Aula 03 — Sinal filogenético

O que é (e o que não é) sinal filogenético. K de Blomberg, λ de Pagel, I de Moran, C de Abouheif, Mantel, distogramas, PVR e as medidas para atributos categóricos (D, decomposição de Rao, δ).

Aula 3 · Há sinal? · Métodos Filogenéticos Comparativos (PPGBA/UFMS)

No mapa dos métodos, esta aula cobre a coluna Há sinal? para atributos contínuos e discretos. O exemplo brasileiro são os cantos de anuros da Bocaina (Garey et al. 2018).

Slides

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As figuras dos slides foram geradas em R; o código está em R/aula03_*.R.

Em 3 minutos

  1. Sinal filogenético é um padrão (parentes parecidos), não um processo: modelos diferentes geram sinal parecido.
  2. K compara a semelhança observada com a esperada sob BM (K = 1); λ multiplica as covariâncias de C (λ = 0 é a estrela, λ = 1 é o BM).
  3. Para atributos categóricos, use medidas próprias: D de Fritz & Purvis, decomposição de Rao, δ.

Erro comum: concluir “restrição filogenética” a partir de um K ou λ alto.

Conteúdo

  1. O que é “sinal” filogenético
  2. Medidas para atributos contínuos: um mapa
  3. K de Blomberg, passo a passo
  4. λ de Pagel e o guia de Pearse et al. (2025)
  5. Autocorrelação: I de Moran e C de Abouheif
  6. Mantel e distogramas
  7. PVR: componentes filogenético e específico
  8. Atributos categóricos: D, decomposição de Rao e δ

Código R (aula prática)

Pacotes: ape, phytools, caper, adephylo.

Dados utilizados

Desafio

Entregue um script .R que rode do zero numa sessão limpa, as figuras pedidas e até uma página de interpretação. Critério: o script roda (30 %); as escolhas estão justificadas (30 %); a interpretação está correta (40 %).

Quanto sinal há em cada atributo? Com data(anoletree, anole.data, package = "phytools"): (1) estime K e λ, com os testes (phytools::phylosig(..., test = TRUE)), para SVL, comprimento da cabeça (HL) e número de lamelas (LAM), que no anole.data já estão em logaritmo natural. (2) Simule um atributo por BM na mesma árvore (phytools::fastBM()) e outro sem relação com ela (rnorm()) e estime K e λ para os dois. (3) Faça uma tabela com tudo. Avaliação: compara os atributos reais com as duas referências simuladas e não interpreta sinal alto como restrição.

  • As seções 1 a 3 do roteiro fazem exatamente isso com a frequência dominante dos cantos da Bocaina.
  • anoletree vem com os ecomorfos mapeados (classe simmap); o phylosig() aceita a árvore assim mesmo.
  • Os atributos estão em anole.data, uma coluna por atributo, com as espécies nos nomes das linhas: use setNames(anole.data$SVL, rownames(anole.data)). Os valores já estão em log natural: não aplique log() de novo.
  • Fixe a semente antes de cada teste por permutação e das simulações.
library(ape); library(phytools)
data(anoletree, anole.data, package = "phytools")
atributos <- c("SVL", "HL", "LAM")
# para cada atributo: phylosig(..., method = "K", test = TRUE)
#                     phylosig(..., method = "lambda", test = TRUE)
# referências: fastBM(anoletree) e rnorm(Ntip(anoletree)), com nomes
# tabela final: atributo, K, p(K), lambda, p(lambda)

As respostas comentadas serão publicadas aqui depois do prazo de entrega.

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