TNT el mejor programa de parsimonia

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martes, 1 de septiembre de 2015

Curso de Morfometría Geométrica en Quito 2015

En esta entrada les muestro algunas fotos del 1er Curso de Morfometría Geométrica dictado en el Centro Internacional de Zoonosis de la Universidad Central del Ecuador.

Acá la publicidad del curso:


Y acá el programa del curso:





































A continuación algunas fotos durante el curso:











































































































































viernes, 20 de marzo de 2015

Quantitative Cladistics and Use of TNT.... (P. Goloboff's slides)


Cladistics and Use of TNT
 
All Rights Reserved
© Pablo A. Goloboff
Instituto Superior de Entomología, CONICET
Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo,
Miguel Lillo 205, 4000 S.M. De Tucumán

 
 

 

martes, 17 de marzo de 2015

Curso de Morfometría Geométrica para biólogos y ciencias afines (fotos)

Acá les coloco algunas fotos tomadas durante el curso de Postgrado realizado en el Instituto de Zoología y Ecología Tropical de la Facultad de Ciencias de la Universidad Central de Venezuela

Los participantes se encuentran realizando las actividades practicas:






















































































































































































Y acá, los participantes realizan la defensa de sus proyectos finales:












sábado, 14 de marzo de 2015

Morfometría geométrica y filogenia: Un ejemplo utilizando triángulos

A continuación les presento un análisis filogenetico realizado a un grupo de triángulos. Pero antes, les recomiendo la lectura de los siguientes artículos:





















Una vez que tengan la idea de el procedimiento, podemos ver los triángulos que utilizamos para inferir las relaciones filogenéticas a partir de coordenadas de puntos anatómicos (PAR o landmarks):


El análisis se realizó con base en 5 triángulos (denotados por letras y colores). El grupo externo (para enraizar el cladograma) estará representado por la configuración del triángulo azul o "Triángulo A".

A continuación se presentan un gráfico con cada una de estas configuraciones:



En la gráfica superior se aprecia que los triángulos A, D y C están cercanos al punto 0,0 de coordenadas. Mientras que los triángulos B y E se localizan hacia coordenadas positivas de X e Y.

A continuación se muestran los árboles obtenidos mediante el script Landschw.run ejecutado en TNT. La primera figura corresponde con el cladograma resultante de datos de coordenadas sin alinear:


El cladograma posee un score de 1,5018. En este árbol el triángulo B se coloca como más derivado y hermano a el triángulo E. Seguidamente, el triángulo D se ubica como grupo hermano del clado B y E. Y finalmente, el triángulo C se aprecia como grupo hermano del clado D, B y E.

Esta figura corresponde con el cladograma resultante de datos de coordenadas alineadas con el método generalizado de Procrustes (=GLS) a partir de la configuración consenso:







El cladograma posee un score de 1,5980. En este árbol el triángulo D se coloca como más derivado y hermano a el triángulo E. Seguidamente, el triángulo C se ubica como grupo hermano del clado D y E. Y finalmente, el triángulo B se aprecia como grupo hermano del clado D, E y C.

Esta figura corresponde con el cladograma resultante de datos de coordenadas alineadas con el método generalizado de Procrustes (=GLS) a partir de la configuración del triángulo A:



El cladograma posee un score de 1,3634. En este árbol el triángulo D se coloca como más derivado y hermano a el triángulo E. Seguidamente, el triángulo C se ubica como grupo hermano del clado D y E. Y finalmente, el triángulo B se aprecia como grupo hermano del clado D, E y C.

La siguiente figura corresponde con el cladograma resultante de datos de coordenadas alineadas con el método "two point registration Bookstein":



El cladograma posee un score de 1,3702. En este árbol el triángulo D se coloca como más derivado y hermano a el triángulo E. Seguidamente, el triángulo C se ubica como grupo hermano del clado D y E. Y finalmente, el triángulo B se aprecia como grupo hermano del clado D, E y C.

