La atracción de ramas largas es un error artefactual que se produce en los análisis de filogenia molecular cuando grupos que han evolucionado rápidamente son erróneamente colocados en la base de los árboles filogenéticos. El error es muy común cuando la evolución de un gen no ha seguido un modelo de reloj molecular y tiende a registrarse cuando se mide con el método de máxima parsimonia. Este método, como otros que se rigen por un sistema de puntuación, no es capaz de diferenciar un gran cambio repentino de una divergencia evolutiva ancestral. Conocimientos adicionales recomendadosAsí, por ejemplo, los microsporidios han simplificado extremamente su ARNr haciendo que sus secuencias parezcan más divergentes comparadas con las de sus parientes próximos. Esto provoca que en los árboles filogenéticos realizados con este gen aparezcan como un grupo eucariota muy primitivo mientras que los demás análisis los muestran como un grupo derivado de los hongos. Así, la interpretación de los datos tiene que realizarse con precaución. Un ejemplo muy conocido de este error es el que hizo que Carl Woese sugiriera en su sistema de los tres dominios que los eucariotes era uno de los clados más antiguos de la naturaleza junto con otros dos clados bacterianos, lo que se sabe que es posible tanto en base a análisis morfológicos como paleontológicos, pero que debido a los grandes cambios que experimentó evolutivamente este grupo aparece así invariablemente en los análisis moleculares de la mayoría de genes. Este error se encuentra sobre todo si sólo se usa una molécula para los análisis (por ejemplo con los árboles filogenéticos con sólo ARNr). Se puede intentar rectificar comparando muchos datos a la vez comprobando así la robustez del árbol, usando métodos que incorporen ritmos diferentes de sustitución entre linajes (máxima probabilidad, por ejemplo), acompañando los análisis genéticos con análisis morfológicos, o rompiendo las ramas largas añadiendo taxones que estén relacionados con los que tienen estos tipos de ramas. Referencias
Categoría: Bioinformática |
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