Estimados(as) Socios(as) SLAGF:

 

Como ya es del conocimiento de todos, la disponibilidad de un gran número de microsatélites hipervariables (STRs – Short Tandem Repeats) y de técnicas multiplex permite el establecimiento de vínculos de paternidad por el ADN con rapidez y con una certeza prácticamente absoluta.

 

Por otra parte, si el posible padre ya es fallecido, las investigaciones dependen de la capacidad de inferir su perfil genético mediante el estudio de parientes, lo que conlleva importantes retos a los laboratorios de determinación de paternidad.

 

Algunos casos se pueden resolver por métodos algebraicos sencillos, pero la mayor parte presenta complejidad lógica y estadística. Suelen suceder análisis incorrectos y no son raros los dictámenes inconclusos o con conclusiones equivocadas.

 

Consecuentemente, algunos laboratorios optan por no realizar estos casos más complicados, renunciando a la posibilidad de ayudar a muchas familias y de añadir una fuente significativa de ingresos a sus operaciones. ¡Pruebas de paternidad con posibles padres fallecidos son importantes y frecuentemente envuelven grandes herencias!

 

GENE – Núcleo de Genética Médica, mediante su equipo de genetistas, estadísticos y analistas de sistemas, desarrolló e implantó un algoritmo para aplicación en determinación de paternidad de la poderosa metodología de Redes Bayesianas. Este algoritmo permite que todo caso de paternidad con padre fallecido se pueda resolver desde el genotipado de un número adecuado de loci de microsatélites en parientes vivos.

 

GENE ofrece esta metodología de Redes Bayesianas como un servicio de consultoría absolutamente confidencial a la comunidad de laboratorios de determinación de paternidad.

 

Adjuntamos una presentación en PowerPoint que detalla las bases teóricas, la logística y las ventajas de las Redes Bayesianas, ahora ofrecidas como un nuevo servicio de GENE.

 

 

 

Atentamente,

 

Consultoría en Redes Bayesianas

GENE – Núcleo de Genética Médica

 

PARA VER LA PRESENTACION SOBRE REDES BAYESIANAS, PRESIONE AQUI