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8: Modelos de Ajuste de Evolución Discreta de Carácter

  • Page ID
    54251
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    En este capítulo se presentó el algoritmo de poda de Felsenstein y se muestra que se utilizará para calcular las probablidades de los modelos Mk y Extended-MK en árboles filogenéticos. También he descrito marcos ML y bayesianos que pueden ser utilizados para probar hipótesis sobre la evolución de los personajes. Este capítulo también incluye una descripción de la prueba de “basura total”, que te indicará si tus datos tienen información sobre las tasas evolutivas de un personaje determinado.

    • 8.1: La evolución de las extremidades y la libidad
      Los escuamates habían perdido sus miembros repetidamente a lo largo de su historia evolutiva. Este es un patrón que se conoce desde hace décadas, pero los análisis se han visto limitados por la falta de un árbol filogenético de escuamates grande y bien soportado a nivel de especie. En los últimos años se han producido árboles filogenéticos a una escala lo suficientemente amplia como para dar una mirada integral a esta cuestión. Tales esfuerzos para reconstruir esta sección del árbol de la vida brindan un potencial emocionante para revisar viejas preguntas con nuevos datos.
    • 8.2: Ajuste de modelos Mk a datos comparativos
      Las ecuaciones del Capítulo 7 nos dan suficiente información para calcular la probabilidad de datos comparativos en un árbol. Para entender cómo se hace esto, primero podemos considerar el caso más simple, donde conocemos el estado inicial de un carácter, la longitud de la rama y el estado final. Luego podemos aplicar el método a través de un árbol entero usando un algoritmo de poda, que permitirá calcular la probabilidad de los datos dado el modelo y el árbol filogenético.
    • 8.3: Uso de máxima verosimilitud para estimar parámetros del modelo Mk
    • 8.4: Uso de MCMC bayesiano para estimar parámetros del modelo Mk
    • 8.5: Explorando Mk - la prueba de la “basura total”
      Un problema que surge a veces en la optimización de máxima verosimilitud ocurre cuando en lugar de un pico, la superficie de probabilidad tiene una “cresta” larga y plana de valores de parámetros igualmente probables. En el caso del modelo Mk, es común encontrar que todos los valores de q mayores que un cierto valor tienen la misma probabilidad. Esto se debe a que por encima de cierto ritmo, la evolución ha sido tan rápida que todas las huellas de la historia de evolución de ese personaje han sido arrasadas.
    • 8.6: Prueba de diferencias en la tasa de cambio de carácter hacia adelante y hacia atrás
    • 8.7: Apéndice - Algoritmo de poda de Felsenstein
      El algoritmo de poda de Felsenstein (1973) es un ejemplo de programación dinámica, un tipo de algoritmo que tiene muchas aplicaciones en biología comparada. En la programación dinámica, desglosamos un problema complejo en una serie de pasos más simples que tienen una estructura anidada. Esto nos permite reutilizar los cómputos de manera eficiente y acelera el tiempo requerido para realizar cálculos.
    • 8.S: Modelos de ajuste de evolución de caracteres discretos (Resumen)


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