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Máster Universitario en Biotecnología Aplicada a la Conservación y Gestión Sostenible de Recursos Vegetales

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Técnicas Moleculares y Variabilidad Genética

Código asignatura
MBREVE01-1-003
Curso
Primero
Temporalidad
Primer Semestre
Carácter
Obligatoria
Créditos
4
Pertenece al itinerario Bilingüe
No
Actividades
  • Prácticas de Laboratorio (14 Horas)
  • Tutorías Grupales (1 Horas)
  • Clases Expositivas (13 Horas)
  • Prácticas de Aula/Semina (2 Horas)
Guía docente

El objetivo del máster es formar investigadores iniciándolos, en el comienzo de su carrera investigadora, en el conocimiento de diferentes técnicas que se utilizan en la actualidad en la investigación biológica, para que adquieran las destrezas que deben dominar en este campo para el desarrollo de proyectos de investigación multidisciplinares.

Dentro de este contexto, dada los grandes avances que se están produciendo y la  gran diversidad de técnicas genéticas que son utilizadas tanto para la descripción de la biodiversidad, estudios evolutivos y biogeográficos, como para su aplicación en selección de material genético para cultivos o bien en Biología de la conservación, la asignatura pretende que los estudiantes se familiaricen con los conceptos básicos a tener en cuenta para el estudio de la variabilidad genética, así como con las metodologías más habituales para su cuantificación y sus aplicaciones. El profesorado tiene una amplia experiencia en el campo de la genética de poblaciones y en la utilización de marcadores moleculares. 

Los alumnos deberán tener conocimientos básicos, a nivel de grado,  de genética general  y de poblaciones, así como de diversidad biológica y biología molecular. Aunque las clases se impartirán en castellano sería muy conveniente (imprescindible) el conocimiento por parte del alumno del inglés a nivel de comprensión lectora, pues muchos de los manuales de consulta y/o los trabajos de investigación que se les entregarán a los estudiantes para su discusión están escritos en dicho idioma.

Competencias generales

- Que los estudiantes sean capaces de aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con la biotecnología de plantas y la gestión y conservación de recursos biológicos.

- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

- Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones –y los conocimientos o razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar  estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias específicas

- Que los estudiantes conozcan las bases genéticas de la biodiversidad, valorando la importancia de la variación genética como fuente de evolución y desarrollo futuro

- Que los estudiantes comprendan la base teórica y práctica de las técnicas y metodologías que permiten realizar análisis genéticos y estudios filogenéticos, como elemento de valor para la gestión y manejo de los recursos naturales,así como asesoramiento genético.

Resultados del aprendizaje

  • Ser capaz de trabajar eficazmente en grupo o formando parte de equipos multidisciplinares.
  • Adquirir capacidad de obtener y analizar datos relevantes que les permitan emitir juicios razonados que incluyan aspectos científicos, así como los éticos y sociales pertinentes.
  • Ser capaz de tener una visión integrada del conocimiento que les permita extraer sus propias conclusiones.
  • Tenercapacidad de transmitir información verbal o escrita de la forma más adecuada a cada ámbito.
  • Saber intercambiar y debatir ideas en foros nacionales e internacionales.
  • Demostrar capacidad para planificar, organizar y ejecutar su propio trabajo.
  • Saber utilizar las fuentes de información disponibles.
  • Tener capacidad para valorar la variación genética y los riesgos en el manejo de poblaciones naturales e identificar correctamente unidades de evolución y conservación.
  • Saberrealizar análisis genéticos y llevar a cabo asesoramiento genético.
  • Saber utilizar y seleccionar las técnicas y metodologías para inferir el estado y posible evolución de poblaciones naturales y certificar la fidelidad genética en la propagación clonal.

- Bases genéticas e importancia de la biodiversidad. La estructura de las poblaciones. Diferenciación poblacional. Selección y flujo génico. Pérdidas de diversidad en poblaciones pequeñas: depresión endogámica y deriva. Estimas del tamaño efectivo de la población. Especiación y extinción. Caracterización y cuantificación de la variación genética. La importancia de la diversidad genética.

