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“UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA”
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA AMBIENTAL
CURSO DE BIOTECNOLOGÍA
TRABAJO ENCARGADO:
INFORME DE PRACTICA DIRIGIDA
TEMA:
“ELABORACIÓN DE DENDROGRAMAS A PARTIR DE ARTÍCULOS CIENTÍFICOS
UTILIZANDO EL PROGRAMA BIOINFORMÁTICO MEGA DNA”
INTEGRANTES:
CALLACONDO GUILLEN, YOSELYN
CERVANTES MAQUERA, CAMILA
HUIZA LORENZO, PAOLA ARACELLI
QUISPE SALAS, ALEJANDRA SUGEY
TARQUI CHAVEZ, MEL
DOCENTE:
SOTO GONZALES, HEBERT HERNAN
ILO, 29 DE ABRIL DEL 2023
ÍNDICE
1. INTRODUCCIÓN................................................................................................................3
2. OBJETIVOS......................................................................................................................... 4
Objetivo General.................................................................................................................. 4
Objetivos Específicos...........................................................................................................4
3. MARCO TEÓRICO............................................................................................................ 4
3.1. Software Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA)....................................4
3.1.1. Interfaz de usuario simple y dependencia del contexto........................................5
3.1.2. Exploración de los atributos básicos de entrada...................................................5
3.1.3. Exploradores de Resultados................................................................................. 6
3.1.4. Ensamblaje de datos intuitivo y alineaciones de secuencias................................6
3.1.5. Facilidades para guardar sesiones de usuario.......................................................7
3.2. Centro Nacional para la Información Biotecnológica o National Center for
Biotechnology Information (NCBI)....................................................................................7
3.2.1. GENBANK.......................................................................................................... 8
3.2.2. Estantería de libros de NCBI................................................................................9
3.2.3. Herramienta básica de búsqueda de alineación local (BLAST)...........................9
3.3. Árbol Filogenético.......................................................................................................10
3.3.1. Construcción de un árbol filogenético................................................................11
3.3.2. Anatomía de un árbol filogenético.....................................................................13
3.3.3. Tipos de Árboles Filogenéticos..........................................................................14
3.3.4. Lectura de un árbol filogenético.........................................................................15
4. MARCO PROCEDIMENTAL..........................................................................................17
5. RESULTADOS................................................................................................................... 24
5.1. Comparación del resultado de Mega y del artículo......................................................24
6. CONCLUSIONES..............................................................................................................25
7. CUESTIONARIO...............................................................................................................25
8. BIBLIOGRAFÍA................................................................................................................28
1. INTRODUCCIÓN
La organización es un tema que siempre ha estado presente en la vida humana. Los
sistemas de clasificación se basan en las relaciones evolutivas entre organismos, esto
es, en su filogenia. Los sistemas que se basan su clasificación en la filogenia
organizan las especies u otros grupos de tal manera que muestre su proceso evolutivo
a partir de sus ancestros comunes.
Los árboles filogenéticos son comúnmente usados para mostrar las relaciones
evolutivas entre los seres humanos, las ramas representan a los diferentes organismos,
los nudos en los que se agrupan dos o más ramas representan el ancestro común de
éstas, y la raíz representa al ancestro de todos los organismos incluidos en el árbol.
En este presente informe, daremos un vistazo acerca de qué son y para qué sirven los
árboles filogenéticos o también llamados dendogramas, para ello emplearemos el uso
de ciertos programas que nos permitirán realizar nuestro propio árbol filogenético el
cual se basa en el siguiente artículo el cual trata acerca de los “Microorganismos
Tolerantes a Metales Pesados del Pasivo Minero Santa Rosa, Jangas (Perú)”.
La utilización de este dendograma ha permitido demostrar acerca de la relación que
poseen ciertos microorganismos por poseer ancestros en común, así como también
poder caracterizar hongos y bacterias que fueron empleados, de esta manera y por
medio de los análisis filogenéticos de los hongos se identificó 12 especies distribuidos
en 5 géneros. En el caso de las bacterias los análisis filogenéticos empleados
demostraron la presencia de 7 especies agrupadas en 4 géneros. De estos
microorganismos se pretende saber cuál de ellos es el que tiene una mayor tolerancia
hacia los metales pesados.
2. OBJETIVOS
Objetivo General
Aprender el uso y manejo del programa MEGA DNA, además de conocer
algunas de las funciones más importantes que tiene este programa.
Objetivos Específicos
● Generar un árbol filogenético en el programa mega, en donde podamos
manipular las secuencias de ADN.
● Conocer la importancia que tiene un árbol filogenético y como ayuda
en el tema ambiental.
3. MARCO TEÓRICO
3.1. Software Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA)
El proyecto de Software MEGA surgió de la necesidad de emplear métodos
estadísticos en el análisis filogenético de secuencias de ADN y proteínas a principios
de la década de 1990. En ese momento, la mayoría de los programas de computadoras
disponibles no permitían explorar los datos primarios visualmente y carecían de una
interfaz fácil de usar.
El software Molecular Evolutionary Genetics Analysis es una aplicación de escritorio
diseñada para el análisis comparativo de secuencias de genes homólogos de familias
multiétnicas o de diferentes especies con un énfasis especial en inferir relaciones
evolutivas y patrones de evolución de proteínas y ADN. Además de las herramientas
para el análisis estadístico de datos, MEGA proporciona muchas facilidades
convenientes para el ensamblaje de conjuntos de datos de secuencias a partir de
archivos o repositorios basados en la web, e incluye herramientas para la presentación
visual de los resultados obtenidos en forma de árboles filogenéticos interactivos y
matrices de distancias evolutivas.
3.1.1. Interfaz de usuario simple y dependencia del contexto.
En MEGA la interfaz de usuario para que se represente dinámicamente: solo
muestra botones y opciones de menú para el usuario que son apropiados para
el contexto del conjunto de datos actualmente activo y las condiciones de
análisis.
3.1.2. Exploración de los atributos básicos de entrada
MEGA contiene módulos visuales para navegar, editar y calcular cantidades
estadísticas básicas para los datos de entrada. Admite la exportación de
resultados estadísticos (e incluso alineaciones de secuencias) a Microsoft
Excel y a formatos CSV para el análisis adicional y representaciones gráficas.
Figura N° 1: Primera versión de MEGA
Fuente: MEGA (2008)
Nota: Capturas de pantalla de la primera versión de MEGA que contiene una interfaz de
apuntar y hacer clic basada en caracteres para usar en DOS ( A ). MEGA 1 evolucionó a
un programa de Windows (MEGA 2) con una extensa GUI ( B ). Las ventanas principales
de MEGA están superpuestas con el Explorador de datos de secuencia de entrada, en el
que se resaltan las columnas que contienen al menos dos tipos diferentes de nucleótidos
(sitios variables).
Además, los exploradores de datos de entrada contienen funciones para
seleccionar/eliminar genes, dominios y especies específicas para el
análisis. Por lo tanto, MEGA separa la construcción de los subconjuntos de
datos primarios del análisis evolutivo de los datos. Además, a los usuarios
se les ofrecen muchas opciones de subconjuntos de datos dependiendo del
contexto.
