Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

Flujo genético asistido

Flujo genético asistido (rosa) contrastado con migración asistida (amarillo) en un gradiente climático/geográfico (izquierda) y un gradiente altitudinal (derecha). Las flechas r...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita
Flujo genético asistido (rosa) contrastado con migración asistida (amarillo) en un gradiente climático/geográfico (izquierda) y un gradiente altitudinal (derecha). Las flechas representan el movimiento controlado desde la población de origen a la población objetivo. El color de los grupos de árboles representa diferentes ecotipos de población. Cabe destacar que esta figura no representa todos los posibles planes de manejo de la migración asistida por fagocitos, como el abastecimiento de múltiples poblaciones, el uso de elementos de conservación ex situ o la combinación con otras técnicas de conservación.

El flujo genético asistido (FGA) es una estrategia de gestión de la conservación que consiste en el traslado de individuos o gametos entre poblaciones de especies vegetales o animales dentro de su área de distribución. Esta estrategia responde a los efectos del cambio climático facilitando la adaptación a las condiciones climáticas locales previstas. [ 1 ] Por ejemplo, un plan de gestión de FGA puede trasladar individuos de una población (o poblaciones) de origen que habitan en una región cálida a una población objetivo en una región más fría, pero que se está calentando rápidamente.

No debe confundirse con la migración asistida , la AGF es una estrategia centrada en el flujo genético entre poblaciones existentes en lugar de la introducción de individuos en hábitats nuevos o restaurados. La AGF también es similar al rescate genético , una técnica de conservación destinada a prevenir la extinción de especies; sin embargo, la AGF enfatiza la conservación a largo plazo y tiene aplicaciones más amplias. [ 1 ] Para especies que experimentan adaptación local a condiciones climáticas históricas y tienen poblaciones con compatibilidad genética, la AGF puede ser una estrategia eficaz de mitigación del cambio climático para ayudar a mantener la aptitud genética en especies amenazadas. [ 2 ]

Historia

Aunque el término "flujo genético asistido" se utilizó por primera vez en un artículo publicado en 2013 por Aitken y Whitlock, [ 1 ] el concepto fue reconocido ya en 1992 por Ledig y Kitzmiller, quienes escribieron sobre la reforestación bajo la amenaza del cambio climático. En esta publicación, Ledig y Kitzmiller sugirieron que los programas de plantación deberían considerar obtener semillas de más al sur o de menor altitud. [ 3 ] [ 4 ] El término "flujo genético dirigido" también se ha utilizado para describir el movimiento de individuos con rasgos genéticos deseados hacia poblaciones objetivo como estrategia de conservación. [ 5 ] [ 6 ] La investigación sobre el FGA como estrategia de conservación, incluyendo el análisis de árboles y arbustos, [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] flores herbáceas, [ 10 ] corales de arrecife, [ 11 ] así como especies animales terrestres, [ 6 ] [ 12 ] ha mostrado resultados prometedores y revelado riesgos genéticos potenciales.

Aplicaciones y beneficios

El beneficio final de la AGF es la protección de la salud y la productividad de las especies, incluidas las especies clave y de importancia económica, para conservar la biodiversidad frente al cambio climático. [ 13 ] Las especies amenazadas corren el riesgo de sufrir una mala adaptación debido a que la tasa de adaptación natural se queda rezagada con respecto a la rápida tasa de cambio ambiental, lo que provoca la pérdida de la función del ecosistema, así como la pérdida de los recursos y servicios ecosistémicos que proporcionan. [ 1 ] [ 9 ] La AGF puede ayudar a introducir genotipos que están preadaptados a nuevos climas locales o aumentar la frecuencia de genotipos adaptados al clima que ya existen dentro de la población, fortaleciendo el potencial evolutivo de una especie y su persistencia a través del cambio ambiental. [ 1 ]