- Técnicas de análisis de marcadores genómicos.  Marcadores morfológicos, cromosómicos, alozimas, RFLPs, AFLPs, RAPDS, minisatélites, microsatélites, SNPs, secuenciación. Medidas de la variabilidad.

- Unidades de gestión y evolución, trazabilidad. Resolviendo incertidumbres taxonómicas y definiendo e identificando las unidades de gestión y de evolución. Aplicaciones forenses para la identificación de individuos y especies. El concepto de trazabilidad. Técnicas moleculares apropiadas. 

-Detección de QTLs y selección asistida por marcadores. Naturaleza de la variación cuantitativa: el modelo aditivo. Heredabilidad y respuesta a la selección. La cartografía de caracteres cuantitativos.

Clases expositivas: Presentación de los contenidos por el profesor, como introducción a cada tema. A continuación se propone discusión y análisis crítico de materiales y bibliografía por parte de los estudiantes, lo que permitirá al profesor conocer el nivel de conocimientos teóricos del alumno así como su actitud y las dificultades que les pueda plantear la asignatura, pudiendo así orientar de forma individualizada a los estudiante acerca de las tareas a realizar para una mejor adquisición de los conocimientos de la materia.

Sesiones Prácticas de ordenador. Tendrán lugar después de que haberse desarrollado en las clases expositivas del tema a tratar.

Se pretende que los alumnos se familiaricen con los  programas estadísticos y software mas habituales que se utilizan para analizar datos genéticos y que permiten estimar los niveles de variabilidad de las poblaciones y definir una posible la estructura  para un conjunto de poblaciones de una especie, asignar individuos de origen desconocido a una determinada población, etc.. Estas prácticas se realizaran en una de las salas de ordenadores de la Facultad  y para ellas se utilizarán grupos de datos tomados de artículos publicados o de investigaciones realizadas en el grupo de investigación al que pertenecen los profesores de esta u otras asignaturas del programa, para que, a partir de ellos, se enfrenten a la descripción y análisis de un caso al cual tengan que aplicar los conocimientos adquiridis tanto en las clases teóricas como prácticas.

Preparación y presentación de seminarios individuales: Éstos serán elegidos por los estudiantes entre un grupo de temas propuestos por los profesores de la asignatura o entre los que propongan los propios estudiantes. Los profesores colaborarán en la búsqueda de materiales apropiados y, en su caso, en la elección del tema del seminario o trabajo individual. La preparación y presentación de los seminario será individual o por grupos (nunca superiores a de tres alumnos)  en función del número de alumnos inscritos en la asignatura. Los alumnos deberán presentar con anterioridad un resumen escrito del trabajo, de entre 15 y 20 paginas, que incluya un análisis crítico del trabajo así como la bibliografía mas relevante y estará disponible para el resto de alumnos.

La duración de cada presentación será de 15 minutos, de la cual 10 minutos se dedicarán a la exposición y los restantes 5 minutos a la discusión de las cuestiones planteadas por lo alumnos y profesores.

TRABAJO PRESENCIAL

TRABAJO NO

PRESENCIAL

Temas

Horas totales

Clase Expositiva

Prácticas de aula /Seminarios/ Talleres

Prácticas de laboratorio /campo /aula de  informática/ aula de idiomas

Prácticas clínicas  hospitalarias

Tutorías grupales

Prácticas  Externas

Sesiones de Evaluación

Total

Trabajo grupo

Trabajo autónomo

Total

1.1.-Caracterización y cuantificación de la variación genética

25

3

4

7

4

7

11

1.2.La estructura de las poblaciones.

23

3

4

7

7

8

15

2.-1.Resolviendo incertidumbres taxonómicas

12

2

3

5

4

4

8

2.2. Aplicaciones forenses

12

2

2

4

4

4

8

2.3. Detección de QTLs y selección asistida por marcadores moleculares

13

2

3

5

4

4

8

3.presentación de seminarios individuales

15

1

1

4

4

8

EVALUACION

1

1

12

12

Total

100

12

16

1

1

30

27

43

70

.

