14.4: Una pista sobre el futuro de los métodos comparativos

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Es un riesgo predecir el progreso futuro de la ciencia. No obstante, voy a ofrecer algunas sugerencias que creo que podrían ser vías productivas para trabajar en métodos comparativos.

Primero, creo que los métodos comparativos pueden y deben hacer un mejor trabajo al integrar datos diversos en un marco coherente. Por ejemplo, a pesar de conexiones claras, ni los fósiles ni los datos contemporáneos sobre el tempo y la genética de la especiación típicamente pueden integrarse con estudios filogenéticos de diversificación (Rabosky y Matute 2013). Los proyectos de investigación con el mismo objetivo, como estimar cuándo y por qué un linaje se somete a especiación, están mejor integrados que separados. Hay algunas pistas sobre cómo proceder: primero, los modelos de especiación que ajustemos tanto a los datos filogenéticos como a los fósiles deben estar mejor conectados con el proceso de especiación; y segundo, los análisis deben considerar simultáneamente datos paleontológicos y filogenéticos.

En segundo lugar, es absolutamente esencial lidiar completamente con la incertidumbre a través de ductos completos de análisis comparativo, desde la construcción de árboles hasta el ajuste de modelos. La forma más fácil de hacerlo es a través de un único marco bayesiano integrado, aunque usar el posterior de cada paso como un previo es casi igual de bueno. Aunque uno no sea bayesiano, creo que es crítico probar cómo la incertidumbre de los árboles podría afectar los resultados de nuestros análisis comparativos.

En tercer lugar, los métodos comparativos requieren un conjunto más diverso de modelos que estén mejor vinculados a los procesos biológicos. Los modelos actuales como el movimiento browniano y OU tienen, en el mejor de los casos, una conexión débil y de muchos a uno con los modelos microevolutivos. Otros modelos son aún más abstractos; nada que podamos medir sobre un linaje evolutivo de una generación a otra, por ejemplo, puede informarnos sobre el significado del parámetro lambda a partir de un análisis PGLS. Esto puede estar bien estadísticamente, pero creo que podemos hacerlo mejor. Las conexiones más fáciles de hacer son entre métodos comparativos y genética cuantitativa. En este libro exploro solo los aspectos más básicos de esta conexión. Se podría y se debería hacer más. Por ejemplo, ningún modelo de rasgos que yo sepa trata de diferencias en abundancia y tamaño de rango entre especies, aunque estos varían enormemente incluso entre parientes muy cercanos y es casi seguro que afectarán el tempo y el modo de evolución de rasgos. Aquí podemos mirar a otros campos como la ecología en busca de inspiración.