INVESTIGADORES
AAGESEN Lone
congresos y reuniones científicas
Título:
Uso de costos diferenciales al abrir y extender gaps En análisis filogenéticos basados en ADN
Autor/es:
AAGESEN, LONE
Lugar:
Salta, Argentina
Reunión:
Jornada; V Reunión Argentina de Cladística y Biogeografía; 2004
Institución organizadora:
INSUE, Anatomía comparada FCN-UNSA, Museo de Ciencias Naturales (UNSA)
Resumen:
El análisis filogenético basado en ADN se encuentra con dos problemas básicos, relacionados entre sí. Primero el alineamiento: cómo homologar las bases nucleótidos A, C, G y T en casos donde los segmentos de ADN fueron modificados vía mutaciones de longitud como las inserciones y las deleciones (indels o gaps). Segundo como analizar los gaps en caso de que estos ocupen varias posiciones en el alineamiento. Ese  último problema es la pregunta central de esta presentación. El estudio explora la posibilidad de asignar costos a los gaps según la función: a + (b x (n-1)) donde a determina la penalidad de la apertura, b la penalidad de extensión, y n el largo del gap. A diferencia de la función mas común (costo de gap: a x n) el uso de costos diferenciales al abrir y extender un gap, es consistente con al suposición que gaps adyacentes indican un solo evento de mutación y no varias mutaciones independientes. Se exploran las dos funciones alternativas de gaps en tres sets de datos diferentes. Cada set de datos incluye varios loci y tienen distintos niveles de dificultad de alineamiento. Varios sets de costos fueron aplicados a los tres set de datos variando el costo de a, b u el costo de cambiar un base nucleotídica. Cada set de costos fue evaluado a través de tres medidas de congruencia, dos basadas en el largo de los árboles resultantes, es decir basados en los caracteres generados durante el alineamiento, y uno basado en la topología de los árboles resultantes. El resultado muestra claramente que el uso de costos diferenciales al abrir y extender un gap mejora la congruencia entre los caracteres y entra las topologías en  los tres sets de datos sin excepción. Se discute la implicación de los resultados y los limitaciones del método.