3.1.3. Exploradores de Resultados.
MEGA contiene muchos exploradores visuales para los resultados
producidos, que ofrecen capacidades integradas para realizar cálculos
adicionales y preparar los resultados para su publicación. El Tree Explorer
es un buen ejemplo. Contiene funciones para mostrar múltiples
representaciones del árbol, crear árboles de consenso, comprimir
subárboles para centrarse en relaciones de mayor nivel entre secuencias.
3.1.4. Ensamblaje de datos intuitivo y alineaciones de secuencias.
En MEGA, se desarrolla el flujo de trabajo de ensamblaje y alineación de
datos de los investigadores bajo el principio de diseño de asistencia en
lugar de reinvención. Donde contiene una función de navegación web
completamente funcional que tiene la capacidad de descargar datos de
secuencias directamente con un clic, lo que reemplaza un proceso manual
lento, de varios pasos y propensos a errores con un procedimiento simple e
intuitivo.
3.1.5. Facilidades para guardar sesiones de usuario.
En MEGA, tiene funciones en Alignment y Tree Explorer para guardar el
estado actual del módulo visual para cargarlo más tarde. Al guardar la
sesión actual de Alignment Explorer en un archivo, los usuarios pueden
volver a una instantánea visual precisa de cualquier alineación anterior,
junto con cualquier visualización de alineación especificada.
3.2. Centro Nacional para la Información Biotecnológica o National Center
for Biotechnology Information (NCBI)
Es parte de la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos, una rama de los
Institutos Nacionales de Salud. Está localizado en Bethesda (Maryland) y fue fundado
el 4 de noviembre de 1988 con la misión de ser una importante fuente de información
de biología molecular. Almacena y constantemente actualiza la información referente
a secuencias genómicas en GenBank, un índice de artículos científicos referentes a
biomedicina, biotecnología, bioquímica, genética y genómica en PubMed, una
recopilación de enfermedades genéticas humanas en OMIM, además de otros datos
biotecnológicos de relevancia en diversas bases de datos, también ofrece además
algunas herramientas bioinformáticas para el análisis de secuencias de ADN, ARN y
proteínas, siendo BLAST una de las más usadas.
NCBI alberga genoma secuenciado en GenBank, y un índice de los artículos
biomédicos de investigación en PubMed Central y PubMed, así como otra
información relevante a la biotecnología . Todas estas bases de datos son accesibles en
línea con el motor de búsqueda de Entrez.
El NCBI es dirigido por David Lipman, uno de los autores originales del programa de
alineación de secuencias BLAST y una figura extensamente respetada en
bioinformática. También dirige un programa de investigación intramuros, incluyendo
grupos dirigidos por Stephen Altschul (otro co-autor de BLAST), David Landsman, y
Eugene Koonin (autor prolífico sobre genómica comparativa).
3.2.1. GENBANK
El NCBI ha tenido la responsabilidad de hacer accesible la base de
datos de secuencias de ADN de GenBank desde 1992. GenBank se
coordina con laboratorios individuales y otras bases de datos de
secuencias tales como las del European Molecular Biology Laboratory
(EMBL) y la Base de Datos de ADN de Japón. Desde 1992 , NCBI ha
crecido para proporcionar otras bases de datos además de GenBank.
NCBI proporciona Herencia Mendeliana en el Hombre en línea, la
Molecular Modeling Database (estructuras 3D de proteínas), dbSNP
(una base de datos de polimorfismos de nucleótidos simples, la Unique
Human Gene Sequence Collection, un mapa de genes del genoma
humano, un buscador taxonómico, y se coordina con el National
Cancer Institute para proporcionar el Cancer Genome Anatomy
Project. El NCBI asigna un identificador único (número de
identificación de la taxonomía) a cada especie de organismo.
3.2.2. Estantería de libros de NCBI
NCBI Bookshelf​ es una colección de versiones en línea, de libre
acceso y descargables, de libros biomédicos seleccionados. La
estantería cubre una amplia gama de temas que incluyen biología
molecular , bioquímica , biología celular , genética , microbiología ,
estados patológicos desde un punto de vista molecular y celular,
métodos de investigación y virología . Algunos de los libros son
versiones en línea de libros publicados anteriormente, mientras que
otros, como Coffee Break , están escritos y editados por el personal de
NCBI. Bookshelf es un complemento del repositorio Entrez PubMed
de publicaciones revisadas por pares.
3.2.3. Herramienta básica de búsqueda de alineación local (BLAST)
● Entrez
El sistema de búsqueda cruzada de bases de datos de Entrez
Global Query se utiliza en NCBI para todas las bases de datos
principales, como secuencias de nucleótidos y proteínas,
estructuras de proteínas, PubMed, taxonomía, genomas
completos, OMIM y muchas otras. [10] Entrez es un sistema de
indexación y recuperación que tiene datos de varias fuentes
para la investigación biomédica. NCBI distribuyó la primera
versión de Entrez en 1991, compuesta por secuencias de
nucleótidos de PDB y GenBank., secuencias de proteínas de
SWISS-PROT, GenBank, PRF, PDB traducidos y resúmenes y
citas asociados de PubMed. Entrez está especialmente diseñado
para integrar los datos de varias fuentes, bases de datos y
formatos diferentes en un modelo de información uniforme y
un sistema de recuperación que puede recuperar de manera
eficiente las referencias, secuencias y estructuras relevantes.
● Gene
Gene se ha implementado en NCBI para caracterizar y
organizar la información sobre genes. Sirve como un nodo
principal en el nexo del mapa genómico, expresión, secuencia,
función de la proteína, estructura y datos de homología. Se
asigna un GeneID (identidad) único a cada registro genético que
se puede seguir a través de ciclos de revisión. Los registros de
genes para genes conocidos o predichos se establecen aquí y
están demarcados por posiciones de mapa o secuencias de
nucleótidos. Gene tiene varias ventajas sobre su predecesor,
LocusLink, que incluyen una mejor integración con otras bases
de datos en NCBI, un alcance taxonómico más amplio y
opciones mejoradas de consulta y recuperación proporcionadas
por el sistema Entrez.
3.3. Árbol Filogenético
Es una representación esquemática de entidades biológicas que están
conectadas por descendencia común, pueden ser especies o grupos
taxonómicos mayores. Hoy en día, la mayoría de árboles filogenéticos se
crean a partir de datos moleculares ya sea ADN, ARN o proteínas. Se tiende a
usar ADN cuando se analizan especies cercanamente emparentadas, porque
proveen mayor información; mientras que las secuencias de aminoácidos son
usados para análisis filogenéticos de especies más lejanamente emparentadas.
Para el caso de las investigaciones médicas, los árboles filogenéticos son
generados principalmente a partir de datos moleculares, el análisis e
interpretación de un árbol es independiente del tipo de datos utilizado para su
construcción.
3.3.1. Construcción de un árbol filogenético
Los métodos para generar árboles filogenéticos se pueden dividir en
dos categorías:
● Métodos basados en matrices de distancia
a. Método de Unión de Vecinos (Neighbor-Joining, NJ), es uno de
los más usados, parte de generar una matriz de distancia, que
cuando se trabaja con secuencias, se genera al contar las
diferencias de nucleótidos entre todos los pares de secuencias.
El árbol es luego generado al unir las secuencias que posean la
menor cantidad de diferencias o lo que es lo mismo, la menor
distancia genética.
