Relógios evolutivos

@article{doi101038202147a0,
    author = "Doolittle, Russell F. e Blombäck, Birger",
    title = "Investigações de Sequências de Aminoácidos de Fibrinopeptídeos de Vários Mamíferos: Implicações Evolutivas",
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@article{doi101016s0022283666802589,
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Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), uma revista revisada por pares da National Academy of Sciences (NAS) - uma fonte autoritária de pesquisa original de alto impacto que abrange amplamente as ciências biológicas, físicas e sociais.

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    author = "Sarich, Vincent M. e Wilson, Allan C.",
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@article{doi101007bf01797451,
    author = "Langley, Charles H. e Fitch, Walter M.",
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@article{penny1974evolutionary,
    author = "Penny, David",
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@article{doi101111j155856461975tb00851x,
    author = "Felsenstein, Joseph",
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@article{doi101007bf01730998,
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@article{doi101007bf01796122,
    author = "Prager, Ellen M. e Wilson, Allan C.",
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@article{doi101038281605a0,
    author = "Jukes, Thomas H. e King, Jack Lester",
    title = "Substituições nucleotídicas evolutivas no DNA",
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@article{doi101007bf01731581,
    author = "Kimura, Motoo",
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    author = "Li, Wen‐Hsiung e Wu, Chung‐I e Luo, Chi‐Cheng",
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Artigo de Revista DNA Mitocôndrial e duas perspectivas sobre a genética evolutiva Obter acesso ALLAN C. WILSON, ALLAN C. WILSON 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar REBECCA L. CANN, REBECCA L. CANN 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA2Instituto Howard Hughes de Medicina, U426, Universidade da Califórnia, São Francisco, Califórnia 94143, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar STEVEN M. CARR, STEVEN M. CARR 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA3Laboratório de Genética da Vida Selvagem, Departamento de Ciências da Vida Selvagem e Pesca, Universidade Texas A & M, College Station, Texas 77843, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar MATTHEW GEORGE, MATTHEW GEORGE 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA4Departamento de Bioquímica, Universidade Howard, Washington, DC 20059, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar ULF B. GYLLENSTEN, ULF B. GYLLENSTEN 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA5Departamento de Genética Clínica, Hospital Karolinska, Caixa 60500, S-104 01 Estocolmo, Suécia Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar KATHLEEN M. HELM-BYCHOWSKI, KATHLEEN M. HELM-BYCHOWSKI 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar RUSSELL G. HIGUCHI, RUSSELL G. HIGUCHI 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar STEPHEN R. PALUMBI, STEPHEN R. PALUMBI 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA6Departamento de Zoologia, Universidade do Havaí, Honolulu, Havaí 96822, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar ELLEN M. PRAGER, ELLEN M. PRAGER 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar RICHARD D. SAGE, RICHARD D. SAGE 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA7Museu de Zoologia de Vertebrados, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar... Mostrar mais MARK STONEKING MARK STONEKING 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar Biological Journal of the Linnean Society, Volume 26, Issue 4, Dezembro 1985, Páginas 375–400, https://doi.org/10.1111/j.1095-8312.1985.tb02048.x Publicado: 28 Junho 2008 Histórico do Artigo Aceito: 01 Julho 1985 Publicado: 28 Junho 2008

@article{doi101111j109583121985tb02048x,
    author = "Wilson, Allan C. and Cann, Rebecca L. and Carr, Steven M. and George, Matthew and GYLLENSTEN, ULF B. and Helm‐Bychowski, Kathleen and Higuchi, Russell and Palumbi, Stephen R. and Prager, Ellen M. and Sage, Richard D. and Stoneking, Mark",
    title = "DNA mitocondrial e duas perspectivas sobre a genética da evolução",
    year = "1985",
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    abstract = "Artigo de Revista DNA mitocondrial e duas perspectivas sobre a genética da evolução Acesse TODOS OS TRABALHOS DESTE AUTOR EM: Oxford Academic Google Scholar ALLAN C. WILSON, ALLAN C. WILSON 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar REBECCA L. CANN, REBECCA L. CANN 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA2Instituto Howard Hughes de Medicina Médica, U426, Universidade da Califórnia, São Francisco, Califórnia 94143, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar STEVEN M. CARR, STEVEN M. CARR 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA3Laboratório de Genética da Vida Selvagem, Departamento de Ciências da Vida Selvagem e Pesca, Universidade Texas A & M, College Station, Texas 77843, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar MATTHEW GEORGE, MATTHEW GEORGE 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA4Departamento de Bioquímica, Universidade Howard, Washington, DC 20059, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar ULF B. GYLLENSTEN, ULF B. GYLLENSTEN 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA5Departamento de Genética Clínica, Hospital Karolinska, Caixa 60500, S-104 01 Estocolmo, Suécia Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar KATHLEEN M. HELM-BYCHOWSKI, KATHLEEN M. HELM-BYCHOWSKI 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar RUSSELL G. HIGUCHI, RUSSELL G. HIGUCHI 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar STEPHEN R. PALUMBI, STEPHEN R. PALUMBI 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA6Departamento de Zoologia, Universidade do Havaí, Honolulu, Havaí 96822, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar ELLEN M. PRAGER, ELLEN M. PRAGER 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar RICHARD D. SAGE, RICHARD D. SAGE 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA7Museu de Zoologia de Vertebrados, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar... Mostrar mais MARK STONEKING MARK STONEKING 1Departamento de Bioquímica, Universidade da Califórnia, Berkeley, Califórnia 94720, EUA Pesquisar outros trabalhos deste autor em: Oxford Academic Google Scholar Biological Journal of the Linnean Society, Volume 26, Issue 4, Dezembro 1985, Páginas 375–400, https://doi.org/10.1111/j.1095-8312.1985.tb02048.x Publicado: 28 Junho 2008 Histórico do Artigo Aceito: 01 Julho 1985 Publicado: 28 Junho 2008",
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    doi = "10.1111/j.1095-8312.1985.tb02048.x",
    openalex = "W2065697254",
    references = "doi101038202147a0, doi101073pnas504672, doi101073pnas581142, doi101111j155856461983tb05533x, doi101126science15838051200, doi1023071438156, doi1023072407274, doi107312simp93764, openalexw788933220, sarich1967immunological"
}

@misc{gould1985a1,
    author = "Gould, S. J",
    title = "Um relógio da evolução",
    year = "1985",
    howpublished = "Revista Natural History, v. 94, no. 4, p. 12-25",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Gould, S. J., 1985, Um relógio da evolução: Revista Natural History, v. 94, no. 4, p. 12-25.}"
}

@article{doi101007bf02111279,
    author = "Kimura, Motoo",
    title = "Relógio evolutivo molecular e a teoria neutra",
    year = "1987",
    journal = "Journal of Molecular Evolution",
    url = "https://doi.org/10.1007/bf02111279",
    doi = "10.1007/bf02111279",
    openalex = "W1985154076",
    references = "doi10100703064746897, doi101007bf01731581, doi101016b9781483227344500176, doi101038217624a0, doi101038scientificamerican117998, doi101093aesa383396, doi101126science1774048530, doi101146annurevbi46070177003041, jukes1972evolutionary, openalexw2062594085, openalexw2601913882"
}

@article{doi101007bf02111284,
    author = "Jukes, Thomas H.",
    title = "Transições, transversões e o relógio evolutivo molecular",
    year = "1987",
    journal = "Journal of Molecular Evolution",
    url = "https://doi.org/10.1007/bf02111284",
    doi = "10.1007/bf02111284",
    openalex = "W1990171433",
    references = "doi101001jama193802790100062037, doi101007bf01731581, doi101007bf01734101, doi101007bf02099755, doi1010160022283672903269, doi1010160022283672903270, doi1010160022283682901371, doi1010160092867481903007, doi101016b9781483227344500176, doi101016b9781483232119500097, doi101038171964b0, doi101038290457a0, doi101126science1774048530, jukes1972evolutionary"
}

@book{doi107312nei92038,
    author = "Nei, Masatoshi",
    title = "Genética Evolutiva Molecular",
    year = "1987",
    booktitle = "Columbia University Press eBooks",
    url = "https://doi.org/10.7312/nei-92038",
    doi = "10.7312/nei-92038",
    openalex = "W93588716"
}

Apresenta-se um teste de razão de verossimilhança para comparar as taxas de mudança evolutiva nos caminhos de descendência que levam a duas espécies. O teste é comparado a testes de taxa relativa anteriores baseados em variâncias de números estimados de substituições de bases. A abordagem de verossimilhança permite diferentes taxas de transversão e transição, e quando essas taxas são realmente diferentes, o teste de razão de verossimilhança pode ser muito mais poderoso do que os testes baseados em variância. Para modelos de mutação de parâmetro único, no entanto, os dois testes têm poder similar. Os testes são aplicados a um conjunto de sequências de cloroplastos de várias espécies de gramíneas, e indicações adicionais de taxas significativamente diferentes que levam ao cevada foram encontradas com o teste de razão de verossimilhança.

