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<journal-title><![CDATA[Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas]]></journal-title>
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<article-id>S0864-03002008000200005</article-id>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Mapeo Genético mediante desequilibrio de ligamiento por mezcla y su aplicación en enfermedades complejas]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Genetic mapping by means of ligament unbalance by mix and its application in complex diseases]]></article-title>
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<institution><![CDATA[,Universidad de Cartagena Instituto de Investigaciones Inmunológicas Laboratorio de Genética Molecular]]></institution>
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<country>Colombia</country>
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<self-uri xlink:href="http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&amp;pid=S0864-03002008000200005&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&amp;pid=S0864-03002008000200005&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_pdf&amp;pid=S0864-03002008000200005&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><abstract abstract-type="short" xml:lang="es"><p><![CDATA[La identificación de los genes implicados en enfermedades complejas es uno de los grandes desafíos en el campo de la genética humana. Dentro de las estrategias utilizadas para tal fin están los estudios de ligamiento en familias y los estudios de asociación poblacional usando casos y controles. Sin embargo, una alternativa propuesta en los últimos años es el método de mapeo genético por desequilibrio de ligamiento por mezcla, también denominado "Admixture Mapping" (AM). Es una estrategia que metodológicamente se ubica entre los estudios de ligamiento en familias y los rastreos genómicos para asociación y que es aplicable a poblaciones genéticamente mezcladas]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Characterization of gens involved in complex diseases is one of greatest challenges in field of human genetics. Included in the more used strategies to this objective are studies of ligament in families, and studies of population association, using cases and controls. However, in pas years an alternative proposal is the genetic mapping method by unbalance of ligament by mix, also called "Admixture Mapping" (AM). It is an strategy that methodologically is placed among ligament studies in families and the genomic searching for association, and it is applicable in populations presenting with genetic mixture]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[enfermedades complejas]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[ <div align="right">        <p><font size="2" face="Verdana"> <strong>ART&Iacute;CULO DE REVISI&Oacute;N      </strong></font></p>       <p>&nbsp;</p>       <p align="left"><font size="4" face="Verdana"><strong>Mapeo Gen&eacute;tico      mediante desequilibrio de ligamiento por mezcla y su aplicaci&oacute;n en      enfermedades complejas </strong></font> </p> </div>     <P>      <P><font size="3" face="Verdana"><strong>Genetic mapping by means of ligament    unbalance by mix and its application in complex diseases</strong></font>      <P>&nbsp;     <P>&nbsp;     <P>      <P><strong><font size="2" face="Verdana">Candelaria Vergara; Beatriz Mercedes    Mart&iacute;nez Alfaro</font></strong><font size="2" face="Verdana"> </font>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P>      <P><font size="2" face="Verdana">Laboratorio de Gen&eacute;tica Molecular, Instituto    de Investigaciones Inmunol&oacute;gicas, Universidad de Cartagena, Cartagena,    Colombia. </font>     <P>&nbsp;     <P>&nbsp;  <hr> <font size="2" face="Verdana"><strong>RESUMEN </strong></font>      <P><font size="2" face="Verdana">La identificaci&oacute;n de los genes implicados    en enfermedades complejas es uno de los grandes desaf&iacute;os en el campo    de la gen&eacute;tica humana. Dentro de las estrategias utilizadas para tal    fin est&aacute;n los estudios de ligamiento en familias y los estudios de asociaci&oacute;n    poblacional usando casos y controles. Sin embargo, una alternativa propuesta    en los &uacute;ltimos