MODALIDADES

Horas

%

Totales

Presencial

Clases Expositivas

12

12%

Práctica de aula / Seminarios / Talleres

2

2%

Prácticas de laboratorio / campo / aula de informática / aula de idiomas

14

14%

Prácticas clínicas hospitalarias

Tutorías grupales

1

1%

Prácticas Externas

Sesiones de evaluación

1

1%

No presencial

Trabajo en Grupo

27

27%

Trabajo Individual

43

43%

Total

100

La evaluación del aprendizaje de los alumnos se llevará a cabo de forma continuada, realizándose distintos tipos de controles:

a) Asistencia a las clases, exigiéndoseles la asistencia a un mínimo del 80% de las sesiones teóricas presenciales y a la totalidad de las sesiones prácticas, lo que representará un 10% de la calificación final del estudiante. Si no se cumple, se perderá el 10% correspondiente.

b) Pruebas Escritas, con variantes de preguntas cortas, test de respuesta múltiple,…, será un método objetivo para valorar los conocimientos adquiridos y asimilados por el estudiante, la utilización de vocabulario científico adecuado, la capacidad de síntesis y de interrelacionar conceptos y representará un 50% de la calificación final del estudiante (se necesitará una puntuación de 5 sobre 10 en la prueba escirta para tener en cuenta el resto de valoraciones).

c) Elaboración de una memoria, exposición y defensa del trabajo de clases prácticas: Este aspecto representará un 40% de la calificación final del estudiante. Los alumnos deberán presentar por escrito una memoria final (15-20 páginas) de las actividades realizadas durante esas sesiones  así como realizar una exposición y defensa (15 minutos en total) de aquellos aspectos prácticos en que cada estudiante o grupo de estudiantes ha realizado un trabajo específico, no común al realizado por el resto.

Se valorará:

1.- Contenido del resumen escrito

2.- Claridad y concreción en la exposición

3.- Defensa del contenido en el turno de preguntas

Su evaluación permitirá valorar el nivel alcanzado por los estudiantes en relación a su:

1. Capacidad de análisis y síntesis.

2. Su familiaridad con las metodologías y  técnicas utilizadas actualmente en genética molecular

3. Búsqueda y análisis de información a partir de distintas fuentes.

3. Capacidad de preparación, exposición oral y escrita, defensa pública argumentada de un tema.

4. Autonomía y confianza en sí mismo.

5.-Conocimiento de las aplicaciones de diferentes marcadores genéticos.

6.- Capacidad de aplicar conceptos genéticos para la conservación, manejo y explotación de recursos naturales.

NOTA: Para poder presentarse a la convocatoria ordinaria es obligatoria haber realizado las prácticas.

En la convocatoria extraordinaria la calificación del alumno constará de un examen teórico, que representará el 50% de la calificación, en el caso de haber aprobado la parte práctica. De no ser así, se realizará un ejercicio práctico que representará un 40% de la califiacción final, y el otro 50% corresponderá al examen teórico (para el 10% restante se tendrá en cuenta la asistencia y participación en clase, expuesto anteriormente).

A los alumnos con evaluación diferenciada se les adaptará el sistema de evaluación de acuerdo con la situación específica de cada uno, aplicando los mismos criterios que en las evaluaciones extraordinarias. 

El aula donde se impartirá el Curso dispone de ordenador, cañón de proyección y conexión a Internet que serán  utilizados durante el desarrollo de las clases y permitirán acceder directamente a los recursos, programas, presentaciones, etc., disponible en la red.. Asimismo en la Facultad se dispone de dos salas de informática, también con acceso a Internet, que podrán ser utilizadas por los alumnos para realizar la búsqueda de información necesaria para el desarrollo de las tareas que se les encomienden durante el desarrollo de la asignatura. También, los alumnos tendrán a su disposición la bibliografía (libros y revistas especializadas) existentes en la  biblioteca de la Facultad y se pondrá a su disposición la bibliografía personal existente en el grupo de investigación.

En la página de la asignatura abierta en el “campus virtual” se colocaran todos los materiales de los citados en la bibliografía recomendada que sean de libre acceso (copias de artícuoos, acceso aprogramas estadísticos,…) para que los alumnos puedan disponer de ellos.