@article{doi101093genetics1321269,
    author = "Muse, Spencer V. e Weir, B. S.",
    title = "Testando a igualdade das taxas evolutivas.",
    year = "1992",
    journal = "Genetics",
    abstract = "Apresenta-se um teste de razão de verossimilhança para comparar as taxas de mudança evolutiva nos caminhos de descendência que levam a duas espécies. O teste é comparado a testes de taxa relativa anteriores baseados em variâncias de números estimados de substituições de bases. A abordagem de verossimilhança permite diferentes taxas de transversão e transição, e quando essas taxas são realmente diferentes, o teste de razão de verossimilhança pode ser muito mais poderoso do que os testes baseados em variância. Para modelos de mutação de parâmetro único, no entanto, os dois testes têm poder similar. Os testes são aplicados a um conjunto de sequências de cloroplastos de várias espécies de gramíneas, e indicações adicionais de taxas significativamente diferentes que levam ao cevada foram encontradas com o teste de razão de verossimilhança.",
    url = "https://doi.org/10.1093/genetics/132.1.269",
    doi = "10.1093/genetics/132.1.269",
    openalex = "W2111694912"
}

@article{doi101006jmbi19960167,
    author = "Lichtarge, Olivier e Bourne, Henry R. e Cohen, Fred E.",
    title = "An Evolutionary Trace Method Defines Binding Surfaces Common to Protein Families",
    year = "1996",
    journal = "Journal of Molecular Biology",
    url = "https://doi.org/10.1006/jmbi.1996.0167",
    doi = "10.1006/jmbi.1996.0167",
    openalex = "W2137991504"
}

Durante o desenvolvimento de um organismo multicelular a partir de um zigoto, um grande número de interações epigenéticas ocorre em todos os níveis de organização suborganismal. Isso levanta a possibilidade de que o sistema de interações epigenéticas possa compensar ou "amortecer" algumas das mudanças que ocorrem como mutações em seus níveis mais baixos, e assim estabilizar o fenótipo em relação às mutações. Este fenômeno hipotético será chamado de "estabilidade epigenética". Sua importância potencial decorre do fato de que a variação fenotípica com base genética é um pré-requisito essencial para a evolução. Assim, a variação na estabilidade epigenética pode afetar profundamente as taxas de evolução alcançáveis. Embora representar uma propriedade sistêmica de um sistema de desenvolvimento, a estabilidade epigenética pode ser determinada geneticamente e, portanto, estar sujeita a mudança evolutiva. Se este for o caso ou não, idealmente deve ser respondido diretamente, ou seja, por experimentação. A escala de tempo envolvida e nossa compreensão quantitativa insuficiente das vias de desenvolvimento provavelmente impedirão tal abordagem no futuro previsível. Respostas preliminares são buscadas aqui usando um modelo bioquimicamente motivado de uma parte pequena, mas central, de uma via de desenvolvimento. São modelados conjuntos de reguladores transcricionais que regulam mutuamente a expressão uns dos outros e, assim, formam padrões estáveis de expressão gênica. Tais padrões de expressão gênica, crucialmente envolvidos na determinação de eventos de formação de padrões de desenvolvimento, provavelmente estão sujeitos a forte seleção natural estabilizadora. Após longos períodos de seleção estabilizadora, a fração de mutações que causam mudanças em padrões de expressão gênica é substancialmente reduzida no modelo. A estabilidade epigenética aumentou. Este fenômeno é encontrado para cenários regulatórios amplamente variados entre genes de fatores de transcrição. Discute-se que apenas interações gênicas epistáticas (não lineares) podem causar tal mudança na estabilidade epigenética. Evidências da paleontologia, evolução molecular, desenvolvimento e genética, consistentes com a existência de variação na estabilidade epigenética, são discutidas. A relação da estabilidade epigenética com a canalização do desenvolvimento é esboçada. Cenários experimentais são sugeridos que podem fornecer evidências adicionais.

@article{doi101111j155856461996tb02342x,
    author = "Wagner, Andreas",
    title = "A PLASTICIDADE EVOLUCIONÁRIA EVOLUI?",
    year = "1996",
    journal = "Evolution",
    abstract = {Durante o desenvolvimento de um organismo multicelular a partir de um zigoto, um grande número de interações epigenéticas ocorre em todos os níveis de organização suborganismal. Isso levanta a possibilidade de que o sistema de interações epigenéticas possa compensar ou "amortecer" algumas das mudanças que ocorrem como mutações em seus níveis mais baixos, e assim estabilizar o fenótipo em relação às mutações. Este fenômeno hipotético será chamado de "estabilidade epigenética". Sua importância potencial decorre do fato de que a variação fenotípica com base genética é um pré-requisito essencial para a evolução. Assim, a variação na estabilidade epigenética pode afetar profundamente as taxas de evolução alcançáveis. Embora representar uma propriedade sistêmica de um sistema de desenvolvimento, a estabilidade epigenética pode ser determinada geneticamente e, portanto, estar sujeita a mudança evolutiva. Se este for o caso ou não, idealmente deve ser respondido diretamente, ou seja, por experimentação. A escala de tempo envolvida e nossa compreensão quantitativa insuficiente das vias de desenvolvimento provavelmente impedirão tal abordagem no futuro previsível. Respostas preliminares são buscadas aqui usando um modelo bioquimicamente motivado de uma parte pequena, mas central, de uma via de desenvolvimento. São modelados conjuntos de reguladores transcricionais que regulam mutuamente a expressão uns dos outros e, assim, formam padrões estáveis de expressão gênica. Tais padrões de expressão gênica, crucialmente envolvidos na determinação de eventos de formação de padrões de desenvolvimento, provavelmente estão sujeitos a forte seleção natural estabilizadora. Após longos períodos de seleção estabilizadora, a fração de mutações que causam mudanças em padrões de expressão gênica é substancialmente reduzida no modelo. A estabilidade epigenética aumentou. Este fenômeno é encontrado para cenários regulatórios amplamente variados entre genes de fatores de transcrição. Discute-se que apenas interações gênicas epistáticas (não lineares) podem causar tal mudança na estabilidade epigenética. Evidências da paleontologia, evolução molecular, desenvolvimento e genética, consistentes com a existência de variação na estabilidade epigenética, são discutidas. A relação da estabilidade epigenética com a canalização do desenvolvimento é esboçada. Cenários experimentais são sugeridos que podem fornecer evidências adicionais.},
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.1996.tb02342.x",
    doi = "10.1111/j.1558-5646.1996.tb02342.x",
    openalex = "W1487920553",
    references = "doi101007bf02111279"
}

Propõe-se um novo método para estimar tempos de divergência quando as taxas evolutivas variam entre linhagens. O método, chamado de suavização de taxa não paramétrica (NPRS), baseia-se na minimização de mudanças locais de taxa ancestral-descendente e é motivado pela probabilidade de que as taxas evolutivas sejam autocorrelacionadas no tempo. Informações fósseis relativas às idades mínimas e/ou máximas de nós em uma filogenia são incorporadas aos algoritmos por meio de técnicas de otimização restrita. A precisão da NPRS foi examinada por comparação com um método baseado em relógio de máxima verossimilhança em simulações computacionais. A NPRS fornece estimativas mais precisas de tempos de divergência quando (1) os comprimentos das sequências são suficientemente longos, (2) as taxas são verdadeiramente não relógio e (3) as taxas são moderadamente a altamente autocorrelacionadas no tempo. Os algoritmos foram aplicados para estimar tempos de divergência em plantas com sementes com base em dados do gene rbcL do cloroplasto. Tanto os métodos NPRS restritos quanto não restritos tenderam a produzir estimativas de tempo de divergência mais consistentes com as evidências paleobotânicas do que as estimativas baseadas em relógio.

@article{doi101093oxfordjournalsmolbeva025731,
    author = "Sanderson, Michael J.",
    title = "A Nonparametric Approach to Estimating Divergence Times in the Absence of Rate Constancy",
    year = "1997",
    journal = "Molecular Biology and Evolution",
    abstract = "A new method for estimating divergence times when evolutionary rates are variable across lineages is proposed. The method, called nonparametric rate smoothing (NPRS), relies on minimization of ancestor-descendant local rate changes and is motivated by the likelihood that evolutionary rates are autocorrelated in time. Fossil information pertaining to minimum and/or maximum ages of nodes in a phylogeny is incorporated into the algorithms by constrained optimization techniques. The accuracy of NPRS was examined by comparison to a clock-based maximum-likelihood method in computer simulations. NPRS provides more accurate estimates of divergence times when (1) sequence lengths are sufficiently long, (2) rates are truly nonclocklike, and (3) rates are moderately to highly autocorrelated in time. The algorithms were applied to estimate divergence times in seed plants based on data from the chloroplast rbcL gene. Both constrained and unconstrained NPRS methods tended to produce divergence time estimates more consistent with paleobotanical evidence than did clock-based estimates.",
    url = "https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.molbev.a025731",
    doi = "10.1093/oxfordjournals.molbev.a025731",
    openalex = "W1964575260",
    references = "doi101007bf01797451, doi101126science2715248470, doi10113000917613198311503tdonag20co2"
}

Apresenta-se um modelo simples para a evolução da taxa de evolução molecular. Com uma abordagem bayesiana, este modelo pode servir de base para estimar datas de eventos evolutivos importantes, mesmo na ausência da suposição de taxas constantes entre linhagens evolutivas. O método pode ser utilizado em conjunto com qualquer um dos modelos amplamente utilizados para substituição de nucleotídeos ou substituição de aminoácidos. É ilustrado pela análise de um conjunto de dados de sequências de proteína rbcL.

