4: Ajuste de movimiento browniano
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Al ajustar un modelo de movimiento browniano a datos comparativos filogenéticos, se puede estimar la tasa de evolución de un solo carácter. En este capítulo, demostré tres enfoques para estimar esa tasa: PIC, máxima verosimilitud y MCMC bayesiano. En el siguiente capítulo, discutiremos otros modelos de evolución que pueden ajustarse a caracteres continuos en árboles.
- 4.1: Introducción
- Los mamíferos vienen en una amplia variedad de formas y tamaños. El tamaño corporal es importante como variable biológica porque predice tantos otros aspectos de la vida de un animal, desde la fisiología del intercambio de calor hasta la biomecánica de la locomoción. Así, la velocidad a la que evoluciona el tamaño corporal es de gran interés entre los biólogos mamíferos. A lo largo de este capítulo, discutiré la evolución del tamaño corporal en diferentes especies de mamíferos. Los datos que analizaré son tomados de Garland (1992).
- 4.2: Estimación de tasas mediante contrastes independientes
- La información requerida para estimar las tasas evolutivas se resume de manera eficiente en el método filogenético comparativo temprano (pero aún útil) de contrastes independientes (Felsenstein 1985). Los contrastes independientes resumen la cantidad de cambio de carácter en cada nodo del árbol y se pueden usar para estimar la tasa de cambio de carácter a través de una filogenia. También existe una relación matemática simple entre los contrastes y las estimaciones de tasa de máxima verosimilitud que discutiré a continuación.
- 4.3: Estimación de tasas usando máxima verosimilitud
- También podemos estimar la tasa evolutiva encontrando los valores de los parámetros de máxima verosimilitud para un modelo de movimiento browniano que se ajuste a nuestros datos. Recordemos que los valores de los parámetros ML son aquellos que maximizan la probabilidad de los datos dado nuestro modelo (ver Capítulo 2).
- 4.4: Enfoque bayesiano de las tasas evolutivas
- Finalmente, también podemos usar un enfoque bayesiano para ajustar modelos de movimiento brownianos a los datos y estimar la tasa de evolución. Este enfoque difiere del enfoque ML en que usaremos previos explícitos para valores de parámetros, y luego ejecutaremos un MCMC para estimar distribuciones posteriores de estimaciones de parámetros. Para ello, modificaremos el algoritmo básico para MCMC bayesiano.