Estimación de Eventos de Extinción Masiva

Presentación: Estimación de Eventos de Extinción Masiva

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Estimación de Eventos de Extinción Masiva con `treepar` en R

La extinción masiva es un proceso clave en la evolución de la biodiversidad, marcando periodos en los que un gran número de especies desaparece en un corto intervalo de tiempo. La detección de estos eventos en filogenias permite inferir patrones históricos de diversificación y evaluar cómo la biodiversidad ha respondido a cambios ambientales y evolutivos a lo largo del tiempo.

El enfoque de treepar se basa en la estimación de tasas de especiación (\(\lambda\)) y extinción (\(\mu\)) a lo largo del tiempo en una filogenia dada. La función clave, bd.shifts.optim, utiliza métodos de máxima verosimilitud para encontrar los puntos en el tiempo en los que estas tasas cambiaron significativamente. Al habilitar la opción de extinciones masivas (ME = TRUE), el modelo permite detectar periodos en los que la tasa de supervivencia de las especies disminuyó abruptamente, lo que puede indicar una extinción masiva.

Cargar librerías y el árbol filogenético

# Cargar las librerías necesarias
library(ape)       
library(TreePar)
library(tidyverse)
library(ggtree)

# Cargar el árbol desde un archivo Nexus
tree <- read.nexus("../docs/u1_PatDiv/subarbol_ingroup.nex")

# Visualizar el árbol
ggtree(tree) + theme_tree()

Obtención de los tiempos de diversificación

Extraeremos y ordenaremos los tiempos de diversificación (tiempos de ramificación) del árbol:

# Obtener y ordenar los tiempos de especiación
# La función getx() extrae los tiempos de ramificación del árbol.
times <- sort(getx(tree), decreasing = TRUE) # sort () rdena los tiempos en orden descendente.
times <- unname(times) # elimina los nombres de los elementos del vector para simplificar su manipulación.
print(times)

 [1] 19.5829128 18.1869690 16.7465168 15.4799329 15.4702670 15.2568969
 [7] 14.8167040 13.6855239 12.2625233 11.9306405 11.3703192  9.3733686
[13]  9.0410043  8.7813081  8.2912126  7.7803338  7.2101697  6.3883760
[19]  6.2512423  1.9309798  0.9252293

Configuración de Parámetros para el Análisis

Definiremos los parámetros necesarios para el análisis de cambios en las tasas de diversificación:

rho <- 22/26  # Proporción de especies muestreadas (22 de 26 especies)
grid <- 0.2   # Tamaño de la grilla de búsqueda de cambios de tasa (en millones de años)
start <- min(times)   # Tiempo inicial para la búsqueda de cambios de tasa
end <- max(times)     # Tiempo final para la búsqueda de cambios de tasa

Modelo con un Evento de Extinción Masiva

# Ejecutar la optimización con detección de extinción masiva
res_MEE <- bd.shifts.optim(times, c(rho, 1), grid, start, end, ME = TRUE, survival = 1) # Activar detección de extinciones masivas

[[1]]
[1] 7.002138e+01 3.102841e-07 8.909817e-02

[[2]]
[1] 6.817460e+01 1.195857e-07 1.246163e-01 3.649862e-01 9.252293e-01

Interpretación

Índice	Parámetro estimado	Descripción
1	68.1746	Verosimilitud (log-likelihood)
2	1.195857e-07	Turnover (\(\epsilon\))
3	0.1246163	Diversificación (\(r\))
4	0.3649862	Probabilidad de que una especie tenga 0 descendientes (\(\rho_1\))
5	0.925229	Tiempo antes del evento (\(t_1\))

Modelo con dos Eventos de Extinción Masiva

# Ejecutar la optimización con detección de extinción masiva
res_MEE2 <- bd.shifts.optim(times, c(rho, 1, 1), grid, start, end, ME = TRUE, survival = 1) # Activar detección de extinciones masivas

[[1]]
[1] 7.002138e+01 3.102841e-07 8.909817e-02

[[2]]
[1] 6.817460e+01 1.195857e-07 1.246163e-01 3.649862e-01 9.252293e-01

[[3]]
[1] 6.603778e+01 6.878473e-08 2.676687e-01 7.137593e-02 7.086373e-01
[6] 9.252293e-01 9.525229e+00