@article{doi101093oxfordjournalsmolbeva025892,
    author = "Thorne, Jeffrey L. and Kishino, Hirohisa and Painter, Ian",
    title = "Estimando a taxa de evolução da taxa de evolução molecular",
    year = "1998",
    journal = "Molecular Biology and Evolution",
    abstract = "Apresenta-se um modelo simples para a evolução da taxa de evolução molecular. Com uma abordagem bayesiana, este modelo pode servir de base para estimar datas de eventos evolutivos importantes, mesmo na ausência da suposição de taxas constantes entre linhagens evolutivas. O método pode ser utilizado em conjunto com qualquer um dos modelos amplamente utilizados para substituição de nucleotídeos ou substituição de aminoácidos. É ilustrado pela análise de um conjunto de dados de sequências de proteína rbcL.",
    url = "https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.molbev.a025892",
    doi = "10.1093/oxfordjournals.molbev.a025892",
    openalex = "W2051296828",
    references = "doi101007bf01734359, doi101007bf01797451, doi101007bf02111276, doi101007bf02338839, doi101016b9781483227344500176, doi101016b9781483232119500097, doi101038scientificamerican117998, doi101093bioinformatics83275, doi101093biomet57197, doi101198tech2001s608, doi1012019780429258411, doi1023072291187"
}

@article{doi101016s0169534700018760,
    author = "Crandall, Keith A. e Crandall, Keith A. e Bininda‐Emonds, Olaf R. P. e Bininda‐Emonds, Olaf R. P. e Mace, Georgina M. e Mace, Georgina M. e Wayne, Robert K. e Wayne, Robert K.",
    title = "Considerando processos evolutivos na biologia da conservação",
    year = "2000",
    journal = "Trends in Ecology \& Evolution",
    url = "https://doi.org/10.1016/s0169-5347(00)01876-0",
    doi = "10.1016/s0169-5347(00)01876-0",
    openalex = "W2125936169",
    references = "doi1010079781461523819, doi101146annureves16110185002141, doi1023072409350, doi1023072409372"
}

As taxas de evolução molecular variam amplamente entre linhagens, mas a quantificação de como as taxas mudaram provou-se difícil. Procedimentos de estimativa recentemente propostos adotaram principalmente abordagens altamente paramétricas que modelam explicitamente a evolução das taxas. Neste estudo, um método de suavização semiparamétrico é desenvolvido usando verossimilhança penalizada. Um modelo saturado no qual cada linhagem tem uma taxa separada é combinado com uma penalidade de rugosidade que desencoraja que as taxas variem muito ao longo de uma filogenia. Em seguida, um critério de validação cruzada orientado por dados é usado para determinar um nível ótimo de suavização. Este critério é baseado em uma estimativa do erro médio de previsão associado ao podar linhagens da árvore. Os métodos são aplicados a três conjuntos de dados de seis genes em uma amostra de plantas terrestres. As estimativas de taxas absolutas suavizadas de forma ótima envolveram uma variação de 2 a 10 vezes entre as linhagens.

@article{doi101093oxfordjournalsmolbeva003974,
    author = "Sanderson, Michael J.",
    title = "Estimando Taxas Absolutas de Evolução Molecular e Tempos de Divergência: Uma Abordagem de Verossimilhança Penalizada",
    year = "2002",
    journal = "Molecular Biology and Evolution",
    abstract = "As taxas de evolução molecular variam amplamente entre linhagens, mas a quantificação de como as taxas mudaram provou-se difícil. Procedimentos de estimativa recentemente propostos adotaram principalmente abordagens altamente paramétricas que modelam explicitamente a evolução das taxas. Neste estudo, um método de suavização semiparamétrico é desenvolvido usando verossimilhança penalizada. Um modelo saturado no qual cada linhagem tem uma taxa separada é combinado com uma penalidade de rugosidade que desencoraja que as taxas variem muito ao longo de uma filogenia. Em seguida, um critério de validação cruzada orientado por dados é usado para determinar um nível ótimo de suavização. Este critério é baseado em uma estimativa do erro médio de previsão associado ao podar linhagens da árvore. Os métodos são aplicados a três conjuntos de dados de seis genes em uma amostra de plantas terrestres. As estimativas de taxas absolutas suavizadas de forma ótima envolveram uma variação de 2 a 10 vezes entre as linhagens.",
    url = "https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.molbev.a003974",
    doi = "10.1093/oxfordjournals.molbev.a003974",
    openalex = "W1982848324",
    references = "doi1010079781475729177, doi1010079781489944733, doi101007bf01797451, doi1010160169534796100410, doi101016s0022519305801043, doi10103831927, doi10106313047872, doi101073pnas9094087, doi101093oxfordjournalsmolbeva025892, doi101093oxfordjournalsmolbeva040259, doi101111j146364091997tb00423x, doi1023071271147, doi105860choice302064, rambaut1998estimating"
}

A calibração das taxas de divergência de sequências de nucleotídeos fornece um método importante para testar muitas hipóteses de evolução. Na ausência de um registro fóssil adequado, eventos geológicos, em vez das primeiras aparições de táxons irmãos no registro geológico, são frequentemente usados para calibrar relógios moleculares. A formação do Istmo do Panamá, que isolou os oceanos Atlântico tropical ocidental e Pacífico oriental, é um desses eventos que é frequentemente usado para inferir taxas de divergência de sequências de nucleotídeos. Calibrações istmianas assumem que espécies "gêmeas" morfologicamente semelhantes que vivem atualmente em ambos os lados do istmo foram isoladas geograficamente pelas últimas etapas do fechamento do canal 3,1-3,5 MYA. Aqui, apliquei datas de calibração do registro fóssil a divergências de citocromo c oxidase-1 (CO1) e histona nuclear-3 (H3) entre seis pares de gêmeos na Arcidae para testar esta hipótese. A análise das primeiras e terceiras posições do CO1 resulta em divergências gêmeas que antecedem o fechamento final do canal, e, com base nas primeiras posições do CO1, os tempos para todos os seis gêmeos são significativamente maiores que 3,5 Myr. Sequências de H3 produzem divergências gêmeas muito mais recentes, algumas que são mais jovens que 3,1 Myr. Mas as estimativas derivadas de H3 para todos os gêmeos arcídeos não são significativamente diferentes de 0 e 15 Myr. De acordo com o CO1, um dos dois pares mais divergentes, Arca mutabilis e A. imbricata, separou-se há mais de 30 MYA. Esta data é compatível com o registro fóssil, que indica que essas espécies eram morfologicamente distintas pelo menos 16-21 MYA. Em todos os sítios de nucleotídeos do CO1, as taxas de divergência para arcídeos são mais lentas que as taxas relatadas para outros táxons com base em calibrações istmianas, com exceção das taxas determinadas a partir do par de espécies menos divergentes em levantamentos maiores de múltiplos pares transistmianos. Diferenças de taxas entre arcídeos e alguns táxons podem ser reais, mas esses dados sugerem que as taxas de divergência podem ser muito superestimadas quando datas correspondentes ao fechamento final do Canal do Panamá Central são usadas para calibrar os relógios moleculares de organismos marinhos.

@article{doi101093oxfordjournalsmolbeva004024,
    author = "Marko, Peter B.",
    title = "Calibração Fóssil de Relógios Moleculares e os Tempos de Divergência de Pares de Espécies Gêmeas Separados pelo Istmo do Panamá",
    year = "2002",
    journal = "Biologia Molecular e Evolução",
    abstract = {A calibração das taxas de divergência de sequências de nucleotídeos fornece um método importante para testar muitas hipóteses de evolução. Na ausência de um registro fóssil adequado, eventos geológicos, em vez das primeiras aparições de táxons irmãos no registro geológico, são frequentemente usados para calibrar relógios moleculares. A formação do Istmo do Panamá, que isolou os oceanos Atlântico tropical ocidental e Pacífico oriental, é um desses eventos que é frequentemente usado para inferir taxas de divergência de sequências de nucleotídeos. Calibrações istmianas assumem que espécies "gêmeas" morfologicamente semelhantes que vivem atualmente em ambos os lados do istmo foram isoladas geograficamente pelas últimas etapas do fechamento do canal 3,1-3,5 MYA. Aqui, apliquei datas de calibração do registro fóssil a divergências de citocromo c oxidase-1 (CO1) e histona nuclear-3 (H3) entre seis pares de gêmeos na Arcidae para testar esta hipótese. A análise das primeiras e terceiras posições do CO1 resulta em divergências gêmeas que antecedem o fechamento final do canal, e, com base nas primeiras posições do CO1, os tempos para todos os seis gêmeos são significativamente maiores que 3,5 Myr. Sequências de H3 produzem divergências gêmeas muito mais recentes, algumas que são mais jovens que 3,1 Myr. Mas as estimativas derivadas de H3 para todos os gêmeos arcídeos não são significativamente diferentes de 0 e 15 Myr. De acordo com o CO1, um dos dois pares mais divergentes, Arca mutabilis e A. imbricata, separou-se há mais de 30 MYA. Esta data é compatível com o registro fóssil, que indica que essas espécies eram morfologicamente distintas pelo menos 16-21 MYA. Em todos os sítios de nucleotídeos do CO1, as taxas de divergência para arcídeos são mais lentas que as taxas relatadas para outros táxons com base em calibrações istmianas, com exceção das taxas determinadas a partir do par de espécies menos divergentes em levantamentos maiores de múltiplos pares transistmianos. Diferenças de taxas entre arcídeos e alguns táxons podem ser reais, mas esses dados sugerem que as taxas de divergência podem ser muito superestimadas quando datas correspondentes ao fechamento final do Canal do Panamá Central são usadas para calibrar os relógios moleculares de organismos marinhos.},
    url = "https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.molbev.a004024",
    doi = "10.1093/oxfordjournals.molbev.a004024",
    openalex = "W2125071340",
    references = "doi101007978303487527124, doi101038280599a0"
}

O executável Linux, código-fonte C, conjuntos de dados de amostra e o manual do usuário estão disponíveis gratuitamente em http://ginger.ucdavis.edu/r8s.

