Association between genetic and phenotypic variability with adjustment for spatial autocorrelation in Prosopis

Abstract

Los estudios de asociación entre datos genéticos y fenotípicos permiten detectar interacciones relevantes. En estos análisis es necesario considerar los efectos de la estructura espacial de los datos, la cual es muy común en la naturaleza, particularmente en plantas. Prosopis chilensis y P. flexuosa son dos especies arbóreas de importancia económica y ambiental entre las cuales se produce flujo génico y se originan híbridos fértiles. Para la clasificación de estas especies se utilizan caracteres morfológicos, siendo de interés conocer y cuantificar la asociación entre la variabilidad fenotípica caracterizada mediante las variables usadas en la clasificación taxonómica, y la variabilidad genética. En este trabajo se exploran asociaciones multivariadas entre la variabilidad genética y morfológica de un enjambre híbrido entre P. chilensis y P. flexuosa, considerando la posible autocorrelación espacial en los datos. Para esto se utilizó la caracterización genética (seis marcadores microsatélites) y morfológica (13 caracteres) en 81 individuos adultos ubicados en una parcela de 4.700 m2 en Córdoba, Argentina. Se analizó la estructura espacial de la variabilidad genética y morfológica a escala fina y se asociaron ambas caracterizaciones mediante una aproximación de Mantel basada en la correlación de matrices de distancias y nuevas aproximaciones que incluyen el uso complementario de análisis multivariados y modelos lineales mixtos. Se encontró significativa asociación genotipo-fenotipo, información relevante para el ordenamiento del recurso genético algarrobo. Aún con la débil estructura espacial en los datos, la incorporación de la autocorrelación espacial mejoró la capacidad de detección y modelación de la asociación entre la variabilidad genética y fenotípica observada en el enjambre híbrido.

Association studies that relate phenotypic and genetic information allow the detection of relevant interactions. In these studies it is necessary to consider the effects of spatial structure in the data, which is very common in nature, particularly in plant species. Prosopis chilensis and P. flexuosa are two hardwood arboreal species with environmental and economic importance. Significant gene flow occurs between them with the production of natural and fertile hybrids. Given that morphological characters are used to classify individual trees, it is of interest to explore the association between the phenotypic variables used in the taxonomic classification and genetic variability. In this work, multivariate associations between genetic and morphological variability were explored in a P. chilensis and P. flexuosa hybrid swarm considering the possible spatial autocorrelation. For this purpose the molecular (six polymorphic microsatellite markers) and the morphological (13 traits) characterizations of 81 adult trees in a 4,700 m2 plot in Córdoba, Argentina were used. The spatial structures of genetic and phenotypic variability were analyzed at a fine spatial scale. Both characterizations were associated through a Mantel approach based on the correlation of distance matrixes, as well as with new approaches that include the complementary use of multivariate analysis and mixed linear models. A significant genotype-phenotype association, relevant for the management of Prosopis genetic resources was detected. Even with a weak spatial structure, the inclusion of the spatial autocorrelation in the analyses improved the detection and modeling of the association between the observed genetic and phenotypic variability.