a&ntilde;os es el m&eacute;todo de mapeo gen&eacute;tico    por desequilibrio de ligamiento por mezcla, tambi&eacute;n denominado &quot;Admixture    Mapping&quot; (AM). Es una estrategia que metodol&oacute;gicamente se ubica    entre los estudios de ligamiento en familias y los rastreos gen&oacute;micos    para asociaci&oacute;n y que es aplicable a poblaciones gen&eacute;ticamente    mezcladas. </font>     <P><font size="2" face="Verdana"><strong>Palabras clave:</strong> AMs, marcador    de ancestr&iacute;a, enfermedades complejas, poblaciones mezcladas, Mapeo gen&oacute;mico    </font> <hr> <font size="2" face="Verdana"><strong>ABSTRACT</strong></font>     <P><font size="2" face="Verdana">Characterization of gens involved in complex    diseases is one of greatest challenges in field of human genetics. Included    in the more used strategies to this objective are studies of ligament in families,    and studies of population association, using cases and controls. However, in    pas years an alternative proposal is the genetic mapping method by unbalance    of ligament by mix, also called &quot;Admixture Mapping&quot; (AM). It is an    strategy that methodologically is placed among ligament studies in families    and the genomic searching for association, and it is applicable in populations    presenting with genetic mixture. </font>     <P><font size="2" face="Verdana"><strong>Key words:</strong> AMs, ancestral marker,    complex diseases, mixed populations, genomic mapping </font> <hr>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P>     <P>     <P><font size="3" face="Verdana"><b>MEZCLA POBLACIONAL Y MAPEO GEN&Eacute;TICO    POR DESEQUILIBRIO DE LIGAMIENTO POR MEZCLA</b></font>      <P><font size="2" face="Verdana">La mezcla poblacional es la formaci&oacute;n    de una poblaci&oacute;n nueva mediante el entrecruzamiento de dos poblaciones    gen&eacute;ticamente divergentes (parentales) seguida por el apareamiento de    sus descendientes <SUP>1</SUP> cuyos genomas est&aacute;n compuestos de fragmentos    cromos&oacute;micos originados en las distintas poblaciones parentales. Durante    la mezcla se genera en forma transitoria el denominado &quot;desequilibrio de    ligamiento por mezcla&quot; (ALD, por sus cifras en ingl&eacute;s: <I>Admixture    Linkage Disequilibrium</I>) en los individuos de la poblaci&oacute;n h&iacute;brida,    consistente en grandes bloques de haplotipos y asociaciones no aleatorias entre    polimorfismos de un solo nucle&oacute;tido (SNPs por su nombre en ingl&eacute;s    <I>Single Nucleotide Polymorphism</I>) a lo largo de distancias de cientos de    centimorgans (cM). La longitud de los bloques depende en gran medida de las    proporciones en la contribuci&oacute;n de las poblaciones parentales y el grado    de mezcla cont&iacute;nua y reciente entre la poblaci&oacute;n nueva y cualquiera    de las parentales. <SUP>2</SUP> El ALD, el cual surge principalmente entre los    loci que tienen distintas frecuencias al&eacute;licas entre las poblaciones    parentales, disminuye en funci&oacute;n de la tasa de recombinaci&oacute;n entre    los loci y el tiempo representado por el n&uacute;mero de generaciones despu&eacute;s    del evento de mezcla. <SUP>3</SUP> La disoluci&oacute;n del ALD es r&aacute;pida    entre aquellos loci separados por distancias mayores de 30 cM o entre loci ubicados    en diferentes cromosomas pero persiste por m&aacute;s tiempo y es m&aacute;s    dif&iacute;cil de disolver entre los loci separados por distancias menores a    10cM. </font>     <P><font size="2" face="Verdana">El ALD es la base gen&eacute;tica del AM; este    consiste te&oacute;ricamente en hacer un rastreo gen&oacute;mico, ya sea en    casos y controles o en casos solamente, pertenecientes a una poblaci&oacute;n    mezclada en la que una de las poblaciones parentales tiene una mayor incidencia    de la enfermedad identificando inicialmente los segmentos gen&oacute;micos provenientes    de cada poblaci&oacute;n parental mediante el uso de marcadores informativos    de ancestr&iacute;a (AIMs, por <I>Ancestry Informative Markers</I>). De manera    que si un segmento espec&iacute;fico que proviene de la poblaci&oacute;n parental    con mayor incidencia de la enfermedad se encuentra en una frecuencia