Introdução à estatística comparativa filogenética na linguagem R (BIF5799)

Objetivos

Os estudantes aprenderão a:

​

Obter árvores filogenéticas da literatura com os que realizar análises comparativas.

Estimar os estados ancestrais de caracteres, usando filogenias.

Entender e calcular o sinal filogenético de um caráter.

Ajustar modelos lineais levando em conta a filogenia das espécies.

Simular analises comparativas filogenéticas em R.

Escolher o modelo de evolução mais apropriado para uma análise.

Levar em conta incertezas sobre a filogenia das espécies.

Reportar análises filogenéticas e seus resultados.

​

Avaliação

A nota final será obtida por acumulação de pontuações em tarefas simples e um projeto.

 

Realização das tarefas:

A tarefa de pre-curso (link) e as tarefas feitas durante o curso permitem acumular até 50% da nota máxima.

Acumula 10% por exercício entregue e correto, e 5% por exercício completo e incorreto.

​

Projeto

Apresentaçào de projetos. Acumula até 50% da nota.

Cada aluno apresentará uma análise de sua escolha, incluindo um objetivo justificado da análise proposta, os métodos usados, e os resultados. Para esta análise, cada aluno usará um set de dados de espécies e uma filogenia próprios ou entregue pelo professor. O tempo de apresentação será de 5 minutos, havendo mais 2 para perguntas.

A apresentação dos projetos será avaliada quanto aos seguintes items:
 

A apresentação do projeto segue a seguinte estrutura lacuna de conhecimento/ abordagem/ objetivo/ obtenção de dados/ analise/ resultados/ Interpretação?

O objetivo do estudo consiste em uma ou mais hipóteses a ser/serem testadas?

A descrição da análise incluiu todos os elementos importantes, indicados durante o curso?

A descrição dos resultados incluiu todos os elementos importantes, indicados durante o curso?

A interpretação dos resultados foi correta?

​

Cada item correto acumula 10% da nota correspondente às apresentações.

​

Computo final:

<40% E, >40% D, >50%C, >60%B, >70%=A
 

Programa

​

Dia1.

Apresentação. Inferência e filogenia. Fases de uma análise comparativa. Importar, visualizar, manipular e exportar dados e árvores filogenéticas no R.

 

Dia 2.

Definição de contrastes independentes. Modelos de evolução. Definição de sinal filogenético. Medidas de sinal filogenético. Variabilidade intra-específica e sinal filogenético.

Práticas: Cálculo de contrastes independentes. Cálculo de lambda e k. Efeito da variabilidade intraespecífica nos valores de sinal filogenético. Ajuste de modelos de evolução para uma característica.

 

Dia 3.

Definição e aplicações da reconstrução de caráteres ancestrais (RCA) em análises comparativas. Formas de realizar uma RCA. Variabilidade intra-específica e RCA. Incerteza filogenética e RCA.

Práticas: Cálculo de RCA usando contrastes independentes e máxima verossimilhança. RCA sob incerteza filogenética.

Modelos lineares em análises comparativas clássicas. Premissas e consequências de não cumprir as premissas: heterocedasticidade da variância, dependência, e falta de normalidade nos resíduos. Generalized least squares como técnica que ajuda a cumprir com as premisas.

Prácticas: Simulando análises para entender a importância de usar as filogenias. Regressão filogenética: preparação de dados, execução e visualização de resultados.

 

Dia 4.

Modelos de Regressão filogenética sobre diferentes modelos de evolução, Transformação de variáveis e premissas em modelos de regressão filogenéticos. Análises comparativas multivariadas .

Práticas. Seleção de modelos com base em BIC e AIC. Sumarização de modelos preditivos sob incerteza filogenética. Comparação de análise de componentes principais filogenético e não filogenético.

 

Dia 5.

Apresentação de projetos.

​

Referências

OBS: Serão disponibilizadas antes do começo da disciplina, via Dropbox. Podem ser feitas alterações nesta lista.

​

Dia 1.

Felsenstein, J. (1985). Phylogenies and the comparative method. The American Naturalist, 125(1), 1-15.

Pagel, M. D. (1992). A method for the analysis of comparative data. Journal of theoretical Biology, 156(4), 431-442.

Garland Bennet e Rezende 2005. Phylogenetic approaches in Comparative Physiology.