Para la realización de las sesiones de prácticas, el área de genética dispone de laboratorios equipados con los instrumentos y aparatos necesarios (equipos de PCR, equipos de electroforesis en geles de agarosa y poliacrilamida, centrífugas,… para su realización, así como de los programas informáticos utilizados para el tratamiento de datos genéticos. 

Bibliografía:

Se aportará material actualizado en pdf durante el desarrollo de la asignatura a través del campus virtual.

Texto básico del curso.

Introducción a la mejora genética vegetal, 2013. José Ignacio Cubero Salmerón. ISBN 13: 9788484766551 ISBN 10: 8484766551. Ediciones Paraninfo S.A. Calle José Abascal 41, Oficina 709. 28003 Madrid (España)

Frankham, R., Ballou, J. D. y Briscoe, D. A. 2009. Introduction to conservation genetics (2ª edición). Cambridge University Press. Cambridge. Reino Unido.

Lecturas recomendadas.

Borrell, Y., Bernardo, D., Blanco, G., Vázquez,E. y  Sánchez, J.A. 2008. Spatial and temporal variation of genetic diversity and estimation of effective population sizes in Atlantic salmon (Salmo salar, L.) populations from Asturias(Northern Spain) using microsatellites. Conservation Genetics 9, 807–819.

Frantz, A. C., Pourtois, T., Hevertz, M., Schley, L., Krier, A., Bertouille, S., Chaumont, F. y Burke, T. 2006. Genetic structure and assignment tests demonstrate illegal translocation of red deer(Cervus elaphus) into a continuous population. Molecular Ecology 15, 3191–3203.

Godoy, J. A. 2009. La genética, los marcadores moleculares y la conservación de especies. Ecosistemas 18(1), 23-33.

Gozlan, R. E. 2008. Introduction of non-native freshwater fish: is it all bad? Fish and Fisheries  9, 106–115

Gray, J. A. 2000. Una genética que resulta molesta. Mundo Científico 62,  62-66.

Hedrick, P.W. 2001. Conservation genetics: where are we now? TRENDS in Ecology and Evolution 16(11), 629-636.

Leonard, J. A. 2008. Ancient DNA applications for wildlife conservation. Molecular Ecology 17, 4186–4196

Lui, Z. J., y Cordes, J.F. 2004.DNA marker technologies and their applications in aquaculture genetics. Aquculturer 238, 1-37.

Ogden, R., Dawnay, N. y McEwing, R. 2009. Wildlife DNA forensics-bridging the gap between conservation genetics and law enfrocemen. Inter-Research doi: 10.3354/esr00144. www.int-res.com

Palsbøll, P. J., Berube, M. y Allendorf, F. W. Identification of management units

using population genetic data. TRENDS in Ecology and Evolution 22 (1), 11-16

Schwartz, M. K., Luikart, G. y Waples, R. 2006. Genetic monitoring as a promising tool for conservation and management. TRENDS in Ecology and Evolution 22(1), 25-33.

Otros textos, artículos y recursos en internet de consulta.

Allendorf, F. W. y Luikart, G. 2007. Conservation and the genetics of populations. Blackwell. Malden. USA.

Avise, J. C. 2004. Molecular markers, natural history and evolution. Sinawer Associated Inc. Sunderland.Massachuses.USA.

Blanco, G., Ramos, M. D., Vázquez, E. y Sánnchez, J. A. 2005. Assessing temporal and spatial variation in wild populations of Atlantic salmon with particular reference to Asturias (Northern Spain) rivers. Journal of Fish Biology  67 (Supplement A), 169–184.

Borrell, Y., Blanco, G., Vázquez, E., Piñera, J. A., Gimenez, G., Estevez, A. y Sánchez, J. A. 2008. Assessing the spawning season in common dentex (Dentex dentex) using microsatellites. Aquaculture Research 39, 1258-1267.

Baker, C.S. 2008. A truer measure of the market: the molecular ecology of fisheries and wildlife trade. Molecular Ecology 17, 3985-3998.

Falconer, D.S. y Mackay, T.F.C. 2001. Introducción a la genética cuantitativa. Editorial Acribia, Zaragoza.