significativamente    mayor en casos que en controles, es sugestivo de que en &eacute;l se localiza    el gen o alelo asociado con la enfermedad. <SUP>1</SUP> A este an&aacute;lisis    inicial le sigue el mapeo m&aacute;s denso de la regi&oacute;n o regiones identificadas    y la caracterizaci&oacute;n de los genes     <BR>   candidatos contenidos en esa regi&oacute;n. Este m&eacute;todo tiene el mismo    poder que los rastreos gen&oacute;micos para asociaci&oacute;n en poblaciones    homog&eacute;neas y tiene las ventajas de que no es influenciado por la heterogeneidad    al&eacute;lica y que adem&aacute;s puede realizarse a un menor costo debido    a que se usan entre 1,200 y 3,000 marcadores, es decir, unas 200 a 500 veces    menos que los rastreos gen&oacute;micos. </font>     <P><font size="2" face="Verdana"><B>Dise&ntilde;o de mapeos gen&eacute;ticos mediante    desequilibrio de ligamiento por mezcla </B> </font>     <P><font size="2" face="Verdana">Aunque las bases te&oacute;ricas del AM fueron    descritas originalmente hace m&aacute;s de una d&eacute;cada, <SUP>3</SUP> s&oacute;lo    hasta ahora ha sido factible su realizaci&oacute;n gracias al desarrollo de    p&aacute;neles de AIMS cada vez m&aacute;s espec&iacute;ficos para cada poblaci&oacute;n    y la disponibilidad de genotipificaci&oacute;n a gran escala. A pesar de que    la informaci&oacute;n sobre SNPs y haplotipos derivada de los proyectos Genoma    Humano y HapMap es muy &uacute;til en el desarrollo de paneles de AIMs que diferencian    ancestr&iacute;a Africana y Europea, estos proyectos no incluyen individuos    de poblaciones Amerindias, lo que limita as&iacute; el dise&ntilde;o de mapas    de marcadores para las poblaciones Latinas. Sin embargo, en un esfuerzo colectivo,    un grupo de investigadores analizaron varias bases de datos personales y p&uacute;blicas    y seleccionaron 1.646 marcadores distribuidos a lo largo del genoma para conformar    un panel discriminativo de las poblaciones Europea, Amerindia y Africana, las    tres principales poblaciones fundadoras de las poblaciones Latinas actuales;    de manera que en la actualidad ya es posible aplicar este m&eacute;todo a poblaciones    como la Colombiana. De hecho, la efectividad de este grupo de marcadores fue    validada experimentalmente, con excelentes resultados, en 232 muestras provenientes    de una poblaci&oacute;n latina habitante en Norteam&eacute;rica, mejicanos,    brasileros y colombianos. <SUP>4</SUP> Por su parte, en otro estudio publicado    simult&aacute;neamente, se describi&oacute; otro grupo de 2.120 AIMS que diferencia    espec&iacute;ficamente ancestr&iacute;a Europea/Africana de la Amerindia (discriminando    para Meso Am&eacute;rica y Suram&eacute;rica) con una distancia gen&eacute;tica    y f&iacute;sica promedio entre marcadores de 1.74 cM y 1.22 Mb (SD+/-832kb),    respectivamente. Seg&uacute;n los autores, el dise&ntilde;o de este panel, en    el que se excluyeron AIMs con frecuencias al&eacute;licas significativamente    diferentes entre poblaciones Amerindias de Norte y Suram&eacute;rica, permite    usarlo para hacer AM en muchas poblaciones mezcladas a lo largo del continente    Americano. <SUP>5</SUP> </font>      <P>      <P><font size="2" face="Verdana">En t&eacute;rminos pr&aacute;cticos, el AM es    un proceso que consta de varios pasos: el primero es seleccionar la poblaci&oacute;n    mezclada y estimar el tama&ntilde;o muestral de la poblaci&oacute;n a utilizar    en el AM que tenga un poder aceptable (&gt; 0.8). El tama&ntilde;o muestral    depende de varios factores como las proporciones de ancestr&iacute;a en la poblaci&oacute;n    mezclada, los cuales se pueden determinar analizando inicialmente varias docenas    de AIMs. Las proporciones a su vez dependen de las contribuciones de las poblaciones    parentales y de la din&aacute;mica de la mezcla, es decir si hubo un &uacute;nico    evento de mezcla inicial entre las poblaciones parentales o en forma alternativa,    si adem&aacute;s del evento inicial, las poblaciones parentales siguieron mezcl&aacute;ndose    con la nueva poblaci&oacute;n h&iacute;brida en forma cont&iacute;nua a trav&eacute;s    del tiempo (flujo gen&eacute;tico cont&iacute;nuo). Otro factor determinante    en el tama&ntilde;o muestral