@article{doi101093bioinformatics192301,
    author = "Sanderson, Michael J.",
    title = "r8s: inferindo taxas absolutas de evolução molecular e tempos de divergência na ausência de um relógio molecular",
    year = "2003",
    journal = "Bioinformatics",
    abstract = "O executável Linux, código-fonte C, conjuntos de dados de amostra e o manual do usuário estão disponíveis gratuitamente em http://ginger.ucdavis.edu/r8s.",
    url = "https://doi.org/10.1093/bioinformatics/19.2.301",
    doi = "10.1093/bioinformatics/19.2.301",
    openalex = "W2159368494",
    references = "doi10103844766, doi101093oxfordjournalsmolbeva003974, doi101093oxfordjournalsmolbeva025892, doi101093oxfordjournalsmolbeva040259, rambaut1998estimating"
}

Com sua base teórica firmemente estabelecida na genética evolutiva molecular e de populações, a análise comparativa de sequências de DNA e proteínas desempenha um papel central na reconstrução das histórias evolutivas de espécies e famílias de genes múltiplos, na estimativa das taxas de evolução molecular e na inferência da natureza e extensão das forças seletivas que moldam a evolução de genes e genomas. O escopo dessas investigações expandiu-se muito graças ao desenvolvimento de técnicas de sequenciamento de alto rendimento e de novos métodos estatísticos e computacionais. Esses métodos exigem programas de computador fáceis de usar. Um desses esforços foi a produção do software Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA), com foco em facilitar a exploração e análise da variação de sequências de DNA e proteínas sob uma perspectiva evolutiva. Atualmente em sua terceira versão principal, o MEGA3 contém facilidades para alinhamento automático e manual de sequências, mineração baseada na web de bancos de dados, inferência de árvores filogenéticas, estimativa de distâncias evolutivas e teste de hipóteses evolutivas. Este artigo fornece uma visão geral dos métodos estatísticos, ferramentas computacionais e módulos de exploração visual para entrada de dados e dos resultados obtíveis no MEGA.

@article{doi101093bib52150,
    author = "Kumar, Sudhir",
    title = "MEGA3: Software integrado para Análise de Genética Evolutiva Molecular e Alinhamento de Sequências",
    year = "2004",
    journal = "Briefings in Bioinformatics",
    abstract = "Com sua base teórica firmemente estabelecida na genética evolutiva molecular e de populações, a análise comparativa de sequências de DNA e proteínas desempenha um papel central na reconstrução das histórias evolutivas de espécies e famílias de genes múltiplos, na estimativa das taxas de evolução molecular e na inferência da natureza e extensão das forças seletivas que moldam a evolução de genes e genomas. O escopo dessas investigações expandiu-se muito graças ao desenvolvimento de técnicas de sequenciamento de alto rendimento e de novos métodos estatísticos e computacionais. Esses métodos exigem programas de computador fáceis de usar. Um desses esforços foi a produção do software Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA), com foco em facilitar a exploração e análise da variação de sequências de DNA e proteínas sob uma perspectiva evolutiva. Atualmente em sua terceira versão principal, o MEGA3 contém facilidades para alinhamento automático e manual de sequências, mineração baseada na web de bancos de dados, inferência de árvores filogenéticas, estimativa de distâncias evolutivas e teste de hipóteses evolutivas. Este artigo fornece uma visão geral dos métodos estatísticos, ferramentas computacionais e módulos de exploração visual para entrada de dados e dos resultados obtíveis no MEGA.",
    url = "https://doi.org/10.1093/bib/5.2.150",
    doi = "10.1093/bib/5.2.150",
    openalex = "W2146396346",
    references = "doi101007bf01731581, doi101007bf02407308, doi101016b9781483232119500097, doi101093bioinformatics17121244, doi101093genetics1233585, doi101093nar22224673, doi101093nar25173389, doi101093oso97801951358480010001, doi101093oxfordjournalsmolbeva040023, doi101093oxfordjournalsmolbeva040259, doi101093oxfordjournalsmolbeva040343, doi101093oxfordjournalsmolbeva040410, doi101093oxfordjournalsmolbeva040454, doi101093oxfordjournalsmolbeva040771, doi101111j155856461985tb00420x, doi1023072408678, doi1023072412074, doi105860choice392183, openalexw2032279931, openalexw3217097258"
}

@misc{kumar2004molecular,
    author = "Kumar, Sudhir e Filipski, Alan",
    title = "Relógio Molecular (Relógio Evolutivo, Taxa de Evolução)",
    year = "2004",
    booktitle = "Dicionário de Bioinformática e Biologia Computacional",
    url = "https://doi.org/10.1002/9780471650126.dob0452.pub2",
    doi = "10.1002/9780471650126.dob0452.pub2"
}

@article{doi101007bf01659390,
    author = "Kimura, M. e Ohta, T.",
    title = "Sobre a taxa de evolução molecular",
    year = "2005",
    journal = "Journal of Molecular Evolution",
    url = "https://www.semanticscholar.org/paper/3afccf44513c0dc8ea68c2743b1784d035abcb1c",
    doi = "10.1007/BF01659390",
    is_oa = "true",
    number = "1",
    pages = "1-17",
    semanticscholar_citation_count = "129",
    semanticscholar_id = "3afccf44513c0dc8ea68c2743b1784d035abcb1c",
    volume = "1"
}

@article{doi101038nrg1659,
    author = "Kumar, Sudhir",
    title = "Relógios moleculares: quatro décadas de evolução",
    year = "2005",
    journal = "Nature Reviews Genetics",
    url = "https://doi.org/10.1038/nrg1659",
    doi = "10.1038/nrg1659",
    openalex = "W2040940215",
    references = "doi10103818872, doi101038nature03150, doi101073pnas504672, doi101073pnas581142, doi101126science28554362031a, doi105860choice343307"
}

A estimativa de parâmetros populacionais para os ancestrais comuns dos humanos e dos grandes símios é importante para compreender nossa história evolutiva. Em particular, a inferência do tamanho populacional para o ancestral comum humano-chimpanzé pode lançar luz sobre o processo pelo qual as 2 espécies se separaram e sobre se a população humana experimentou uma redução severa de tamanho em sua história evolutiva inicial. Neste estudo, o método bayesiano de inferência ancestral de Rannala e Yang (2003. Bayes estimation of species divergence times and ancestral population sizes using DNA sequences from multiple loci. Genetics. 164:1645-1656) foi estendido para acomodar taxas de mutação variáveis entre loci e erros de sequenciamento específicos da espécie aleatórios. O modelo foi aplicado para analisar um conjunto de dados abrangente do genoma de aproximadamente 15.000 loci neutros (7,4 Mb) alinhados para humano, chimpanzé, gorila, orangotango e macaco. Obtivemos estimativas robustas e precisas para tamanhos populacionais efetivos ao longo da linhagem hominóide estendendo-se há aproximadamente 30 Myr até a divergência cercopitécoides. Os resultados mostraram que as populações ancestrais eram 5-10 vezes maiores que os humanos modernos ao longo de toda a linhagem hominóide. As estimativas foram robustas aos priors utilizados e às suposições do modelo sobre recombinação. A divergência excepcionalmente baixa do cromossomo X entre humano e chimpanzé não pôde ser explicada pela variação no viés de mutação masculina ou por modelos atuais de hibridização e introgressão. Em vez disso, nossas estimativas de parâmetros foram consistentes com um processo simples e instantâneo para a especiação humano-chimpanzé, mas mostraram uma redução majoritária no tamanho populacional efetivo do cromossomo X peculiar ao ancestral comum humano-chimpanzé, possivelmente devido a varreduras seletivas no X antes da separação das 2 espécies.

@article{doi101093molbevmsn148,
    author = "Burgess, Ralph and Yang, Ziheng",
    title = "Estimation of Hominoid Ancestral Population Sizes under Bayesian Coalescent Models Incorporating Mutation Rate Variation and Sequencing Errors",
    year = "2008",
    journal = "Molecular Biology and Evolution",
    abstract = "Estimation of population parameters for the common ancestors of humans and the great apes is important in understanding our evolutionary history. In particular, inference of population size for the human-chimpanzee common ancestor may shed light on the process by which the 2 species separated and on whether the human population experienced a severe size reduction in its early evolutionary history. In this study, the Bayesian method of ancestral inference of Rannala and Yang (2003. Bayes estimation of species divergence times and ancestral population sizes using DNA sequences from multiple loci. Genetics. 164:1645-1656) was extended to accommodate variable mutation rates among loci and random species-specific sequencing errors. The model was applied to analyze a genome-wide data set of approximately 15,000 neutral loci (7.4 Mb) aligned for human, chimpanzee, gorilla, orangutan, and macaque. We obtained robust and precise estimates for effective population sizes along the hominoid lineage extending back approximately 30 Myr to the cercopithecoid divergence. The results showed that ancestral populations were 5-10 times larger than modern humans along the entire hominoid lineage. The estimates were robust to the priors used and to model assumptions about recombination. The unusually low X chromosome divergence between human and chimpanzee could not be explained by variation in the male mutation bias or by current models of hybridization and introgression. Instead, our parameter estimates were consistent with a simple instantaneous process for human-chimpanzee speciation but showed a major reduction in X chromosome effective population size peculiar to the human-chimpanzee common ancestor, possibly due to selective sweeps on the X prior to separation of the 2 species.",
    url = "https://doi.org/10.1093/molbev/msn148",
    doi = "10.1093/molbev/msn148",
    openalex = "W2100244203",
    references = "doi101007bf02111284"
}

O bem estabelecido resultado de equidistância genética mostra que espécies irmãs são aproximadamente equidistantes de um grupo externo mais simples, conforme medido pela dissimilaridade de DNA ou proteína. O resultado de equidistância é a evidência mais direta e continua sendo a única evidência para a interpretação de taxa de mutação constante deste resultado, conhecida como relógio molecular. No entanto, dados independentes do resultado de equidistância têm se acumulado consistentemente nos últimos anos que frequentemente violam uma taxa de mutação constante. Muitos inferiram automaticamente não-equidistância sempre que uma taxa de mutação não constante foi observada, com base na suposição não comprovada de que o resultado de equidistância é um resultado de taxa de mutação constante. Aqui mostra-se que o resultado de equidistância permanece válido mesmo quando diferentes espécies podem ser independentemente mostradas como tendo diferentes taxas de mutação. Uma amostra aleatória de 50 proteínas mostra que quase todas as proteínas exibem o resultado de equidistância, apesar do fato de que muitas proteínas têm taxas de mutação não constantes. Portanto, o resultado de equidistância genética não significa necessariamente uma taxa de mutação constante. Observações de diferentes taxas de mutação não invalidam o resultado de equidistância genética. São necessárias novas ideias para explicar o resultado de equidistância genética que devem conceder diferentes taxas de mutação a diferentes espécies e devem ser independentemente testáveis.

