El Valle de Azapa en el norte de Chile. Análisis de un modelo biocronólogico para establecer la estructura de la población

Autores/as

  • José Alberto Cocilovo Departamento de Ciencias Naturales. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Universidad Nacional de Río Cuarto
  • Francisco Rothhammer Departamento de Biología Celular y Genética. Facultad de Medicina. Universidad de Chile

Resumen

RESUMEN: En el presente trabajo se analiza el proceso microevolutivo de la población prehistórica del Valle de Azapa (Norte de Chile), mediante un nuevo estudio de la información preparada con motivo de experiencias anteriores, relacionada con la obtención de una explicación genético-poblacional sobre la diferenciación biológica observada en el área. Hemos empleado matrices de distancias D2 de Mahalanobis calculadas entre cinco grupos de distintas fases cronológicas para la muestra total y para cada uno de los sexos. Hemos utilizado una adaptación de un modelo que preve el incremento exponencial del parentesco a medida que aumenta la distancia cronológica entre las muestras. Los resultados obtenidos confirman una alta correlación entre distancias morfológicas y cronológicas. De acuerdo con lo esperado, casi un 80% de la variación métrica puede ser explicada por una función de las diferencias cronológicas (en número de generaciones) basada en el desarrollo de un proceso dispersivo regulado por la acción de la migración.

ABSTRACT: The microevolutive process of the prehistoric population from Valle de Azapa (North of Chile) was analyzed through a population-genetic approach about the biologic differentiation observed in the area. We had employed a Mahalanobis distance (D2) matrix data computed between five groups from different chronologic phases, for the total sample and for each sex. The model developed here is an empiric adaptation, of that one which predicts an exponential increase of the relationship as the chronologic distance of samples increases. The results confirn a high correlation among morphologic and chronologic distances. As expected, almost 80% of the metric variation can be explained by means of a function of the chronologic differences based on the development of a dispersive process controlled by migration.