Nuevas herramientas filtran el ruido de los datos de evolución

Si bien las tasas de evolución parecen acelerarse en períodos cortos de tiempo, un nuevo análisis sugiere que el ruido estadístico está afectando los patrones de datos. Un profesor de la Universidad de Tennessee, Knoxville, y su colega han desarrollado nuevas herramientas para ayudar a los investigadores a filtrar los datos.

«Nuestro trabajo es un paso importante para mostrar cómo el error puede afectar sustancialmente las estimaciones de tasas», dijo el profesor Brian O’Meara del Departamento de Ecología y Biología Evolutiva.

Trabajó con el profesor Jeremy Beaulieu, ex investigador postdoctoral en UT y ahora profesor asociado en la Universidad de Arkansas, en la investigación publicado 13 de septiembre en PLOS Biología Computacional.

«Durante mucho tiempo he estado interesado en patrones extraños de tasas de diversificación, especialmente la observación de que grupos de organismos originados recientemente tienen tasas rápidas», dijo O’Meara. «En general, esperamos que el pasado se parezca al presente, pero este patrón sugiere que los precios de todo están aumentando hacia el presente».

Las tasas de formación de especies, cambios de tamaño corporal e incluso tasas de extinción aumentan en escalas de tiempo cortas. Por ejemplo, las aves relativamente jóvenes que se posan parecen evolucionar más rápido que las aves en general. «Observar algo durante 10 años da como resultado un ritmo más rápido que verlo durante 50 años», dijo.

«Pensamos que se debía a un sesgo en lo que la gente estudia», explicó. «Para usar una analogía de uno de nuestros artículos, la gente estudia los autos deportivos e ignora las minivans, por lo que sólo miran los ejemplos rápidos o convincentes y no toman muestras de los lentos o aburridos, creando un sesgo».

En cambio, O’Meara y Beaulieu muestran que el patrón puede explicarse por ruido estadístico o factores relacionados en la ecuación utilizada para calcular la tasa de cambio. Proponen el término «niebla de punta» para describir las variaciones resultantes de diferentes mecanismos.

«Podrían ser cambios evolutivos a corto plazo: un cambio en el tamaño del pico de las aves, ya que sólo aquellos con picos grandes pueden triturar las semillas disponibles durante una sequía, por ejemplo», dijo O’Meara. «O podrían ser cosas como incertidumbre en las mediciones: ¿Cuánto mide un tentáculo de calamar elástico? Otra posibilidad son cambios ecológicos a corto plazo: un verano cálido que lleve a una planta más alta que las plantas de un verano más frío hace 50 años».

La ecuación y el software que desarrollaron suponen un tipo de error. «Es probable que sea una primera aproximación bastante buena, pero podría haber otros tipos de errores que hagan que las interpretaciones de las tasas reconstruidas sigan siendo inciertas de maneras inesperadas», dijo. «Me encantaría que nuestra solución solucionara completamente el problema, permitiendo un examen ilimitado de las tasas residuales, pero no creo que hayamos llegado a ese punto todavía».

Estimaciones más precisas pueden conducir a mejores respuestas a muchas preguntas relacionadas con el cambio de tasas, como si la tasa de extinción está aumentando debido al impacto humano o si el cambio de antibióticos conduce a un crecimiento más rápido de la población de bacterias.