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Indagando aspectos evolutivos con filogenias/Leopardi-Verde & Escobedo-Sarti/53-68 65

Conclusión
Los métodos descritos no son los únicos que hay y de hecho constantemente se añaden más posibilidades que
permiten explorar distintos aspectos de la dinámica evolutiva. Por ejemplo, es posible estudiar la incertidumbre
filogenética, hacer comparación directa entre topologías o de éstas con matrices, estimar tasas de diversificación,
hacer pruebas para determinar si existen saltos en los patrones de diversificación. Incluso se pueden hacer análisis de
ecología evolutiva como explorar si existe conservadurismo de nicho, si hay evolución relacionada con la exploración
de nuevos espacios bioclimáticos, evaluar el desplazamiento de caracteres mediado por presiones selectivas, origen
y cambio temporal de caracteres, influencia del cambio climático sobre la evolución y diversificación de seres vivos,
entre otras cosas. El tipo y cantidad de datos que pueden utilizar los análisis macroevolutivos es variado y se pueden
derivar prácticamente de cualquier fuente imaginable, por lo que vale la pena indagar, siempre y cuando se hagan los
ajustes necesarios para que puedan ser procesados por los métodos disponibles. Así, los análisis macroevolutivos son
una ventana que posibilita estudiar el pasado, comprender el presente y tal vez permitan inferir eventos del futuro.

Referencias
Adams, D. C. (2010). Parallel evolution of character displacement driven by competitive selection in terrestrial
salamanders. BMC evolutionary biology, 10, 72. doi: 10.1186/1471-2148-10-72
Aguilar-Rodríguez, P. A., Krömer, T., Tschapka, M., García-Franco, J. G., Escobedo-Sarti, J. & MacSwiney, C. (2019). Bat pol-
lination in Bromeliaceae. Plant Ecology and Diversity, 12(1), 1-19. doi: 10.1080/17550874.2019.1566409
Aris-Brosou, S. & Yang, Z. (2002). Effects of models of rate evolution on estimation of divergence dates with
special reference to the metazoan 18S ribosomal RNA phylogeny. Systematic Biology, 51(5), 703-714. doi:
10.1080/10635150290102375
Barba-Montoya, J., dos Reis, M., Schneider, H., Donoghue, P. C. J. & Yang, Z. (2018). Constraining uncertainty in the
timescale of angiosperm evolution and the veracity of a Cretaceous Terrestrial Revolution. New Phytologist,
218(2), 819-834. doi: 10.1111/nph.15011
Battistuzzi, F. U., Filipski, A. J. & Kumar, S. (2011). Molecular Clock: Testing. eLS, 1-7. doi: 10.1002/9780470015902.
a0001803.pub2
Blomberg, S. P., Garland, T. & Ives, A. R. (2003). Testing for phylogenetic signal in comparative data: Behavioral traits
are more labile. Evolution, 57(4), 717. doi: 10.1554/0014-3820(2003)057[0717:TFPSIC]2.0.CO;2
Bollback, J. P. (2006). SIMMAP: stochastic character mapping of discrete traits on phylogenies. BMC bioinformatics,
7, 88. doi: 10.1186/1471-2105-7-88
Bremer, K. & Gustafsson M., H. G. (1997). East Gondwana ancestry of the sunflower alliance of families. Proceed-
ings of the National Academy of Sciences, 94(17), 9188-9190. doi: 10.1073/pnas.94.17.9188
Britton, T., Anderson, C. L., Jacquet, D., Lundqvist, S. & Bremer, K. (2007). Estimating divergence times in large phy-
logenetic trees. Systematic Biology, 56(5), 741-752. doi: 10.1080/10635150701613783
Drummond, A. J., Ho, S. Y. W., Phillips, M. J. & Rambaut, A. (2006). Relaxed phylogenetics and dating with confidence.
PLoS Biology, 4(5), 699-710. doi: 10.1371/journal.pbio.0040088
Drummond, A. J. & Suchard, M. A. (2010). Bayesian random local clocks, or one rate to rule them all. BMC Biology,
8(1), 114. doi: 10.1186/1741-7007-8-114
Escobedo-Sarti, J., Ramírez, I., Leopardi, C., Carnevali, G., Magallón, S., Duno, R. & Mondragón, D. (2013). A phylogeny
of Bromeliaceae (Poales, Monocotyledoneae) derived from an evaluation of nine supertree methods. Journal
of Systematics and Evolution, 51(6), 743-757. doi: 10.1111/jse.12044

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