● Métodos basados en datos de caracteres discretos.
a. Máxima Parsimonia (MP). Trata de elegir un árbol que pueda
explicar las diferencias en las secuencias observadas utilizando
el menor número de cambios. Para ello, genera secuencias
ancestrales, secuencias que puedan dar origen a las secuencias
observadas, y asigna diferentes puntajes a los distintos árboles
formados. El puntaje de cada árbol es simplemente el número
de mutaciones que son necesarias para dar origen a las
secuencias. El árbol que contenga el menor puntaje, se le
conoce como el árbol más parsimonioso, ya que necesita menos
cambios para explicar el origen de todas las secuencias.
b. Máxima Verosimilitud (o Maximum Likelihood, ML). El
principio es tratar de encontrar un árbol que explique las
relaciones entre las diferentes secuencias con la mayor
probabilidad. Para eso, utiliza un modelo evolutivo y
cambiando sus parámetros, por ejemplo modificando la
topología (el orden de las ramas), la longitud de las ramas e
incluyendo diferentes probabilidades de sustituciones,
encuentra la mayor verosimilitud para un árbol dado. Luego, lo
altera (por ejemplo moviendo una rama y colocándola en otro
sitio), y vuelve a modificar sus parámetros hasta encontrar un
árbol que no se pueda modificar o aumentar su verosimilitud,
es decir haber encontrado un árbol con la máxima
verosimilitud.
c. Inferencia Bayesiana. Es conceptualmente muy parecido al de
la Máxima Verosimilitud. En ambos casos, se exploran los
posibles árboles, moviéndose de un árbol a otro al cambiar los
parámetros del modelo (la topología, la longitud de las ramas,
la tasa de sustitución) y calculando la verosimilitud de cada
árbol; pero una de las diferencias fundamentales entre ambos es
que la Inferencia Bayesiana incluye una probabilidad a priori,
es decir incluye una probabilidad para cada hipótesis (los
valores de los parámetros), sin tener en cuenta las secuencias.
De esta manera la hipótesis óptima (el árbol elegido) es la que
maximiza la probabilidad a posteriori, siendo esta la
verosimilitud multiplicada por la probabilidad a priori.
Además, tiene una forma distinta de explorar los posibles
árboles y calcular la probabilidad a posteriori utilizando un
algoritmo llamado Montecarlo basado en Cadenas de Markov
(Markov Chain Monte Carlo, MCMC).
3.3.2. Anatomía de un árbol filogenético
Un árbol filogenético contiene varios componentes. Se encuentran los
nodos terminales o puntas, que representan las Unidades Taxonómicas
Operativas (OTUS) o taxones. Estas pueden ser individuos de una
especie o grupos taxonómicos mayores. Cada uno de estos nodos
terminales se encuentran unidos mediante ramas a un nodo interno, el
cual representa al ancestro común entre los nodos terminales. De tal
manera que los nodos terminales representan el presente, mientras que
los nodos internos representan el pasado.
Figura N° 2: Partes de un árbol filogenético
La importancia de un árbol filogenético yace en la topología, es decir,
cómo están unidas las ramas o el patrón de ramificación, lo que
representa la relación evolutiva entre los distintos taxones. En el caso
de la figura, a los taxones A y B, se les denomina taxones hermanos,
ya que comparten un reciente ancestro común, y que no lo comparten
con otro. Al taxón F, se le denomina “outgroup”, que se encuentra
emparentado más lejanamente a los otros taxones, llamados “ingroup”.
Los outgroups sirven para enraizar el árbol, es decir para indicar el
comienzo del proceso de ramificación, señalando así el nodo más
interno compartido por todos, la raíz.
3.3.3. Tipos de Árboles Filogenéticos
● Dendrograma
Un árbol se conoce generalmente como Dendrograma. No es
necesariamente un árbol filogenético y se utiliza para representar y
demostrar algo de forma diagramática.
● Cronograma
Un cronograma es un tipo de árbol filogenético que representa el tiempo a
través de la longitud de sus ramas.
● Filograma
Como su nombre lo indica, un filograma es un árbol filogenético cuya
longitud de rama es proporcional a la cantidad de cambios en el carácter.
● Cladograma
Este tipo de árbol filogenético es conocido por demostrar sólo un patrón de
ramificación. Esto significa que sus ramas carecen de la representación del
tiempo de cambio del carácter. Además, sus nodos internos no representan
a sus ancestros.
● Red Filogenética
Una red filogenética no se parece a un árbol, y es más bien un diagrama o
gráfico genérico. Se utiliza principalmente para superar los inconvenientes
o limitaciones fundamentales de los árboles.
● Diagrama de huso
El diagrama de huso también se conoce como diagrama de burbujas y se
utiliza para representar la diversidad taxonómica en función del tiempo
geológico. Refleja la variación de la profusión de varias categorías
taxonómicas a través del tiempo.
3.3.4. Lectura de un árbol filogenético
a. Paso 01: Ver la Raíz como Ancestro y las Puntas como Descendientes.
La raíz del árbol significa el ancestro común a partir del cual se han
desarrollado todas las especies. Y la punta significa el grupo de especies
(una parte de la ascendencia común).
b. Paso 02: Ver los linajes hijos
El segundo paso consiste en determinar los linajes hijos que provienen de
la ascendencia común. Se divide en dos o más ramas creando una línea de
distinción entre una o más especies.
c. Paso 03: Ver la ascendencia compartida entre linajes (si la hay)
El tercer paso consiste en ver si hay algún linaje de ascendencia
compartida entre un grupo de especies. Vea los puntos B y C en la
siguiente figura. Los puntos B y C tienen historias únicas, a diferencia del
punto A.
d. Paso 04: Leer el diagrama como un todo
Vea la figura de abajo, y ahora deberías ser capaz de leerla como un todo.
El color naranja muestra que hay un ancestro común de los puntos A, B y
C. Sin embargo, el color verde muestra que B y C tienen un ancestro
diferente pero común, y lo mismo ocurre con el punto C.
4. MARCO PROCEDIMENTAL
4.1. MATERIALES Y MÉTODOS
4.1.1. Materiales y equipos
● Software MEGA DNA (MEGA 11)
● Computadora o laptop
● Página web NCBI
4.1.2. Elección del árbol filogenético
El análisis filogenético de las bacterias muestra la presencia de 7 especies
agrupadas en 4 géneros:
Imagen 01: Siete especies de bacterias agrupadas en 4 géneros.
Fuente: Elaboración propia
Escogemos uno de los 4 géneros para elaborarlos con la aplicación Mega
DNA:
Imagen 02: Bacterias agrupadas en el género B.
Fuente: Elaboración propia
4.2. METODOLOGÍA
4.2.1. Procedimiento del uso del programa Mega DNA para elaborar un
dendrograma del género B del artículo científico.
● Paso 01: Ingresamos a la aplicación Mega DNA:
Imagen 03: Programa Mega.
Fuente: Elaboración propia
● Paso 02: Tenemos 2 opciones para poder ingresar las
secuencia de las cepas aisladas que fueron depositadas en
Genbank y su número de accesión se encuentra posterior al
código de las cepas:
Imagen 04: Código de la secuencia de cepas.
Fuente: Elaboración propia
- Primera opción:
Con esa secuencia tenemos la opción de insertarla a la web del
NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/) donde nos mostrara a
que secuencia de nucleótido pertenece y podremos descargarla
en formato FASTA para luego poder usarla.