es el riesgo relativo atribuible a la etnicidad,    definido por algunos autores como la relaci&oacute;n entre el riesgo de una    ancestr&iacute;a sobre la otra (s) <SUP>6</SUP> y que es igual a la relaci&oacute;n    de riesgos genot&iacute;picos (GRR por <I>Genotypic Risk Ratio</I>) en el caso    de que la variante causante tenga frecuencias extremas en las poblaciones fundadoras    (0 y 100%). El m&iacute;nimo GRR detectable en un AM es 1.5 en estudios que    analizan varios miles de individuos afectados. <SUP>6-8</SUP> </font>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P><font size="2" face="Verdana">El segundo paso es establecer el n&uacute;mero,    densidad y tipo de marcadores a utilizar. El n&uacute;mero y la densidad est&aacute;n    relacionadas con el n&uacute;mero de generaciones desde el evento de mezcla    dado que de esto depende el tama&ntilde;o y distribuci&oacute;n del ALD; a mayor    n&uacute;mero de generaciones, menor es el tama&ntilde;o de los bloques de ALD    y mayor el n&uacute;mero de marcadores a utilizar, asumiendo s&oacute;lo un    evento de mezcla inicial sin contribuci&oacute;n posterior de las poblaciones    parentales. Los marcadores a utilizar, ya sean microsat&eacute;lites (STRs,    por sus siglas en ingl&eacute;s <I>Short Tamden Repeats</I>) o SNPs se escogen    dependiendo de la informatividad de los mismos; aunque los STRs son m&aacute;s    informativos, la tendencia es a usar &quot;mapas&quot; de SNPs dada la mayor    facilidad para tipificarlos a gran escala. Existen varias medidas de informatividad,    la m&aacute;s sencilla desde el punto de vista estad&iacute;stico es <B>r</B>,    que es la diferencia absoluta en las frecuencias al&eacute;licas de cada AIM    entre las poblaciones parentales; se considera que un buen &quot;mapa&quot;    esta compuesto de marcadores con SNPS cuyos <B>rs</B> sean &gt;0.6 entre las    poblaciones parentales. <SUP>1</SUP> La informatividad individual de los marcadores    es indicativa de la habilidad del &quot;mapa&quot; para extraer la informaci&oacute;n    de ancestr&iacute;a en la poblaci&oacute;n mezclada, es decir, para asignar    la ancestr&iacute;a de los distintos segmentos cromos&oacute;micos. Por ejemplo    un &quot;mapa&quot; de 4.222 AIMs dise&ntilde;ado para Afro americanos fue capaz    de extraer m&aacute;s del 70% de informaci&oacute;n de ancestr&iacute;a para    el 90% del genoma asumiendo un modelo con 6 generaciones despu&eacute;s del    evento de mezcla, flujo gen&eacute;tico continuo y una relaci&oacute;n de ancestr&iacute;a    Africana: Europea de 80:20. <SUP>9</SUP> En el caso de las poblaciones mejicanas    que viven en Norteam&eacute;rica, las cuales tuvieron una mezcla m&aacute;s    antigua (15 generaciones) y proporciones de ancestr&iacute;a europea: amerindia    de 50:50, se necesitar&iacute;a un &quot;mapa&quot; con 5000 AIMs para tener    un poder aceptable. Uno de los &quot;mapas&quot; mencionados antes para poblaciones    latinas tienen un 50% de informatividad para AM en estas poblaciones, <SUP>4</SUP>    un porcentaje muy similar al primer &quot;mapa&quot; descrito para Afroamericanos.    <SUP>10</SUP> </font>      <P><font size="2" face="Verdana">Toda la informaci&oacute;n obtenida de los AIMs    debe ser analizada en conjunto para obtener las proporciones de ancestria a    lo largo del genoma y hacer las comparaciones ya sea entre casos y controles    o entre los distintos segmentos del genoma en casos. Los programas de computador    disponibles para el p&uacute;blico actualmente son ANCESTRYMAP, <SUP>8</SUP>    ADMIXMAP <SUP>7</SUP> y STRUCTURE/MALD; <SUP>11</SUP> adem&aacute;s de un nuevo    algoritmo descrito por Tang y colaboradores el cual tiene en cuenta el desequilibrio    de ligamiento en las poblaciones parentales. <SUP>12</SUP> ANCESTRYMAP utiliza    la prueba Bayesiana de raz&oacute;n de probabilidades para calcular la ancestr&iacute;a    gen&oacute;mica individual y obtiene el promedio de toda la poblaci&oacute;n    analizada; con ese valor como base, identifica las regiones gen&oacute;micas    con la mayor ancestr&iacute;a de la poblaci&oacute;n parental con mayor incidencia    de la enfermedad en las cuales puede estar el gen asociado. Aunque no necesita    de controles para hacer las asociaciones entre ancestr&iacute;a y la enfermedad,    es recomendado incluirlos para estimar en forma robusta las frecuencias al&eacute;licas    de las poblaciones ancestrales y as&iacute; incrementar el poder del an&aacute;lisis.    