Este documento describe los procedimientos para la extracción de proteínas y electroforesis en geles de poliacrilamida, incluyendo la tinción con azul de Coomassie. Explica los pasos de fijado, tinción y destinción del gel, así como diferentes métodos de tinción como con plata, fluorocromos, cobre y zinc.
El documento describe el software estadístico Infostat desarrollado por profesionales de la estadística aplicada en Argentina. Explica cómo realizar análisis de varianza para diferentes diseños experimentales como diseños completamente al azar, diseños de bloques completos al azar y diseños de cuadrado latino usando Infostat. Proporciona ejemplos con datos ficticios para ilustrar cómo crear archivos en Excel e Infostat y cómo interpretar los resultados de los análisis de varianza.
El documento proporciona una introducción al uso del programa Weka para minería de datos. Explica cómo cargar y visualizar datos, aplicar filtros de preprocesamiento, y construir y evaluar clasificadores usando el Explorer de Weka. Algunos de los clasificadores discutidos incluyen ZeroR, PART y J48. El documento también cubre cómo ajustar parámetros de algoritmos y cómo esto puede afectar la complejidad y el rendimiento del clasificador.
Este documento presenta R-Commander, una interfaz gráfica de usuario que permite acceder a las capacidades del entorno estadístico R sin necesidad de conocer su lenguaje de comandos. R-Commander divide su ventana principal en tres subventanas para mostrar los comandos R ejecutados, los resultados y los mensajes. Ofrece menús para cargar y analizar datos, ejecutar procedimientos estadísticos y crear gráficos, entre otras funciones. Explica cómo importar datos desde archivos de texto, calcular estadísticos descriptivos básicos
El documento explica cómo usar diagramas de árbol para resolver problemas de conteo y probabilidad. Un diagrama de árbol representa gráficamente los posibles resultados de un experimento aleatorio mediante ramas que muestran cada paso y resultado posible. Se usan para determinar el espacio muestral y el número de posibilidades en un problema. El documento incluye un ejemplo de cómo construir un diagrama de árbol para resolver un problema de conteo.
Este documento describe cómo usar Weka para determinar qué personas sobrevivieron al hundimiento del Titanic basándose en variables como la clase, edad, sexo y si sobrevivieron o no. Primero se cargan los datos en Weka Explorer y se analizan los atributos. Luego se selecciona el algoritmo J48 para construir un árbol de decisión predictivo usando los datos de entrenamiento. Finalmente, el documento concluye que las personas que sobrevivieron probablemente fueron mujeres en la tripulación, primera o segunda clase, o hombres niños en la
DesktopGarp es una herramienta de modelado de distribución de especies que utiliza un algoritmo genético para crear modelos de nicho ecológico. Permite predecir la distribución de especies basándose en datos de presencia y parámetros ambientales. Requiere Windows y permite cargar datos de especies, seleccionar coberturas ambientales y optimizar parámetros como el número de iteraciones para generar modelos de distribución de especies.
Este documento presenta los fundamentos de la creación de árboles filogenéticos mediante análisis bioinformáticos. Explica cómo realizar un alineamiento múltiple de secuencias de insulina usando ClustalW y cómo crear un árbol filogenético con este programa usando el método Neighbor Joining. También describe cómo usar el paquete Phylip para crear una matriz de distancias y generar un árbol filogenético con el programa Neighbor.
El documento describe el software estadístico Infostat desarrollado por profesionales de la estadística aplicada en Argentina. Explica cómo realizar análisis de varianza para diferentes diseños experimentales como diseños completamente al azar, diseños de bloques completos al azar y diseños de cuadrado latino usando Infostat. Proporciona ejemplos con datos ficticios para ilustrar cómo crear archivos en Excel e Infostat y cómo interpretar los resultados de los análisis de varianza.
El documento proporciona una introducción al uso del programa Weka para minería de datos. Explica cómo cargar y visualizar datos, aplicar filtros de preprocesamiento, y construir y evaluar clasificadores usando el Explorer de Weka. Algunos de los clasificadores discutidos incluyen ZeroR, PART y J48. El documento también cubre cómo ajustar parámetros de algoritmos y cómo esto puede afectar la complejidad y el rendimiento del clasificador.
