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56 Indagando aspectos evolutivos con filogenias/Leopardi-Verde & Escobedo-Sarti/53-68

DATOS DE MÉTODO DE NOMBRE DEL MÉTODO OBSERVACIONES
ENTRADA OPTIMIZACIÓN Y AUTORES

El algoritmo original sólo permite un punto
de calibración ubicado en la raíz del árbol. La
generalización de este método (PATHd8) permite el
Media de la longitud uso de múltiples puntos de calibración y la variación
Filograma del camino (Bremer & de las tasas de sustitución entre los nodos. Por la
Gustafsson, 1997) forma como trabaja es útil en filogenias grandes. Está
implementado en un software del mismo nombre
PATHd8 (Britton, Anderson, Jacquet, Lundqvist &
Bremer, 2007).

Hay varios, algunos de
los más populares son:
Suavizado de tasa no
Máxima paramétrico (NPRS por En estos métodos se utiliza un suavizado estadístico
verosimilitud sus siglas en inglés) y la autocorrelación para determinar las edades de
(ML). (Sanderson, 1997), los nodos. Están implementados en el software r8s
verosimilitud penalizada (Sanderson, 2003).
(PL, por sus siglas en
inglés) (Sanderson,
2002)
Es un método lento, pero popular, puede ser muy
Máxima
Secuencias + verosimilitud ML con reloj (Felsenstein, eficiente si cuenta con una topología idónea y la
topología 1981) longitud de ramas es correcta. Está implementado en
(ML).
software como PAUP*, PhyML, entre otros.
Aunque no es un método popular, es interesante
porque conjuga tasas de autocorrelación (como el PL)
Estimación bayesiana
Inferencia con reloj relajados (Aris- con un modelo explícito de especiación y extinción
bayesiana (IB) de linajes, algo que es desarrollado mejor en otros
Brosou & Yang, 2002).
algoritmos. Está implementado en el software
PhyBayes (Aris-Brosou & Yang, 2002).
En estos relojes la filogenia es calculada de manera
Hay varios: reloj simultánea con el reloj, por lo que se disminuyen los
molecular local
Secuencias de Análisis (Drummond et al., 2006), errores asociados a la topología del árbol. En general
son métodos flexibles en los que se implementa
ADN bayesianos así como los modelos de una amplia variedad de modelos de evolución. Están
tasa variable (Suchard et implementados en el programa BEAST y actualmente
al., 2018).
son los más utilizados.
Modificado y actualizado de Rutschmann, 2006.

Tequio, enero-abril 2021, vol. 4, no. 11