Spatial models can improve the experimental design of field-based transplant gardens by preventing bias due to neighborhood crowding.

RESUMEN

Los experimentos de trasplante de especies en parcelas de campo experimentales, tanto bajo condiciones ambientales comunes ("common gardens") como diferentes ("reciprocal gardens"), son una poderosa herramienta que permite estudiar la variación genética y la interacción entre el genoma y el medio ambiente. Dichos experimentos asumen que los individuos dentro de una misma parcela representan réplicas independientes creciendo bajo condiciones ambientales homogéneas. Las interacciones entre plantas vecinas están omnipresentes en las dinámicas poblaciones y pueden suponer una violación de dichas asunciones. Sin embargo, enfoques cuantitativos que permitan evaluar la adecuación del diseño experimental son escasos. Nosotros demostramos cómo los modelos espacialmente explícitos para las interacciones planta­planta pueden proporcionar nuevos hallazgos sobre el rendimiento genotípico en el diseño de experimentos de trasplante. Utilizamos modelos basados en individuos, junto con datos de "artemisa" (Artemisia spp.) procedentes de un "common garden," para simular el impacto de las interacciones planta­planta sobre las diferencias de crecimiento entre grupos. Encontramos que la densidad de siembra utilizada con frecuencia en muchos "common gardens" puede sesgar la estimación de la variación entre grupos. Nuestros resultados demuestran que una mayor densidad de siembra puede inflar las diferencias entre grupos, confundir la habilidad competitiva de los genomas y la variabilidad sustentada genéticamente, introduciendo así un sesgo en el experimento. Proponemos que los modelos espacialmente explícitos pueden ayudar a evitar el sesgo en los resultados mediante el apoyo en el diseño y análisis de experimentos de trasplante. Incluir efectos de vecindad en el análisis a posteriori de experimentos puede proporcionar nuevos hallazgos sobre el papel de los factores bióticos y densidad­dependientes en la diferenciación genética.