Este documento presenta R-Commander, una interfaz gráfica de usuario que permite acceder a las capacidades del entorno estadístico R sin necesidad de conocer su lenguaje de comandos. R-Commander divide su ventana principal en tres subventanas para mostrar los comandos R ejecutados, los resultados y los mensajes. Ofrece menús para cargar y analizar datos, ejecutar procedimientos estadísticos y crear gráficos, entre otras funciones. Explica cómo importar datos desde archivos de texto, calcular estadísticos descriptivos básicos
El documento explica cómo usar diagramas de árbol para resolver problemas de conteo y probabilidad. Un diagrama de árbol representa gráficamente los posibles resultados de un experimento aleatorio mediante ramas que muestran cada paso y resultado posible. Se usan para determinar el espacio muestral y el número de posibilidades en un problema. El documento incluye un ejemplo de cómo construir un diagrama de árbol para resolver un problema de conteo.
Este documento describe cómo usar Weka para determinar qué personas sobrevivieron al hundimiento del Titanic basándose en variables como la clase, edad, sexo y si sobrevivieron o no. Primero se cargan los datos en Weka Explorer y se analizan los atributos. Luego se selecciona el algoritmo J48 para construir un árbol de decisión predictivo usando los datos de entrenamiento. Finalmente, el documento concluye que las personas que sobrevivieron probablemente fueron mujeres en la tripulación, primera o segunda clase, o hombres niños en la
DesktopGarp es una herramienta de modelado de distribución de especies que utiliza un algoritmo genético para crear modelos de nicho ecológico. Permite predecir la distribución de especies basándose en datos de presencia y parámetros ambientales. Requiere Windows y permite cargar datos de especies, seleccionar coberturas ambientales y optimizar parámetros como el número de iteraciones para generar modelos de distribución de especies.
Este documento presenta los fundamentos de la creación de árboles filogenéticos mediante análisis bioinformáticos. Explica cómo realizar un alineamiento múltiple de secuencias de insulina usando ClustalW y cómo crear un árbol filogenético con este programa usando el método Neighbor Joining. También describe cómo usar el paquete Phylip para crear una matriz de distancias y generar un árbol filogenético con el programa Neighbor.
Este documento presenta el uso de algoritmos genéticos para optimizar la mezcla de combustible para motores nafta. Se define una función de aptitud que maximiza la relación entre el aire y el combustible en la mezcla. Se configura un problema de optimización en Matlab usando algoritmos genéticos con tres variables - aire, combustible y NOS. El algoritmo genético encuentra la mejor solución para estas variables después de 100 generaciones.
El documento describe el uso del software MEGA DNA para construir un árbol filogenético utilizando 30 muestras del gen 16S. Explica los pasos para recolectar las secuencias del gen 16S de una base de datos, alinear las secuencias y construir el árbol filogenético. Concluye que el software MEGA DNA es útil para este propósito y permite agrupar las especies de acuerdo a su categoría u otras características similares.
TestingAR Meetup VIII - Luis Argerich - Una Breve Introducción a Machine Lear...TestingAR Meetup
Los algoritmos de Machine Learning juegan hoy en día un papel fundamental en el funcionamiento de todo tipo de aplicaciones, desde reconocimiento de imágenes o voz en un teléfono celular hasta los autos autónomos. En esta charla intentaremos explicar qué es Machine Learning, cuáles son los algoritmos de ML mas importantes y cuál es el proceso típico para la construcción y puesta en producción de dichos algoritmos.
Este documento presenta el programa Epi Info y sus funciones para el análisis estadístico de datos epidemiológicos. Explica cómo diseñar cuestionarios, introducir datos, procesarlos y realizar análisis como frecuencias, tablas cruzadas, regresión lineal y logística. Usa como ejemplo una base de datos de Nicaragua sobre planificación familiar, analizando la asociación entre edad y método anticonceptivo usado.
