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6: Más allá del movimiento browniano

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    Este capítulo considera cuatro formas en que los métodos comparativos pueden ir más allá de los simples modelos de movimiento brownianos: transformando la matriz varianza-covarianza que describe la covariación de rasgos entre especies, incorporando la variación en las tasas de evolución, teniendo en cuenta las restricciones evolutivas y modelando adaptativo radiación y oportunidad ecológica. Debe ser evidente que los modelos aquí enumerados no abarcan todo el abanico de posibilidades, por lo que mi lista no pretende ser exhaustiva. En cambio, espero que los lectores vean estos como ejemplos, y que los futuros investigadores agreguen a esta lista y enriquezcan el conjunto de modelos que podamos encajar a los datos comparativos.

    • 6.1: Introducción al movimiento no browniano
      El movimiento browniano se usa muy comúnmente en biología comparada: de hecho, una gran cantidad de métodos comparativos que los investigadores utilizan para rasgos continuos asume que los rasgos evolucionan bajo un modelo de movimiento browniano. El alcance de otros modelos más allá del movimiento browniano que podemos usar para modelar datos de rasgos continuos en árboles es algo limitado. Sin embargo, cada vez se están desarrollando más métodos que se liberan de esta limitación, moviendo el campo más allá del movimiento browniano.
    • 6.2: Transformar la matriz de varianza-covarianza evolutiva
      Hay tres transformaciones de árboles Pagel (lambda: λ, delta: δ y kappa: κ). Describiré cada uno de ellos junto con métodos comunes para ajustar modelos Pagel bajo marcos ML, AIC y Bayesianos. Las tres transformaciones de Pagel también pueden estar relacionadas con procesos evolutivos, aunque esas relaciones son a veces vagas en comparación con enfoques basados en modelos evolutivos explícitos más que en transformaciones de árboles (ver más abajo para más comentarios sobre esta distinción).
    • 6.3: Variación en las tasas de evolución de rasgos entre clados
      Existen varios métodos que se pueden utilizar para probar las diferencias en la tasa de evolución a través de los clados. Primero, se puede comparar la magnitud de los contrastes independientes entre clados; segundo, se pueden usar enfoques de comparación de modelos para comparar el ajuste de modelos de tasa única y múltiple con los datos de los árboles; y tercero, se puede usar un enfoque bayesiano combinado con maquinaria de salto reversible para tratar de encontrar los lugares en el árbol donde se han producido cambios de tasa. Voy a explicar cada uno de estos métodos en t
    • 6.4: Evolución no browniana bajo selección estabilizadora
      También podemos considerar el caso donde un rasgo evoluciona bajo la influencia de la selección estabilizadora. Supongamos que un rasgo tiene algún valor óptimo, y que cuando la media poblacional difiera del óptimo la población experimentará selección hacia el óptimo. Como mostraré a continuación, cuando los rasgos evolucionan bajo selección estabilizadora con un óptimo constante, el patrón de rasgos a través del tiempo puede describirse usando un modelo de Ornstein-Uhlenbeck (OU).
    • 6.5: Modelos de Ráfaga Temprana
      Según Simpson, las especies ingresan a nuevas zonas adaptativas en una de tres formas: dispersión a una nueva área, extinción de competidores, o la evolución de un nuevo rasgo o conjunto de rasgos que les permitan interactuar con el medio ambiente de una nueva manera. Una idea es que podríamos detectar la presencia de radiaciones adaptativas buscando ráfagas de evolución de rasgos profundos en el árbol. Si podemos identificar clados que podrían ser radiaciones adaptativas, podemos descubrir este patrón de evolución de rasgos de “estallido temprano”.
    • 6.6: Modelos de cambio de pico
      Se puede imaginar un escenario donde las especies evolucionan en un paisaje adaptativo con muchos picos; generalmente, las poblaciones permanecen en un solo pico y los fenotipos no cambian, pero ocasionalmente una población pasará de un pico a otro. Podemos suponer que estos cambios ocurren en momentos aleatorios, definiendo un intervalo promedio entre los cambios de pico, o podemos asociar los cambios con otros rasgos que mapeamos en el árbol filogenético.
    • 6.7: Apéndice - Derivación de un modelo de OU bajo selección estabilizadora
    • 6.S: Más allá de la moción browniana (Resumen)


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