Felsenstein, J. (1985). Phylogenies and the comparative method. The American Naturalist, 125(1), 1-15.

Blomberg, S. P., Garland Jr, T., & Ives, A. R. (2003). Testing for phylogenetic signal in comparative data: behavioral traits are more labile. Evolution, 57(4), 717-745.

Münkemüller, T., Lavergne, S., Bzeznik, B., Dray, S., Jombart, T., Schiffers, K., & Thuiller, W. (2012). How to measure and test phylogenetic signal. Methods in Ecology and Evolution, 3(4), 743-756.

Revell, L. J., Harmon, L. J., & Collar, D. C. (2008). Phylogenetic signal, evolutionary process, and rate. Systematic Biology, 57(4), 591-601.

Diniz-Filho, J. A. F., Santos, T., Rangel, T. F., & Bini, L. M. (2012). A comparison of metrics for estimating phylogenetic signal under alternative evolutionary models. Genetics and molecular biology, 35(3), 673-679.

Leroi, A. M., Rose, M. R., & Lauder, G. V. (1994). What does the comparative method reveal about adaptation?. The American Naturalist, 143(3), 381-402.

Dia 2.

Cunningham, C. W., Omland, K. E., & Oakley, T. H. (1998). Reconstructing ancestral character states: a critical reappraisal. Trends in Ecology & Evolution, 13(9), 361-366.

Cunningham, C. W. (1999). Some limitations of ancestral character-state reconstruction when testing evolutionary hypotheses. Systematic Biology, 48(3), 665-674.

Vanderpoorten, A., & Goffinet, B. (2006). Mapping uncertainty and phylogenetic uncertainty in ancestral character state reconstruction: an example in the moss genus Brachytheciastrum. Systematic Biology, 55(6), 957-971.

Dia 3.

Stone, G. N., Nee, S., & Felsenstein, J. (2011). Controlling for non-independence in comparative analysis of patterns across populations within species. Philosophical Transactions of the Royal Society of London B: Biological Sciences, 366(1569), 1410-1424.

Mundry, R. (2014). Statistical issues and assumptions of phylogenetic generalized least squares. In Modern phylogenetic comparative methods and their application in evolutionary biology (pp. 131-153). Springer Berlin Heidelberg.

Ho, L. S. T., & Ané, C. (2014). Intrinsic inference difficulties for trait evolution with Ornstein‐Uhlenbeck models. Methods in Ecology and Evolution, 5(11), 1133-1146.

Molina-Venegas, R., & Rodríguez, M. Á. (2017). Revisiting phylogenetic signal; strong or negligible impacts of polytomies and branch length information?. BMC evolutionary biology, 17(1), 53.

Dia 4.

Vrieze, S. I. (2012). Model selection and psychological theory: a discussion of the differences between the Akaike information criterion (AIC) and the Bayesian information criterion (BIC). Psychological methods, 17(2), 228.

Clavel, J., Escarguel, G., & Merceron, G. (2015). mvMORPH: an R package for fitting multivariate evolutionary models to morphometric data. Methods in Ecology and Evolution, 6(11), 1311-1319.

Revell, L. J. (2009). Size‐correction and principal components for interspecific comparative studies. Evolution, 63(12), 3258-3268.

Uyeda, J. C., Caetano, D. S., & Pennell, M. W. (2015). Comparative analysis of principal components can be misleading. Systematic biology, 64(4), 677-689.

 

Referências para preparar os projetos:

Garland Jr, T., & Adolph, S. C. (1994). Why not to do two-species comparative studies: limitations on inferring adaptation. Physiological Zoology, 67(4), 797-828.

Garland Jr, T., Harvey, P. H., & Ives, A. R. (1992). Procedures for the analysis of comparative data using phylogenetically independent contrasts. Systematic biology, 41(1), 18-32.

Freckleton, R. P. (2009). The seven deadly sins of comparative analysis. Journal of evolutionary biology, 22(7), 1367-1375.

Swenson, N. G. (2014). Functional and phylogenetic ecology in R. New York: Springer.

Rabosky, D. L. (2015). No substitute for real data: a cautionary note on the use of phylogenies from birth–death polytomy resolvers for downstream comparative analyses. Evolution, 69(12), 3207-3216.