@article{doi104172jcsb1000009,
    author = "Huang, Shi",
    title = "The Genetic Equidistance Result of Molecular Evolution is Independent of Mutation Rates",
    year = "2008",
    journal = "Journal of Computer Science \& Systems Biology",
    abstract = "The well-established genetic equidistance result shows that sister species are approximately equidistant to a simpler outgroup as measured by DNA or protein dissimilarity. The equidistance result is the most direct evidence, and remains the only evidence, for the constant mutation rate interpretation of this result, known as the molecular clock. However, data independent of the equidistance result have steadily accumulated in recent years that often violate a constant mutation rate. Many have automatically inferred non-equidistance whenever a non-constant mutation rate was observed, based on the unproven assumption that the equidistance result is an outcome of constant mutation rate. Here it is shown that the equidistance result remains valid even when different species can be independently shown to have different mutation rates. A random sampling of 50 proteins shows that nearly all proteins display the equidistance result despite the fact that many proteins have non-constant mutation rates. Therefore, the genetic equidistance result does not necessarily mean a constant mutation rate. Observations of different mutation rates do not invalidate the genetic equidistance result. New ideas are needed to explain the genetic equidistance result that must grant different mutation rates to different species and must be independently testable.",
    url = "https://doi.org/10.4172/jcsb.1000009",
    doi = "10.4172/jcsb.1000009",
    openalex = "W2140859826",
    references = "doi1010079781461523819, doi101016jcell200806021, doi101038217624a0, doi1010382191335a0, doi10103831927, doi101038nature05846, doi101093oso97801951358480010001, doi101126science1553760279, doi101126science1643881788, doi101126science1774048530, doi1023071446738, jukes1972evolutionary"
}

@article{doi101016jcell200907038,
    author = "Halabi, Najeeb e Rivoire, Olivier e Leibler, Stanislas e Ranganathan, Rama",
    title = "Protein Sectors: Unidades Evolutivas da Estrutura Tridimensional",
    year = "2009",
    journal = "Cell",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.cell.2009.07.038",
    doi = "10.1016/j.cell.2009.07.038",
    openalex = "W2151457629",
    references = "doi101006jmbi19960167, doi1010160016003259903680, doi101021cr000033x, doi101093nar25173389, doi101093nar25244876, doi101126science1085515, doi101126science2735275595, doi101126science2865438295, doi101126science7529940, doi101214aoms1177692379"
}

A análise comparativa de dados de sequências moleculares é essencial para reconstruir as histórias evolutivas de espécies e inferir a natureza e a extensão das forças seletivas que moldam a evolução de genes e espécies. Aqui, anunciamos o lançamento da versão 5 da Análise de Genética Evolutiva Molecular (MEGA5), que é um software amigável para mineração de bancos de dados online, construção de alinhamentos de sequências e árvores filogenéticas, e uso de métodos de bioinformática evolutiva em biologia básica, biomedicina e evolução. A nova adição no MEGA5 é uma coleção de análises de verossimilhança máxima (ML) para inferir árvores evolutivas, selecionar modelos de substituição de melhor ajuste (nucleotídeo ou aminoácido), inferir estados e sequências ancestrais (juntamente com probabilidades) e estimar taxas evolutivas site por site. Em análises de simulação por computador, os algoritmos de inferência de árvores ML no MEGA5 compararam-se favoravelmente com outros pacotes de software em termos de eficiência computacional e da precisão das estimativas de árvores filogenéticas, parâmetros de substituição e variação de taxas entre sites. A interface do usuário do MEGA foi aprimorada para ser orientada por atividades, facilitando o uso tanto por iniciantes quanto por cientistas experientes. Esta versão do MEGA é destinada à plataforma Windows e foi configurada para uso eficaz em desktops do Mac OS X e Linux. Está disponível gratuitamente em http://www.megasoftware.net.

@article{doi101093molbevmsr121,
    author = "Tamura, Koichiro e Peterson, Daniel G. e Peterson, Nora e Stecher, Glen e Nei, M e Kumar, Sudhir",
    title = "MEGA5: Análise de Genética Evolutiva Molecular Usando Métodos de Verossimilhança Máxima, Distância Evolutiva e Parsimônia Máxima",
    year = "2011",
    journal = "Biologia Molecular e Evolução",
    abstract = "A análise comparativa de dados de sequências moleculares é essencial para reconstruir as histórias evolutivas de espécies e inferir a natureza e a extensão das forças seletivas que moldam a evolução de genes e espécies. Aqui, anunciamos o lançamento da versão 5 da Análise de Genética Evolutiva Molecular (MEGA5), que é um software amigável para mineração de bancos de dados online, construção de alinhamentos de sequências e árvores filogenéticas, e uso de métodos de bioinformática evolutiva em biologia básica, biomedicina e evolução. A nova adição no MEGA5 é uma coleção de análises de verossimilhança máxima (ML) para inferir árvores evolutivas, selecionar modelos de substituição de melhor ajuste (nucleotídeo ou aminoácido), inferir estados e sequências ancestrais (juntamente com probabilidades) e estimar taxas evolutivas site por site. Em análises de simulação por computador, os algoritmos de inferência de árvores ML no MEGA5 compararam-se favoravelmente com outros pacotes de software em termos de eficiência computacional e da precisão das estimativas de árvores filogenéticas, parâmetros de substituição e variação de taxas entre sites. A interface do usuário do MEGA foi aprimorada para ser orientada por atividades, facilitando o uso tanto por iniciantes quanto por cientistas experientes. Esta versão do MEGA é destinada à plataforma Windows e foi configurada para uso eficaz em desktops do Mac OS X e Linux. Está disponível gratuitamente em http://www.megasoftware.net.",
    url = "https://doi.org/10.1093/molbev/msr121",
    doi = "10.1093/molbev/msr121",
    openalex = "W2132632499",
    references = "doi101007bf01734359, doi101007bf02101694, doi10108010635150390235520, doi10108010635150490522304, doi101093bioinformatics149817, doi101093bioinformaticsbtl446, doi101093biomet762297, doi101093oso97801951358480010001, doi101093oxfordjournalsmolbeva040023, doi101093oxfordjournalsmolbeva040454, doi101093sysbiosyq010, doi101111j155856461985tb00420x, doi101186147121055113, openalexw3217097258"
}

Como linhagens evolutivas, as espécies devem apresentar maior independência evolutiva entre si do que as populações dentro das espécies. Duas medidas de independência evolutiva que derivam do estudo de modelos de isolamento-com-migração, uma refletindo a quantidade de troca gênica e outra refletindo o tempo de separação, foram extraídas da literatura para um grande número de pares de espécies estreitamente relacionadas e de pares de populações dentro de espécies. Ambas as medidas, para fluxo gênico e tempo, mostraram distribuições amplamente sobrepostas para pares de espécies e para pares de populações dentro de espécies. Em média, as espécies apresentam mais tempo e menos fluxo gênico do que as populações, mas a semelhança das distribuições argumenta contra a existência de uma diferença qualitativa associada ao status de espécie, em comparação com as populações. As duas medidas de independência evolutiva foram correlacionadas de maneira semelhante com as estimativas de F(ST), que, por sua vez, também mostraram distribuições semelhantes para comparações de espécies em relação às comparações de populações. As medidas de fluxo gênico e tempo de separação foram examinadas quanto à capacidade de discriminar diferenças intraespecíficas de diferenças interespecíficas. Se usadas juntas, as duas medidas poderiam ser utilizadas para desenvolver uma medida objetiva (no sentido de ser repetível) para o diagnóstico de espécies.

@article{doi101111j15585646201101542x,
    author = "Hey, Jody e Pinho, Catarina",
    title = "GENÉTICA DE POPULAÇÕES E OBJETIVIDADE NO DIAGNÓSTICO DE ESPÉCIES",
    year = "2011",
    journal = "Evolução",
    abstract = "Como linhagens evolutivas, as espécies devem apresentar maior independência evolutiva entre si do que as populações dentro das espécies. Duas medidas de independência evolutiva que derivam do estudo de modelos de isolamento-com-migração, uma refletindo a quantidade de troca gênica e outra refletindo o tempo de separação, foram extraídas da literatura para um grande número de pares de espécies estreitamente relacionadas e de pares de populações dentro de espécies. Ambas as medidas, para fluxo gênico e tempo, mostraram distribuições amplamente sobrepostas para pares de espécies e para pares de populações dentro de espécies. Em média, as espécies apresentam mais tempo e menos fluxo gênico do que as populações, mas a semelhança das distribuições argumenta contra a existência de uma diferença qualitativa associada ao status de espécie, em comparação com as populações. As duas medidas de independência evolutiva foram correlacionadas de maneira semelhante com as estimativas de F(ST), que, por sua vez, também mostraram distribuições semelhantes para comparações de espécies em relação às comparações de populações. As medidas de fluxo gênico e tempo de separação foram examinadas quanto à capacidade de discriminar diferenças intraespecíficas de diferenças interespecíficas. Se usadas juntas, as duas medidas poderiam ser utilizadas para desenvolver uma medida objetiva (no sentido de ser repetível) para o diagnóstico de espécies.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.2011.01542.x",
    doi = "10.1111/j.1558-5646.2011.01542.x",
    openalex = "W2103256381",
    references = "doi101111j1474919x201001051x, doi101146annureves13110182001035"
}

