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Unidad taxonómica operativa

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En los análisis filogenéticos, una unidad taxonómica operativa (UTO), también conocida por la sigla OTU —del inglés Operational Taxonomic Unit— es una unidad de clasificación seleccionada por el investigador que la utiliza para individualizar a objetos de su estudio, ya sea una especie[1]​ u otro taxón de cualquier categoría,[2][3]​ una morfoespecie, una población, y hasta un individuo, y de este modo poder ordenarlos en una clasificación y en la construcción de un árbol filogenético, sin juzgar si se corresponden a una entidad biológica particular.[4][5][6]

Suele ser aplicado cuando están disponibles datos de secuencias de ADN,[7]​ o únicamente sus rasgos morfológicos.[8]​ Es empleado tanto en taxonomía zoológica como botánica[9]​ para aproximarse a la sistemática de un grupo que presenta indicios de diversidad críptica o subestimada,[10][11]​ para taxones que poseen un amplio rango de variación morfológica, con límites frecuentemente sobrepuestos, en los que es muy difícil establecer caracteres diagnósticos para delimitar sus componentes,[12]​ así como en géneros en donde las especies hibridan abundantemente, generando individuos o poblaciones con características intermedias.[13]

Es una unidad muy utilizada en la investigación de la diversidad microbiana[14][15]​ y en cepas bacterianas.[16]​ El número definido de OTU puede resultar sobrestimado debido a errores en la secuenciación del ADN.[17]

También tiene una aplicación en taxonomía de la escuela escuela fenética, la cual hace base en la diferenciación morfológica observable entre los taxones sin tener en cuenta la posible relación filogenética en virtud del conocimiento incompleto que sobre la real evolución de los organismos esta presentaría.[18][19][20]

Véase también

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Referencias

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  1. Alessio, V. G., Beltzer, A. H., Lajmanovich, R. C., & Quiroga, M. A. (2005). Ecología alimentaria de algunas especies de Passeriformes (Furnariidae, Tyrannidae, Icteridae y Emberizidae): consideraciones sobre algunos aspectos del nicho ecológico. Insugeo Miscelánea, 14, 441-482.
  2. Lajmanovich, R. C. (2000). Interpretación ecológica de una comunidad larvaria de anfibios anuros. Interciencia, 25(2), 71-79.
  3. Guerra, S. R. Ecología alimentaria de la rana toro Lithobates catesbeianus (Shaw, 1802) en el noroeste de Chihuahua, México. 411-429. En: Low Pfeng, A. M., P. A. Quijón y E. M. Peters Recagno (editores). Especies Invasoras Acuáticas. Casos de Estudio en Ecosistemas de México. SEMARNAT, INECC-SEMARNAT y UPEI.
  4. Colín, Carlos A. Núñez, & Alejandro F. Barrientos Priego (2006). Estimación de la variabilidad interna de muestras poblacionales, mediante análisis de componentes principales. Interciencia: Revista de ciencia y tecnología de América, 31(11), 802-806.
  5. González-Andrés F (2001) Caracterización morfológica. En González-Andrés F, Pita Villamil JM (Eds.) Conservación y caracterización de recursos filogenéticos. Instituto Nacional de Educación Agrícola. Valladolid, España. pp. 199-217.
  6. Sneath P. H. and R. R. Sokal (1973). Numerical Taxonomy. WH Freeman & Co. San Francisco, 573 pp.
  7. Blaxter, M.; Mann, J.; Chapman, T.; Thomas, F.; Whitton, C.; Floyd, R.; Abebe, E. (Oct 2005). "Defining operational taxonomic units using DNA barcode data.". Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci 360 (1462): 1935–43.
  8. Conde, C. J. C., & Ayala, F. J. Acerca del uso del concepto de especie en la paleontología humana.¿ Resuelve la cladística nuestros problemas?.
  9. Núñez-Colín, C. A., & Escobedo-López, D. (2014). Caracterización de germoplasma vegetal: la piedra angular en el estudio de los recursos fitogenéticos. Acta Agrícola y Pecuaria, 1(1), 1-6.
  10. Bálint, M., Domisch, S., Engelhardt, C. H. M., Haase, P., Lehrian, S., Sauer, J., and Nowak, C. (2011). Cryptic biodiversity loss linked to global climate change. Nature Climate Change, 1(6), 313-318.
  11. Puckridge, M., Andreakis, N., Appleyard, S. A., & Ward, R. D. (2013). Cryptic diversity in flathead fishes (Scorpaeniformes: Platycephalidae) across the Indo‐West Pacific uncovered by DNA barcoding. Molecular ecology resources, 13(1), 32-42.
  12. Escobar, I., Ruiz, E., Finot, V. L., Negritto, M. A., & Baeza, C. M. (2011). Revisión taxonómica del género Eragrostis Wolf en Chile, basada en análisis estadísticos multivariados. Gayana. Botánica, 68(1), 49-85.
  13. Verga, A., López Lauenstein, D., López, C., Navall, M., Joseau, J., Gómez, C., & Marcó, M. (2009). Caracterización morfológica de los algarrobos (Prosopis sp.) en las regiones fitogeográficas Chaqueña y Espinal norte de Argentina. Quebracho (Santiago del Estero), 17(1), 31-40.
  14. Koeppel, Alexander F. and Martin Wu (2013). Surprisingly extensive mixed phylogenetic and ecological signals among bacterial Operational Taxonomic Units. Nucleic Acids Research, 05-27.
  15. Wooley, John C., Adam Godzik, and Iddo Friedberg (2010). A Primer on Metagenomics. PLoS Comput Biol 6(2): e1000667. doi:10.1371/journal.pcbi.1000667.
  16. Blaxter, Mark; Jenna Mann, Tom Chapman, Fran Thomas, Claire Whitton, Robin Floyd, and Eyualem Abebe (2005). Defining operational taxonomic units using DNA barcode data. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci.; 360(1462): 1935–1943.
  17. Kunin, V.; A. Engelbrektson, H.Ochman, and P. Hugenholtz (2010). "Wrinkles in the rare biosphere: pyrosequencing errors can lead to artificial inflation of diversity estimates". Environ Microbiol 12 (1): 118–23.
  18. Michener, C. D., & Sokal, R. R. (1957). A quantitative approach to a problem in classification. Evolution, 130-162.
  19. Cain, A. J., & Harrison, G. A. (1958, July). An analysis of the taxonomist's judgment of affinity. In Proceedings of the Zoological Society of London (Vol. 131, No. 1, pp. 85-98). Blackwell Publishing Ltd.
  20. Sneath, P. H. A. (1958). Some aspects of Adansonian classification and of the taxonomic theory of correlated features. Ann. Microbiol. Enzimol, 8, 261-268.