Imagen 05: Página web del NCBI (Centro Nacional para la Información Biotecnológica)
Fuente: Elaboración propia
- Segunda opción:
Es mediante la misma aplicación del Mega DNA en la opción
ALIGN, luego QUERY DATA BANKS, se abre la ventana del
NCBI donde podemos realizar lo mismo que en la primera
opción.
Imagen 06: Uso de la página del NCBI por medio de el software de MEGA
Fuente: Elaboración propia
● Paso 03: Realizamos lo mismo con todas las secuencias del
género B, en total son 18, y luego alineamos usando el músculo
de la parte superior.
Imagen 07: 18 secuencias cargadas al programa Mega
Fuente: Elaboración propia
Imagen 08: Realizando el alineamiento en Mega
Fuente: Elaboración propia
Como resultado de la alineación obtenemos que los nucleótidos se
agrupan de la manera en que sean del mismo grupo, de Guanina,
Timina, Adenina y Citosina; pero a su vez esa alineación deja espacios
en blanco los cuales iremos eliminando, cuando lo blanco sea mayor
del 60% se elimina la fila, la eliminación de los espacios en blanco se
hace para que se forme el dendograma tratando de no dejar muchos
espacios separados o alejados.
Imagen 09: Resultado del primer alineamiento
Fuente: Elaboración propia
● Paso 04: Eliminados los espacios en blanco procedemos a
guardar la sesión para luego formar el dendograma del árbol
filogenético. Usando la opción de PHYLOGENY es como lo
crearemos.
Imagen 10: Resultado de la eliminación de los espacios en blanco y alineamiento.
Fuente: Elaboración propia
Imagen 11: Guardando la sesión
Fuente: Elaboración propia
Imagen 12: Realizando el árbol filogenético
Fuente: Elaboración propia
Cómo guardamos la sesión luego solo abrimos lo que ya habíamos
guardado y lo procesamos, como resultado nos abre una ventana con el
Árbol filogenético.
Imagen 13: Usando el archivo guardado para el proceso de filogenia.
Fuente: Elaboración propia
Imagen 14: Resultado de la filogenia
Fuente: Elaboración propia
● Paso 05: Resultado del Dendograma.
Imagen 15: Resultado del dendograma
Fuente: Elaboración propia
5. RESULTADOS
5.1. Comparación del resultado de Mega y del artículo
Imagen 16: Comparación de dendrogramas
Fuente: Elaboración propia
- El resultado de la estructura es similar al del artículo, para este trabajo en el
artículo indica que se utilizó cepas del gen 16S ADNr, donde el género
bacillus estuvo representada por 3 especies los cuales muestran tolerancia a
metales pesados y también la capacidad de bioremediación. Lo mismo con las
demás cepas, por lo que los suelos del pasivo minero Santa Rosa presentan
hongos y bacterias resistentes a metales pesados.
6. CONCLUSIONES
El manejo de programas y aplicaciones empleadas para la realización del árbol
genético, tales como Mega DNA y NCBI, nos permiten saber algunas de las
características que se deben de tener en cuenta a la hora de realizar un árbol
filogenético. Además, hemos conocido la importancia que se debe de tener a la hora
de ingresar los datos al programa, ya que de esta manera nosotros podemos garantizar
que el desarrollo del árbol filogenético se haga de manera correcta. Otro punto
importante al que hemos podido concluir es lo importante que puede resultar un
dendograma en el tema ambiental ya que nos permite ordenar y clasificar los
elementos que se emplean en los trabajos, como en este caso en el que se utilizaron
microorganismos, ya que de esta manera podemos tener un panorama más ordenado y
claro para poder tener un resultado efectivo.
7. CUESTIONARIO
A. ¿QUÉ ES EL PROGRAMA MEGA DNA, PUEDE SER APLICADO EN
INGENIERÍA AMBIENTAL? MENCIONA 5 APLICACIONES
El MEGA DNA es un software diseñado para el análisis comparativo de secuencias
de genes homólogos, ya sea de familias multigénicas o de diferentes especies, con
especial énfasis en inferir relaciones evolutivas y patrones de evolución de ADN y
proteínas.MEGA soporta varios formatos de secuencias de ADN y proteínas,
incluyendo FASTA, GCG, PIR/NBRF, PHYLIP y Clustal W. La aplicación puede
utilizarse para construir alineaciones de secuencias, estimar tiempos de divergencia,
inferir historias filogenéticas, diagnosticar mutaciones, estimar tasas de evolución
molecular y probar hipótesis evolutivas.
● 5 Aplicaciones para Ingeniería Ambiental
- Con la identificación del ADN una vez que podemos ver por ejemplo
la genética de algunas especies invasoras que amenazan la
biodiversidad y el potencial de un microorganismo a través de su ADN
para ser utilizado en alguna práctica de remediación.
- Para analizar grandes cantidades de datos es importante usar las
aplicaciones de bioinformática.
- El MEGA DNA ha sido muy útil para hacer alineamiento de
secuencias del ADN bacteriano y nos recorta las horas de trabajo.
- Por otro lado, otra prueba de la buena herramienta que es el MEGA
DNA nos puede ayudar en trabajos como por ejemplo en artículos
“Científicos estudiarán el ADN ambiental para monitorear el efecto del
cambio climático en sitios marinos del Patrimonio Mundial”En la cual
podemos resaltar el estudio del ADN ambiental.
B. ¿PARA QUÉ SIRVE EL MÚSCULO DEL PROGRAMA MEGA DNA?
Para poder cuantificar el grado de similitud de dos secuencias lo primero que hay que
hacer es alinearlas. El músculo en el programa MEGA DNA es un algoritmo que nos
permite crear una alineación de secuencia múltiple.
C. ¿QUÉ ES UN DENDOGRAMA O UN ÁRBOL FILOGENÉTICO?
Un árbol filogenético es una representación esquemática de las entidades biológicas,
las cuales muestran las relaciones evolutivas entre varias especies u otras variables.
La gran mayoría de los árboles filogenéticos se crean a partir de datos moleculares ya
sea ADN, ARN o proteínas. Cuando se realiza un árbol filogenético se suele generar a
partir de los datos moleculares, siendo la generada por el ADN, la cuenta con una
mayor información a comparación de aminoácidos que son usadas en especies más
lejanamente emparentadas. El patrón de ramificación en un árbol filogenético refleja
cómo las especies u otros grupos evolucionaron a partir de una serie de ancestros
comunes.
D. DIBUJE A MANO LA ESTRUCTURA DEL ADN
8. BIBLIOGRAFÍA
Kumar, S., Nei, M., Dudley, J., & Tamura, K. (2008). MEGA: a biologist-centric
software for evolutionary analysis of DNA and protein sequences. Briefings in
bioinformatics, 9(4), 299–306. https://doi.org/10.1093/bib/bbn017
Mendoza-Revilla, Javier. (2012). Aportes de la filogenética a la investigación médica.
Revista Medica Herediana, 23(2), 119-127. Recuperado en 24 de abril de
2023, de
http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1018-130X2012
000200008&lng=es&tlng=es.