Este documento presenta las funciones básicas del programa Epi Info para el análisis estadístico de datos epidemiológicos. Explica cómo diseñar cuestionarios, introducir datos, procesarlos y realizar análisis como frecuencias, tablas cruzadas, regresión lineal y logística utilizando una base de datos de encuesta nicaragüense como ejemplo. El objetivo es desarrollar habilidades prácticas en estadística epidemiológica mediante aprendizaje activo con esta herramient
Este documento proporciona una introducción al software SPSS. Define lo que es SPSS, sus usos principales que incluyen la planificación, preparación y análisis de datos. Describe las nuevas características de la versión 19 como modelos lineales y de mezcla, tablas ligeras y resultados inteligentes. Explica cómo abrir archivos de datos, manipular y transformar datos, y utilizar pruebas estadísticas como la prueba t para dos muestras independientes. Recomienda planificar el proceso de análisis de datos para
El documento explica qué son los algoritmos y diferentes tipos y técnicas de diseño de algoritmos. También describe la prueba de escritorio como una forma de verificar que un algoritmo funciona correctamente mediante la simulación de los pasos del algoritmo con diferentes conjuntos de datos de entrada.
Este documento describe el uso de herramientas como árboles de decisión, análisis de componentes principales y máquinas de vectores de soporte en Weka para tomar decisiones. Explica cómo generar un árbol de decisión usando Weka para visualizar las posibles consecuencias de una decisión. También cubre cómo Weka puede reducir la dimensionalidad de los datos usando análisis de componentes principales y cómo construir un modelo de clasificación con máquinas de vectores de soporte.
El documento presenta un manual básico de introducción a SPSS. Explica las características principales del software como el editor de datos y el visor de resultados. También describe los pasos para crear y editar bases de datos en SPSS, incluyendo la preparación de un libro de códigos y la definición de las características de las variables. Finalmente, incluye un ejemplo práctico para ilustrar estos pasos usando un cuestionario de percepción de clientes sobre un nuevo servicio.
El documento presenta un manual básico de introducción a SPSS. Explica las características principales del software como el editor de datos y el visor de resultados. También describe los pasos para crear y editar bases de datos en SPSS, incluyendo la creación de un libro de códigos y la definición de las características de las variables. Finalmente, incluye un ejemplo práctico para ilustrar estos pasos.
Este documento presenta un manual básico de introducción a SPSS. Explica cómo crear y editar bases de datos en SPSS, incluyendo la asignación de nombres, tipos y etiquetas a las variables, y la creación de un libro de códigos. También describe las dos ventanas principales de trabajo en SPSS - el Editor de Datos y el Visor de Resultados - y brinda una introducción general al software.
Este documento presenta un manual básico de introducción a SPSS. Explica cómo crear y editar bases de datos en SPSS, incluyendo la asignación de nombres, tipos y etiquetas a las variables, y la creación de un libro de códigos. También describe las dos ventanas principales de trabajo en SPSS - el Editor de Datos y el Visor de Resultados - y sus funciones. El objetivo final es proporcionar una guía para que los usuarios puedan preparar y analizar bases de datos usando el software SPSS.
Este documento describe cómo usar Excel y EpiInfo para analizar datos. En resumen: (1) ingresa tus datos en Excel, (2) usa EpiInfo para leer los datos de Excel, (3) ejecuta comandos como Frecuencias y Tablas para analizar las variables categóricas y Means para analizar variables numéricas.
Este documento proporciona instrucciones para completar una práctica de Microsoft Word. Incluye 10 pasos como guardar un documento, configurar los márgenes y tamaño de página, insertar números de página, utilizar formato de texto como negrita y justificación, e insertar elementos como tablas, imágenes, encabezados y pies de página. El objetivo es clasificar información sobre la práctica en una tabla.
Este documento presenta un trabajo práctico sobre algoritmos genéticos para optimizar la mezcla de combustible en motores nafteros. Se utiliza Matlab para encontrar los mejores valores de las variables aire, combustible y NOS que maximicen la potencia del motor. El documento describe los pasos para definir la función de aptitud, configurar el algoritmo genético e implementarlo para encontrar la mejor solución.
El documento proporciona instrucciones para usar el programa AMOS 5.0 para estimar y contrastar modelos estructurales. Explica cómo importar datos, especificar un modelo gráficamente dibujando factores latentes y sus indicadores, estimar los parámetros del modelo, e interpretar la salida, la cual incluye valores de parámetros, medidas de ajuste del modelo y tablas evaluando el ajuste.
