Análise da quantidade de missing data como critério para inclusão ou exclusão de táxons fósseis em análises filogenéticas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Abreu, Andrezza Romenia Lima de
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/6962
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Planaltina, Licenciatura em Ciências Naturais, 2013.
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spelling Abreu, Andrezza Romenia Lima deSantucci, Rodrigo MiloniABREU, Andrezza Romenia Lima de. Análise da quantidade de missing data como critério para inclusão ou exclusão de táxons fósseis em análises filogenéticas. 2013. [41] f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Ciências Naturais)—Universidade de Brasília, Planaltina-DF, 2013.http://bdm.unb.br/handle/10483/6962Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Planaltina, Licenciatura em Ciências Naturais, 2013.A Sistemática Filogenética revela um padrão de agrupamento dos organismos baseado em sinapomorfias. A matriz de dados apresenta as informações de determinado táxon em relação a um caráter ou estado de caráter. A utilização de táxons incompletos em análises filogenéticas pode levar a um problema na falta de resolução da análise. Isso porque táxons ou caráteres incompletos em uma matriz de dados podem resultar em inúmeros cladogramas igualmente mais parcimoniosos. Este problema atinge principalmente táxons fósseis, por apresentarem em sua matriz de dados grande quantidade de missing data, que são simplesmente informações desconhecidas. A quantidade de missing data pode resultar na exclusão de um táxon fóssil da análise. Mas de fato existe um limite mínimo de missing data que um táxon pode apresentar para sua inclusão ou exclusão da analise? Este trabalho busca estudar táxons incompletos com grande quantidade de missing data e analisar se a falta de resolução da árvore evolutiva resultante é causada pela quantidade global de informações perdidas ou por missing data que representam especificamente sinapomorfias. Foram analisadas 250 matrizes de dados geradas aleatoriamente contendo diferentes porcentagens de missing data e 10 casos especiais para o comportamento de um determinado táxon. Os resultados mostram que os missing data não apenas causam politomias nas árvores, quando se referem à sinapomorfias excluídas, como também modificam a topologia das árvores, o que dificulta o entendimento e a interpretação da evolução, bem como a compreensão da diversidade biológica.Submitted by Ana Izabel Batista da Silva (anabatista@bce.unb.br) on 2014-01-24T20:23:03Z No. of bitstreams: 1 2013_AndrezzaRomeniaLimaAbreu.pdf: 1449389 bytes, checksum: c5dcd8fc4c7ed9530bc01fae3f5f0a09 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia(luanna@bce.unb.br) on 2014-01-30T12:24:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_AndrezzaRomeniaLimaAbreu.pdf: 1449389 bytes, checksum: c5dcd8fc4c7ed9530bc01fae3f5f0a09 (MD5)Made available in DSpace on 2014-01-30T12:24:05Z (GMT). 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