Cómo construir un árbol filogenético. (s/f). Khan Academy. Recuperado el 25 de abril
de 2023, de
https://es.khanacademy.org/science/ap-biology/natural-selection/phylogeny/a/
building-an-evolutionary-tree
Evolución. El árbol de la vida. Interpretación. Web de evolución de la Universidad de
Vigo. (s/f). Uvigo.es. Recuperado el 25 de abril de 2023, de
https://evolucion.webs7.uvigo.es/15-Arbol-vida/2-interpretacion.php?tema=

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INFORME: ELABORACIÓN DE DENDROGRAMAS A PARTIR DE ARTÍCULOS CIENTÍFICOS UTILIZANDO EL PROGRAMA BIOINFORMÁTICO MEGA DNA

  • 1. “UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA” ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA AMBIENTAL CURSO DE BIOTECNOLOGÍA TRABAJO ENCARGADO: INFORME DE PRACTICA DIRIGIDA TEMA: “ELABORACIÓN DE DENDROGRAMAS A PARTIR DE ARTÍCULOS CIENTÍFICOS UTILIZANDO EL PROGRAMA BIOINFORMÁTICO MEGA DNA” INTEGRANTES: CALLACONDO GUILLEN, YOSELYN CERVANTES MAQUERA, CAMILA HUIZA LORENZO, PAOLA ARACELLI QUISPE SALAS, ALEJANDRA SUGEY TARQUI CHAVEZ, MEL DOCENTE: SOTO GONZALES, HEBERT HERNAN ILO, 29 DE ABRIL DEL 2023
  • 2. ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN................................................................................................................3 2. OBJETIVOS......................................................................................................................... 4 Objetivo General.................................................................................................................. 4 Objetivos Específicos...........................................................................................................4 3. MARCO TEÓRICO............................................................................................................ 4 3.1. Software Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA)....................................4 3.1.1. Interfaz de usuario simple y dependencia del contexto........................................5 3.1.2. Exploración de los atributos básicos de entrada...................................................5 3.1.3. Exploradores de Resultados................................................................................. 6 3.1.4. Ensamblaje de datos intuitivo y alineaciones de secuencias................................6 3.1.5. Facilidades para guardar sesiones de usuario.......................................................7 3.2. Centro Nacional para la Información Biotecnológica o National Center for Biotechnology Information (NCBI)....................................................................................7 3.2.1. GENBANK.......................................................................................................... 8 3.2.2. Estantería de libros de NCBI................................................................................9 3.2.3. Herramienta básica de búsqueda de alineación local (BLAST)...........................9 3.3. Árbol Filogenético.......................................................................................................10 3.3.1. Construcción de un árbol filogenético................................................................11 3.3.2. Anatomía de un árbol filogenético.....................................................................13 3.3.3. Tipos de Árboles Filogenéticos..........................................................................14 3.3.4. Lectura de un árbol filogenético.........................................................................15 4. MARCO PROCEDIMENTAL..........................................................................................17 5. RESULTADOS................................................................................................................... 24 5.1. Comparación del resultado de Mega y del artículo......................................................24 6. CONCLUSIONES..............................................................................................................25 7. CUESTIONARIO...............................................................................................................25 8. BIBLIOGRAFÍA................................................................................................................28
  • 3. 1. INTRODUCCIÓN La organización es un tema que siempre ha estado presente en la vida humana. Los sistemas de clasificación se basan en las relaciones evolutivas entre organismos, esto es, en su filogenia. Los sistemas que se basan su clasificación en la filogenia organizan las especies u otros grupos de tal manera que muestre su proceso evolutivo a partir de sus ancestros comunes. Los árboles filogenéticos son comúnmente usados para mostrar las relaciones evolutivas entre los seres humanos, las ramas representan a los diferentes organismos, los nudos en los que se agrupan dos o más ramas representan el ancestro común de éstas, y la raíz representa al ancestro de todos los organismos incluidos en el árbol. En este presente informe, daremos un vistazo acerca de qué son y para qué sirven los árboles filogenéticos o también llamados dendogramas, para ello emplearemos el uso de ciertos programas que nos permitirán realizar nuestro propio árbol filogenético el cual se basa en el siguiente artículo el cual trata acerca de los “Microorganismos Tolerantes a Metales Pesados del Pasivo Minero Santa Rosa, Jangas (Perú)”. La utilización de este dendograma ha permitido demostrar acerca de la relación que poseen ciertos microorganismos por poseer ancestros en común, así como también poder caracterizar hongos y bacterias que fueron empleados, de esta manera y por medio de los análisis filogenéticos de los hongos se identificó 12 especies distribuidos en 5 géneros. En el caso de las bacterias los análisis filogenéticos empleados demostraron la presencia de 7 especies agrupadas en 4 géneros. De estos microorganismos se pretende saber cuál de ellos es el que tiene una mayor tolerancia hacia los metales pesados.
  • 4. 2. OBJETIVOS Objetivo General Aprender el uso y manejo del programa MEGA DNA, además de conocer algunas de las funciones más importantes que tiene este programa. Objetivos Específicos ● Generar un árbol filogenético en el programa mega, en donde podamos manipular las secuencias de ADN. ● Conocer la importancia que tiene un árbol filogenético y como ayuda en el tema ambiental. 3. MARCO TEÓRICO 3.1. Software Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) El proyecto de Software MEGA surgió de la necesidad de emplear métodos estadísticos en el análisis filogenético de secuencias de ADN y proteínas a principios de la década de 1990. En ese momento, la mayoría de los programas de computadoras disponibles no permitían explorar los datos primarios visualmente y carecían de una interfaz fácil de usar. El software Molecular Evolutionary Genetics Analysis es una aplicación de escritorio diseñada para el análisis comparativo de secuencias de genes homólogos de familias multiétnicas o de diferentes especies con un énfasis especial en inferir relaciones evolutivas y patrones de evolución de proteínas y ADN. Además de las herramientas para el análisis estadístico de datos, MEGA proporciona muchas facilidades convenientes para el ensamblaje de conjuntos de datos de secuencias a partir de
