Azar o necesidad: estrategias de secuenciamiento para grandes matrices

ESCAPA, I; CATALANO, SA

Mendoza

Congreso; X Reunión Argentina de Cladística y Biogeografía; 2012

El tamaño de las matrices de datos para análisis filogenéticos ha crecido notablemente en los últimos años, siendo frecuente el análisis de varios cientos o, más raramente, miles de taxones en forma simultanea. Asimismo, avances en las tecnologías de secuenciamiento han permitido incrementar el número de genes secuenciados para tales estudios. Un rasgo común en matrices de gran tamaño, especialmente en estudios moleculares incluyendo varios genes, es que la información disponible representa un bajo porcentaje del total. Así, es frecuente que la falta de genes secuenciados alcance el 90% o incluso porcentajes superiores. En este trabajo se propone y explora una metodología destinada a delinear posibles estrategias para agregar nuevas secuencias maximizando la posibilidad de obtener mayor resolución y/o soporte en los resultados. El método cuenta con dos pasos fundamentales: la identificación de taxones inestables tanto en arboles óptimos como en subóptimos, seguido por la determinación de los caracteres faltantes que, de ser escoreados, podrían contribuir a resolver inestabilidad. La identificación de taxones inestables se realiza mediante iterPCR (implementado en TNT), mientras que los caracteres relevantes son determinados mediante un script para TNT. Como resultado de este proceso se obtiene el número de caracteres relevantes para cada gen no secuenciado para uno o más taxones. La estrategia de secuenciamiento a partir de tales resultados es dependiente de la pregunta u objetivo específico, siguiendo la noción básica de secuenciar primero los genes que poseen un mayor número de caracteres relavantes para mejorar resolución o soportes. En el presente estudio se utilizó la metodologia propuesta en una matriz de coníferas y otras gimnospermas, y se analizan los resultados para árboles óptimos y subóptimos.