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Taxonomia y Filogenia Molecular

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Taxonomia y Filogenia Molecular Powered By Docstoc
					John Alexander Giraldo
Lizeth Maritza Jiménez

TAXONOMIA Y FILOGENIA
MOLECULAR
SISTEMATICA

• Estudio científico de los tipos, diversidad y todas
  las relaciones existentes entre los organismos



• Proporciona la estructura fundamental sin la cual
  no podríamos reconocer o estudiar la diversidad
  biológica y la evolución
                 Sistemática




Clasificación                  Identificación




                Nomenclatura
FUNDAMENTACION

Sistemática Filogenética campo de la biología
que trata de identificar y comprender las
relaciones evolutivas entre muchos tipos
diferentes de vida en la tierra ( existente y
extinta).

Taxonomía        estudio    teórico     de     las
clasificaciones, incluyendo sus bases, principios,
procedimientos y reglas.
ESCUELAS TAXONOMICAS

Escuelas taxonómicas

  1)Escuela fenética o de la taxonomía numérica.

  2)Escuela cladística o sistemática filogenética.

  3)Taxonomía evolutiva.
Escuela Fenetica:

  • clasificación con taxones según similitud aparente o
      global.
  •   filogenia irrelevante, considera taxones mono-, para-
      y polifiléticos.
  •   Intenta definir con precisión todos los caracteres
      observados, medir las similitudes o disimilitudes
      entre taxones y describir procedimientos para esas
      operaciones.
  •   Representación gráfica: fenograma.
  •   Consideran a las especies según la teoría nominalista.
Escuela Cladística:

• Las clasificaciones representan el orden natural o patrón
  de relaciones       genealógicas   de   taxones(reflejan
  filogenias).

• Considera únicamente a los taxones monofiléticos.

• Crean algoritmos matemáticos basados en el principio
  de parsimonia, representados en cladogramas
  (representan relaciones cladísticas o de parentesco).

• Consideran a las especies según la teoría realista.
Taxonomía evolutiva:

• Toma en cuenta tanto relaciones genealógicas como
  patrísticas (cantidad de cambio evolutivo acumulado
  respecto al antecesor).
 Tiene en cuenta tanto taxones mono-, como los
  parafiléticos.

• Representación     mediante    árbol    filogenético:
  cladograma donde longitud de ramas es proporcional a
  cantidad de cambio acumulado.

 Consideran a las especies según la teoría realista.
Filogenia Molecular

Intenta determinar los índices y patrones de
cambio ocurridos en el DNA y proteínas y
reconstruir la historia evolutiva de los genes y
organismos.

• DNA para estudiar la evolución de un
  organismo.

• Estudio de la evolución del DNA       usando
  diferentes organismos.
Marcadores Moleculares

 Una de las partes más importantes de
 cualquier proyecto de sistemática molecular
 es la elección de los marcadores moleculares
 adecuados. Dicha elección se basa
 principalmente en el tipo de datos necesarios
 para el estudio (cuantitativos o cualitativos),
 tipo de herencia y tasa de evolución del
 marcador.
ADN MITOCONDRIAL:

 12S rRNA (estudios a nivel de familia, género y
    especies dentro de un género)
   16S rRNA (estudios a nivel de población)
   Citocromo oxidasa I ( muy conservado, estudio
    de taxones intraespecíficos)
   Citocromo b ( estudios de caracterización y
    evolutivos, muestra variación dentro de algunas
    poblaciones y especies)
   D-loop (bloques de secuencias conservadas).
ADN NUCLEAR:

• Microsatélites o SSR (Simple Sequence Repeats) son
  loci polimórficos presentes en el DNA nuclear que
  consisten de repeticiones de motivos de 1 a 6
  nucleótidos que se ubican uno tras otro. Generalmente
  se encuentran en zonas no codificantes del DNA. Son
  neutros, co-dominantes y poseen una alta tasa de
  mutación, lo que los hace muy polimórficos. A pesar de
  esto, la variabilidad que presentan útil para su uso como
  marcadores moleculares, es respecto al número de
  repeticiones, no de la secuencia repetida. Son utilizados
  como marcadores moleculares en una gran variedad de
  aplicaciones en el campo de la genética como
  parentescos y estudios de poblaciones.
 Minisatélites.


DNA CLOROPLASTICO:

 rcbL   (flanqueado por secuencias altamente
  conservadas, estudios a nivel de familia)
GENES ESPECIFICADORES DE rRNA

 18S rDNA, 5.8S rDNA y 28S rDNA de origen
  nuclear y el 12S rDNA, 5S rDNA y 16S rDNA de
  origen mitocondrial.

GENES CODIFICANTES DE PROTEÍNAS
INTRONES
 Creatina quinasa (determinación de loci de
  alelos para un grupo particular de especies)
 Actina (altamente conservado entre los phylum
  animales)

CITOCROMO C ( gen conservado, útil para
  detectar diferencias entre los intrones)
Pasos para el Análisis
Filogenético
1. Alineamiento—Construcción del modelo de
   datos y extracción de un conjunto de datos.