ADMIXMAP utiliza fundamentos estad&iacute;sticos tanto Bayesianos como cl&aacute;sicos;    permite inferir un modelo de historia de la mezcla dado que estima la distribuci&oacute;n    de la ancestr&iacute;a individual y la variaci&oacute;n estoc&aacute;stica de    la ancestr&iacute;a de los cromosomas h&iacute;bridos mediante el m&eacute;todo    de simulaci&oacute;n de cadenas de Markov v&iacute;a Monte Carlo. Este m&eacute;todo    puede analizar poblaciones mezcladas con m&aacute;s de dos poblaciones ancestrales    y es capaz de manejar marcadores bial&eacute;licos y multial&eacute;licos para    hacer an&aacute;lisis de asociaci&oacute;n de la ancestr&iacute;a tanto con    rasgos dic&oacute;tomos (enfermedad si/no) como con rasgos cuantitativos (Niveles    s&eacute;ricos de IgE total). <SUP>13</SUP> ADMIXMAP tiene la ventaja de que    reconstruye la estructura gen&eacute;tica de poblaciones ancestrales aunque    no haya disponibilidad de muestras de esos individuos a diferencia del ANCESTRYMAP    en el que el usuario debe aportar la informaci&oacute;n de las poblaciones parentales    para hacer el an&aacute;lisis. Los programas STRUCTURE y MALD, por su parte,    son programas complementarios que usan la informaci&oacute;n de los genotipos    de AIMs en casos y controles provenientes de la poblaci&oacute;n mezclada y    de individuos representativos de las parentales; no asumen un modelo particular    de la enfermedad y analizan qu&eacute; tanto la ancestr&iacute;a de un locus    se desv&iacute;a del promedio gen&oacute;mico. De acuerdo con los autores, estos    dos programas tienen la ventaja de que no se requiere que los marcadores sean    necesariamente informativos de ancestr&iacute;a sino que se puede hacer el c&aacute;lculo    con SNP distribuidos al azar en el genoma. <SUP>11</SUP> </font>      <P><font size="2" face="Verdana">En el caso de que se quiera dise&ntilde;ar un    estudio de AM en la poblaci&oacute;n Colombiana, es necesario tener en cuenta    que los estimados de ancestr&iacute;a poblacional var&iacute;an de una regi&oacute;n    a otra, dependiendo de la historia demogr&aacute;fica de cada poblaci&oacute;n.    Por ejemplo, para el departamento de Antioquia, la ancestr&iacute;a es 79% europea,    15% amerindia y 6% africana. <SUP>14</SUP> En esta poblaci&oacute;n considerada    como aislada, la din&aacute;mica de mezcla se describi&oacute; como una inmigraci&oacute;n    inicial antes del siglo XVIII y una subsiguiente expansi&oacute;n de la poblaci&oacute;n    por crecimiento interno de la misma con bloques de LD m&aacute;s largos que    otras poblaciones no aisladas <SUP>15</SUP> por lo que te&oacute;ricamente requerir&iacute;a    un gran n&uacute;mero de marcadores para hacer AM. Para otras poblaciones colombianas,    es necesario hacer un estudio inicial que analice las caracter&iacute;sticas    &eacute;tnicas y gen&eacute;ticas y de esa manera establecer las bases metodol&oacute;gicas    para el AM. </font>      <P>      <P><font size="2" face="Verdana"><B>Mapeos de desequilibrio de ligamiento por    mezcla y enfermedades complejas</B> </font>     <P><font size="2" face="Verdana">EL AM ha sido utilizado con &eacute;xito para    la b&uacute;squeda de genes de susceptibilidad para rasgos y enfermedades complejos.    Zhu y colaboradores llevaron a cabo un AM para hipertensi&oacute;n arterial,    la cual tiene una mayor prevalencia y severidad en poblaciones de origen africano.    Estos investigadores tipificaron 269 STRs distribuidos en el genoma en 737 casos    y 573 controles Afro americanos tomando como poblaciones parentales 236 individuos    de Nigeria y 293 Euro americanos. <SUP>16</SUP> Utilizando STRUCTURE, los autores    encontraron una mayor ancestr&iacute;a africana en los casos y una asociaci&oacute;n    entre la enfermedad y marcadores ubicados en 6q24 y 21q21. En esta poblaci&oacute;n    tambi&eacute;n se hizo un AM para c&aacute;ncer de pr&oacute;stata, el cual    tiene una mayor incidencia en poblaciones de ascendencia africana. Se incluyeron    1597 individuos no relacionados y se encontr&oacute; asociaci&oacute;n con un    segmento de 3.2 Mb en el cromosoma 8p24. <SUP>17</SUP> Por su parte, en la esclerosis    m&uacute;ltiple se ha determinado que existe un mayor riesgo para poblaciones    de origen Cauc&aacute;sico en comparaci&oacute;n con las africanas, lo que la    convierte en otro candidato para analizar mediante AM en poblaciones mezcladas.    