Este documento define el punto medio de un conjunto de datos y explica cómo calcularlo para conjuntos con números impares y pares de miembros. Para conjuntos impares, el punto medio es el valor con tantos valores menores como mayores. Para conjuntos pares, es el promedio de los dos valores centrales ordenados. También describe cómo crear una distribución de frecuencias mediante la agrupación de datos en clases e intervalos y el conteo de observaciones por clase.
Este documento describe el entorno de desarrollo Pipeh PSeudo Interprete 1.1. Incluye una descripción de los elementos de la interfaz gráfica como menús y áreas de trabajo. También explica la sintaxis básica del pseudocódigo admitido como asignaciones, entrada/salida, dimensionamiento de arreglos, estructuras de control de flujo como condicionales, repetitivas y de selección múltiple. El documento proporciona instrucciones sobre cómo utilizar el entorno para editar, ejecutar y depurar algoritmos escrit
Este documento presenta el entorno PIPEH PSeudo Interprete 1.1. Describe los elementos de la interfaz gráfica como menús y áreas de trabajo. Explica la sintaxis básica del pseudocódigo incluyendo instrucciones como asignación, entrada, salida, condicionales y ciclos. Finalmente enumera posibles mensajes de error.
Este documento presenta el uso de algoritmos genéticos para optimizar la mezcla de combustible para motores nafta. Se define una función de aptitud que maximiza la relación entre el aire y el combustible en la mezcla. Se configura un problema de optimización en Matlab usando algoritmos genéticos con tres variables - aire, combustible y NOS. El algoritmo genético encuentra la mejor solución para estas variables después de 100 generaciones.
El documento describe el uso del software MEGA DNA para construir un árbol filogenético utilizando 30 muestras del gen 16S. Explica los pasos para recolectar las secuencias del gen 16S de una base de datos, alinear las secuencias y construir el árbol filogenético. Concluye que el software MEGA DNA es útil para este propósito y permite agrupar las especies de acuerdo a su categoría u otras características similares.
TestingAR Meetup VIII - Luis Argerich - Una Breve Introducción a Machine Lear...TestingAR Meetup
Los algoritmos de Machine Learning juegan hoy en día un papel fundamental en el funcionamiento de todo tipo de aplicaciones, desde reconocimiento de imágenes o voz en un teléfono celular hasta los autos autónomos. En esta charla intentaremos explicar qué es Machine Learning, cuáles son los algoritmos de ML mas importantes y cuál es el proceso típico para la construcción y puesta en producción de dichos algoritmos.
Este documento presenta el programa Epi Info y sus funciones para el análisis estadístico de datos epidemiológicos. Explica cómo diseñar cuestionarios, introducir datos, procesarlos y realizar análisis como frecuencias, tablas cruzadas, regresión lineal y logística. Usa como ejemplo una base de datos de Nicaragua sobre planificación familiar, analizando la asociación entre edad y método anticonceptivo usado.
Este documento presenta las funciones básicas del programa Epi Info para el análisis estadístico de datos epidemiológicos. Explica cómo diseñar cuestionarios, introducir datos, procesarlos y realizar análisis como frecuencias, tablas cruzadas, regresión lineal y logística utilizando una base de datos de encuesta nicaragüense como ejemplo. El objetivo es desarrollar habilidades prácticas en estadística epidemiológica mediante aprendizaje activo con esta herramient
Este documento proporciona una introducción al software SPSS. Define lo que es SPSS, sus usos principales que incluyen la planificación, preparación y análisis de datos. Describe las nuevas características de la versión 19 como modelos lineales y de mezcla, tablas ligeras y resultados inteligentes. Explica cómo abrir archivos de datos, manipular y transformar datos, y utilizar pruebas estadísticas como la prueba t para dos muestras independientes. Recomienda planificar el proceso de análisis de datos para
El documento explica qué son los algoritmos y diferentes tipos y técnicas de diseño de algoritmos. También describe la prueba de escritorio como una forma de verificar que un algoritmo funciona correctamente mediante la simulación de los pasos del algoritmo con diferentes conjuntos de datos de entrada.