Esta figura corresponde con el cladograma resultante de datos de coordenadas alineadas con el método implementado en TNT donde se minimiza la distancia euclidiana respecto a la configuración de el triángulo A:



El cladograma posee un score de 1,2425. En este árbol el triángulo D se coloca como más derivado y hermano a el triángulo E. Seguidamente, el triángulo C se ubica como grupo hermano del clado D y E. Y finalmente, el triángulo B se aprecia como grupo hermano del clado D, E y C.

A modo de conclusiones, observamos que:

1) Distintos alineamientos pueden llegar a resultados contrastantes en cuanto a topología de los árboles e inclusive a la descripción de los cambios entre configuraciones ancestro-descendientes.

2) En términos del score de los árboles más parsimoniosos; el análisis de PAR sin alineamiento generó el score más elevado, mientras que el método implementado en TNT mostró el menor valor de score.

3) El análisis generalizado de Procrustes (o GLS) con base en la configuración consenso, resultó en un peor score respecto al análisis utilizando la configuración del grupo externo (en este caso el triángulo A) como configuración de referencia.

4) El cladograma obtenido con el alineamiento de two point registration no difiere de los restantes: GLS, GLS utilizando la configuración A, y minimizando la distancia euclidiana respecto a la configuración A. No obstante, el valor de score fue similar al alineamiento de GLS utilizando la configuración A.

viernes, 20 de febrero de 2015

Curso de Postgrado: Morfometría Geométrica para Biólogos y ciencias afines


CURSO DE POSTGRADO

 
 23 AL 27 DE FEBRERO DE 2015

 
Morfometría geométrica para biólogos y ciencias afines

Profesor: Dr. Jonathan Liria Salazar (Coordinador). Laboratorio Museo de Zoología, Facyt. Universidad de Carabobo. Email: jonathan.liria@gmail.com


Teoría:

Tema 1. Historia de la morfometría.
Tema 2. Fundamentos en Morfometría Geométrica
Tema 3. Adquisición de datos (registro de imágenes)
Tema 4. Tipos de datos (puntos anatómicos de referencia)
Tema 5. Métodos de Superposición
Tema 6. Programas computacionales para Morfometría Geométrica
Tema 7. Métodos de Deformación
Tema 8. Análisis Estadísticos univariados (paramétricos y no-paramétricos)
Tema 9. Análisis estadísticos multivariados
Tema 10. Análisis de Matriz de Distancia Euclideana
Tema 11. Análisis filogenéticos a partir de configuraciones de puntos anatómicos de referencia

Sesiones  practicas:

Practica 1. Adquisición y procesamiento de imágenes.
Practica 2. Digitalización de puntos anatómicos de referencia.
Practica 3. Análisis morfométrico I.
Practica 4. Análisis morfométrico II.


Programas informáticos:

 
Serie TPS: http://life.bio.sunysb.edu/morph/index.html

Paquete IMP: http://www3.canisius.edu/~sheets/moremorph.html

PAST: http://folk.uio.no/ohammer/past/download.html

TNT: http://www.zmuc.dk/public/phylogeny



Duración: 1 semana intensiva (Teórico Práctico), 40 horas

Acreditación: 2 UC para estudiantes de postgrado

Cupo Máximo (15 estudiantes)

Dirigido a: Profesionales en Biología y carreras afines



Notificar su participación a: POSTGRADO EN ECOLOGIA , Telf. 0212-6051300

Contacto e Información: herminia.daboin@ciens.ucv.ve

Organizadora: elizabeth.gordon@ciens.ucv.ve; egordoncolon@gmail.com 

COORDINADORA DEL POSTGTADO EN ECOOLOGIA: Dra. Estrella Villamizar

Correo:  estrella.villamizar@ciens.ucv.ve; estrellavillamizar@yahoo.com



martes, 2 de diciembre de 2014

Quantum GIS 2.0 en Android 4.2

Hace unas semanas instale en mi teléfono móvil (Lenovo S820) el programa QGIS 2.0 para Android:


Estas son las especificaciones del dispositivo:

Lenovo S820 HD4.7 (1280X720), MTK6589 Quad Core 1.2GHz 1GB RAM Android 4.2

La versión que instalé de QGIS fue: qgis-nightly-20141121-armeabi-v7a.apk

La pueden conseguir aquí: http://android.qgis.org/download/apk/nightly/



Bueno ahora les dejo algunas capturas de pantalla:






Esta es la ventana de inicio... mostrando la versión.