Fontanesi, L. 2009. Genetic authentication and traceability of food products of animal origin: new developments and perspectives. Italian .Journal of .Animal .Sciences 8 (2), 9-18.

Fontdevila, A. y Moya, A. 1999. Introducción a la genética de poblaciones. Editorial Síntesis. Madrid.

Food and Agriculture Organization. www.fao.org/index_es.htm.

Hartl D. L., Clark A. G. 2006. Principles of population genetics. Sinauer Associates Inc. Sunderland, MA.

International Union for Conservation of Nature IUCN, www. IUCN.org.

Lees, M. 2003. Food Authenticity and Traceability. CRC. Woodhead Publishing Ltd. England.

Liu, Z. 2007. Aquaculture genome technologies. Blackwell Publishing Ltd. Oxford.UK

Rasmussen, S. y Morrissey, T. 2008. DNA-Based Methods for the Identification of Commercial Fish and Seafood Species. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety 7, 280-296.).

Ratnasingham, J. K. y Hebert, P. D. N. 2007. BOLD: The Barcode of Life Data System (www.barcodiglife.org). Molecular Ecology Notes 7, 355-364.

Sanz, N., Araguas, R. M.,  Fernández, R.,  Vera , M. y Garcá-Marin, J. L. 2009. Efficiency of markers and methods for detecting hybrids and introgression in stocked populations.Conservation  Genetics 10, 225-236.

Vilas, R.,  Bouza , C., Castro, C., López, A. y  Martínez, P. 2010. Management units of brown trout from Galicia (NW: Spain)based on spatial genetic structure analysis. Conservation Genetics 11, 897–906

Wennevik, V., Jorrstad, K. E., Dahle, g. y Fevolden,S.E. 2008. Mixed stock analysis and the power of different classes of molecular markers in discriminating coastal and oceanic Atlantic cod ( Gadus morhua L.) on the Lofoten spawning grounds, Northern Norway. Hydrobiologa 606, 7-2

Wethey, D. S. y   Woodin S. A. 2008.  Ecological hindcasting of biogeographic responses to climate change in the European intertidal zone Hydrobiologia  606:139–151

World Conservation Monitoring Centre. United Nations Environment Programme. http://www.unep-wcmc.org/

Información sobre los programas y paquetes estadísticos utilizados en el curso:

ARLEQUÍN (http://cmpg.unibe.ch/software/arlequin35/): Permite la estimación de parámetros básicos de diversidad genética tanto en diploides (marcadores codominantes) como haploides (secuencias ), el ajuste al equilibrio de Hardy-Weinber, el análisis del desequilibrio de ligamiento entre loci, estadísticos de diversidad y diferenciación (AMOVA) genética (test de neutralidad deTajima, Ewens-Watterson neutrality test, Chakraborty ), estima de distancias genética y elaboración de árboles filogenéticos.

Excoffier, L., Laval, G. y Schneider, S. 2005. Arlequin ver. 3.0: An integrated software package for population genetics data analysis. Evolutionary Bioinformatics Online 1,47-50.

BIOEDIT (http://www.mbio.ncsu.edu/BioEdit/bioedit.html): Editor que permite alinear secuencias nucleotídicas y compararlas entre si y con las disponibles en bancos de datos tipo GENBANK.

Hall, T. A. 1999. BioEdit: a user-friendly biological sequence alignment editor and analysis program for Windows 95/98/NT. Nucleic Acids Symposium Series 41, 95-98.

BOTTLENECK http://www1.montpellier.inra.fr/URLB/bottleneck.html.: A partir de las frecuencias alélicas, permite analizar la existencia de cuellos de botella, mediantes 3 tipos de estadísticos: test- de signos,  "sign test", a "standardized differences test", y  "Wilcoxon sign-rank test". 

Cornuet, J. M. y Luikart, G. 1997. Description and power analysis of two tests for detecting recent population bottlenecks from allele frequency data. Genetics 144, 2001-2014.