Este documento describe el uso de herramientas como árboles de decisión, análisis de componentes principales y máquinas de vectores de soporte en Weka para tomar decisiones. Explica cómo generar un árbol de decisión usando Weka para visualizar las posibles consecuencias de una decisión. También cubre cómo Weka puede reducir la dimensionalidad de los datos usando análisis de componentes principales y cómo construir un modelo de clasificación con máquinas de vectores de soporte.
El documento presenta un manual básico de introducción a SPSS. Explica las características principales del software como el editor de datos y el visor de resultados. También describe los pasos para crear y editar bases de datos en SPSS, incluyendo la preparación de un libro de códigos y la definición de las características de las variables. Finalmente, incluye un ejemplo práctico para ilustrar estos pasos usando un cuestionario de percepción de clientes sobre un nuevo servicio.
El documento presenta un manual básico de introducción a SPSS. Explica las características principales del software como el editor de datos y el visor de resultados. También describe los pasos para crear y editar bases de datos en SPSS, incluyendo la creación de un libro de códigos y la definición de las características de las variables. Finalmente, incluye un ejemplo práctico para ilustrar estos pasos.
Este documento presenta un manual básico de introducción a SPSS. Explica cómo crear y editar bases de datos en SPSS, incluyendo la asignación de nombres, tipos y etiquetas a las variables, y la creación de un libro de códigos. También describe las dos ventanas principales de trabajo en SPSS - el Editor de Datos y el Visor de Resultados - y brinda una introducción general al software.
Este documento presenta un manual básico de introducción a SPSS. Explica cómo crear y editar bases de datos en SPSS, incluyendo la asignación de nombres, tipos y etiquetas a las variables, y la creación de un libro de códigos. También describe las dos ventanas principales de trabajo en SPSS - el Editor de Datos y el Visor de Resultados - y sus funciones. El objetivo final es proporcionar una guía para que los usuarios puedan preparar y analizar bases de datos usando el software SPSS.
Este documento describe cómo usar Excel y EpiInfo para analizar datos. En resumen: (1) ingresa tus datos en Excel, (2) usa EpiInfo para leer los datos de Excel, (3) ejecuta comandos como Frecuencias y Tablas para analizar las variables categóricas y Means para analizar variables numéricas.
Este documento proporciona instrucciones para completar una práctica de Microsoft Word. Incluye 10 pasos como guardar un documento, configurar los márgenes y tamaño de página, insertar números de página, utilizar formato de texto como negrita y justificación, e insertar elementos como tablas, imágenes, encabezados y pies de página. El objetivo es clasificar información sobre la práctica en una tabla.
Este documento presenta un trabajo práctico sobre algoritmos genéticos para optimizar la mezcla de combustible en motores nafteros. Se utiliza Matlab para encontrar los mejores valores de las variables aire, combustible y NOS que maximicen la potencia del motor. El documento describe los pasos para definir la función de aptitud, configurar el algoritmo genético e implementarlo para encontrar la mejor solución.
El documento proporciona instrucciones para usar el programa AMOS 5.0 para estimar y contrastar modelos estructurales. Explica cómo importar datos, especificar un modelo gráficamente dibujando factores latentes y sus indicadores, estimar los parámetros del modelo, e interpretar la salida, la cual incluye valores de parámetros, medidas de ajuste del modelo y tablas evaluando el ajuste.
Este documento define el punto medio de un conjunto de datos y explica cómo calcularlo para conjuntos con números impares y pares de miembros. Para conjuntos impares, el punto medio es el valor con tantos valores menores como mayores. Para conjuntos pares, es el promedio de los dos valores centrales ordenados. También describe cómo crear una distribución de frecuencias mediante la agrupación de datos en clases e intervalos y el conteo de observaciones por clase.