Acelerar el flujo genético

En condiciones ambientales estables, la selección natural impulsa la adaptación al entorno local; sin embargo, a medida que las condiciones ambientales cambian con el tiempo, las especies pueden adaptarse a nuevas condiciones exhibiendo procesos naturales como el flujo genético. [ 1 ] El flujo genético es simplemente la transferencia de genes entre poblaciones de la misma especie. El flujo genético natural tiende a exhibir una distribución leptocúrtica, en contraposición a una distribución normal, en la que más individuos y gametos se distribuyen a una distancia menor de la población de origen que a mayor distancia. [ 1 ] A medida que la actividad antropogénica continúa aumentando la tasa de cambio climático, la adaptación a través de estos procesos naturales puede no ser suficiente. [ 13 ] Además, la fragmentación del hábitat causada por el desarrollo humano también impide la adaptación natural al inhibir el flujo genético. [ 13 ] El AGF puede dirigir el flujo genético en una dirección específica a cualquier distancia deseada, trabajando para superar estas barreras ambientales al acelerar el proceso adaptativo natural. [ 1 ]

Flujo genético asistido frente a rescate genético

El rescate genético es una estrategia de conservación que se dirige a poblaciones pequeñas y aisladas que han perdido una diversidad genética significativa y están amenazadas de extinción. [ 14 ] De forma similar a la AGF, el rescate genético introduce nuevos individuos en la población objetivo con el objetivo de restaurar la diversidad genética y aumentar la aptitud general. Los dos métodos difieren en su objetivo final; el rescate genético intenta aliviar la depresión por endogamia para reforzar la aptitud y promover el crecimiento poblacional, mientras que la AGF es más direccional, apuntando a promover la adaptación genética a las condiciones climáticas futuras. [ 5 ] [ 14 ] Si bien el rescate genético puede considerarse una forma de AGF, es una solución de conservación a corto plazo centrada en reducir el riesgo de extinción en poblaciones pequeñas. Los esfuerzos de rescate genético tienden a obtener individuos de poblaciones con climas ambientales similares a los de la población objetivo.

AGF se centra en la conservación a largo plazo, obteniendo individuos de poblaciones adaptadas a diferentes condiciones climáticas que coinciden con las condiciones futuras que enfrenta la población objetivo. [ 1 ] AGF tiene aplicaciones a una gama más amplia de poblaciones receptoras potenciales. En poblaciones pequeñas y amenazadas, AGF es idéntico al rescate genético, reduciendo la depresión por endogamia y aumentando la diversidad genética. [ 1 ] AGF también ayuda a poblaciones más grandes o más aptas, como las especies fundadoras, que tienen un mayor potencial evolutivo, pero pueden experimentar un mayor estrés a medida que los climas cambian más rápido de lo que puede ocurrir la adaptación natural. [ 1 ] [ 13 ]

Flujo genético asistido como migración asistida

La migración asistida es otra estrategia de conservación que implica el movimiento antropogénico de especies hacia hábitats más adecuados en respuesta a las condiciones ambientales cambiantes. [ 15 ] La AGF puede considerarse un tipo de migración asistida que se centra en el movimiento de individuos o poblaciones de una especie a áreas dentro de su rango existente, mientras que la migración asistida es más amplia, incluyendo la introducción de una especie a una nueva ubicación geográfica más allá de su rango actual. [ 1 ] Debido a que la naturaleza de la AGF mantiene el rango existente de la especie, los riesgos ecológicos de mover individuos o gametos son mucho menores que las introducciones a nuevas áreas. [ 1 ]

Riesgos y limitaciones

La introducción de genotipos extraños en una nueva población siempre conlleva el riesgo de reducir la integridad genética. Para la AGF, la depresión por exogamia , o una reducción en la aptitud de los genotipos de la descendencia en relación con los linajes parentales, es el riesgo más significativo. [ 1 ] La depresión por exogamia puede ser causada por epistasis negativa , incompatibilidades cromosómicas y pérdida de alelos adaptados localmente dentro de la población receptora. [ 1 ] [ 13 ] Los resultados de estas incompatibilidades pueden conducir a efectos perjudiciales como el desajuste fenológico. [ 2 ]

