Sistematica Molecular

Optativa de elección en el Posgrado de Ciencias Biológicas
Semestre 2012-2
enero a mayo de 2012
martes y jueves 9 - 11 am, Aula 1 Instituto de Biología
campo de conocimiento: Sistemática
número de créditos: 8

Objetivo general:
Que el alumno comprenda las bases conceptuales y metodológicos para la elaboración de hipótesis de relaciones filogenéticas con base en secuencias moleculares.

Profesores

Dr. David S. Gernandt
tel. 5622-9080

Dr. Francisco Vergara Silva
tel. 5622-8978

Requisitos

Estar inscrito en el Posgrado de Ciencias Biológicos o en un posgrado equivalente.
Haber aprobado Sistemática I, o un curso de sistemática en un posgrado equivalente.

Temario

Unidad 1
Los datos moleculares
1.1 La estructura y composición de DNA, RNA y proteínas
1.2 La estructura de los genomas
1.3 Mutación
1.4 Variación en poblaciones
1.5 Variación entre especies

Unidad 2
Alineación de secuencias y bases de datos
2.1 Alineación pairwise
2.1.1 Dot matrix
2.2 Alineación de secuencias múltiples
2.2.1 Weighted sums
2.2.2 Alineación progresiva
2.2.3 Alineación iterativa
2.2.4 Algoritmos genéticos
2.3 Bases de datos públicos
2.3.1 GenBank, EMBL y DDBJ
2.3.2 BLAST

Unidad 3
Parsimonia
3.1 Principios y definiciones
3.1.1 La navaja de Ockam
3.1.2 Willi Hennig y los principios de la sistemática filogenética
3.2 Optimización de Farris, Fitch, Dollo y de Camin y Sokal
3.3 Algoritmos
3.3.1 Algoritmo de Fitch
3.3.2 Algoritmo de Sankoff 3.4 Búsquedas
3.4.1 Búsquedas heurísticas
3.4.1.1 Adición secuencial
3.4.1.2 Intercambio de Ramas
3.4.1.3 Otros métodos (matraca, simulated annealing, tree drifting, etc.)
3.4.2 Búsquedas exactas
3.5 Compatibilidad
3.6 Propiedades estadísticas de parsimonia

Unidad 4
Modelos de sustitución
4.1 Principios y definiciones.
4.2 Los modelos Jukes-Cantor, Kimura81, Felsenstein81, HKY85 y GTR
4.3 Matrices Q, R y P
4.4 Modelos de sustitución para aminoácidos y codones
4.5 Modelos para caracteres morfológicos.

Unidad 5
Métodos de distancia
5.1 Principios y definiciones
5.2 UPGMA
5.3 Mínimos cuadrados
5.4 Mínima Evolución
5.5 Neighbor-joining
5.6 Otros métodos (BIONJ, Distancias de Wagner, Quartets) Jukes-Cantor

Unidad 6
Máxima verosimilitud
6.1 Principios y definiciones
6.2 Similitudes y diferencia con parsimonia
6.3 Verosimilitud como logaritmo natural
6.4 Cálculo de la verosimilitud de un árbol
6.5 Método exhaustivo y algoritmo de “poda”
6.6 Encontrar al árbol de máxima verosimilitud
6.7 Método exhaustivo
6.8 Estrategias empíricas

Unidad 7
Árboles de consenso y apoyo de ramas
7.1 Árbol de mayoría, de consenso y otros
7.2 Bootstrap
7.3 Jackknife
7.4 Índice de Bremer
7.5 Bootstrap paramétrico

Unidad 8
Inferencia Bayesiana
8.1 Principios y definición
8.2 Relación con máxima verosimilitud
8.3 Probabilidades previas y posteriores cadenas de Markov
8.4 Modelos particionados

Unidad 9
Relojes moleculares
9.1 Constancia de tasas de sustitución
9.2 Árboles linearizados
9.3 Relojes locales
9.4 Relojes relajados
9.5 Autocorrelación de tasas de sustitución

Unidad 10
Pruebas de topologias de árboles
10.1 Prueba de Templeton
10.2 Prueba de Kishino-Hasegawa
10.3 Prueba de Shimodaira-Hasegawa
10.4 Prueba de SOWH