En un estudio con un alto poder estad&iacute;stico realizado en Afroamericanos,    se tipificaron 1558 SNPs en 605 casos y 1043 controles, encontr&aacute;ndose    una asociaci&oacute;n de la enfermedad con un locus ubicado en el cromosoma    1. <SUP>18</SUP> La mayor&iacute;a de las asociaciones encontradas en estos    estudios est&aacute;n en concordancia con resultados anteriores obtenidos en    estudios de ligamiento lo que aporta confiabilidad a los resultados. </font>      <P><font size="2" face="Verdana">El AM es aplicable a la poblaciones mezcladas    para identificar los factores gen&eacute;ticos de susceptibilidad para las enfermedades    previamente anotadas arriba y tambi&eacute;n para asma, una enfermedad compleja    y multifactorial que tiene una mayor prevalencia y severidad, cursa con niveles    m&aacute;s altos IgE total y con una mayor dependencia de esteroides en poblaciones    africanas en comparaci&oacute;n con poblaciones blancas <SUP>19</SUP>y amerindias,    a&uacute;n despu&eacute;s de descartar las variables socioecon&oacute;micos    como causales, lo que indica que los factores gen&eacute;ticos podr&iacute;an    ser los responsables de estas diferencias entre los grupos &eacute;tnicos. </font>      <P><font face="Verdana" size="3"><b>CONCLUSI&Oacute;N </b></font>     <P><font size="2" face="Verdana">El mapeo por desequilibrio de ligamiento por    mezcla es una estrategia novedosa de epidemiolog&iacute;a gen&eacute;tica susceptible    de realizar en poblaciones con una mezcla reciente como la colombiana y las    del Continente Americano en general, que ha demostrado ser &uacute;til en la    investigaci&oacute;n de genes de susceptibilidad asociados con rasgos y enfermedades    complejas con prevalencias variables de acuerdo a la etnicidad. Su implementaci&oacute;n    se ve facilitada cada d&iacute;a m&aacute;s debido a la mayor disponibilidad    de bases de datos sobre la variantes gen&eacute;ticas en los distintos grupos    &eacute;tnicos, el desarrollo de mejores y m&aacute;s eficaces m&eacute;todos    de genotipificaci&oacute;n a gran escala y el dise&ntilde;o de algoritmos bioestadisticos    y robustos programas de computaci&oacute;n para el manejo de grandes bases de    datos. Esta estrategia puede ser de mucha utilidad para la identificaci&oacute;n    de factores de riesgo gen&eacute;tico para varias enfermedades complejas como    el asma. </font>     <P>&nbsp;     ]]></body>
<body><![CDATA[<P>      <P><font size="3"><strong><font face="Verdana">REFERENCIAS BIBLIOGR&Aacute;FICAS    </font></strong></font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">1. Smith MW, O'Brien SJ. Mapping by admixture    linkage disequilibrium: advances, limitations and guidelines. Nat Rev Genet    2005;6(8):623-32. </font>     <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">2. Pfaff CL, Parra EJ, Bonilla C, Hiester K,    McKeigue PM, Kamboh MI, et al. Population structure in admixed populations:    effect of admixture dynamics on the pattern of linkage disequilibrium. Am J    Hum Genet 2001;68(1):198-207. </font>     <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">3. Chakraborty R, Weiss KM. Admixture as a tool    for finding linked genes and detecting that difference from allelic association    between loci. Proc Natl Acad Sci U S A 1988;85(23):9119-23. </font>     <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">4<strong>. </strong>Price AL, Patterson N, Yu    F, Cox DR, Waliszewska A, McDonald GJ,. A genomewide admixture map for Latino    populations. Am J Hum Genet 2007;80(6):1024-36. </font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">5. Mao X, Bigham AW, Mei R, Gutierrez G, Weiss    KM, Brutsaert TD, et al. genomewide admixture mapping panel for Hispanic/Latino    populations. Am J Hum Genet 2007;80(6):1171-8. </font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">6. Seldin M. Admixture mapping as a tool in gene    discovery. Curr Opin Gen Dev 2007;17:177-181.