Neighbor Joining y FastNJ: Un estudio comparativo entre algoritmos para inferir filogenias

Los árboles filogenéticos son artefactos que se utilizan para visualizar las relaciones evolutivas entre especies. Hoy en día la alta disponibilidad de información de material genético permite construir árboles filogenéticos sobre miles de especies, por lo que se han dedicado varios esfuerzos de inv...

Full description

Autores:
Lemus Cadena, Sebastián
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53278
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/53278
Palabra clave:
Arboles filogenéticos
Algoritmos
Ingeniería
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:Los árboles filogenéticos son artefactos que se utilizan para visualizar las relaciones evolutivas entre especies. Hoy en día la alta disponibilidad de información de material genético permite construir árboles filogenéticos sobre miles de especies, por lo que se han dedicado varios esfuerzos de investigación a proponer algoritmos que infieran filogenias eficientemente. Esto ha tenido contribuciones importantes en áreas como la Taxonomía, Epidemiología o Virología. El propósito de este estudio es comprender, implementar y evaluar dos algoritmos: Neighbor Joining y FastNJ. Se comparó la eficiencia computacional y la calidad de los árboles construidos por cada algoritmo, concluyendo que FastNJ tiene mejores tiempos de ejecución y, que sus árboles conservan mejor los pesos de las ramas con respecto a los árboles de referencia. Se realizó una comparación adicional con RAxML, una herramienta del estado del arte para inferir filogenias y, se observó que topológicamente RAxML produce mejores árboles, pero FastNJ tiene resultados un poco mejores que RAxML considerando los pesos de las ramas.