Tamaño de muestra para estimar expresión genética de plantas transgénicas usando pruebas de grupo
En las regiones sur-este y centro-oeste de México se hadetectado la presencia de maíz transgénico (GM), aun cuando los efectos de la polinización cruzada entre este maíz y variedades criollas o silvestres, como Tripsacum y teocintle, son desconocidos. Por esta razón es necesario detectar la presenci...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad de Colima |
| Repositorio: | Redalyc-UCOL |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:263125750002 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=263125750002 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Agrociencias normalidad Intervalo de confianza expresión genética media |
| Sumario: | En las regiones sur-este y centro-oeste de México se hadetectado la presencia de maíz transgénico (GM), aun cuando los efectos de la polinización cruzada entre este maíz y variedades criollas o silvestres, como Tripsacum y teocintle, son desconocidos. Por esta razón es necesario detectar la presencia de plantas transgénicas y estimar la expresión genética media de los transgenes en los cultivos normales. Sin embargo, hacer un análisis de cada una de las plantas consumiría mucho tiempo y dinero. Una alternativapara reducir costos es utilizar la prueba de grupos. Esta técnica analiza grupos que contienen tejidos de varias plantas sin inspeccionarlas individualmente, manteniendo niveles aceptables de exactitud pero a bajo costo. Cuando la prueba de grupos se utiliza para estimar expresión genética media, es importante determinar el tamaño de muestra, número de grupos, para realizar el proceso de estimación. En este contexto y bajo condiciones de normalidad, este trabajo presenta dos procedimientos, computacional y analítico, para estimar la expresión genética media de maíz GM y se proporcionan ejemplos para mostrar la aplicación de los métodos propuestos. Adicionalmente, mediante simulación se reprodujeron diversas circunstancias que un investigador puede encontrar y se proporciona un algoritmo computacional en el programa estadístico R (R Development Core Team 2007) para crear otros escenarios. Ambos procedimientos garantizan que la amplitud del intervalo de confianza W sea menor o igual que la amplitud deseada ω con probabilidad γ . Esto se logra porque los dos métodos consideran la aleatoriedad de la varianza muestral. Sin embargo, se recomienda el uso de la fórmula propuesta, procedimiento analítico, porque es preciso y sencillo de usar. |
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