  • 5. archivos o repositorios basados en la web, e incluye herramientas para la presentación visual de los resultados obtenidos en forma de árboles filogenéticos interactivos y matrices de distancias evolutivas. 3.1.1. Interfaz de usuario simple y dependencia del contexto. En MEGA la interfaz de usuario para que se represente dinámicamente: solo muestra botones y opciones de menú para el usuario que son apropiados para el contexto del conjunto de datos actualmente activo y las condiciones de análisis. 3.1.2. Exploración de los atributos básicos de entrada MEGA contiene módulos visuales para navegar, editar y calcular cantidades estadísticas básicas para los datos de entrada. Admite la exportación de resultados estadísticos (e incluso alineaciones de secuencias) a Microsoft Excel y a formatos CSV para el análisis adicional y representaciones gráficas. Figura N° 1: Primera versión de MEGA Fuente: MEGA (2008)
  • 6. Nota: Capturas de pantalla de la primera versión de MEGA que contiene una interfaz de apuntar y hacer clic basada en caracteres para usar en DOS ( A ). MEGA 1 evolucionó a un programa de Windows (MEGA 2) con una extensa GUI ( B ). Las ventanas principales de MEGA están superpuestas con el Explorador de datos de secuencia de entrada, en el que se resaltan las columnas que contienen al menos dos tipos diferentes de nucleótidos (sitios variables). Además, los exploradores de datos de entrada contienen funciones para seleccionar/eliminar genes, dominios y especies específicas para el análisis. Por lo tanto, MEGA separa la construcción de los subconjuntos de datos primarios del análisis evolutivo de los datos. Además, a los usuarios se les ofrecen muchas opciones de subconjuntos de datos dependiendo del contexto. 3.1.3. Exploradores de Resultados. MEGA contiene muchos exploradores visuales para los resultados producidos, que ofrecen capacidades integradas para realizar cálculos adicionales y preparar los resultados para su publicación. El Tree Explorer es un buen ejemplo. Contiene funciones para mostrar múltiples representaciones del árbol, crear árboles de consenso, comprimir subárboles para centrarse en relaciones de mayor nivel entre secuencias. 3.1.4. Ensamblaje de datos intuitivo y alineaciones de secuencias. En MEGA, se desarrolla el flujo de trabajo de ensamblaje y alineación de datos de los investigadores bajo el principio de diseño de asistencia en lugar de reinvención. Donde contiene una función de navegación web completamente funcional que tiene la capacidad de descargar datos de
  • 7. secuencias directamente con un clic, lo que reemplaza un proceso manual lento, de varios pasos y propensos a errores con un procedimiento simple e intuitivo. 3.1.5. Facilidades para guardar sesiones de usuario. En MEGA, tiene funciones en Alignment y Tree Explorer para guardar el estado actual del módulo visual para cargarlo más tarde. Al guardar la sesión actual de Alignment Explorer en un archivo, los usuarios pueden volver a una instantánea visual precisa de cualquier alineación anterior, junto con cualquier visualización de alineación especificada. 3.2. Centro Nacional para la Información Biotecnológica o National Center for Biotechnology Information (NCBI) Es parte de la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos, una rama de los Institutos Nacionales de Salud. Está localizado en Bethesda (Maryland) y fue fundado el 4 de noviembre de 1988 con la misión de ser una importante fuente de información de biología molecular. Almacena y constantemente actualiza la información referente a secuencias genómicas en GenBank, un índice de artículos científicos referentes a biomedicina, biotecnología, bioquímica, genética y genómica en PubMed, una recopilación de enfermedades genéticas humanas en OMIM, además de otros datos biotecnológicos de relevancia en diversas bases de datos, también ofrece además algunas herramientas bioinformáticas para el análisis de secuencias de ADN, ARN y proteínas, siendo BLAST una de las más usadas. NCBI alberga genoma secuenciado en GenBank, y un índice de los artículos biomédicos de investigación en PubMed Central y PubMed, así como otra
  • 8. información relevante a la biotecnología . Todas estas bases de datos son accesibles en línea con el motor de búsqueda de Entrez. El NCBI es dirigido por David Lipman, uno de los autores originales del programa de alineación de secuencias BLAST y una figura extensamente respetada en bioinformática. También dirige un programa de investigación intramuros, incluyendo grupos dirigidos por Stephen Altschul (otro co-autor de BLAST), David Landsman, y Eugene Koonin (autor prolífico sobre genómica comparativa). 3.2.1. GENBANK El NCBI ha tenido la responsabilidad de hacer accesible la base de datos de secuencias de ADN de GenBank desde 1992. GenBank se coordina con laboratorios individuales y otras bases de datos de secuencias tales como las del European Molecular Biology Laboratory (EMBL) y la Base de Datos de ADN de Japón. Desde 1992 , NCBI ha crecido para proporcionar otras bases de datos además de GenBank. NCBI proporciona Herencia Mendeliana en el Hombre en línea, la Molecular Modeling Database (estructuras 3D de proteínas), dbSNP (una base de datos de polimorfismos de nucleótidos simples, la Unique Human Gene Sequence Collection, un mapa de genes del genoma humano, un buscador taxonómico, y se coordina con el National Cancer Institute para proporcionar el Cancer Genome Anatomy Project. El NCBI asigna un identificador único (número de identificación de la taxonomía) a cada especie de organismo.
  • 9. 3.2.2. Estantería de libros de NCBI NCBI Bookshelf​ es una colección de versiones en línea, de libre acceso y descargables, de libros biomédicos seleccionados. La estantería cubre una amplia gama de temas que incluyen biología molecular , bioquímica , biología celular , genética , microbiología , estados patológicos desde un punto de vista molecular y celular, métodos de investigación y virología . Algunos de los libros son versiones en línea de libros publicados anteriormente, mientras que otros, como Coffee Break , están escritos y editados por el personal de NCBI. Bookshelf es un complemento del repositorio Entrez PubMed de publicaciones revisadas por pares. 3.2.3. Herramienta básica de búsqueda de alineación local (BLAST) ● Entrez El sistema de búsqueda cruzada de bases de datos de Entrez Global Query se utiliza en NCBI para todas las bases de datos principales, como secuencias de nucleótidos y proteínas, estructuras de proteínas, PubMed, taxonomía, genomas completos, OMIM y muchas otras. [10] Entrez es un sistema de indexación y recuperación que tiene datos de varias fuentes para la investigación biomédica. NCBI distribuyó la primera versión de Entrez en 1991, compuesta por secuencias de nucleótidos de PDB y GenBank., secuencias de proteínas de SWISS-PROT, GenBank, PRF, PDB traducidos y resúmenes y citas asociados de PubMed. Entrez está especialmente diseñado
  • 10. para integrar los datos de varias fuentes, bases de datos y formatos diferentes en un modelo de información uniforme y un sistema de recuperación que puede recuperar de manera eficiente las referencias, secuencias y estructuras relevantes. ● Gene Gene se ha implementado en NCBI para caracterizar y organizar la información sobre genes. Sirve como un nodo principal en el nexo del mapa genómico, expresión, secuencia, función de la proteína, estructura y datos de homología. Se asigna un GeneID (identidad) único a cada registro genético que se puede seguir a través de ciclos de revisión. Los registros de genes para genes conocidos o predichos se establecen aquí y están demarcados por posiciones de mapa o secuencias de nucleótidos. Gene tiene varias ventajas sobre su predecesor, LocusLink, que incluyen una mejor integración con otras bases de datos en NCBI, un alcance taxonómico más amplio y opciones mejoradas de consulta y recuperación proporcionadas por el sistema Entrez. 3.3. Árbol Filogenético Es una representación esquemática de entidades biológicas que están conectadas por descendencia común, pueden ser especies o grupos taxonómicos mayores. Hoy en día, la mayoría de árboles filogenéticos se crean a partir de datos moleculares ya sea ADN, ARN o proteínas. Se tiende a usar ADN cuando se analizan especies cercanamente emparentadas, porque