Por ejemplo, las investigaciones han demostrado que la AGF tiene el potencial de alterar el momento de floración en las plantas, lo que representa una amenaza para las relaciones de polinización. [ 10 ] Además, si bien la AGF puede introducir alelos beneficiosos, preadaptados a ciertas condiciones climáticas, también puede introducir alelos perjudiciales que están mal adaptados a otros factores ambientales. [ 1 ] Por último, la AGF conlleva el riesgo de saturación genética si la proporción de individuos introducidos o la aptitud de los nuevos individuos es demasiado alta. Tanto en la AGF como en las estrategias de rescate genético, los genotipos foráneos podrían competir con los genotipos locales y provocar la pérdida de linajes genéticos únicos. [ 1 ] [ 13 ]

Además de los parámetros limitados sobre el tamaño y el rango actual de las especies objetivo, la AGF puede ser difícil de lograr en especies longevas. La implementación exitosa de la AGF a menudo requiere varias generaciones para que se acumulen adaptaciones beneficiosas y tengan un impacto. Este proceso puede ser demasiado lento entre especies con largos tiempos de generación, una consideración importante para las aplicaciones en silvicultura. [ 13 ]

Otra consideración importante es la precisión de las proyecciones climáticas. Las proyecciones climáticas pueden ser inciertas y deben tenerse en cuenta muchas variables. Si bien el objetivo de la AGF es conservar las especies amenazadas por el cambio climático, la descendencia aún necesita poder establecerse y sobrevivir en condiciones típicas. Los expertos recomiendan que los planes de manejo de la AGF adapten el entorno de las poblaciones de origen a las proyecciones climáticas intermedias para maximizar la supervivencia. [ 1 ]

Identificación de las poblaciones de origen y destino

Un factor clave para determinar poblaciones fuente potenciales para la reproducción asistida por animales (RAA) es una sólida historia de adaptación local a las condiciones climáticas deseadas. Para las especies vegetales, esto se puede determinar experimentalmente mediante trasplantes en jardines comunes o experimentos controlados en invernaderos y evaluando la herencia de rasgos fenotípicos. [ 1 ] Sin embargo, los indicadores de una población fuente viable no se limitan a factores ecológicos. El análisis genómico puede identificar la variación genética adaptativa y revelar qué poblaciones están mejor adaptadas a las condiciones deseadas, así como cuáles están en mayor riesgo. [ 7 ] Esto puede ser especialmente útil al evaluar estrategias potenciales de RAA para poblaciones pequeñas de especies en peligro de extinción. [ 12 ]

El desplazamiento genómico se ha convertido en un método prometedor de análisis genómico que identifica la variación genética adaptativa en poblaciones de especies candidatas para la AGF. Este método utiliza un análisis genotipo-ambiente de los datos genómicos de una población para establecer una relación estadística entre las frecuencias alélicas y los factores ambientales. Este modelo se utiliza luego para medir el desajuste entre la composición genética actual y la composición necesaria para la adaptación a las condiciones climáticas proyectadas. [ 16 ] Un enfoque de desplazamiento genómico llamado "riesgo de no adaptación" o RONA, que predice el cambio de frecuencia alélica requerido en una población para adaptarse a las condiciones ambientales futuras, es una herramienta analítica que se ha recomendado para su uso en estrategias de AGF. [ 8 ] [ 16 ]

Ejemplos de investigación

AGF exitosa

Coral cuerno de alce ( Acropora palmata )

En 2018 se logró una implementación exitosa de AGF en poblaciones de Acropora palmata o coral cuerno de alce. El flujo genético se inició mediante la fertilización in vitro de óvulos de coral recién recolectados en Curazao, utilizando esperma criopreservado de Florida, Puerto Rico y Curazao. A pesar de que estas poblaciones de coral se encuentran genéticamente aisladas tras una disminución de más del 95% en su población, el riesgo de depresión por exogamia se considera bajo, ya que han conservado una alta diversidad genética y presentan una estructura genética poblacional de cruzamiento cruzado. Los investigadores descubrieron que poblaciones genéticamente distintas de A. palmata podían producir una población de descendientes exitosa y que AGF es una opción viable para la conservación de poblaciones de coral en peligro de extinción. [ 11 ]

Planta cojín de montaña ( Silene ciliata Pourr.)

