Resumen

Los intrones constituyen una parte considerable de los genomas eucariotas; sin embargo, su evolución está poco estudiada. Numerosos trabajos de los últimos años discrepan en gran medida sobre muchos aspectos de la evolución de los intrones. La interpretación de estas diferencias se ve dificultada por el uso de diferentes algoritmos y estrategias de muestreo de taxones. Aquí presentamos el primer intento de evaluación sistemática de los efectos del muestreo de taxones en algoritmos populares de estimación de la evolución de intrones. Utilizando el método "taxon jackknife", comparamos el efecto del muestreo de taxones en el comportamiento de los algoritmos de inferencia de la evolución de los intrones. Demostramos que el muestreo de taxones puede afectar drásticamente a las inferencias e identificar las condiciones en las que los algoritmos son propensos a errores sistemáticos. La presencia o ausencia de algunas especies clave es a menudo más importante que el tamaño del muestreo de taxones por sí solo. Se esbozan criterios de representatividad del muestreo taxonómico para obtener reconstrucciones fiables. La presencia de especies de ramas profundas con una densidad de intrones relativamente alta es más importante que el número de especies. Según estos criterios, las bases de datos genómicos actualmente disponibles son lo suficientemente representativas como para proporcionar inferencias fiables de la evolución de los intrones en animales, plantas terrestres y hongos, pero no representan suficientemente a muchos grupos de eucariotas unicelulares, incluidos los bien estudiados Alveolata.

• Materias:Ácido ribonucleico (ARN) Genómica Polimorfismo genético Proteómica Biología computacional
• Subjects:Ribonucleic acid (RNA) Genomics Genetic polymorphism Proteomics Computational biology
• Palabras claves:evolución de intrones, muestreo de taxones, algoritmos populares de estimación de la evolución de intrones, bases de datos genómicas disponibles, alta densidad de intrones, tamaño del muestreo de taxones, estrategias de muestreo de taxones, infrarrepresentación de muchos grupos, Presencia, algoritmos
• Keywords:intron evolution, taxon sampling, popular intron evolution estimation algorithms, available genomic databases, high intron density, taxon sampling size, taxon sampling strategies, underrepresent many groups, Presence, algorithms