaciones
que implique reproducción fuera del ámbito de nacimiento de un individuo) entre grupos
de población. Además, los escenarios genealógicos serán de utilidad en la construcción de
redes de parentesco que serán representadas sobre el mapa de la zona. Los pedigrís inferidos
usando los resultados en ML-RELATED se dibujarán usando la aplicación informática PEDIGRAPH u otro alternativo que surja durante el desarrollo del proyecto. Todos los programas