CERVUS (http://www.fieldgenetics.com/pages/home.jsp): Determina, mediante simu-laciones, el nivel de confianza de los marcadores utilizados en los análisis de paternidades. Permite, dentro de un conjunto de reproductores,  asignar la pareja parental más probable a cualquier descendientes, teniendo en cuenta la posibilidad de errores de genotipado.

Marshall, T. C., Slate, J., Kruuk, L. E. B. y Pemberton, J. M. 1998. Statistical confidence for likelihood-based paternity inference in natural populations. Molecular Ecology 7, 639-655.

Slate, J., Marshall, T. C. y Pemberton, J. M. 2000. A retrospective assessment of the accuracy of the paternity inference program CERVUS. Molecular Ecology 9, 801-808.

Kalinowski, S. T., Taper, M.L. y Marshall, T. C. 2007. Revising how the computer program CERVUS accommodates genotyping error increases success in paternity assignment. Molecular Ecology 16, 1099-1006

COLONY (http://www.zsl.org/science/research/software/colony,1154,AR.html): Utiliza métodos de máxima verosimilitud para estimar las relaciones de parentesco entre individuos utilizando tanto información de marcadores dominantes como codominantes permitiendo establecer estructuras familiares de hermanos completos o medis-hermanos.

Wang, J. 2004 Sibship reconstruction from genetic data with typing errors. Genetics 166, 1963-1979.

Jones, O. y Wang, J. 2009 COLONY: a program for parentage and sibship inference from multilocus genotype data. Molecular Ecology Resources 10, 551–555.

CONVERT (http://www.agriculture.purdue.edu/fnr/html/faculty/rhodes/students%20and

%20staff/glaubitz/software): Transforma los datos de marcadores codominantes escritos en formato EXCEL a un formato propio que luego puede convertirse en el formado requerido por diversos programas utilizados en el análisis de datos genéticos como GENEPOP, ARLEQUIN, POPGENE, MICROSAT, PHYLIP y STRUCTURE.

Glaubitz, J. 2004. CONVERT: A user-friendly program to reformat diploid genotypic data for commonly used population genetic software packages. Molecular Ecology Notes 4, 309-310.

DnaSP (http://www.ub.edu/dnasp/): Analiza datos de secuencias nucleotídicas. Calcula parametros de diversidad dentro y entre poblaciones, desequilibrio de ligamiento, flujo génico, test de neutralidad y simulaciones basadas en procesos de coalescencia.

Librado, P. y Rozas, J. 2009. DnaSP v5: A software for comprehensive analysis of DNA polymorphism data. Bioinformatics 25, 1451-1452.

FSTAT (http://www2.unil.ch/popgen/softwares/fstat.htm): Permite estimas de parámetros de reparto de diversidad y diferenciación poblacional (Nei, Weir y Cockerham, Wright) y test para estimar diferencias entre parámetros poblacionales.

Goudet, J. 1995. FSTAT (Version 1.2): A computer program to calculate F-statistics. Journal of Heredity 86(6), 485-486.

GENECLASS (http://www1.montpellier.inra.fr/URLB/index.html): Asigna/excluye individuos a una población, dentro de un grupo de poblaciones con frecuencias conocidas, en función de la máxima probabilidad de su genotipo multilocus.

Piry, S.; Alapetite, A.; Cornuet, J. M.  Paetkau, D.; Baudouin, L. y  Estoup, A. 204. .GENECLASS2: A Software for Genetic Assignment and First-Generation Migrant Detection. Journal of Heredity 95 (6),  536-539.

GENEPOP  (http://kimura.univ-montp2.fr/~rousset/Genepop.htm): Estima los ajustes al equilibrio de Hardy-Weinberg, el desequilibrio de ligamiento entre loci, así como diversos parámetros para estimar la diversidad y diferenciación genética y tasas de migración (Nm)

Raymond, M. y Rousset, F. 1995. GENEPOP (version 1.2): population genetics software for exact tests and ecumenicism. Journal of Heredity 86, 248-249.

Rousset, F. 2008. Genepop'007: a complete reimplementation of the Genepop software for Windows and Linux. Molecular Ecology Resources 8, 103-106.

