| Journal: | Revista mexicana de ciencias agrícolas |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000363322 |
| ISSN: | 2007-0934 |
| Authors: | Montesinos López, Osval Antonio1 Montesinos López, Abelardo2 Luna Espinoza, Ignacio3 Montesinos López, Jesús Erasmo2 |
| Institutions: | 1Universidad de Colima, Facultad de Telemática, Colima. México 2Centro de Investigación en Matemáticas A.C., Departamento de Estadística, Guanajuato. México 3Universidad del Istmo, Campus Ixtepec, Ixtepec, Oaxaca. México |
| Year: | 2013 |
| Season: | Ene-Feb |
| Volumen: | 4 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 33-47 |
| Country: | México |
| Language: | Español, inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico |
| Spanish abstract | En las regiones sur-este y centro-oeste de México se ha detectado 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 alternativa para 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 |
| English abstract | In the south-east and west-center of Mexico, the presence of transgenic maize has been detected (GM), even though the effects of cross-pollination between this maize and landraces such as Tripsacum and teosinte are unknown so far. It is therefore necessary to detect the presence of transgenic plants and to estimate the average gene expression of transgenes in regular crops. However, an analysis of each and every one of the plants would consume a lot of time and money as well. An alternative to reduce costs is to use test groups. This technique analyzes groups that possess tissues of several plants without individually inspecting them, keeping acceptable levels of accuracy at a lower cost. When a test group is used to estimate the average genetic expression it is important to determine the sample size and the number of groups for the estimation process. In this context and under conditions of normality, this paper presents two procedures, computational and analytical, for estimating the average gene expression of GM maize, providing examples to show the application of the proposed methods. Additionally, through simulation we reproduced several circumstances that a researcher might find, providing a computational algorithm in the statistical program R (R Development Core Team 2007) to create other scenarios. Both procedures ensure that, W confidence interval amplitude is lower or equal to the desired amplitude ω with γ probability. This is achieved because both methods consider the randomness of the sampling variance. However, we recommend the use of the formula proposed and analytical procedure, because it is accurate and easy to use |
| Disciplines: | Administración y contaduría, Matemáticas, Agrociencias |
| Keyword: | Matemáticas aplicadas, Gramíneas, Plantas transgénicas, Maíz, Tamaño de la muestra, Expresión génica, Intervalo de confianza, Normalidad, Análisis estadístico |
| Keyword: | Management and accounting, Mathematics, Agricultural sciences, Applied mathematics, Gramineae, Transgenic plants, Maize, Sample size, Confidence intervals, Average, Gene expression, Normality, Statistical analysis |
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