A trajetória evolutiva de uma proteína através do espaço de sequências é limitada pela sua função. Coleções de homólogos de sequências registram os resultados de milhões de experimentos evolutivos nos quais a proteína evolui de acordo com essas restrições. Decifrar o registro evolutivo contido nessas sequências e explorá-lo para fins preditivos e de engenharia apresenta um desafio formidável. O benefício potencial de resolver esse desafio é amplificado pelo advento do sequenciamento genômico de alto rendimento de baixo custo. Neste artigo, perguntamos se podemos inferir restrições evolutivas a partir de um conjunto de homólogos de sequências de uma proteína. O desafio é distinguir verdadeiros acoplamentos de co-evolução do conjunto ruidoso de correlações observadas. Abordamos esse desafio usando um modelo de máxima entropia da sequência da proteína, limitado pelas estatísticas do alinhamento de múltiplas sequências, para inferir acoplamentos de pares de resíduos. Surpreendentemente, descobrimos que a força desses acoplamentos inferidos é um excelente preditor da proximidade entre resíduos em estruturas dobradas. De fato, os acoplamentos de resíduos com maior pontuação são suficientemente precisos e bem distribuídos para definir a dobra 3D da proteína com notável precisão. Quantificamos essa observação calculando, apenas a partir da sequência, estruturas 3D de todos os átomos de quinze proteínas de teste de diferentes classes de dobra, variando em tamanho de 50 a 260 resíduos, incluindo um receptor acoplado a proteína G. Essas inferências cegas são de novo, ou seja, não usam modelagem por homologia ou fragmentos de sequências similares de estruturas conhecidas. Os sinais de co-evolução fornecem informações suficientes para determinar a estrutura 3D precisa da proteína com erro C(α)-RMSD de 2,7-4,8 Å em relação à estrutura observada, em pelo menos dois terços da proteína (método chamado EVfold, detalhes em http://EVfold.org). Essa descoberta fornece insights sobre interações essenciais que limitam a evolução das proteínas e facilitará um levantamento abrangente do universo de estruturas de proteínas, novas estratégias no design de proteínas e drogas, e a identificação de variantes genéticas funcionais em genomas normais e de doenças.

@article{doi101371journalpone0028766,
    author = "Marks, Debora S. e Colwell, Lucy J. e Sheridan, Robert P. e Hopf, Thomas A. e Pagnani, Andrea e Zecchina, Riccardo e Sander, Chris",
    title = "Protein 3D Structure Computed from Evolutionary Sequence Variation",
    year = "2011",
    journal = "PLoS ONE",
    abstract = "A trajetória evolutiva de uma proteína através do espaço de sequências é limitada pela sua função. Coleções de homólogos de sequências registram os resultados de milhões de experimentos evolutivos nos quais a proteína evolui de acordo com essas restrições. Decifrar o registro evolutivo contido nessas sequências e explorá-lo para fins preditivos e de engenharia apresenta um desafio formidável. O benefício potencial de resolver esse desafio é amplificado pelo advento do sequenciamento genômico de alto rendimento de baixo custo. Neste artigo, perguntamos se podemos inferir restrições evolutivas a partir de um conjunto de homólogos de sequências de uma proteína. O desafio é distinguir verdadeiros acoplamentos de co-evolução do conjunto ruidoso de correlações observadas. Abordamos esse desafio usando um modelo de máxima entropia da sequência da proteína, limitado pelas estatísticas do alinhamento de múltiplas sequências, para inferir acoplamentos de pares de resíduos. Surpreendentemente, descobrimos que a força desses acoplamentos inferidos é um excelente preditor da proximidade entre resíduos em estruturas dobradas. De fato, os acoplamentos de resíduos com maior pontuação são suficientemente precisos e bem distribuídos para definir a dobra 3D da proteína com notável precisão. Quantificamos essa observação calculando, apenas a partir da sequência, estruturas 3D de todos os átomos de quinze proteínas de teste de diferentes classes de dobra, variando em tamanho de 50 a 260 resíduos, incluindo um receptor acoplado a proteína G. Essas inferências cegas são de novo, ou seja, não usam modelagem por homologia ou fragmentos de sequências similares de estruturas conhecidas. Os sinais de co-evolução fornecem informações suficientes para determinar a estrutura 3D precisa da proteína com erro C(α)-RMSD de 2,7-4,8 Å em relação à estrutura observada, em pelo menos dois terços da proteína (método chamado EVfold, detalhes em http://EVfold.org). Essa descoberta fornece insights sobre interações essenciais que limitam a evolução das proteínas e facilitará um levantamento abrangente do universo de estruturas de proteínas, novas estratégias no design de proteínas e drogas, e a identificação de variantes genéticas funcionais em genomas normais e de doenças.",
    url = "https://doi.org/10.1371/journal.pone.0028766",
    doi = "10.1371/journal.pone.0028766",
    openalex = "W2061042699",
    references = "doi101016jcell200907038"
}

O conhecimento sobre a taxa e a natureza da mutação espontânea é fundamental para compreender os processos evolutivos e moleculares. Neste relatório, analisamos mutações espontâneas acumuladas ao longo de milhares de gerações por Escherichia coli de tipo selvagem e uma derivada defeituosa em reparo de erro (MMR), a principal via para corrigir erros de replicação. As principais conclusões são (i) a taxa de mutação de uma cepa de E. coli de tipo selvagem é ~1 × 10(-3) por genoma por geração; (ii) as mutações na cepa de tipo selvagem apresentam o viés mutacional esperado para mutações G:C > A:T, mas o viés muda para A:T > G:C na ausência de MMR; (iii) durante a replicação, transições A:T > G:C ocorrem preferencialmente com A servindo de molde para a fita atrasada e T servindo de molde para a fita líder, enquanto transições G:C > A:T ocorrem preferencialmente com C servindo de molde para a fita atrasada e G servindo de molde para a fita líder; (iv) existe um forte viés para que mutações de transição ocorram em sítios 5'ApC3'/3'TpG5' (onde as bases 5'A e 3'T são mutadas) e, em menor grau, em sítios 5'GpC3'/3'CpG5' (onde as bases 5'G e 3'C são mutadas); (v) embora a taxa de inserções e deleções pequenas (≤4 nt) seja alta em sequências repetidas, esses eventos ocorrem apenas a 1/10 da taxa genômica de substituições de pares de bases. A atividade do MMR é geneticamente regulada, e bactérias isoladas da natureza frequentemente carecem de capacidade de MMR, sugerindo que a modulação do MMR pode ser adaptativa. Assim, comparar resultados de cepas de tipo selvagem e defeituosas em MMR pode levar a uma compreensão mais profunda dos fatores que determinam taxas e espectros de mutação, como esses fatores podem diferir entre organismos e como podem ser moldados por condições ambientais.

@article{doi101073pnas1210309109,
    author = "Lee, Heewook e Popodi, Ellen e Tang, Haixu e Foster, Patricia L.",
    title = "Taxa e espectro molecular de mutações espontâneas na bactéria Escherichia coli determinados por sequenciamento de genoma completo",
    year = "2012",
    journal = "Proceedings of the National Academy of Sciences",
    abstract = "O conhecimento sobre a taxa e a natureza da mutação espontânea é fundamental para compreender os processos evolutivos e moleculares. Neste relatório, analisamos mutações espontâneas acumuladas ao longo de milhares de gerações por Escherichia coli de tipo selvagem e uma derivada defeituosa em reparo de erro (MMR), a principal via para corrigir erros de replicação. As principais conclusões são (i) a taxa de mutação de uma cepa de E. coli de tipo selvagem é \textasciitilde 1 × 10(-3) por genoma por geração; (ii) as mutações na cepa de tipo selvagem apresentam o viés mutacional esperado para mutações G:C > A:T, mas o viés muda para A:T > G:C na ausência de MMR; (iii) durante a replicação, transições A:T > G:C ocorrem preferencialmente com A servindo de molde para a fita atrasada e T servindo de molde para a fita líder, enquanto transições G:C > A:T ocorrem preferencialmente com C servindo de molde para a fita atrasada e G servindo de molde para a fita líder; (iv) existe um forte viés para que mutações de transição ocorram em sítios 5'ApC3'/3'TpG5' (onde as bases 5'A e 3'T são mutadas) e, em menor grau, em sítios 5'GpC3'/3'CpG5' (onde as bases 5'G e 3'C são mutadas); (v) embora a taxa de inserções e deleções pequenas (≤4 nt) seja alta em sequências repetidas, esses eventos ocorrem apenas a 1/10 da taxa genômica de substituições de pares de bases. A atividade do MMR é geneticamente regulada, e bactérias isoladas da natureza frequentemente carecem de capacidade de MMR, sugerindo que a modulação do MMR pode ser adaptativa. Assim, comparar resultados de cepas de tipo selvagem e defeituosas em MMR pode levar a uma compreensão mais profunda dos fatores que determinam taxas e espectros de mutação, como esses fatores podem diferir entre organismos e como podem ser moldados por condições ambientais.",
    url = "https://doi.org/10.1073/pnas.1210309109",
    doi = "10.1073/pnas.1210309109",
    openalex = "W2019385975",
    references = "doi101016jtig201005003"
}

O software de Análise de Genética Evolutiva Molecular (MEGA) amadureceu para conter uma grande coleção de métodos e ferramentas de evolução molecular computacional. Aqui, descrevemos novas adições que tornam o MEGA uma ferramenta mais abrangente para a construção de árvores temporais de espécies, patógenos e famílias gênicas usando métodos de relógio relaxado rápido. Métodos para estimar tempos de divergência e intervalos de confiança são implementados para usar densidades de probabilidade para restrições de calibração para datação de nós e datas de amostragem de sequências para análises de datação de pontas. Eles são suportados por novas opções para marcar sequências com informações de amostragem espaciotemporal, um Editor de Calibração de Nós interativo expandido e um Tree Explorer estendido para exibir árvores temporais. Também foi adicionado um método bayesiano para estimar probabilidades evolutivas neutras de alelos em uma espécie usando alinhamentos de sequências de múltiplas espécies e um método de aprendizado de máquina para testar a autocorrelação de taxas evolutivas em filogenias. Os requisitos de memória do computador para a análise de máxima verossimilhança foram reduzidos significativamente através de reprogramação, e a interface gráfica do usuário foi tornada mais responsiva e interativa para conjuntos de dados muito grandes. Essas melhorias melhorarão a experiência do usuário, a qualidade dos resultados e o ritmo da descoberta biológica. Versões nativamente compiladas de interface gráfica do usuário e de linha de comando do MEGA11 estão disponíveis para Microsoft Windows, Linux e macOS em www.megasoftware.net.

