taxonomia

Argumentacin de caracteres y codificacin

ObjetivosEn esta seccin los estudiantes aprendern: El concepto de argumentacin de caracteres Definir e identificar caracteres apomorficos y plesiomorficos Definir y realizar el procedimiento de polarizacin de caracteres Definir y explicar los principales mtodos de codificacin de caracteres

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Polarizacin de caracteresLa polarizacin de caracteres se refiere al proceso lgico de determinacin de cual estado de carcter es plesiomorfico o apomorfico es tambin conocido como Argumentacin de Caracteres La polarizacin es diferente al ordenamiento de los estados de carcter, el cual se refiere a las posibilidades de cambio de un estado de carcter a otro


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El grupo externo El estado de carcter en el grupo hermano es fundamental para determinar la polaridad de los estados de carcter en el grupo de inters


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Regla para determinar la apomorfia relativaDos o mas estados de carcter dentro de un grupo monofileticoSi que se encuentran tambin en el grupo hermano es plesiomorfico Si se encuentra solo en el grupo hermano es apomorfico


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Desiciones de polaridadNotacion Nodo del grupo interno Nodo del grupo externo El internodo


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Comparaciones entre arboles

ObjetivosEn esta sesin los estudiantes aprendern: El concepto de ndice de Consistencia El concepto de ndice de Retencin El concepto de Arboles de Consenso Diferencias entre las variantes de arboles de consenso


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Muchos arboles!Actualmente con la ayuda de los programas de computadora para evaluar el universo de arboles asociado a una matrix es posible tener como resultado mltiples arboles igualmente parsimoniosos Por lo tanto es necesario tener tcnicas que permitan resumir mltiples hiptesis as como que permitan comparar sus similitudes o diferencias


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Mediciones de ArbolesLas mediciones de arboles son estadsticos bsicos que permiten evaluar diferencias entre dos arboles que han sido generados con el mismo set de datos. Son medidas relativas que brindan informacin sobre la estructura de los datos, la tcnica de optimizacin empleada y el algoritmo empleado


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LongitudEs calculada sumando el numero de cambios a lo largo de las ramas e internodos de un rbol. La escogencia del mejor rbol esta basada en su longitud al reflejar una descripcin mas parsimoniosa de las homologas Dos o mas arboles de igual longitud representan soluciones igualmente parsimoniosas al mismo set de datos


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Arboles Igualmente ParsimoniososHay dos tipos de arboles igualmente parsimoniosos: Arboles con igual topologa y longitud, difieren en la interpretacin de los caracteres Arboles con diferente topologa y misma longitud


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ndice de ConsistenciaFue plateado por Kluge & Farris (1969) y mide como los caracteres y la matrix se ajustan a una topologa particular.Caracteres sin homoplasia va a tener el valor mximo del CI: 1.0 Caracteres con homoplasia van a tener valores menores a 1.0

El CI para un carcter es la proporcin entre la cantidad mnima de cambio (m) y la cantidad observada (S):


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CI= =0.5

CI= =0.5


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ndice de Consistencia ReescaladoSin embargo los caracteres homoplasicos pueden tener informacin. Algunos estados de carcter pueden proveer informacin. El CI en estas circunstancias no discierne entre unos y otros por lo tanto se propuso una correccin: el ndice de retencin (RI) El RI mide la proporcin entre el nivel de sinapomorfia actual y la sinapomorfia aparente (como en el caso anterior)


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CI= =0.5

CI= =0.5


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Tcnicas de ConsensoLos arboles de consenso combinan la informacin de agrupamiento contenida en diferentes arboles. Existen varios tipos de arboles de consenso. Los mas empleados son: consenso estricto y consenso por mayoras


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Consenso EstrictoLos arboles de consenso estricto contienen solo aquellos grupos monofileticos presentes en todos los arboles Por lo tanto, los arboles de consenso estricto tienen a ser arboles de baja resolucin (aunque esto depende de los arboles empleados)


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Consenso de MayoraEl consenso de mayora mostrara los grupos que aparecen representados mayoritariamente en la muestra de arboles de inicio. En algunos casos pueden establecerse limites de mayora ej 50% Muestra grupos monofileticos que pueden ser inconsistentes y que en un arbol de consenso estricto no aparecerian


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