Capítulo 15 Normas de reacción e interacción Genotipo x Ambiente

15.1 Plasticidad fenotípica y normas de reacción

  • Existen dos fenómenos distintos que pueden interferir en la simple adición de los efectos genéticos y ambientales: a) la interacción genotipo-ambiente propiamente dicha y que generalmente notamos \(G\)x\(E\) y b) la correlación entre genotipo y ambiente, que notamos como \(r_{GE}\).

  • En términos de varianzas, podemos escribir ahora el modelo genético básico como: \(V_P=V_A+V_D+V_I+V_E+V_{GxE}+2\mathrm{Cov}_{GE}\) dónde el término \({Cov}_{GE}\) se asocia directamente con la correlación \(r_{GE}\). Podemos verlo como un término de “inflación” de la varianza fenotípica observada (cuando es positiva), producto de la co-variación en el mismo sentido entre el genotipo y el ambiente.

  • Llamaremos plasticidad fenotípica a la capacidad de realizar cambios en el comportamiento, la morfología y la fisiología de un organismo en respuesta a cambios en el ambiente. La plasticidad fenotípica abarca todos los tipos de cambios inducidos por el medio ambiente y que pueden o no ser permanentes a lo largo de la vida de un individuo.

  • Se conoce como norma de reacción a la función que relaciona la expresión fenotípica media de un genotipo en diferentes ambientes. Para cada característica fenotípica, genotipo y variable ambiental puede existir una norma de reacción específica.

  • Llamaremos canalización a una medida de la capacidad de una población para producir el mismo fenotipo independientemente de la variabilidad de su ambiente o genotipo. Es una forma de robustez evolutiva. Desde el punto de vista molecular la canalización podría estar actuando como un capacitor evolutivo, manteniendo diversos cambios a nivel genómico sin expresión en el fenotipo, hasta que por algún motivo el mismo se descarga y el cambio es apreciable.



15.2 Correlación genética a través de dos ambientes

  • Podemos describir los fenotipos de dos individuos \(k\) y \(l\), ambos pertenecientes al mismo grupo genotípico \(j\), para la característica de interés en los dos ambientes, \(1\) y \(2\) como:

\[\begin{equation} \begin{split} z_{1jk}=\mu+G_j+I_j+E+e_{1jk}\\ z_{2jl}=\mu+G_j-I_j-E+e_{2jl} \end{split} \end{equation}\]

  • Las propiedades esenciales de este modelo lineal pueden resumirse en:

1- La media total del modelo, es decir de todos los genotipos a través de todos los ambientes es igual a \(\mu\)

2- Los efectos genéticos de los grupos de individuos (familias) se asumen aleatorios, con esperanza de cero y varianza \(\sigma^2_G\)

3- De la misma manera, para un ambiente dado los efectos de interacción son variables aleatorias con esperanza de cero y varianza \(\sigma^2_I\)

4- Dentro de los grupos genéticos el efecto medio de interacción está restringido a que debe ser cero

5- Puede existir correlación entre los valores genotípicos y los efectos de interacción, en cuyo caso la covarianza es de \(\sigma_{G,I}\)

6- El valor promedio de los dos ambientes es cero

7- Las desviaciones residuales dentro de los ambiente tienen esperanza de cero y varianza \(\sigma^2_e\) para todos los grupos genéticos.

  • Las varianzas genéticas de los grupos (familias) en los dos ambientes serán:

\[\begin{equation} \begin{split} \sigma^2_G(1)=\sigma^2(G_j+I_j)=\sigma^2_G+\sigma^2_I+2 \sigma_{G,I}\\ \sigma^2_G(2)=\sigma^2(G_j-I_j)=\sigma^2_G+\sigma^2_I-2 \sigma_{G,I} \end{split} \end{equation}\]

  • La covarianza genética de los grupos entre los dos ambientes será:

\[\begin{equation} \sigma_G(1,2)=\sigma^2_G-\sigma^2_I \end{equation}\]

  • A su vez, el coeficiente de correlación genética (aditiva) entre ambientes quedó definido como:

\[\begin{equation} \rho_x=\frac{\sigma_G(1,2)}{\sigma_G(1)\ \sigma_G(2)} \end{equation}\]

-Entonces, a partir de estimaciones de las varianzas (\(\sigma^2_G(1)\) y \(\sigma^2_G(2)\) ) y covarianzas (\(\sigma_G(1,2)\) ) de familias podemos estimar la correlación genética de la característica entre ambientes diferentes.