@article{doi101093molbevmst197,
    author = "Tamura, Koichiro and Stecher, Glen and Peterson, Daniel S. and Filipski, Alan and Kumar, Sudhir",
    title = "MEGA6: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 6.0",
    year = "2013",
    journal = "Molecular Biology and Evolution",
    abstract = "O software de Análise de Genética Evolutiva Molecular (MEGA) amadureceu para conter uma grande coleção de métodos e ferramentas de evolução molecular computacional. Aqui, descrevemos novas adições que tornam o MEGA uma ferramenta mais abrangente para a construção de árvores temporais de espécies, patógenos e famílias gênicas usando métodos de relógio relaxado rápido. Métodos para estimar tempos de divergência e intervalos de confiança são implementados para usar densidades de probabilidade para restrições de calibração para datação de nós e datas de amostragem de sequências para análises de datação de pontas. Eles são suportados por novas opções para marcar sequências com informações de amostragem espaciotemporal, um Editor de Calibração de Nós interativo expandido e um Tree Explorer estendido para exibir árvores temporais. Também foi adicionado um método bayesiano para estimar probabilidades evolutivas neutras de alelos em uma espécie usando alinhamentos de sequências de múltiplas espécies e um método de aprendizado de máquina para testar a autocorrelação de taxas evolutivas em filogenias. Os requisitos de memória do computador para a análise de máxima verossimilhança foram reduzidos significativamente através de reprogramação, e a interface gráfica do usuário foi tornada mais responsiva e interativa para conjuntos de dados muito grandes. Essas melhorias melhorarão a experiência do usuário, a qualidade dos resultados e o ritmo da descoberta biológica. Versões nativamente compiladas de interface gráfica do usuário e de linha de comando do MEGA11 estão disponíveis para Microsoft Windows, Linux e macOS em www.megasoftware.net.",
    url = "https://doi.org/10.1093/molbev/mst197",
    doi = "10.1093/molbev/mst197",
    openalex = "W2152207030",
    references = "doi101038scientificamerican117998, doi101073pnas1213199109, doi101093bib52150, doi101093bioinformatics102189, doi101093bioinformatics17121244, doi101093bioinformaticsbts507, doi101093molbevmsr121, doi101093oso97801951358480010001, doi101126science1211028, openalexw3217097258"
}

O relógio molecular apresenta um meio de estimar taxas e escalas temporais evolutivas usando dados genéticos. Essas estimativas podem levar a importantes insights sobre processos e mecanismos evolutivos, bem como fornecer um quadro para análises biológicas adicionais. Para lidar com a variação de taxas entre genes e entre linhagens, uma ampla gama de métodos de relógio molecular foi desenvolvida. Esses métodos foram implementados em vários pacotes de software e diferem em suas propriedades estatísticas, capacidade de lidar com diferentes modelos de variação de taxas, capacidade de incorporar várias formas de informações de calibração e facilidade de análise de grandes conjuntos de dados. Escolher um modelo de relógio molecular adequado pode ser um exercício desafiador, mas várias técnicas de seleção de modelo estão disponíveis. Nesta revisão, descrevemos as diferentes formas de heterogeneidade de taxa evolutiva e explicamos como elas podem ser acomodadas em análises de relógio molecular. Fornecemos um esboço dos vários métodos e modelos de relógio disponíveis, incluindo o relógio estrito, relógios locais, relógios discretos e relógios relaxados. Técnicas de calibração e seleção de modelo de relógio também são descritas, juntamente com métodos para lidar com conjuntos de dados multilocus. Concluímos nossa revisão com alguns comentários sobre o futuro dos relógios moleculares.

@article{doi101111mec12953,
    author = "Ho, Simon Y. W. e Duchêne, Sebastián",
    title = "Métodos de relógio molecular para estimar taxas e escalas temporais evolutivas",
    year = "2014",
    journal = "Molecular Ecology",
    abstract = "O relógio molecular apresenta um meio de estimar taxas e escalas temporais evolutivas usando dados genéticos. Essas estimativas podem levar a importantes insights sobre processos e mecanismos evolutivos, bem como fornecer um quadro para análises biológicas adicionais. Para lidar com a variação de taxas entre genes e entre linhagens, uma ampla gama de métodos de relógio molecular foi desenvolvida. Esses métodos foram implementados em vários pacotes de software e diferem em suas propriedades estatísticas, capacidade de lidar com diferentes modelos de variação de taxas, capacidade de incorporar várias formas de informações de calibração e facilidade de análise de grandes conjuntos de dados. Escolher um modelo de relógio molecular adequado pode ser um exercício desafiador, mas várias técnicas de seleção de modelo estão disponíveis. Nesta revisão, descrevemos as diferentes formas de heterogeneidade de taxa evolutiva e explicamos como elas podem ser acomodadas em análises de relógio molecular. Fornecemos um esboço dos vários métodos e modelos de relógio disponíveis, incluindo o relógio estrito, relógios locais, relógios discretos e relógios relaxados. Técnicas de calibração e seleção de modelo de relógio também são descritas, juntamente com métodos para lidar com conjuntos de dados multilocus. Concluímos nossa revisão com alguns comentários sobre o futuro dos relógios moleculares.",
    url = "https://doi.org/10.1111/mec.12953",
    doi = "10.1111/mec.12953",
    openalex = "W2028707635",
    references = "doi101073pnas1319091111, doi101073pnas504672, doi101111j14724669200900220x"
}

Apresentamos a versão mais recente do software de Análise de Genética Evolutiva Molecular (Mega), que contém muitos métodos e ferramentas sofisticadas para filogenômica e filomedicina. Nesta atualização importante, o Mega foi otimizado para uso em sistemas de computação de 64 bits para analisar conjuntos de dados maiores. Os pesquisadores agora podem explorar e analisar dezenas de milhares de sequências no Mega. A nova versão também fornece um assistente avançado para construir árvores temporais e inclui uma nova funcionalidade para prever automaticamente eventos de duplicação gênica em árvores de famílias gênicas. O Mega de 64 bits está disponível em duas interfaces: gráfica e linha de comando. A interface gráfica do usuário (GUI) é um aplicativo nativo do Microsoft Windows que também pode ser usado no Mac OS X. O Mega de linha de comando está disponível como aplicativos nativos para Windows, Linux e Mac OS X. Eles são destinados ao uso em análise de alto rendimento e scriptada. Ambas as versões estão disponíveis gratuitamente em www.megasoftware.net.

@article{doi101093molbevmsw054,
    author = "Kumar, Sudhir e Stecher, Glen e Tamura, Koichiro",
    title = "MEGA7: Análise de Genética Evolutiva Molecular Versão 7.0 para Conjuntos de Dados Maiores",
    year = "2016",
    journal = "Biologia Molecular e Evolução",
    abstract = "Apresentamos a versão mais recente do software de Análise de Genética Evolutiva Molecular (Mega), que contém muitos métodos e ferramentas sofisticadas para filogenômica e filomedicina. Nesta atualização importante, o Mega foi otimizado para uso em sistemas de computação de 64 bits para analisar conjuntos de dados maiores. Os pesquisadores agora podem explorar e analisar dezenas de milhares de sequências no Mega. A nova versão também fornece um assistente avançado para construir árvores temporais e inclui uma nova funcionalidade para prever automaticamente eventos de duplicação gênica em árvores de famílias gênicas. O Mega de 64 bits está disponível em duas interfaces: gráfica e linha de comando. A interface gráfica do usuário (GUI) é um aplicativo nativo do Microsoft Windows que também pode ser usado no Mac OS X. O Mega de linha de comando está disponível como aplicativos nativos para Windows, Linux e Mac OS X. Eles são destinados ao uso em análise de alto rendimento e scriptada. Ambas as versões estão disponíveis gratuitamente em www.megasoftware.net.",
    url = "https://doi.org/10.1093/molbev/msw054",
    doi = "10.1093/molbev/msw054",
    openalex = "W2311203695",
    references = "doi101073pnas1213199109, doi101093bioinformatics102189, doi101093bioinformaticsbts507, doi101093molbevmst197, doi101093molbevmsv037, doi101093nargks1219, doi101093nargkt1209, doi101093oxfordjournalsmolbeva040023, doi101093oxfordjournalsmolbeva040454, doi101186147121055113"
}

O registro fóssil é bem conhecido por ser incompleto. Lido literalmente, ele fornece uma visão distorcida da história da divergência e extinção de espécies, porque diferentes espécies têm diferentes propensões para fossilização, a quantidade de rocha flutua ao longo de escalas de tempo geológicas, assim como a natureza dos ambientes que preserva. Mesmo assim, os padrões nas evidências fósseis permitem-nos avaliar a incompletude do registro fóssil. Embora o relógio molecular possa ser usado para estender as estimativas de tempo de espécies fósseis para linhagens não representadas no registro fóssil, os fósseis são a única fonte de informação sobre tempos absolutos (geológicos) na análise de datação molecular. Revisamos diferentes maneiras de incorporar evidências fósseis em análises modernas de datação por relógio, incluindo calibrações de nó, onde os tempos de divergência de linhagens são restritos usando densidades de probabilidade, e calibrações de ponta, onde espécies fósseis nas pontas da árvore são atribuídas datas de camadas rochosas datadas. Embora as calibrações de nó sejam frequentemente construídas por uma avaliação grosseira das evidências fósseis e, portanto, envolvam arbitrariedade, as calibrações de ponta podem ser muito sensíveis ao a priori sobre os tempos de divergência ou ao processo de ramificação e serem indevidamente afetadas por problemas bem conhecidos da evolução de caracteres morfológicos, como a influência ambiental em fenótipos morfológicos, correlação entre traços e evolução convergente em espécies distintas. Discutimos a utilidade da informação de tempo de fósseis na estimativa de filogenia e na busca por ancestrais no registro fóssil. Este artigo faz parte da questão temática 'Datação de divergências de espécies usando rochas e relógios'.

