Análisis de la sensibilidad de la reconstrucción de estados ancestrales variando métodos de reconstrucción, modelos de transformación y codificación de caracteres
La reconstrucción de estados ancestrales depende de parámetros que pueden tomar diversos valores, y dependiendo de estos valores se pueden obtener diferentes resultados. Por consiguiente, se evaluó la sensibilidad de la reconstrucción ancestral de la dieta de los murciélagos de la familia Phyllostom...
- Autores:
-
Pachón Prada, Daniela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/10953
- Palabra clave:
- Ancestral
Chiroptera
Reconstrucción
Sensibilidad
Phyllostomidae
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- License
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La reconstrucción de estados ancestrales depende de parámetros que pueden tomar diversos valores, y dependiendo de estos valores se pueden obtener diferentes resultados. Por consiguiente, se evaluó la sensibilidad de la reconstrucción ancestral de la dieta de los murciélagos de la familia Phyllostomidae, usando dos métodos: parsimonia y Máxima verosimilitud; tres modelos de transformación: uno simétrico, y dos asimétricos; y cinco codificaciones de estado: dos multiestado y tres binarias. Encontramos que Máxima verosimilitud es más estable que parsimonia bajo todas las transformaciones. Máxima verosimilitud y parsimonia presentan el mayor número de nodos comunes cuando la matriz de transformación es simétrica, contrario a cuando la transformación es asimétrica. Aun así, el método fue el parámetro que alteró en menor medida las reconstrucciones, ya que al comparar nuestros resultados con otras propuestas de dieta ancestral en Phyllostomidae, no presentaron diferencias evidentes. En contraste, las codificaciones comparadas entre sí, demostraron resultados distintos. Considerando lo anterior, concluimos que la reconstrucción de estados ancestrales es sensible al cambio en los valores de los tres parámetros evaluados. Por lo tanto, es fundamental realizar análisis de sensibilidad de los parámetros a usar, y conocer el comportamiento de los resultados bajo distintos escenarios para evitar posibles sesgos metodológicos. |
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Por consiguiente, se evaluó la sensibilidad de la reconstrucción ancestral de la dieta de los murciélagos de la familia Phyllostomidae, usando dos métodos: parsimonia y Máxima verosimilitud; tres modelos de transformación: uno simétrico, y dos asimétricos; y cinco codificaciones de estado: dos multiestado y tres binarias. Encontramos que Máxima verosimilitud es más estable que parsimonia bajo todas las transformaciones. Máxima verosimilitud y parsimonia presentan el mayor número de nodos comunes cuando la matriz de transformación es simétrica, contrario a cuando la transformación es asimétrica. Aun así, el método fue el parámetro que alteró en menor medida las reconstrucciones, ya que al comparar nuestros resultados con otras propuestas de dieta ancestral en Phyllostomidae, no presentaron diferencias evidentes. En contraste, las codificaciones comparadas entre sí, demostraron resultados distintos. Considerando lo anterior, concluimos que la reconstrucción de estados ancestrales es sensible al cambio en los valores de los tres parámetros evaluados. Por lo tanto, es fundamental realizar análisis de sensibilidad de los parámetros a usar, y conocer el comportamiento de los resultados bajo distintos escenarios para evitar posibles sesgos metodológicos.PregradoBiólogoThe ancestral states reconstruction depends on parameters that can take different values and depending on these values, different results can be obtained. Therefore, the sensitivity of the ancestral diet reconstruction of the bats of the family Phyllostomidae was evaluated, using two methods: parsimony and Maximum likelihood; three transformation models: one symmetric, and two asymmetric; and five state encodings: two multistate and three binaries. We find that Maximum likelihood is more stable than parsimony under all transformations. Maximum likelihood and parsimony have the highest number of common nodes when the transformation matrix is symmetric, contrary to when the transformation is asymmetric. Even so, the method was the parameter that less disturbing reconstruction reconstructions, since when comparing our results with other proposals for an ancestral diet in Phyllostomidae, they show no obvious differences. In contrast to the encodings, when compared to each other, showed different results. Considering the above, we conclude that the reconstruction of ancestral states is sensitive to the change in the values of the three parameters evaluated. Therefore, it is essential to carry out sensitivity analysis of the parameters to be used, and to know the behavior of the results under different scenarios to avoid possible methodological biases.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de CienciasBiologíaEscuela de BiologíaAncestralChiropteraReconstrucciónSensibilidadPhyllostomidaeAncestralChiropteraReconstructionSensibilityPhyllostomidaeAnálisis de la sensibilidad de la reconstrucción de estados ancestrales variando métodos de reconstrucción, modelos de transformación y codificación de caracteresSensitivity analysis of ancestral state reconstruction varying reconstruction methods, transformation models and characters codificationTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINAL183059_licence.pdfapplication/pdf109680https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/54794e56-67ef-4941-adf4-238b38e56728/downloadff7ee1c43d39ac3b58d9d8d3fa8e9764MD51183059_nota.pdfapplication/pdf108755https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/db1a69c9-29e0-41c0-acc7-a51da4996f1e/download8127673f769abe67d2a21c7126c1fbc3MD52183059_trabajo.pdfapplication/pdf758676https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/6360b970-6e91-44bd-a8c9-8732e139570d/download760e0f133a2a155ebf2daea713aba1adMD53TEXT183059_licence.pdf.txt183059_licence.pdf.txtExtracted texttext/plain3191https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/4029c244-90f3-4d58-b98b-f123df4288a3/downloadf97f4597698450a8a62d466a510f69e6MD54183059_nota.pdf.txt183059_nota.pdf.txtExtracted texttext/plain785https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/295b597e-3944-435d-bb9f-ee8e35e79cef/downloadd812e3c840b027713ea6f9cdbafa76d2MD56183059_trabajo.pdf.txt183059_trabajo.pdf.txtExtracted texttext/plain39028https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/431a4a79-2b1d-4240-ac24-11c3b8168e69/downloadf98e630c492435adee027c5bf9d92f22MD58THUMBNAIL183059_licence.pdf.jpg183059_licence.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5869https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/17b6adad-04ad-45e7-b435-bc76cc9feff9/downloadc332cfc44d4abd7751cb273400c5a88eMD55183059_nota.pdf.jpg183059_nota.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4118https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/d385b1a6-8058-42fa-bc39-9bb009b45c31/download5b649e95767d3edb6d583acb86b254e8MD57183059_trabajo.pdf.jpg183059_trabajo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3160https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/c31a7eee-d173-4d17-8b39-27d708838cc5/download4cb64a04b1128466754cd27f07e48c6dMD5920.500.14071/10953oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/109532022-10-05 20:37:23.183http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessrestrictedhttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co |