  • 11. proveen mayor información; mientras que las secuencias de aminoácidos son usados para análisis filogenéticos de especies más lejanamente emparentadas. Para el caso de las investigaciones médicas, los árboles filogenéticos son generados principalmente a partir de datos moleculares, el análisis e interpretación de un árbol es independiente del tipo de datos utilizado para su construcción. 3.3.1. Construcción de un árbol filogenético Los métodos para generar árboles filogenéticos se pueden dividir en dos categorías: ● Métodos basados en matrices de distancia a. Método de Unión de Vecinos (Neighbor-Joining, NJ), es uno de los más usados, parte de generar una matriz de distancia, que cuando se trabaja con secuencias, se genera al contar las diferencias de nucleótidos entre todos los pares de secuencias. El árbol es luego generado al unir las secuencias que posean la menor cantidad de diferencias o lo que es lo mismo, la menor distancia genética. ● Métodos basados en datos de caracteres discretos. a. Máxima Parsimonia (MP). Trata de elegir un árbol que pueda explicar las diferencias en las secuencias observadas utilizando el menor número de cambios. Para ello, genera secuencias ancestrales, secuencias que puedan dar origen a las secuencias observadas, y asigna diferentes puntajes a los distintos árboles
  • 12. formados. El puntaje de cada árbol es simplemente el número de mutaciones que son necesarias para dar origen a las secuencias. El árbol que contenga el menor puntaje, se le conoce como el árbol más parsimonioso, ya que necesita menos cambios para explicar el origen de todas las secuencias. b. Máxima Verosimilitud (o Maximum Likelihood, ML). El principio es tratar de encontrar un árbol que explique las relaciones entre las diferentes secuencias con la mayor probabilidad. Para eso, utiliza un modelo evolutivo y cambiando sus parámetros, por ejemplo modificando la topología (el orden de las ramas), la longitud de las ramas e incluyendo diferentes probabilidades de sustituciones, encuentra la mayor verosimilitud para un árbol dado. Luego, lo altera (por ejemplo moviendo una rama y colocándola en otro sitio), y vuelve a modificar sus parámetros hasta encontrar un árbol que no se pueda modificar o aumentar su verosimilitud, es decir haber encontrado un árbol con la máxima verosimilitud. c. Inferencia Bayesiana. Es conceptualmente muy parecido al de la Máxima Verosimilitud. En ambos casos, se exploran los posibles árboles, moviéndose de un árbol a otro al cambiar los parámetros del modelo (la topología, la longitud de las ramas, la tasa de sustitución) y calculando la verosimilitud de cada árbol; pero una de las diferencias fundamentales entre ambos es que la Inferencia Bayesiana incluye una probabilidad a priori,
  • 13. es decir incluye una probabilidad para cada hipótesis (los valores de los parámetros), sin tener en cuenta las secuencias. De esta manera la hipótesis óptima (el árbol elegido) es la que maximiza la probabilidad a posteriori, siendo esta la verosimilitud multiplicada por la probabilidad a priori. Además, tiene una forma distinta de explorar los posibles árboles y calcular la probabilidad a posteriori utilizando un algoritmo llamado Montecarlo basado en Cadenas de Markov (Markov Chain Monte Carlo, MCMC). 3.3.2. Anatomía de un árbol filogenético Un árbol filogenético contiene varios componentes. Se encuentran los nodos terminales o puntas, que representan las Unidades Taxonómicas Operativas (OTUS) o taxones. Estas pueden ser individuos de una especie o grupos taxonómicos mayores. Cada uno de estos nodos terminales se encuentran unidos mediante ramas a un nodo interno, el cual representa al ancestro común entre los nodos terminales. De tal manera que los nodos terminales representan el presente, mientras que los nodos internos representan el pasado. Figura N° 2: Partes de un árbol filogenético
  • 14. La importancia de un árbol filogenético yace en la topología, es decir, cómo están unidas las ramas o el patrón de ramificación, lo que representa la relación evolutiva entre los distintos taxones. En el caso de la figura, a los taxones A y B, se les denomina taxones hermanos, ya que comparten un reciente ancestro común, y que no lo comparten con otro. Al taxón F, se le denomina “outgroup”, que se encuentra emparentado más lejanamente a los otros taxones, llamados “ingroup”. Los outgroups sirven para enraizar el árbol, es decir para indicar el comienzo del proceso de ramificación, señalando así el nodo más interno compartido por todos, la raíz. 3.3.3. Tipos de Árboles Filogenéticos ● Dendrograma Un árbol se conoce generalmente como Dendrograma. No es necesariamente un árbol filogenético y se utiliza para representar y demostrar algo de forma diagramática. ● Cronograma Un cronograma es un tipo de árbol filogenético que representa el tiempo a través de la longitud de sus ramas. ● Filograma Como su nombre lo indica, un filograma es un árbol filogenético cuya longitud de rama es proporcional a la cantidad de cambios en el carácter. ● Cladograma
  • 15. Este tipo de árbol filogenético es conocido por demostrar sólo un patrón de ramificación. Esto significa que sus ramas carecen de la representación del tiempo de cambio del carácter. Además, sus nodos internos no representan a sus ancestros. ● Red Filogenética Una red filogenética no se parece a un árbol, y es más bien un diagrama o gráfico genérico. Se utiliza principalmente para superar los inconvenientes o limitaciones fundamentales de los árboles. ● Diagrama de huso El diagrama de huso también se conoce como diagrama de burbujas y se utiliza para representar la diversidad taxonómica en función del tiempo geológico. Refleja la variación de la profusión de varias categorías taxonómicas a través del tiempo. 3.3.4. Lectura de un árbol filogenético a. Paso 01: Ver la Raíz como Ancestro y las Puntas como Descendientes. La raíz del árbol significa el ancestro común a partir del cual se han desarrollado todas las especies. Y la punta significa el grupo de especies (una parte de la ascendencia común).
  • 16. b. Paso 02: Ver los linajes hijos El segundo paso consiste en determinar los linajes hijos que provienen de la ascendencia común. Se divide en dos o más ramas creando una línea de distinción entre una o más especies. c. Paso 03: Ver la ascendencia compartida entre linajes (si la hay) El tercer paso consiste en ver si hay algún linaje de ascendencia compartida entre un grupo de especies. Vea los puntos B y C en la siguiente figura. Los puntos B y C tienen historias únicas, a diferencia del punto A. d. Paso 04: Leer el diagrama como un todo Vea la figura de abajo, y ahora deberías ser capaz de leerla como un todo. El color naranja muestra que hay un ancestro común de los puntos A, B y C. Sin embargo, el color verde muestra que B y C tienen un ancestro diferente pero común, y lo mismo ocurre con el punto C.
