Conocer la distribución espacial de la diversidad genética dentro del rango de especie es especialmente importante para la conservación y el manejo sostenible de la fauna silvestre. La diversidad genética proporciona la base tanto para la adaptación a condiciones ambientales cambiantes como al cambio evolutivo futuro. Como tal, su conservación forma parte esencial de programas más generales que buscan proteger la biodiversidad. Bajo el proyecto sobre "Conservación, manejo y uso sostenible de los recursos geneticos forestales" de IPGRI, hemos colaborado cercanamente con INTA en Argentina y el programa de recursos genéticos forestales" en IPGRI para desarrollar métodos para el mapeo de diversidad genética en un paisaje basado en interacciones ambientales.

Sin embargo, la evaluación de patrones de diversidad genética es notoriamente difícil porque los estudios deben examinar y analizar extensamente los datos de todas las áreas de un rango de especie que son de interés. Esto es especialmente difícil y requiere de un uso intensivo del laboratorio para rasgos adaptativos, porque requiere identificar estudiar loci de rasgos cuantitativos (QTL, su acrónimo en inglés) apropiados o el cultivo y análisis de rasgos bioquímicos/ morfológicos bajo condiciones comunes de jardín. Como tal, los medios para predecir rápidamente patrones de diversidad adaptativa pueden ser de ayuda considerable en tanto la prioritización de la investigación como en la planeación de proyectos de conservación para explicar la diversidad (por ejemplo, designación de zonas de producción de semilla, áreas óptimas para la resiembra, o creación de reservas).

Ya que la diversidad de rasgos adaptativos en una población dada es el producto de su historia evolutiva particular, es posible predecir patrones genéticos desde el conocimiento de los factores evolutivos que los forman. Para los rasgos adaptativos, las fuerzas evolutivas más importantes son la selección (que elimina rasgos que no son adaptativos) y el flujo de genes (que redistribuye los rasgos de un sitio a otro). Mediante la modelación de la interacción entre estas fuerzas, debe ser posible predecir patrones de estructura genética espacial.

Utilizando el árbol de araucaria o pehuén (Araucaria araucana) como ejemplo, hicimos un mapeo de las fuerzas probables de selección (presión por sequía, Figura 2) y simulaciones de patrones de flujo de genes (polinización anemófila). Establecimos una hipótesis de que los niveles más altos de diversidad genética se encontrarían en regiones con alta heterogeneidad ambiental dentro del rango en el cual el polen podría viajar. Al comparar esta "heterogeneidad efectiva" con los niveles de diversidad en las poblaciones de A. araucana, encontramos una alta correlación (r = 0.902), lo que indica una relación sólida y un buen pronóstico.

Luego estas simulaciones se utilizaron para mapear la heterogeneidad efectiva en toda la región poblada de A. araucana. Este método rápido y económico ha permitido la predicción de patrones de diversidad genética adaptativa a través de todo el rango de especie, y será de considerable utilidad para los proyectos de conservación en Argentina y Chile que buscan preservar el hábitat y asegurar la reproducción sostenible. Los resultados de este estudio serán publicados próximamente en la revista "Evolution".

Figura 1. La distribución de Araucaria araucana según la reclasificación de imágenes de satélite LANSAT.

Figura 2. Estrés de sequía en la región poblada de Araucaria araucana.

Figura 3. La heterogeneidad efectiva en la región poblada de Araucaria araucana.

Figura 4. Detalles de la heterogeneidad efectiva en la región poblada de Araucaria araucana.