Un ejemplo de AGF para una especie de planta perenne a lo largo de un gradiente altitudinal fue probado por investigadores en 2014. Silene ciliata es una especie de planta perenne con flores que crece en las cordilleras mediterráneas del sur de Europa. Dado que las poblaciones de plantas crecen a lo largo de fuertes gradientes altitudinales, se prevé que las plantas en altitudes más bajas experimenten un deshielo más temprano y el inicio del período de sequía estival. Experimentos previos mostraron que las plantas de altitudes más altas florecían antes cuando se plantaban en altitudes más bajas, lo que sugiere que el AGF de poblaciones altas a bajas podría ayudar a adelantar el tiempo de floración para aumentar el éxito reproductivo y la supervivencia de las plántulas antes del período de sequía. Sin embargo, los resultados del experimento de jardín común ex situ de los investigadores mostraron lo contrario: el flujo genético de poblaciones de altitudes más altas retrasó el tiempo de floración. Los investigadores sugirieron que, dado que la expresión del tiempo de floración es poligénica, los tratamientos de flujo genético podrían haber provocado una alteración de los genes coadaptados y el retraso inesperado fue el resultado de la depresión por exogamia. [ 10 ]

Sapo de Günther ( Pseudophryne guentheri )

Investigadores australianos llevaron a cabo un experimento de reproducción para evaluar métodos de flujo genético dirigido en la especie de rana reptante Pseudophryne guentheri , comúnmente conocida como sapo de Günther. En 2017, se recolectaron ranas adultas en el campo, mientras que la simulación del flujo genético se realizó en un laboratorio mediante la fertilización in vitro de puestas de huevos. Los resultados sugirieron que el riesgo de depresión por exogamia aumentaba con la distancia genética, geográfica y ambiental entre las poblaciones de origen de los individuos reproductores. [ 6 ]

Desplazamiento genómico

Abedul enano ( Betula nana )

Las poblaciones de Betula nana , o abedul enano, en el Reino Unido han experimentado un declive acelerado debido a la pérdida de hábitat por la actividad humana y el cambio climático. Si bien las poblaciones del Reino Unido aún conservan la diversidad adaptativa existente, la fragmentación del hábitat amenaza con restringir el flujo genético y la adaptación ambiental. Para fundamentar mejor las posibles estrategias de mejora genética para un programa de conservación del abedul enano, los investigadores iniciaron en 2013 un análisis genómico en busca de asociaciones entre las frecuencias alélicas y las condiciones ambientales en poblaciones escocesas.

Este método de compensación genómica, junto con un modelo de AGF simulado, sugirió que el mejor enfoque de conservación implicaría la translocación de individuos con genotipos adaptados localmente desde el centro del área de distribución de la especie hacia poblaciones en los límites. A partir de este análisis genómico, los investigadores concluyeron que el abedul enano también necesitaría estrategias de manejo adicionales, como la mitigación de prácticas de deforestación como el pastoreo y la quema, junto con el AGF, para que las poblaciones pudieran eventualmente exhibir un flujo genético natural. [ 8 ]

Roble de hoja de ortiga ( Quercus rugosa )

En 2018, investigadores publicaron un enfoque de compensación genómica para fundamentar la posible gestión de la conservación de la especie de roble blanco Quercus rugosa a lo largo del Cinturón Volcánico Transmexicano. Para identificar posibles loci implicados en la adaptación local, utilizaron un análisis de valores atípicos FST que mostró grandes variaciones en la frecuencia alélica entre poblaciones bajo diferentes presiones selectivas. Estos datos se mapearon en un modelo geográfico que mostró patrones de variación genética adaptativa y predijo dónde podrían estar en riesgo las poblaciones.

