000131958 001__ 131958
000131958 005__ 20240308105336.0
000131958 0247_ $$2doi$$a10.26754/CINAIC.2023.0048
000131958 037__ $$aCOMPON-2023-CINAIC-0048
000131958 041__ $$a
000131958 100__ $$aSoto, Álvaro$$uUniversidad Politécnica de Madrid, España
000131958 245__ $$aSimHyb 2: Enseñanza práctica de las fuerzas evolutivas en Genética de Poblaciones mediante pedigríes virtuales rastreables
000131958 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza, Servicio de Publicaciones$$c2023
000131958 300__ $$e
000131958 506__ $$aAccess copy available to the general public$$fUnrestricted
000131958 5203_ $$aLos enfoques prácticos son un estándar en muchas disciplinas científicas, incluida la Genética de Poblaciones. Analizando datos apropiados, los alumnos pueden extraer conclusiones sobre la evolución de las poblaciones más eficazmente que basándose exclusivamente en lecciones teóricas. Desafortunadamente, preparar estos datos es arduo y un error puede arruinar una práctica bien intencionada. Presentamos SIMHYB 2, un software diseñado para la enseñanza de Genética de Poblaciones. Simula el desarrollo de una población mixta en condiciones reproductivas y evolutivas definidas por el usuario. Es muy adecuado para el Aprendizaje Basado en Proyectos: los estudiantes obtienen directamente sus propios conjuntos de datos en diferentes escenarios y los resultados pueden adaptarse fácilmente para su análisis posterior con otras herramientas populares como GENALEX o STRUCTURE. SIMHYB 2 es el único programa disponible que proporciona pedigríes trazables, siendo muy apropiado para preparar casos para análisis de parentesco, estructura genética espacial o genética de la conservación.
000131958 540__ $$9info:eu-repo/semantics/openAccess$$aby-nc-nd$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
000131958 6531_ $$aGenética de Poblaciones, Aprendizaje Basado en Proyectos, Software de Simulación
000131958 6531_ $$aPopulation Genetics, Project-Based Learning, Simulation Software
000131958 655_4 $$aComunicación
000131958 700__ $$aRodríguez-Martínez, David$$uUniversidad Politécnica de Madrid, España
000131958 700__ $$aLópez de Heredia, Unai$$uUniversidad Politécnica de Madrid, España
000131958 773__ $$dZaragoza$$gActas del VII Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Cooperación, CINAIC 2023 (18-20 de Octubre de 2023, Madrid, España)
000131958 8564_ $$s1206179$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/131958/files/048.pdf
000131958 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:131958$$pcomunicaciones-ponencias
000131958 970__ $$aCOMPON-2023-CINAIC-0048
000131958 980__ $$aCOMPON