En la búsqueda de mayores certezas en torno a la evolución, la
biología ha incorporado nuevas herramientas para dar sustento
a las hipótesis que han buscado explicarla. Es así que en los últimos años, los estudios en evolución han integrado el uso de
modelos matemáticos que integran la incertidumbre de la información
usando aproximaciones Bayesianas.
Pionero en la utilización de estos nuevos métodos ha sido el investigador
del Grupo de Bioinformática de la Escuela de Ciencias
Biológicas de la Universidad de Reading (Reino Unido),
doctor Andrew Meade, quien se encuentra de visita en nuestra
casa de estudios.
El investigador compartió su experiencia con un grupo de 19
estudiantes de posgrado del área biológica de las universidades
de Concepción, de Chile y Los Lagos, a través del curso
Modelando la evolución de caracteres en la filogenia: aproximación
de Likelihood y Bayesiana, que impartió junto al docente
del departamento de Zoología, doctor Cristián Hernández.
Estos modelos que se propusieron en 2004, a juicio del Meade,
están provocando una revolución en sistemática, generando
nuevas maneras de someter a prueba la clasificación actual
de las especies. “En muchos grupos se han confirmado las antiguas
clasificaciones
y en
otros ha cambiado
completamente,
debido a los
avances en
genómica y
a las nuevas
herramientas
para hacer filogenia”,
dice.
Pero asegura
que los mayores impactos se verán en el futuro, ya que como
se trata de métodos muy avanzados, “son pocas las personas
que los entienden y que los usan”.
Estos impactos se generarán principalmente por el uso de estas
nuevas filogenias para modelar la evolución de muchos
rasgos importantes que ayudan a explicar la biodiversidad actual.
El doctor Hernández explica que si bien una evidencia fundamental
para los estudios en evolución son los fósiles, éstos tienen
limitantes. “El problema –advierte- es que no hay registros
fósiles para todo, ni de todos los períodos. El hecho más
extremo es que muchas de las características de las especies,
que de una u otra forma fueron originadas a través de la historia
de la vida, no tienen registros fósiles, tales como las características
fisiológicas, etológicas (comportamiento), moleculares
y ecológicas”.
La forma de describir cómo estos caracteres han cambiado en
el tiempo es a través de modelos, que tienen una base estadística
robusta, que en este caso está dada por las aproximaciones
de Likelihood y Bayesianas. De este modo se combinan
los datos existentes –las evidencias de los procesos de cambio-
con las filogenias para estimar cómo pudo haber ocurrido
el fenómeno evolutivo. La idea es “contrastar” distintos modelos para estimar la probabilidad
de las hipótesis, en función de los datos que son los
que finalmente dan la respuesta, explica el doctor Hernández.
Estos modelos, como explica Meade, tienen la capacidad de
incorporar múltiples matrices, medir heterogeneidad y otros
aspectos de la evolución a nivel molecular. Por eso, afirma,
ofrecen la posibilidad de describir de mejor forma fenómenos
complejos. “Hasta hace poco estábamos usando modelos
muy simples para describir fenómenos muy complejos. Todos
estos modelos están mejorando el entendimiento no sólo de
la relaciones evolutiva de las especies (filogenética) sino también
de las características de las especies que se relacionan
con otras áreas de investigación, como la genómica”, puntualizó
el investigador.
El curso fue organizado en el marco del proyecto Fondecyt
Using Bayesian phylogenetic and comparative approaches to
evaluate the Cope-Bergmann hypothesis in Sigmodontine rodents,
que dirige Hernández, en colaboración con el doctorado
en Sistemática y Biodiversidad.
En la búsqueda de mayores certezas en torno a la evolución, la
biología ha incorporado nuevas herramientas para dar sustento
a las hipótesis que han buscado explicarla. Es así que en los últimos años, los estudios en evolución han integrado el uso de
modelos matemáticos que integran la incertidumbre de la información
usando aproximaciones Bayesianas.