Los resultados mostraron un marcado gradiente genético este-oeste que seguía la estacionalidad de las precipitaciones en la región y sugirieron que las poblaciones de la región noreste son las más propensas a estar mal adaptadas a las futuras condiciones climáticas. Los investigadores concluyeron que estrategias de gestión como AGF podrían utilizar estos hallazgos para futuros esfuerzos de conservación. [ 7 ]

Silvicultura

Abeto de Noruega ( Picea abies )

En 2018, investigadores aprovecharon una situación singular en el sur de Suecia, donde se había producido un flujo genético reciente en poblaciones de abeto rojo ( Picea abies ) debido a un programa de mejoramiento forestal de mediados del siglo XX. Se secuenciaron genéticamente los abetos para identificar rasgos de interés tanto adaptativo como económico. Los resultados sugirieron un fuerte patrón de adaptación local y que los árboles de origen meridional crecían más rápido y alcanzaban mayor altura que los de origen local. Los investigadores concluyeron que la selección genética y genómica podría mitigar el estrés climático, al tiempo que enfatizaron el riesgo de daños por heladas en la selección genética de especies boreales debido a la variabilidad en el momento del desarrollo de los árboles y el período de heladas. [ 9 ]

Véase también

Referencias

  1. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Aitken, Sally N.; Whitlock, Michael C. (2013). " Flujo genético asistido para facilitar la adaptación local al cambio climático" . Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics . 44 (44, 2013): 367– 388. doi : 10.1146/annurev-ecolsys-110512-135747 . ISSN 1543-592X . 
  2. 1 2 Wadgymar, Susana M.; Weis, Arthur E. (2017). "Desajuste fenológico y la efectividad del flujo genético asistido" . Conservation Biology . 31 (3): 547– 558. Bibcode : 2017ConBi..31..547W . doi : 10.1111/cobi.12877 . ISSN 0888-8892 . PMID 27943504 .  
  3. ↑ Thomas Ledig, F.; Kitzmiller, JH (1992-07-15). "Estrategias genéticas para la reforestación frente al cambio climático global" . Forest Ecology and Management . 50 (1): 153– 169. Bibcode : 1992ForEM..50..153T . doi : 10.1016/0378-1127(92)90321-Y . ISSN 0378-1127 . 
  4. ↑ Aitken, Sally N.; Bemmels, Jordan B. (2016). "Es hora de ponerse en marcha: flujo genético asistido de árboles forestales" . Evolutionary Applications . 9 (1): 271– 290. Bibcode : 2016EvApp...9..271A . doi : 10.1111/eva.12293 . ISSN 1752-4571 . PMC 4780373. PMID 27087852 .   
  5. 1 2 Kelly, Ella; Phillips, Ben L. (2016). "Flujo genético dirigido para la conservación" . Conservation Biology . 30 (2): 259– 267. Bibcode : 2016ConBi..30..259K . doi : 10.1111/cobi.12623 . ISSN 0888-8892 . PMID 26332195 .  
  6. 1 2 3 Rudin-Bitterli, Tabitha S.; Evans, Jonathan P.; Mitchell, Nicola J. (2021-10-18). "Consecuencias en la aptitud del flujo genético dirigido para contrarrestar los impactos de los climas secos en las ranas terrestres que se reproducen" . Communications Biology . 4 (1): 1195. doi : 10.1038/s42003-021-02695-w . ISSN 2399-3642 . PMC 8523558. PMID 34663885 .   
  7. 1 2 3 Martín, Karina; Gugger, Paul F.; Llanderal-Mendoza, Jesús; González-Rodríguez, Antonio; Fitz-Gibbon, Sorel T.; Zhao, Jian-Li; Rodríguez-Correa, Hernando; Oyama, Ken; Sork, Victoria L. (2018). "La genómica del paisaje proporciona evidencia de variación genética asociada al clima en poblaciones mexicanas de Quercus rugosa" . Aplicaciones evolutivas . 11 (10): 1842–1858 . Bibcode : 2018EvApp..11.1842M . doi : 10.1111/eva.12684 . ISSN 1752-4571 . PMC 6231481 . PMID 30459833 .   
