MrBayes
Es un programa especialmente diseñado para la inferencia bayesiana en filogenias que incluye todos los modelos de sustitución nucleotídica, aminoacidíca y codónica desarrollado para análisis de verosimilitud.
La inferencia bayesiana de filogenias está basada en la probabilidad posterior de distribución de árboles, que es la probabilidad de un árbol condicionado por las observaciones. El condicionamiento se logra a través del Teorema de Bayes, sin embargo, este teorema no puede ser evaluado analíticamente. MrBayes utiliza una simulación, no sólo implementando el algoritmo estándar para análisis filogenético bayesiano de cadenas de Markov a través del método de Monte Carlo o MCMC (Markov chain Monte Carlo), si no también una variante más eficaz en la búsqueda de árboles filogenéticos, el algoritmo Metropoli-coupled Markov chain Monte Carlo.
Algunas propiedades de este programa son:[1]
- MrBayes toma como entrada una matriz de caracteres en formato de archivo NEXUS.
- Presenta una interfaz en línea de comandos, pero también se puede utilizar enviando comandos en ficheros (o incluidos en el alineamiento mediante bloques específicos en formato NEXUS).
- Implementa varios modelos evolutivos: modelo 4x4 para sustituciones de DNA, modelos 20x20 para sustituciones de aminoácidos, modelos de sustituciones en codones o incluso modelos de variaciones de tasas mediante distribución gamma.
- Facilidad para trabar con distintos tipos de datos: nucleótidos, aminoácidos, caracteres morfológicos...
- El usuario puede fijar propiedades de los parámetros a analizar y modificar algunas asunciones que presentan los modelos de sustitución.
- Este programa puede inferir estados ancestrales mientras que acomoda la incertidumbre acerca de los parámetros de los árboles filogenéticos y del modelo evolutivo.
Bibliografía
- Ronquist, et al. “MrBayes 3.2: Efficient Bayesian Phylogenetic Inference and Model Choice Across a Large Model Space.” Systematic Biology (2012).
- Huelsenbeck and Ronquist. “MrBayes: Bayesian Inference of Phylogenetic Trees.” Bioinformatics Applications Note. Vol 17 Nº8 Pages 754-755. Oxford University Press (2001).
Referencias
- ↑ Huelsenbeck and Ronquist p. 755