GENETIX (http://www.genetix.univ-montp2.fr/genetix/genetix.htm): Estima parámetros de diversidad y diferenciación genética (F de Wright, Gst de Nei), y su significación utilizando permutaciones asi como tasas de migración y tamaños efectivos mediante la estima de Nm, test de Mantel, distancias genéticas y análisis de correspondencias.

Belkhir, K., Borsa, P., Chikhi, L., Raufaste, N. y Bonhomme, F. 1996 y 2004. GENETIX 4.05, logiciel sous Windows TM pour la génétique des populations. Laboratoire Génome, Populations, Interactions, CNRS UMR 5000, Université de Montpellier II, Montpellier (France). 

MEGA (http://www.megasoftware.net/): Alinea secuencias nucleotidicas y permite la estima de parámetros de diversidad, estima distancias genéticas y construye, a partir de ellas, árboles  filogeneticos.

Tamura, K., Dudley, J., Nei, M. y  Kumar, S. 2007. MEGA4: Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) software version 4.0. Molecular Biology and Evolution 24, 1596-1599.

NE ESTIMATOR (http://www.dpi.qld.gov.au/28_6908.htm): Permite estimas de tamaño efectivo (Ne) por varios métodos: desequilibrio de ligamiento (Hill, 1981), correcciones a este metodo según Waples y Do (2008), exceso de heterozigotos (Pudovkin, Zaykin and Hedgecock, 1996) y un método temporal comparando las frecuencias génicas de dos muestras temporales de la población utilizando moments-based F-statistics (Krimbas and Tsakas, 1971; Nei and Tajima, 1981; Pollock, 1983 , Waples, 1989).

Ovenden, J., Peel, D., Street, R., Courtney, A., Hoyle, S., Peel, S y Podlich, H. 2007. The genetic effective and adult census size of an Australian population of tiger prawns (Penaeus esculentus). Molecular Ecology 16, 127-138.

NETWORK:  (ttp://www.fluxus-engineering.com/sharenet.htm): Genera arboles y redes a apartir de distancias géneticas y puede estimar la edad de divergencia entre nodos.

Bandelt, H. J., Forster, P., Sykes, B. C. y Richards, M. B. 1995. Mitochondrial portraits of human populations. Genetics 141, 743-753.

PARTITION (http://www.genetix.univ-montp2.fr/partition/partition.htm): Permite el análisis de la subdivisión de poblaciones y la asignación de individuos a su población de origen.

Belkhir, K. y Dawson, K. J. 2001. A Bayesian approach to the identification of panmictic populations and the assignment of individuals.. Genetical Research 78, 59-77.

PHYLIP (http://evolution.genetics.washington.edu/phylip.html): Permite las estimas de distancias genéticas y la elaboración de árboles filogenéticos.

Felsenstein, J. 1989. PHYLIP, Phylogeny Inference Package (Version 3.2). Cladistics  5, 164-166.

PROBMAX: (http://www.uoguelph.ca/~rdanzman/software/): Identifica, dentro de un conjunto de reproductores, la pareja de padres más probable que origino un descendiente concreto y generar descendencias en cruzamientos entre individuos de genotipo conocido.

Danzmann, R. G. 1997. PROBMAX: A computer program for assigning unknown parentage in pedigree analysis from known genotypic pools of parents and progeny. Journal of Heredity 88, 333.

RELATEDNESS (http://www.gsoftnet.us/GSoft.html): Calcula los coeficientes de correlacción genética entre pares de individuos o como media de un conjunto de ellos.

Queller, D. C. y Goodnight, K. F. 1989. Estimating relatedness using genetic markers. Evolution 43, 258–275.

STRUCTURE (http://pritch.bsd.uchicago.edu/structure.html): Sin condiciones previas sobre estructura poblacional, agrupa a un conjunto de individuos en un determinado (mínimo) de unidades poblaciones distintas que podrían explicar esa composición genética individual y estima la composición de cada muestra en base a esa estructura poblacional, identificando migrantes o mezcla.

Pritchard,J. K., Stephens,M. y Donnelly, P. 2000. Inference of Population Structure Using Multilocus Genotype Data. Genetics 155, 945–959.