Guia de Estudio
Nucleótidos y aminoácidos
Transiciones y transversiones
¿Porqué hay un sesgo en la proporción de transiciones y transversiones?
Marcas de lectura
Sustituciones sinónimos y no-sinónimos
El complemento reverso de una secuencia
DNA en el núcleo, la mitocondria y el cloroplasto
El tamaño del genoma de la mitocondria y de un plastidio
Las funciones principales y los origenes evolutivos de la mitocondria y de los plastidios
DNA ribosomal
Evolución concertada, intercruzamiento desegual y conversión génica
Transferencia lateral de genes
Bases de datos de secuencias
Los nombres de los principales tres bases de datos de secuencias
Supermatrices
¿Cómo se elaboran las supermatrices?
¿Cuáles son algunas posibles desventajas / ventajas de las supermatrices?
Alineamiento
Como funciona "nucleotide BLAST"
Dado un alineamiento de dos secuencias, una matriz de "castigo" y un peso para "gaps", aplica el algoritmo de Needleman-Wunsch para calcular similitud.
BLOSUM62
Las similtudes y diferences entre los métodos de alineamiento múltiple CLUSTAL, MAFFT y MUSCLE
Métodos de distancia
Árboles aditivos
Árboles ultramétricos
UPGMA
Neighbor-joining
La relación entre Neighbor-joining y mínima evolución
Parsimonia
Parsimonia de Camin-Sokal, de Wagner y de Dollo
Como calcular una matriz de Manhattan con optimización de Fitch o con optimización de Farris
Como distinguir entre sinapomorfías, autapomorfías y plesiomorfías en un árbol
Monofilia, parafilia y polifilia
Como codificar mediante "simple indel coding" los indels en un alineamiento que presentan un patron muy sencillo
Métodos o criterios aceptados y descalificados de como asignar la raíz a un árbol filogenético
Matrices de costo
Compatibilidad y la prueba de compatibilidad
Las contribuciones a la inferencia filogenética de Felsenstein, Swofford, Farris, Wilson, etc.
ACCTRAN y DELTRAN
Inequidad del triángulo
Atracción de ramas largas
La zona de Felsenstein
La zona de Farris
Consistencia, eficiencia y robustez
Expresiones de verosimilitud para parsimonia
Ningun mecanismo en común
Búsquedas para árboles optimas
Branch-and-bound
Métodos de intercambio de rama
Las islas de árboles
El "Parsimony Ratchet"
Máxima verosimilitud
Definición
Matrices Q para los modelos GTR y JC
Longitudes de ramas como fuente de información
Suposiciones de verosimilitud para datos moleculares
Longitudes de ramas como fuente de información
El Modelo de Markov
Ventajas y desventajas comparada con parsimonia
La prueba de razón de verosimilitud
Inferencia bayesiana
Definición
previos
distribuciónes posteriores
probabilidad posterior
Garli
Relojes moleculares
Definición
Evidencia empírica para un reloj molecular
Relojes relajados
Relojes locales
BEAST
Pruebas de topologías de árboles
Definición
La Prueba de Templeton
La Prueba de Kishino-Hasegawa
La Prueba de Shimodaira-Hasegawa
La Prueba de SOWH
bootstrap paramétrico
árboles escogidos a priori
Ejemplo de unas preguntas
Verdadero o Falso, marca según corresponda. Si son falsas, explica porqué.
V F Adenina y citosina son purinas.
V F Guanina, una purina, forma enlaces triples con citosina, una pirimidina.
V F Se usa PSI-BLAST para realizar búsquedas de proteinas altamente divergentes.
V F Las sustituciones sinónimas causan un cambio en la secuencia de amino ácidos en las proteínas.
V F Una búsqueda heurística siempre encuentra todos los árboles más parsimoniosos.
V F La incorporación secuencial de los taxones “simple” agrega taxa según su orden en la matriz.
V F Se puede usar la optimización de Fitch para análisis de secuencias de DNA.
V F Se recomienda una búsqueda exaustiva para un matriz de 15 taxa.
V F ACCTRAN favorece paralelismos; ubica transformaciones más cerca de la raíz.
V F Parsimonia de Camin-Sokal no permite caracteres multiestados.
