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Nuevas técnicas matemáticas para estudiar la evolución de las especies

La tesis doctoral de Lucía Rotger García propone el uso de nuevos índices y métricas para comparar los árboles filogenéticos y las propiedades de los procesos evolutivos

Los árboles filogenéticos son la representación abstracta de las historias evolutivas compartidas por un conjunto de especies desde un antepasado en común a todas ellas. Esta representación es una de las más habituales en el campo de la filogenética, uno de los campos más importantes de la Biología.

Estos árboles filogenéticos pueden ser interpretados como árboles desde el punto de vista de la teoría de grafos matemática, con la cual se puede estudiar, por ejemplo, la forma y estructura de los árboles filogenéticos. La creencia que la forma de un árbol filogenético es un reflejo de las propiedades de los procesos evolutivos que hay detrás ha motivado el estudio de índices que cuantifiquen las propiedades gráficas de los árboles filogenéticos y de métricas que permitan su comparación.

La contribución principal de la tesis doctoral de Lucía Rotger García, defendida en la Universidad de las Illes Balears, es la incorporación al conjunto de técnicas disponibles para el análisis y la comparación de árboles filogenéticos del índice de balance cofenético total, la familia de índices Colless-like y la familia de métricas cofenéticas. 

Además, usando los índices de balance anteriores, se han realizado experimentos para testar si los árboles del TreeBase, un repositorio de información filogenética donde hay árboles filogenéticos que van generando los investigadores), siguen un determinado modelo de evolución. Por tal hecho, se han empleado técnicas de la matemática discreta, estadísticas y computacionales.

Ficha de la tesis doctoral

Título: New balance indices and metrics for phylogenetic trees

Autora: Lucía Rotger García

Programa de doctorado: Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Directores: Arnau Mir Torres y Francesc A. Rosselló Llompart

 

 

Fecha de publicación: 31/07/2020