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Filogenia de Tristerix (Loranthaceae) basada en morfología y
secuencias de ADN
Angélica Cogollo Calderón, Facultad de Ciencias, Escuela de biología, UIS
INTRODUCCIÓN
El género Tristerix está compuesto por 11 especies, distribuidas a lo largo de la
Cordillera de los Andes, desde Colombia hasta Chile. Una clasificación anterior, dividió
a Tristerix en dos subgéneros, Tristerix y Metastachys con 2 y 9 especies
respectivamente (Kuijt, 1988). Se construyó la filogenia utilizando una región nuclear
(ITS), dos regiones del cloroplasto (atpB –rbcL y trnL-F) y la morfología.
METODOLOGÍA
Se trabajó con 14 caracteres morfológicos (Tabla 1). La filogenia de Tristerix se realizó
con 10 de las especies que componen el género, ya que no se pudo amplificar el ADN
de ningún individuo de T. secundus, una especie endémica de la Cordillera occidental
de Colombia. Dos especies de Loranthaceae (Ligaria cuneifolia y Nothanthera
heterophylla) de Sudamérica fueron utilizadas como grupo externo. Estas especies son
cercanas a Tristerix, siendo Ligaria la especie hermana. Los códigos de acceso en
Genbank para todas las secuencias se encontraron bajo los números: DQ442916 a
DQ442986.
Las secuencias nucleotídicas fueron alineadas con Muscle ver. 3.6 (Edgar, 2005). Los
datos morfológicos se evaluaron con el criterio de parsimonia con el programa
Winclada 1.00.08 (Nixon, 1999), hallando el soporte de Bremer (Tabla 7) mediante
NONA 2.0 (Goloboff, 1993). A los arboles mas parsimoniosos resultantes se les hizo
consenso estricto. Se realizo un análisis de sensibilidad para determinar de acuerdo al
índice de incongruencia de Farris (ILD) el set de costos óptimo, utilizando el programa
POY ver 4.0.2398 beta (Weelher et al, 2007), (Tabla 2).
Se determinaron los modelos evolutivos para cada gen por medio del programa R ver
2.8.0 y se hizo un análisis bajo el criterio likelihood de cada gen con soporte boopstrap
en phyml30. (Tabla 3). El análisis filogenético bayesiano fue realizado usando el
programa MrBayes 3.1 (Huelsenbeck & Ronquist, 2001) para los datos moleculares y
ET, finalmente se realizó un árbol consenso de la mayoría sólo con aquellos árboles
representados en la zona estable de la curva. (Tabla 6)
RESULTADOS Y DISCUSION:
Para la búsqueda heurística bajo el criterio de parsimonia utilizando los 14 caracteres
morfológicos se obtuvo por consenso estricto y de la mayoría un árbol de longitud 36.
(Tabla 4). El mejor costo en el análisis de sensibilidad se obtuvo con costos ts1tv2g2.
El modelo de evolución elegido para los tres genes fue JC69 (Tabla 5), este se utilizo
para la construcción de la filogenia para cada gen con el criterio likelihood y los nodos
fueron soportados con valores altos de boostrap (tabla 6), el modelo también es
utilizado en inferencia bayesiana para la construcción de la topología utilizando la
información molecular (topología adicional 1) y ET, para ambos se observo altas
probabilidades posteriores para cada nodo.
CONCLUSIONES:
El presente trabajo corrobora la monofilia del grupo, con altos valores de soporte,
similar a los estudios anteriores. El género Tristerix está constituido por dos clados, a
pesar de presentar altos soporte en los análisis moleculares, poseen características
morfológicas que los difieren, esto posiblemente a que tienen diferente distribución,
correspondiente al norte y sur del continente sudamericano..
BIBLIOGRAFIA
Amico, G, Vidal,-Russell, R, Nickrent, D. 2007. Phylogenetic relationships and
ecological speciation in the mistletoe Tristerix (Loranthaceae): the influence of
pollinators, dispersers, and hosts. American Journal of Botany 94(4): 558–567.
Edgar, Robert C. 2004. MUSCLE: multiple sequence alignment with high accuracy and
high throughput, Nucleic Acids Research 32(5), 1792-97
Goloboff, p. a., 1998 : nona v.2.0, program and documentation.
Huelsenbeck JP & F Ronquist. 2001. MRBAYES: Bayesian inference of phylogenetic
trees.
Bioinformatics 17:754-755.
Kuijt, J. 1988. Revision of Tristerix (Loranthaceae). Systematic Botany Monographs
19:61 pp.
Wheeler, W.; Gladstein, O., 1996. POY V.3.0. Program and documentation, available
at. ftp://ftp. Amnb.org/pub/molecular/poy.
Stephane Guindon and Olivier Gascuel conceived the original PhyML algorithm.
“A simple, fast and accurate algorithm to estimate large phylogenies by maximum
likelihood” Guindon S., Gascuel O. Systematic Biology 52(5):696-704
ANEXOS
Tabla 1
Tabla 2.
ts1tv2g2
ts1tv2g4
ts2tv1g2
Morfología 58
58
58
Molecular
4269
7219
4199
E. Total
4844
8366
4769
ILD
0.1067
0.1302
0.1073
ILD = Longitud Evidencia total - ∑ Longitud sets individuales
Longitud Evidencia total
Tabla 3
A
B
C
Análisis ML para el gen atpB-rbcL (A) ITS (B) y trnL-F (C). Los números sobre las
ramas representan el soporte Bootstrap
Tabla 4
Arbol MP, Consenso estricto, L=36, soporte de bootstrap, Ci: 61, Ri: 53
Tabla 5
Modelos evolutivos para cada gen
atpB
trnLF
ITS
Gen
atp
Model of nucleotides substitution:
Log-likelihood:
JC69
-2190.94419
ITS
JC69
-1969.75081
trnLF
JC69
-1982.352
Tabla 6
Bayes
Topología arrojada por el análisis bayesiano en la que se muestra la probabilidad para cada clado.
Tabla 7
Soporte de Bremer (Morfología)