</font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">7. Hoggart CJ, Shriver MD, Kittles RA, Clayton    DG, McKeigue PM. Design and analysis of admixture mapping studies. Am J Hum    Genet 2004;74(5):965-78. </font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">8. Patterson N, Hattangadi N, Lane B, Lohmueller    KE, Hafler DA, Oksenberg JR, et al. Methods for high-density admixture mapping    of disease genes. Am J Hum Genet 2004;74(5):979-1000. </font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">9. Tian C, Hinds DA, Shigeta R, Kittles R, Ballinger    DG, Seldin MF. A genomewide single-nucleotide-polymorphism panel with high ancestry    information for African American admixture mapping. Am J Hum Genet 2006;79(4):640-9.    </font>     <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">10. Smith MW, Lautenberger JA, Shin HD, Chretien    JP, Shrestha S, Gilbert DA. Markers for mapping by admixture linkage disequilibrium    in African American and Hispanic populations. Am J Hum Genet 2001;69(5):1080-94.    </font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">11. Montana G, Pritchard JK. Statistical tests    for admixture mapping with case-control and cases-only data. Am J Hum Genet    2004;75(5):771-89. </font>     <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">12. Tang H, Coram M, Wang P, Zhu X, Risch N.    Reconstructing genetic ancestry blocks in admixed individuals. Am J Hum Genet    2006;79(1):1-12. </font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">13. McKeigue PM, Carpenter JR, Parra EJ, Shriver    MD. Estimation of admixture and detection of linkage in admixed populations    by a Bayesian approach: application to African-American populations. Ann Hum    Genet 2000;64(Pt 2):171-86. </font>     <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">14. Bedoya G, Montoya P, Garcia J, Soto I, Bourgeois    S, Carvajal L, et al. Admixture dynamics in Hispanics: a shift in the nuclear    genetic ancestry of a South American population isolate. Proc Natl Acad Sci    U S A 2006;103(19):7234-9. </font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">15. Service Sea. Magnitude and distribution of    linkage disequilibrium in population isolates and implications for genome-wide    association studies. Nat Genet 2006;38:556-560. </font>     <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">16. Zhu X, Luke A, Cooper RS, Quertermous T,    Hanis C, Mosley T, et al. Admixture mapping for hypertension loci with genome-scan    markers. Nat Genet 2005;37(2):177-81. </font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">17. Freedman ML, Haiman CA, Patterson N, McDonald    GJ, Tandon A, Waliszewska A, et al. Admixture mapping identifies 8q24 as a prostate    cancer risk locus in African-American men. Proc Natl Acad Sci U S A 2006;103(38):14068-73.    </font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">18. Reich D, Patterson N, De Jager PL, McDonald    GJ, Waliszewska A, Tandon A, et al. A whole-genome admixture scan finds a candidate    locus for multiple sclerosis susceptibility. Nat Genet 2005;37(10):1113-8. </font>      <!-- ref --><P><font size="2" face="Verdana">19. Grant EN, Lyttle CS, Weiss KB. The relation    of socioeconomic factors and racial/ethnic differences in US asthma mortality.    Am J Public Health 2000;90(12):1923-5.</font>     <P>&nbsp;     <P>      <P>      <P><font size="2" face="Verdana">Recibido: Abril 2008    <br>   </font><font size="2" face="Verdana">Aprobado: Mayo 2008 </font>     <P>      <P><font size="2" face="Verdana">Candelaria Vergara, MSc, Profesor Auxiliar, Actualmente    Estudiante de doctorado en Gen&eacute;tica de Poblaciones, Pie de la Popa, Edificio    Parque Real apto 2&#170;3, Cartagena, Bol&iacute;var </font>     <P>      <P><font size="2" face="Verdana">Beatriz Mercedes Mart&iacute;nez Alfaro, MSc,    Profesor Asociado, Jefe del Laboratorio de gen&eacute;tica Molecular del Instituto    de Investigaciones inmunol&oacute;gicas, San diego Calle de la Tablada 7-57,    Cartagena, Bol&iacute;var</font><font size="2" face="Verdana"> Colombia </font>     ]]></body>
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