  • 17. 4. MARCO PROCEDIMENTAL 4.1. MATERIALES Y MÉTODOS 4.1.1. Materiales y equipos ● Software MEGA DNA (MEGA 11) ● Computadora o laptop ● Página web NCBI 4.1.2. Elección del árbol filogenético El análisis filogenético de las bacterias muestra la presencia de 7 especies agrupadas en 4 géneros: Imagen 01: Siete especies de bacterias agrupadas en 4 géneros. Fuente: Elaboración propia
  • 18. Escogemos uno de los 4 géneros para elaborarlos con la aplicación Mega DNA: Imagen 02: Bacterias agrupadas en el género B. Fuente: Elaboración propia 4.2. METODOLOGÍA 4.2.1. Procedimiento del uso del programa Mega DNA para elaborar un dendrograma del género B del artículo científico. ● Paso 01: Ingresamos a la aplicación Mega DNA: Imagen 03: Programa Mega. Fuente: Elaboración propia
  • 19. ● Paso 02: Tenemos 2 opciones para poder ingresar las secuencia de las cepas aisladas que fueron depositadas en Genbank y su número de accesión se encuentra posterior al código de las cepas: Imagen 04: Código de la secuencia de cepas. Fuente: Elaboración propia - Primera opción: Con esa secuencia tenemos la opción de insertarla a la web del NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/) donde nos mostrara a que secuencia de nucleótido pertenece y podremos descargarla en formato FASTA para luego poder usarla. Imagen 05: Página web del NCBI (Centro Nacional para la Información Biotecnológica) Fuente: Elaboración propia
  • 20. - Segunda opción: Es mediante la misma aplicación del Mega DNA en la opción ALIGN, luego QUERY DATA BANKS, se abre la ventana del NCBI donde podemos realizar lo mismo que en la primera opción. Imagen 06: Uso de la página del NCBI por medio de el software de MEGA Fuente: Elaboración propia ● Paso 03: Realizamos lo mismo con todas las secuencias del género B, en total son 18, y luego alineamos usando el músculo de la parte superior. Imagen 07: 18 secuencias cargadas al programa Mega Fuente: Elaboración propia
  • 21. Imagen 08: Realizando el alineamiento en Mega Fuente: Elaboración propia Como resultado de la alineación obtenemos que los nucleótidos se agrupan de la manera en que sean del mismo grupo, de Guanina, Timina, Adenina y Citosina; pero a su vez esa alineación deja espacios en blanco los cuales iremos eliminando, cuando lo blanco sea mayor del 60% se elimina la fila, la eliminación de los espacios en blanco se hace para que se forme el dendograma tratando de no dejar muchos espacios separados o alejados. Imagen 09: Resultado del primer alineamiento Fuente: Elaboración propia ● Paso 04: Eliminados los espacios en blanco procedemos a guardar la sesión para luego formar el dendograma del árbol
  • 22. filogenético. Usando la opción de PHYLOGENY es como lo crearemos. Imagen 10: Resultado de la eliminación de los espacios en blanco y alineamiento. Fuente: Elaboración propia Imagen 11: Guardando la sesión Fuente: Elaboración propia Imagen 12: Realizando el árbol filogenético Fuente: Elaboración propia
  • 23. Cómo guardamos la sesión luego solo abrimos lo que ya habíamos guardado y lo procesamos, como resultado nos abre una ventana con el Árbol filogenético. Imagen 13: Usando el archivo guardado para el proceso de filogenia. Fuente: Elaboración propia Imagen 14: Resultado de la filogenia Fuente: Elaboración propia
  • 24. ● Paso 05: Resultado del Dendograma. Imagen 15: Resultado del dendograma Fuente: Elaboración propia 5. RESULTADOS 5.1. Comparación del resultado de Mega y del artículo Imagen 16: Comparación de dendrogramas Fuente: Elaboración propia
  • 25. - El resultado de la estructura es similar al del artículo, para este trabajo en el artículo indica que se utilizó cepas del gen 16S ADNr, donde el género bacillus estuvo representada por 3 especies los cuales muestran tolerancia a metales pesados y también la capacidad de bioremediación. Lo mismo con las demás cepas, por lo que los suelos del pasivo minero Santa Rosa presentan hongos y bacterias resistentes a metales pesados. 6. CONCLUSIONES El manejo de programas y aplicaciones empleadas para la realización del árbol genético, tales como Mega DNA y NCBI, nos permiten saber algunas de las características que se deben de tener en cuenta a la hora de realizar un árbol filogenético. Además, hemos conocido la importancia que se debe de tener a la hora de ingresar los datos al programa, ya que de esta manera nosotros podemos garantizar que el desarrollo del árbol filogenético se haga de manera correcta. Otro punto importante al que hemos podido concluir es lo importante que puede resultar un dendograma en el tema ambiental ya que nos permite ordenar y clasificar los elementos que se emplean en los trabajos, como en este caso en el que se utilizaron microorganismos, ya que de esta manera podemos tener un panorama más ordenado y claro para poder tener un resultado efectivo. 7. CUESTIONARIO A. ¿QUÉ ES EL PROGRAMA MEGA DNA, PUEDE SER APLICADO EN INGENIERÍA AMBIENTAL? MENCIONA 5 APLICACIONES El MEGA DNA es un software diseñado para el análisis comparativo de secuencias de genes homólogos, ya sea de familias multigénicas o de diferentes especies, con
  • 26. especial énfasis en inferir relaciones evolutivas y patrones de evolución de ADN y proteínas.MEGA soporta varios formatos de secuencias de ADN y proteínas, incluyendo FASTA, GCG, PIR/NBRF, PHYLIP y Clustal W. La aplicación puede utilizarse para construir alineaciones de secuencias, estimar tiempos de divergencia, inferir historias filogenéticas, diagnosticar mutaciones, estimar tasas de evolución molecular y probar hipótesis evolutivas. ● 5 Aplicaciones para Ingeniería Ambiental - Con la identificación del ADN una vez que podemos ver por ejemplo la genética de algunas especies invasoras que amenazan la biodiversidad y el potencial de un microorganismo a través de su ADN para ser utilizado en alguna práctica de remediación. - Para analizar grandes cantidades de datos es importante usar las aplicaciones de bioinformática. - El MEGA DNA ha sido muy útil para hacer alineamiento de secuencias del ADN bacteriano y nos recorta las horas de trabajo. - Por otro lado, otra prueba de la buena herramienta que es el MEGA DNA nos puede ayudar en trabajos como por ejemplo en artículos “Científicos estudiarán el ADN ambiental para monitorear el efecto del cambio climático en sitios marinos del Patrimonio Mundial”En la cual podemos resaltar el estudio del ADN ambiental. B. ¿PARA QUÉ SIRVE EL MÚSCULO DEL PROGRAMA MEGA DNA?
  • 27. Para poder cuantificar el grado de similitud de dos secuencias lo primero que hay que hacer es alinearlas. El músculo en el programa MEGA DNA es un algoritmo que nos permite crear una alineación de secuencia múltiple. C. ¿QUÉ ES UN DENDOGRAMA O UN ÁRBOL FILOGENÉTICO? Un árbol filogenético es una representación esquemática de las entidades biológicas, las cuales muestran las relaciones evolutivas entre varias especies u otras variables. La gran mayoría de los árboles filogenéticos se crean a partir de datos moleculares ya sea ADN, ARN o proteínas. Cuando se realiza un árbol filogenético se suele generar a partir de los datos moleculares, siendo la generada por el ADN, la cuenta con una mayor información a comparación de aminoácidos que son usadas en especies más lejanamente emparentadas. El patrón de ramificación en un árbol filogenético refleja cómo las especies u otros grupos evolucionaron a partir de una serie de ancestros comunes. D. DIBUJE A MANO LA ESTRUCTURA DEL ADN
  • 28. 8. BIBLIOGRAFÍA Kumar, S., Nei, M., Dudley, J., & Tamura, K. (2008). MEGA: a biologist-centric software for evolutionary analysis of DNA and protein sequences. Briefings in bioinformatics, 9(4), 299–306. https://doi.org/10.1093/bib/bbn017 Mendoza-Revilla, Javier. (2012). Aportes de la filogenética a la investigación médica. Revista Medica Herediana, 23(2), 119-127. Recuperado en 24 de abril de 2023, de http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1018-130X2012 000200008&lng=es&tlng=es. Cómo construir un árbol filogenético. (s/f). Khan Academy. Recuperado el 25 de abril de 2023, de https://es.khanacademy.org/science/ap-biology/natural-selection/phylogeny/a/ building-an-evolutionary-tree Evolución. El árbol de la vida. Interpretación. Web de evolución de la Universidad de Vigo. (s/f). Uvigo.es. Recuperado el 25 de abril de 2023, de https://evolucion.webs7.uvigo.es/15-Arbol-vida/2-interpretacion.php?tema=