Biología evolutiva a través de los ojos de ciencias de datos

04-11-2021

"Biología evolutiva a través de los ojos de ciencias de datos"

Ponente: Dra Claudia Solis-Lemus, Wisconsin Institute for Discovery and Department of Plant Pathology, UW–Madison


Resumen

Métodos para estimar redes filogenéticas que representan el árbol de la vida expandido con ramas de hibridación son indispensables para la biología evolutiva del siglo XXI puesto que no todas las especies siguen el paradigma de herencia vertical de material genético. La inferencia de árboles filogenéticos está bien establecida, pero métodos para estimar redes filogenéticas apenas están en desarrollo. Además, demostrar si la discordancia en árboles de genes puede ser explicada en su totalidad por el modelo de coalescencia en árboles o si es necesario invocar eventos reticulares representa dificultades teóricas y computacionales.
En esta plática, abordaremos ambos problemas a través de un método estadístico de pseudo-verosimilitud para estimar redes filogenéticas a partir de secuencias de ADN. El cálculo de la pseudo-verosimilitud es basado en cuartetos (árboles sin raíz con 4 hojas) y tiene las siguientes ventajas: los árboles de genes puedes ser sin raíz y se evita el costoso cálculo de la verosimilitud real, que es intratable para casos con muchas especies o muchos eventos de hibridación.
Concluiré la plática con retos estadísticos, matemáticos y computacionales en filogenética, además de otras áreas biológicas como genómica y microbioma.