2. Determinación del modelo de substitución—
   considera la secuencia de variación.

3. Construcción del árbol.

4. Evaluación del árbol.
Construcción de un Árbol
Filogenético
• Estudios de la evolución de genes y proteínas.
• Comparación de homólogos (Alineamiento de
 bases pareadas).
• Los homólogos son más comúnmente definidos
 como:
   – Ortólogos
   – Parálogos
   – Xenólogos
MÉTODOS PARA EL ANÁLISIS
FILOGENÉTICO
Métodos de inferencia
filogenética
  Los diferentes métodos de inferencia
  filogenética se pueden dividir en dos grupos:

 los basados en matrices de distancias y los
  basados en caracteres. Los métodos de
  distancias utilizan una matriz de distancias
  calculada a partir de la matriz de datos
  (alineación) y utilizando un modelo evolutivo
  previamente determinado para inferir las
  relaciones filogenéticas..
 Los métodos basados en caracteres calculan
  los árboles filogenéticos que optimizan los
  patrones de distribución de cada uno de los
  caracteres en base a un criterio determinado
Métodos basados en distancias

 UPGMA: Unweighted Pair-Group Method
  with Arithmetic means

 Neighbor joining
Reloj Molecular

Para una determinada macromolécula (proteína
o gen) el ritmo de cambio ha sido similar a la
largo de la historia y en los distintos organismos,
de forma que existe una relación directa entre
tiempo y cantidad de cambios.
Neighbor joining (NJ)
Métodos basados en caracteres

 Máxima parsimonia


 Máxima verosimilitud


 Métodos bayesianos
Máxima Parsimonia

 La máxima parsimonia es un método de
 reconstrucción filogenética que está basado
 en la suposición de que la hipótesis más
 probable es aquella que requiere el menor
 número de explicaciones.
Parsimonia de Wagner

 Este modelo permite a priori las convergencias y
 las reversiones (0 1, 1 0). Este criterio es
 apropiado para el tratamiento de caracteres
 multi-estado       ordenados         codificados
 aditivamente, es decir, se contabiliza un paso
 para cada transformación adyacente, pero en el
 caso de transformaciones no adyacentes, el
 número de pasos se corresponde con la suma de
 las transformaciones implicadas, p.e. 0 2 = 2
 pasos.
Parsimonia de Fitch

Este criterio es una generalización del
método de Wagner para caracteres multi-
estado desordenados tales como las
secuencias de proteínas o de nucleótidos.
Siempre son tratados bajo la opción de no ser
aditivos, ya que cada estado puede derivarse
directamente de cualquier otro y en cualquier
secuencia. Se contabiliza como máximo un
paso por transformación al aplicarlo a la
longitud del árbol.
Parsimonia de Camin-Sokal

 Este modelo sólo permite las convergencias (0
 1), las reversiones son excluidas y el estado
 ancestral (0) debe ser conocido de antemano.

 Este criterio impone fuertes restricciones a la
 dirección de las series de transformación al
 asumir la irreversibilidad de los estados de los
 caracteres. Este criterio apenas se utiliza en los
 análisis cladistas, siendo inadecuado tanto para
 los datos morfológicos como para los
 moleculares.
Parsimonia de Dollo

 Este modelo sólo acepta las reversiones y excluye las
 convergencias:

 Este criterio surge de la aplicación del "concepto de carácter
 único" de Le Quesne (1972). Según este autor, es más fácil
 perder un carácter (retorno a su estado inicial) que adquirirlo
 en paralelo (convergencia). La expresión "parsimonia de
 Dollo" resulta engañosa, pues la "ley de Dollo", del
 paleontólogo belga Louis Dollo, expresa lo contrario, que el
 retorno al estado ancestral es imposible. Este criterio se aplica
 a determinados caracteres en que la probabilidad de que
 acontezca una pérdida es mucho mayor que la de orígenes
 independientes, caso de los mapeos de los sitios de restricción
 por endonucleasas del ADN mitocondrial. Puede aplicarse
 también a caracteres, tanto ordenados como desordenados,
 siempre que cada estado del carácter evolucione sólo una vez.
Búsqueda del árbol más
parsimonioso
 En los apartados precedentes se ha visto que
 existen distintos tipos de métodos que pueden
 ser elegidos para realizar un análisis numérico de
 los datos, tales como ordenar o no ordenar los
 estados de los caracteres, escoger un
 determinado criterio de parsimonia, o también la
 posibilidad de asignarles un determinado peso.
 Todos estos criterios influyen en la búsqueda del
 árbol más parsimonioso (AMP), "most
 parsimoniosus tree", es decir, aquel o aquellos
 árboles que minimizan el número de pasos
 requeridos para explicar una matriz o conjunto
 de datos.
El problema es que con n taxones terminales se
  pueden construir (2n-3)! /[2n-2 (n-2)!] árboles
  dicotómicos       (para      n=10       existen
  aproximadamente 3,5 x 107 árboles). De ello se
  concluye que la comparación de tal número de
  árboles resulta una operación tediosa, sino
  imposible.
Método de máxima
verosimilitud
  Selecciona el cladograma óptimo que tenga
  la mayor verosimilitud, basándose en un
  modelo de cambios de probabilidad
  específica.
 El método de máxima verosimilitud (ML,
  máximum likelihood) pertenece a la categoría
  de métodos estadísticos. requiere un modelo
  de evolución para el cálculo de
  probabilidades.
 Un    modelo de evolución proporciona
 información del tipo: cuán probable es cada uno
 de los reemplazamientos de amino ácidos
 posibles. La idea del método de ML no es
 calcular la probabilidad de la hipótesis (árbol) en
 función de los datos, sino encontrar la
 probabilidad de que a partir de un árbol y un
 modelo de evolución dados, se hayan generado
 los datos (=el alineamiento múltiple): P(D|H).
  Métodos bayesianos
 Si el método de ML encontraba el árbol que con
  mayor probabilidad había generado los datos, el
  método bayesiano (MB) determina para cada
  árbol, la probabilidad de que sea la hipótesis
  correcta (en función de los datos). A la
  probabilidad de cada árbol dados unos datos,
  P(H|D), se denomina probabilidad posterior
  porque se calcula la probabilidad de una
  hipótesis a partir de los resultados que
  produciría dicha hipótesis.

				
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