@article{doi101098rstb20160020,
    author = "Donoghue, Philip C. J. e Yang, Ziheng",
    title = "A evolução de métodos para estabelecer escalas de tempo evolutivo",
    year = "2016",
    journal = "Philosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences",
    abstract = "O registro fóssil é bem conhecido por ser incompleto. Lido literalmente, ele fornece uma visão distorcida da história da divergência e extinção de espécies, porque diferentes espécies têm diferentes propensões para fossilização, a quantidade de rocha flutua ao longo de escalas de tempo geológicas, assim como a natureza dos ambientes que preserva. Mesmo assim, os padrões nas evidências fósseis permitem-nos avaliar a incompletude do registro fóssil. Embora o relógio molecular possa ser usado para estender as estimativas de tempo de espécies fósseis para linhagens não representadas no registro fóssil, os fósseis são a única fonte de informação sobre tempos absolutos (geológicos) na análise de datação molecular. Revisamos diferentes maneiras de incorporar evidências fósseis em análises modernas de datação por relógio, incluindo calibrações de nó, onde os tempos de divergência de linhagens são restritos usando densidades de probabilidade, e calibrações de ponta, onde espécies fósseis nas pontas da árvore são atribuídas datas de camadas rochosas datadas. Embora as calibrações de nó sejam frequentemente construídas por uma avaliação grosseira das evidências fósseis e, portanto, envolvam arbitrariedade, as calibrações de ponta podem ser muito sensíveis ao a priori sobre os tempos de divergência ou ao processo de ramificação e serem indevidamente afetadas por problemas bem conhecidos da evolução de caracteres morfológicos, como a influência ambiental em fenótipos morfológicos, correlação entre traços e evolução convergente em espécies distintas. Discutimos a utilidade da informação de tempo de fósseis na estimativa de filogenia e na busca por ancestrais no registro fóssil. Este artigo faz parte da questão temática 'Datação de divergências de espécies usando rochas e relógios'.",
    url = "https://doi.org/10.1098/rstb.2016.0020",
    doi = "10.1098/rstb.2016.0020",
    openalex = "W2341028606",
    references = "doi101093molbevmsw026, doi101111pala12219"
}

@article{doi101016jygeno201711006,
    author = "Biswas, Kakali e Acharya, Debarun e Podder, Soumita e Ghosh, Tapash Chandra",
    title = "Heterogeneidade de taxas evolutivas entre hubs de múltiplas e de única interface em redes de interação proteica humanas de manutenção e específicas de tecido: Insights das propriedades das proteínas e de seus parceiros",
    year = "2017",
    journal = "Genomics",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.ygeno.2017.11.006",
    doi = "10.1016/j.ygeno.2017.11.006",
    openalex = "W2774244422",
    references = "doi101016jygeno201604004"
}

Os modelos de relógio molecular relacionam a diversidade genética observada ao tempo cronológico, permitindo a estimativa de tempos de ancestralidade comum. Muitos grandes conjuntos de dados de vírus de rápida evolução não são bem ajustados por modelos de relógio molecular que assumem uma taxa de substituição constante ao longo do tempo, sendo necessários modelos de relógio relaxável mais flexíveis para uma inferência robusta de taxas e datas. A estimativa de relógios moleculares relaxáveis usando Cadeias de Markov Monte Carlo Bayesianas é computacionalmente cara e pode não escalar bem para grandes conjuntos de dados. Baseamo-nos em avanços recentes em métodos de datação filogenética e de relógio molecular de máxima verossimilhança e mínimos quadrados para desenvolver um método rápido de relógio relaxável baseado em um modelo de mistura Gamma-Poisson de taxas de substituição. Este método estima uma taxa de substituição distinta para cada linhagem na filogenia, ao mesmo tempo em que é escalável para grandes filogenias. Datas de amostragem de linhagens desconhecidas podem ser estimadas, assim como a posição da raiz desconhecida. Estimamos intervalos de confiança para taxas, datas e datas das pontas usando abordagens de bootstrap paramétricas e não paramétricas. Este método é implementado como um pacote R de código aberto, treedater.

@article{doi101093vevex025,
    author = "Volz, Erik and Frost, Simon D. W.",
    title = "Scalable relaxed clock phylogenetic dating",
    year = "2017",
    journal = "Virus Evolution",
    abstract = "Molecular clock models relate observed genetic diversity to calendar time, enabling estimation of times of common ancestry. Many large datasets of fast-evolving viruses are not well fitted by molecular clock models that assume a constant substitution rate through time, and more flexible relaxed clock models are required for robust inference of rates and dates. Estimation of relaxed molecular clocks using Bayesian Markov chain Monte Carlo is computationally expensive and may not scale well to large datasets. We build on recent advances in maximum likelihood and least-squares phylogenetic and molecular clock dating methods to develop a fast relaxed-clock method based on a Gamma-Poisson mixture model of substitution rates. This method estimates a distinct substitution rate for every lineage in the phylogeny while being scalable to large phylogenies. Unknown lineage sample dates can be estimated as well as unknown root position. We estimate confidence intervals for rates, dates, and tip dates using parametric and non-parametric bootstrap approaches. This method is implemented as an open-source R package, treedater.",
    url = "https://doi.org/10.1093/ve/vex025",
    doi = "10.1093/ve/vex025",
    openalex = "W2752084418",
    references = "doi101093molbevmsw026"
}

O RelTime estima tempos de divergência relaxando a suposição de um relógio molecular estrito em uma filogenia. Ele demonstra excelente desempenho na estimativa de tempos de divergência para conjuntos de dados de sequências moleculares simulados e empíricos nos quais as taxas evolutivas variaram extensivamente ao longo da árvore. O RelTime é computacionalmente eficiente e escala bem com o aumento do tamanho dos conjuntos de dados. Até agora, no entanto, o RelTime não teve uma base matemática formal. Aqui, mostramos que a base da abordagem RelTime é um quadro de taxas relativas (RRF) que combina comparações de taxas evolutivas em linhagens irmãs com o princípio de mudança mínima de taxa entre linhagens evolutivas e seus respectivos descendentes. Apresentamos soluções analíticas para estimar taxas de linhagem relativas e tempos de divergência sob o RRF. Também discutimos a relação do RRF com outras abordagens, incluindo o quadro Bayesiano. Concluímos que o RelTime será útil para filogenias com comprimentos de ramo derivados não apenas de dados moleculares, mas também de características morfológicas e bioquímicas.

@article{doi101093molbevmsy044,
    author = "Tamura, Koichiro e Tao, Qiqing e Kumar, Sudhir",
    title = "Theoretical Foundation of the RelTime Method for Estimating Divergence Times from Variable Evolutionary Rates",
    year = "2018",
    journal = "Molecular Biology and Evolution",
    abstract = "RelTime estimates divergence times by relaxing the assumption of a strict molecular clock in a phylogeny. It shows excellent performance in estimating divergence times for both simulated and empirical molecular sequence data sets in which evolutionary rates varied extensively throughout the tree. RelTime is computationally efficient and scales well with increasing size of data sets. Until now, however, RelTime has not had a formal mathematical foundation. Here, we show that the basis of the RelTime approach is a relative rate framework (RRF) that combines comparisons of evolutionary rates in sister lineages with the principle of minimum rate change between evolutionary lineages and their respective descendants. We present analytical solutions for estimating relative lineage rates and divergence times under RRF. We also discuss the relationship of RRF with other approaches, including the Bayesian framework. We conclude that RelTime will be useful for phylogenies with branch lengths derived not only from molecular data, but also morphological and biochemical traits.",
    url = "https://doi.org/10.1093/molbev/msy044",
    doi = "10.1093/molbev/msy044",
    openalex = "W2949972517",
    references = "doi101038nature21074, doi101093molbevmsw026, doi101093sysbiosyw107"
}

@article{doi101016jplaphy202007006,
    author = "Jiang, Wenqiang e Geng, Yuepan e Liu, Yike e Chen, Shuhui e Cao, Shulin e Li, Wei e Chen, Huaigu e Ma, Dongfang e Yin, Junliang",
    title = "Identificação e caracterização em larga escala do gene SRO na família de genes do trigo: evolução molecular e perfis de expressão durante diferentes estresses",
    year = "2020",
    journal = "Plant Physiology and Biochemistry",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.plaphy.2020.07.006",
    doi = "10.1016/j.plaphy.2020.07.006",
    openalex = "W3043828941",
    references = "doi101007s11033020054775"
}

@incollection{crossrefNonethe,
    title = "A Velocidade da Luz e a Física Clássica",
    year = "None",
    booktitle = "A Curiosa História da Relatividade",
    url = "https://doi.org/10.2307/j.ctv39x6bc.5",
    doi = "10.2307/j.ctv39x6bc.5",
    pages = "4-23"
}