¿Cómo se puede mejorar un árbol filogenético? Si uno tuviera que hacer el 'estándar de oro' de los árboles filogenéticos, ¿qué características tendría? ¿Sería altamente confiable, bien resuelto, etc.? ¿Qué otras características son importantes para maximizar cuando se trata de mejorar los árboles filogenéticos?
Un árbol filogenético 'bueno' sería completamente refinado, correctamente binario, tendría un alto soporte de arranque para todas sus ramas y reconstruiría los clados que creemos que existen con altos valores de soporte.
En general, los valores altos de soporte (existen otros métodos además del arranque, pero esa es una pregunta para otro momento) es una medida de un buen árbol. Hay otras preocupaciones, por ejemplo, un árbol que no tiene zonas felsenstein es probablemente mejor que uno que tiene muchas.
Sin embargo, podemos saber mucho más sobre los árboles de lo que supones. A través de estudios de simulación, podemos crear conjuntos de datos con una historia filogenética conocida y luego ver qué tan bien los métodos reconstruyen la historia. Todavía hay problemas (errores en el modelo utilizado, solo error aleatorio, ILS, HGT, otras cosas) pero principalmente ese tipo de estudio nos dice cómo son las buenas filogenias.
Es muy fácil generar muchas filogenias diferentes. Usando diferentes métodos, diferentes modelos o esquemas de aproximación, diferentes genes o secuencias de cada especie, o simplemente arrancando muestras "nuevas" de su conjunto de datos existente. Un filogenético generalmente tiene docenas de árboles para elegir, lo cual es una especie de método de arranque rudimentario en sí mismo. Si los árboles se ven similares, probablemente sean bastante buenos. Si no lo hacen, tienes un problema.
cris
Biomad123