  8. 1 2 3 Borrell, James S.; Zohren, Jasmin; Nichols, Richard A.; Buggs, Richard JA (2020). " Evaluación genómica de la adaptación local en el abedul enano para informar el flujo genético asistido" . Evolutionary Applications . 13 (1): 161– 175. Bibcode : 2020EvApp..13..161B . doi : 10.1111/eva.12883 . ISSN 1752-4571 . PMC 6935589. PMID 31892950 .   
  9. 1 2 3 Milesi, Pascal; Berlin, Mats; Chen, Jun; Orsucci, Marion; Li, Lili; Jansson, Gunnar; Karlsson, Bo; Lascoux, Martin (2019). "Evaluación del potencial de flujo genético asistido mediante la introducción pasada de abeto noruego en el sur de Suecia: Adaptación local y base genética de rasgos cuantitativos en árboles" . Evolutionary Applications . 12 (10): 1946– 1959. Bibcode : 2019EvApp..12.1946M . doi : 10.1111/eva.12855 . ISSN 1752-4571 . PMC 6824079. PMID 31700537 .   
  10. 1 2 3 Prieto-Benítez, Samuel; Morente-López, Javier; Rubio Teso, María Luisa; Lara-Romero, Carlos; García-Fernández, Alfredo; Torres, Elena; Iriondo, José María (2021-06-07). "Evaluación del flujo genético asistido en poblaciones marginales de una especie de alta montaña" . Fronteras en ecología y evolución . 9 638837. Código Bib : 2021FrEEv...938837P . doi : 10.3389/fevo.2021.638837 . ISSN 2296-701X . 
  11. 1 2 Hagedorn, Mary; Page, Christopher A.; O'Neil, Keri L.; Flores, Daisy M.; Tichy, Lucas; Conn, Trinity; Chamberland, Valérie F.; Lager, Claire; Zuchowicz, Nikolas; Lohr, Kathryn; Blackburn, Harvey; Vardi, Tali; Moore, Jennifer; Moore, Tom; Baums, Iliana B. (2021-09-21). "Flujo genético asistido mediante esperma criopreservado en corales en peligro crítico" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 118 (38) e2110559118. Bibcode : 2021PNAS..11810559H . doi : 10.1073/pnas.2110559118 . ISSN 1091-6490 . PMC 8463791 . PMID 34493583 .   
  12. 1 2 Mathur, Samarth; Gibbs, H. Lisle (2025). "Evaluación genómica de opciones de flujo genético asistido en una serpiente de cascabel en peligro de extinción" . Molecular Ecology . 34 (16) e70014. Bibcode : 2025MolEc..3470014M . doi : 10.1111/mec.70014 . ISSN 0962-1083 . PMC 12329626. PMID 40621693 .   
  13. 1 2 3 4 5 6 7 Grummer, Jared A.; Booker, Tom R.; Matthey-Doret, Remi; Nietlisbach, Pirmin; Thomaz, Andréa T.; Whitlock, Michael C. (2022). "Los costos inmediatos y los beneficios a largo plazo del flujo genético asistido en grandes poblaciones" . Conservation Biology . 36 (4) e13911. Bibcode : 2022ConBi..36E3911G . doi : 10.1111/cobi.13911 . ISSN 0888-8892 . PMID 35390208 .  
  14. 1 2 Whiteley, Andrew R.; Fitzpatrick, Sarah W.; Funk, W. Chris; Tallmon, David A. (2015). "Rescate genético al rescate" . Trends in Ecology & Evolution . 30 (1): 42– 49. Bibcode : 2015TEcoE..30...42W . doi : 10.1016/j.tree.2014.10.009 . ISSN 0169-5347 . PMID 25435267 .  
  15. ↑ Charles, Kimberly M.; Stehlik, Ivana (2021). "Migración de especies asistida e hibridación para conservar plantas adaptadas al frío bajo el cambio climático" . Conservation Biology . 35 (2): 559– 566. Bibcode : 2021ConBi..35..559C . doi : 10.1111/cobi.13583 . ISSN 0888-8892 . PMID 32643822 .  
  16. 1 2 Rellstab, Christian; Dauphin, Benjamin; Exposito-Alonso, Moises (2021). "Perspectivas y limitaciones del desplazamiento genómico en la gestión de la conservación" . Evolutionary Applications . 14 (5): 1202– 1212. Bibcode : 2021EvApp..14.1202R . doi : 10.1111/eva.13205 . ISSN 1752-4571 . PMC 8127717. PMID 34025760 .