V F "Fusión de Árboles" involucra intercambio de subárboles entre árboles diferentes.
V F Parsimonia de Camin-Sokal no permite caracteres multiestados.
V F El método de intercambio de rama, "nearest neighbor interchange" investiga más árboles que "subtree pruning regrafting"
V F UPGMA es un método de distancias que usa un criterio de optimización.
V F Neighbor joining es un método de distancias que usa un algoritmo de agrupamiento.
V F Los árboles ultraméticos suponen una tasa de evolución constante.
V F UPGMA falla cuando los datos moleculares se aproximan a un reloj.
V F Neighbor joining genera un árbol empezando con un árbol estrella.
V F Los métodos de distancia como neighbor joining son más lentos que parsimonia y máxima verosimilitud.
V F Al transformar una matriz de caracteres a un matriz de distancias hay una pérdida de información.
V F Una isla consiste en todos los árboles que se obtiene por re-arreglar cada árbol de la misma isla mediante intercambio de ramas.
V F Para detectar islas múltiples se puede emplear réplicas de adición secuencial simple.
V F Farris, Felsenstein y Goldman han intentado relacionar parsimonia a máxima verosimilitud.
V F Métodos eficientes de construir árboles requieren relativamente pocos datos para encontrar la respuesta correcta.
V F La zona de Farris se refiere a cuando hay especies hermanas con ramas largas.
V F La adición secuencial us una manera codiciosa de buscar y puede quedar en un mínimo local.
V F La adición secuencial "simple" agrega los taxa según su orden en la matriz.
V F Igual como el problema de "Shortest Hamiltonian Path", las búsquedas para árboles bajo parsimonia son NP-hard.
V F El método de compatibilidad busca el árbol consistente con el mayor número de caracteres.
V F La matriz “Zilla” se refiere a un matriz de 500 secuencias de mitocondria para plantas.
V F La prueba de heterogeneidad de particiones (PHT) fue propuesta por Farris.
V F Según Felsenstein, UPGMA es susceptible al problema de atracción de ramas cortas.
V F Bajo un modelo de Markov, la probabilidad de cambio entre dos estados no depende de estados anteriores.
V F La prueba de Kishino y Hasegawa es apropiada para comparar dos árboles escogidos a priori.
V F Alpha (α) es el parámetro de forma para la distribución Gamma (γ).
V F Se usa un bootstrap paramétrico en la prueba de SOWH.
V F Un ejemplo de un previo es un proceso de nacimiento y muerte.
2. Ilustra un árbol y reconstrucción de estados que viola las suposiciones de parsimonia de Dollo.
3. Explica porque un carácter puede tener un índice de consistenciá relativemente bajo mientras su índice de retención es relativamente elevado.
4. Explica qué son las islas de árboles, y menciona dos estrategias para escapar de las islas durante búsquedas heurísticas.
5. Menciona tres métodos de intercambio de rama, y cual de los tres considera menos posibilidades por árbol evaluado.
6. Explica como funciona el "Parsimony Ratchet" de Nixon (1999).
7. Considera la siguiente matriz:
taxón Caracteres
0 1 2 3 4 5 6 7 8
A T A G C A T A A
B C A A G C T A A
C T C G G C T A T
D T C G C A A A T
E C A A C A T A A
Indica 1) cuales sitios son variables, 2) cuales son informativos y 3) cuales son transiciones.
Dibuja el árbol (((D,C),A),(B,E)).
Mapea los caracteres 1 a 8 sobre el árbol.
Menciona la relevancia de los modelos de sustitución para la inferencia filogenética. ¿Cúales métodos de inferencia usan tales modelos? ¿Por qué no se debe siempre escoger el modelo con el mayor número de parámetros?
Explica la diferencia entre la distancia observada y la distancia esperada. Incluye un diagrama.
Indica cuales son homoplásicos. Indica el índice de consistencia para cada carácter.
Menciona dos pruebas de verosimilitud apropriadas para comparar un árbol de máxima verosimilitud con un árbol elegido a priori o a posteriori. ¿Cuáles son las similitudes y diferencias entre las dos pruebas?
Explica los pasos que se llevan a cabo en el algoritmo Metropolis-Hastings MCMC.