Este documento describe el entorno de desarrollo Pipeh PSeudo Interprete 1.1. Incluye una descripción de los elementos de la interfaz gráfica como menús y áreas de trabajo. También explica la sintaxis básica del pseudocódigo admitido como asignaciones, entrada/salida, dimensionamiento de arreglos, estructuras de control de flujo como condicionales, repetitivas y de selección múltiple. El documento proporciona instrucciones sobre cómo utilizar el entorno para editar, ejecutar y depurar algoritmos escrit
Este documento presenta el entorno PIPEH PSeudo Interprete 1.1. Describe los elementos de la interfaz gráfica como menús y áreas de trabajo. Explica la sintaxis básica del pseudocódigo incluyendo instrucciones como asignación, entrada, salida, condicionales y ciclos. Finalmente enumera posibles mensajes de error.
3. Tinción Coomasie Fijado Poner el gel en solución de fijado Metanol Acido Acético Agua Almacenar a 4°C
4. Tinción Coomasie Tinción Metanol Acido Acético Agua Azul brillante Coomassie al 0.05% (w/v) Retire la solución de fijado, cubra el gel con solución de azul de Coomasie y agite por 30 minutos a 37°C
5. Tinción Coomasie Destinción 5% (v/v) metanol 7% (v/v) acido acético 88% H2O Saque la solución de tinción Enjuague con solución de fijado Cubra con solución de destincion y agite lentamente por 45 minutos.
7. Métodos de Tinción de Geles de Poliacrilamida Tinción con Coomassie Blue Tinción con Plata Tinción con otros Metales (Cobre y Zinc) Tinción con Fluorocromos Inmunoblot
8. Detección de Proteínas en Gel Coomassie Blue Tinción con Plata Fluorocromos Tinción con Cobre Tinción con Zinc
9.
10.
11. Tinción con Coomassie Blue 50 veces menos sensible que la tinción con plata, pero es una alternativa conveniente. Se une estequiométricamente a las proteínas Determinar la concentración de proteína por densitometría
12.
13.
14. Tinción con Plata Los geles se impregnan con iones de plata (Ag+) solubles Se revela con un agente reductor Las macromoléculas promueven la reducción a plata metálica Insoluble Visible
23. MARCADOR En este tutorial usaremos PAUP para analizar la matriz de datos obtenida a partir de un gel en el que se comparan las cepas de E. coli C12, W3104, K12, C600 y Jtaq. A continuación se presentan 2 geles, uno hecho en agarosa y teñido con brumro de Etidio y otro con Tinción en Plata con las mismas muestras en igual cantidad al gel de Bromuro.Construya su matríz a partir de uno, o ambos geles. W3104 Jtaq K12 C600 C600 C12 C12
25. Para buscar a PAUP debe desplazar el ratón hacia la barra desplegable inferior, en algunos computadores podrá encontrar el vínculo directamente en este sitio. Haga clic con el mouse sobre este y ábralo! Si logra abrir PAUP con este paso, siga al paso 3, si el icono no está presente continúe con el siguiente paso para buscar el programa
26. Busque el Finder (que es como el explorador de archivos de Mac) si no lo encuentra puede hacer doble clic en el icono del PC.
27. Esta es una ventana de finder, puede buscar en todo el disco la localización de PAUP, ya que esto tomaría mucho tiempo, puede buscar el archivo, haciendo clic donde se señala.
29. En la ventana se enlistan los archivos que contienen la palabra PAUP, haga doble clic en el nombre del programa para abrir. Si el programa no abre o no aparece, cambie de Mac o contacte al administrador de sala.
30. Este es el menú inicial de PAUP, como no tiene (asumiendo) la matriz hecha le va a dar clic en New
31. Haga su matriz dejando un espacio (Tab) entre el nombre del individuo y los caracteres de la matriz binaria. No deje espacios entre los caracteres.
32. Haga clic en File:Save As.. Y salve su matriz con un nombre específico, en una locación conocida (preferiblemente el escritorio) y con la terminación .txt (ojo, importante que quede .txt). Por ejemplo matriz.txt.
33. Una vez guardada su matriz, va a importarla para que pueda ser leída por PAUP. En general, los programas de análisis filogenético, de secuencias o de similitud varían los formatos de presentación de archivo y por tanto las extensiones con las que trabajan. De esta forma, programas como Phyllip utilizan extensiones de archivo *.phy, PAUP usa archivos nexus (*.nex). Existen formatos como FASTA, GenBank, etc. Estos formatos pueden ser importados de un programa a otro, en este caso PAUP puede importar y ejecutar directamente archivos distintos a .nex incluso este .tx.) Importémoslo para ver como varía este formato .txt con un .nex.
