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Métodos de reconstrucción filogenética II/Duchen/81-89 87

[1] "T candidata = 4 , log Verosimilitud = -87.0328449489164"
[1] "T candidata = 5 , log Verosimilitud = -86.6093614372388"
[1] "T actual = 5 , log Verosimilitud = -86.6093614372388"

[1] "T candidata = 7 , log Verosimilitud = -85.6551750661665"
[1] "T actual = 7 , log Verosimilitud = -85.6551750661665"
[1] "T actual = 7 , log Verosimilitud = -85.6551750661665"
[1] "T actual = 7 , log Verosimilitud = -85.6551750661665"
[1] "T actual = 7 , log Verosimilitud = -85.6551750661665"
[1] "T actual = 7 , log Verosimilitud = -85.6551750661665"
[1] "T actual = 7 , log Verosimilitud = -85.6551750661665"
[1] "T actual = 7 , log Verosimilitud = -85.6551750661665"
[1] "T actual = 7 , log Verosimilitud = -85.6551750661665"

Como se puede corroborar, el algoritmo de Metropolis-Hastings converge en la topología 7; sin embargo, cabe
recordar que aquí usamos Metropolis-Hastings solamente para desarrollar un ejemplo ilustrativo. En realidad,
para un alineamiento tan reducido serán suficientes otros métodos basados en distancias genéticas para inferir
la filogenia. La máxima verosimilitud y la inferencia bayesiana usando Metropolis-Hastings MCMC son más útiles
para un mayor número de especies en alineamientos más grandes. En tales casos, no existirá solamente una
topología con la mayor probabilidad posterior, sino varias, por lo cual se deberán utilizar los métodos descritos
en la sección “Generación de la topología final a partir de la muestra de P(T|D)” para obtener el resultado final.
Finalmente, dependiendo de la cantidad de especies y de la longitud del alineamiento se prefiere un método
sobre otro (e. g. Inferencia bayesiana sobre máxima verosimilitud, o viceversa). Si se desea revisar más
detalladamente los factores que influyen en la selección de un método de inferencia filogenética, remitirse a
Peña (2011).

Software para inferencia bayesiana de filogenias
Existen muchos programas que hacen inferencia bayesiana de filogenias. Aquí se nombran los más usados en
la actualidad:

MrBayes. Este programa fue desarrollado inicialmente por Huelsenbeck & Ronquist (2001), con una nueva
versión publicada más recientemente (Ronquist et al., 2012). Este es el programa clásico empleado en
reconstrucción filogenética con un método bayesiano. Utiliza todos los elementos descritos aquí: probabilidades
a priori, modelos de mutación de ADN y Metropolis-Hastings MCMC para encontrar el árbol con la mayor
probabilidad posterior.

BEAST. Este programa fue originalmente introducido por Drummond & Rambaut (2007). Además de encontrar
el árbol con la mayor probabilidad posterior, BEAST incluye rutinas que calculan un reloj molecular (o datación
de filogenias) bajo distintos modelos.

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