  • En caso de que la interacción genotipo-ambiente sea nula, entonces \(\sigma^2_I=\sigma_{G,I}=0\) y por lo tanto la correlación genética entre ambientes es igual a uno, es decir, se trata de la misma característica (pese a haberla considerado como dos características diferentes para el análisis). Análogamente, si existe una correlación negativa perfecta entre los rankings de los grupos genéticos (familias) a través de los ambientes, entonces la varianza genética de los grupos es cero, es decir \(\sigma^2_G=0\) y por lo tanto \(\sigma_{G,I}=0\) (ya que es la covarianza de una variable aleatoria con una constante). Por lo que en ese caso, la correlación genética entre ambientes es -1.


15.3 Genética cuantitativa de la interacción GxE

  • Para obtener un estimado \(r_x\) de \(\rho_x\), el procedimiento más sencillo consiste en separar la familias en dos y ensayar cada mitad en uno de los ambientes. Eso nos proporcionará estimados de las varianzas entre familias en los dos ambientes (\(\sigma^2_G(1)\) y \(\sigma^2_G(2)\)), así como un estimado de la covarianza de familia entre ambientes (\(\sigma_G(1,2)\)).

  • Si tenemos una característica fenotípica que se encuentra gobernada por un gen con dos alelos, con frecuencias \(p\) y \(q\), el efecto medio de los alelos ya no es independiente del ambiente sino que es una función lineal del mismo, por lo que ahora serán:

\[\begin{equation} \alpha_1=a_1+c_1 E\\ \alpha_2=a_2+c_2 E \end{equation}\]

con \(a_1\) y \(a_2\) los interceptos y \(c_1\) y \(c_2\) las pendientes de la regresión del valor medio del alelo en el gradiente ambiental.

  • Como la respuesta genotípica será ahora la norma de reacción, entonces, para una combinación específica de alelos \(i\) y \(j\), la misma será \(R_{ij}=(a_i+a_j)+(c_i+c_j) E\). En características determinadas por varios genes de acción aditiva entre ellos, la norma de reacción será igual a la suma de los \(R_{ij}\) de todos los loci involucrados, cada uno con sus frecuencias alélicas y funciones lineales de \(E\).

  • La varianza aditiva bajo la norma de reacción será \(\sigma^2_A=\sigma^2_a+2E\sigma_{a,c}+E^2\sigma^2_c\), es decir, la suma de las varianzas y covarianza de interceptos y pendientes que forman la norma de reacción.

  • \(E^{\star}\) es el ambiente correspondiente al punto de corte de las funciones de efecto medio:

\[\begin{equation} \alpha_1=\alpha_2 \Leftrightarrow a_1+c_1E=a_2+c_2E \Leftrightarrow E(c_1-c_2)=(a_2-a_1) \therefore\\ E^{\star}=\frac{(a_1-a_2)}{(c_2-c_1)} \tag{15.1} \end{equation}\]

  • Dada la correlación genética de la característica expresada en dos ambientes, \(E_j\) y \(E_k\), la covarianza genética estará dada por: \(\sigma_{A_{j},A_{k}}=2pq[(a_1-a_2)+(c_1-c_2)E_j][(a_1-a_2)+(c_1-c_2)E_k]\). Por lo que si cualquiera de los dos ambientes es igual al punto de corte de los efectos medios, es decir \(E_j=E^{\star}\) o \(E_k=E^{\star}\), entonces la covarianza genética de la característica será igual a cero y lo mismo para la correlación genética. Por otra parte, si \(E_j\) y \(E_k\) se encuentran ambos del mimso lado respecto a \(E^{\star}\) (a la izquierda o a la derecha de dicho punto), entonces el producto \([(a_1-a_2)+(c_1-c_2)E_j][(a_1-a_2)+(c_1-c_2)E_k]\) será positivo y la correlación genética será también positiva. Sin embargo, si los dos puntos se encuentran en lados diferentes respecto a \(E^{\star}\), entonces el producto será negativo y también lo será la correlación genética.


15.4 Otros ejemplos de interacción genotipo-ambiente

  • Debemos tener en cuenta que la interacción entre genotipo y ambiente no solo se manifiesta en características cuantitativas. Por ejemplo, en el caso de patologías, la exposición a determinados elementos del ambiente puede hacer que genotipos que en otros ambientes no desarrollaban una enfermedad, en uno nuevo ambiente sí lo hagan, mientras que otros genotipos son insensibles a esto.

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