34. Al importar asegúrese de que las opciones sean como las que se muestran en la figura. Fíjese en missing data! Ya que si no puede visualizar bandas por exceso de tinción no significa que no estén allí, así que podría poner un ? En vez de un 0, sin embargo esto dará más incertidumbre al análisis y un mayor número de árboles posibles.
35. El formato cambia, verdad? Este formato es más rico en información que un formato plano, en este caso no tiene mayor información ya que fue importado de un formato plano, pero usualmente contiene información importante para el programa sobre secuencias, origen, información de los organismos
36. Puede ejecutar ahora el archivo, ya sea el nuevo con formato .nexo el antiguo con formato .txt
37. En la ventana principal aparece la información confirmando que el archivo ha sido cargado exitosamente, informa el número de taxa, los caracteres (las bandas que analizó), los caracteres (como es binario será 0 y 1, si fuera ADN sería ACGT), puede poner en su matriz símbolos de interrogación en aquellos caracteres que no se sabe si tienen o no la banda (en donde la tinción ha dejado negro el carril)
38. En análisis encontrará las herramientas de construcción y/o búsqueda de árboles. Parsimonia, Verosimilitud (Likelihood), Distancia, hacen referencia a los criterios de optimalidad con los que se buscarán árboles, de tal manera que parsimonia buscará árboles con la premisa de encontrar los que tengan el menor tamaño ( = menor numero de cambios). Haga Clic en Neighbor Joining/UPGMA
39. Neighbor Joining/UPGMA son algoritmos de construcción de árboles, ambos se basan en matrices de distancia elaboradas a partir de su set de datos. Seleccione UPGMA primero y haga click en OK
40. En este resultado el algoritmo arroja 1 sólo árbol con una raíz (necesaria para comparar las distancias de los individuos contra esta). Además, si seleccionó la opción de mostrar longitud de las ramas, puede observar la longitud de cada una de las ramas contra los nodos y la raíz (espacios señalados en números). Este algoritmo da una aproximación de un árbol óptimo bajo el criterio de optimalidad, sin embargo no significa necesariamente que sea la mejor opción, repitamos el análisis, esta vez señalando en vez de UPGMA, Neighbor Joining
41. Este árbol es distinto, ya que no está enraizado, en este algoritmo se comparan los individuos entre sí. Además, como podemos ver, la topología (es decir las ramas y la cercanía entre los individuos) es distinta al obtenido con UPGMA, por qué? Hagamos un último análisis para entender esto.
42. Ahora le vamos a pedir al programa que haga una búsqueda exhaustiva, esto es, que origine todos los posibles árboles que pueden darse con nuestro set de datos y encuentre los que tienen el menor tamaño (recuerde el criterio de parsimonia). Esta opción no se puede llevar a cabo siempre y resulta imposible con sets de datos grandes con muchos caracteres o muchos taxa, por tal motivo se hacen búsquedas como la heurística o con los algoritmos que usamos, que si no dan respuestas exactas, dan aproximaciones óptimas-
43. Aparece esto, que indica que se evaluaron 15 árboles y se escogieron 4 que tienen un puntaje de 20. Haga clic en Close para continuar. De los caracteres que escogimos acá dirá cuantos realmente sirven en este análisis.
44. Para visualizar los árboles puede ir a Trees:Show Trees o salvarlos para luego abrirlos con este u otro programa que permita visualizarlos.
45. En este caso pregunta cuál de los 4 árboles que encontró como óptimos debe mostrar, en su caso pueden ser menos o pueden ser más. En este caso escogemos que nos muestre los 4. Puede jugar con las opciones Tree Drawing.
46. De esta manera obtendrá los árboles que se ajustan a su set de datos. Que son igualmente probables. Para copiarlos, en Mac, puede hacer Comando+Shift+3, esto genera un pantallazo en formato pdf que queda guarado en el escritorio. O comando+shift+4 que permite hacer un panatallazo sólo de un área seleccionada por el mouse. (Comando es la tecla que parece tener una manzanita)