Acá se aprecia la pantalla con la vista a la derecha, los menues en la parte superior, y a la izquierda la
ventana de las capas.























Se muestra una capa vectorial cargada.



 
Acá se cargaron otras capas vectoriales: Puntos y polígonos.

Si desean conocer en que dispositivos se ha instalado, pueden ingresar aca.

miércoles, 1 de octubre de 2014

¿Cómo realizar el método de propincuidad media de Rapoport usando un programa SIG?

Este método desarrollado por Eduardo Rapoport se basa en el concepto de distancia con el vecino más próximo y en la teoría de grafos. El primer paso es el trazado de un árbol de tendido mínimo (mst, en inglés) entre las localidades o nodos donde se ha verificado la existencia de la especie. Una vez medidas las distancias, se halla la media aritmética, y alguna medida de dispersión (varianza, desviación estándar o error estándar (Rapoport y Monjeau, 2001). El calculo del mst se realizará utilizando el programa PASSAGE, para lo cual necesitamos un archivo en formato shapefile (*.shp) como datos de entrada que contenga los biorregistros. En la siguiente figura se aprecia la vista de el programa PASSAGE:



Oprima con el botón derecho de ratón sobre la ventana “data monitor”, y aparecerá la opción “load data”. Seleccione el archivo shapefile:




A continuación, indique el formato Lat / Lon, y cliqueé en aceptar. Al hacer doble clic en el archivo, se pueden apreciar los datos:
 


Seleccione el menú “Create”. Luego oprima en “Distance / Angles for Coordinates”: 




Ahora oprima en “Connections / Tassellations”, y elija la opción de “Minimum Spanning Tree”:


Para ver el resultado, elija el menú “Draw”, y seleccione “Draw Points” y “Draw Connections”:



Para guardar los resultados del mst, oprima botón derecho del ratón sobre el diagrama del árbol de tendido mínimo, y seleccione “Export to Google Earth”:




Utilice el bloc de notas (o Notepad) para abrir el archivo guardado y verificar su estructura. Note
que PASSAGE almacenó las coordenadas de el mst utilizando comas y no puntos para los decimales:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<kml xmlns="http://earth.google.com/kml/2.0">
<Document>
 <description>PASSaGE 2 GoogleEarth Export</description>
 <name>PASSaGE 2 Export</name>
.
.
.
   <coordinates>
     -71,4855996555,7,6150988275,0
     -69,0809089063,8,8597462197,0
    </coordinates>
   </LineString>
.
.
.

Si deseamos cargar el árbol de tendido mínimo en  QGIS tenemos dos posibles soluciones: 1) cambiar
los decimales a puntos utilizando el bloc de notas, o 2) cambiar la configuración de Windows, seleccionar
la notación Norteamericana y repetir el análisis en PASSAGE:

.
.
.
   <coordinates>
     -71.4855996555,7.6150988275,0
     -69.0809089063,8.8597462197,0
    </coordinates>
   </LineString>
.
.
.

Para cargar la capa del mst en QGIS seleccione en el menú: Capa --> Añadir capa vectorial.
Y a continuación elija el tipo de archivo KML (Keyhole Markup Language). Cambie las propiedades
de mst para que pueda verse fácilmente:

 



En la última parte de el método de propincuidad media se deben calcular el promedio y alguna medida de dispersión (Ej: desviación estándar) para las distancias del mst. Para ello elegimos la capa de puntos de nuestra especie hipotética y utilizamos la herramienta del menú: Vectorial --> Herramientas de análisis --> Matriz de distancia. Luego elegir el tipo de matriz de salida: Matriz de distancia lineal (N*k x 3). Recuerde que la matriz de distancia posee los decimales en formato norteamericano, así que debe configurar MS-EXCEL o CALC de OpenOffice para que lo reconozca:

Ahora la matriz de distancia debe verse de la siguiente forma. Fíjese que aparece la distancia entre pares de puntos (InputID -> TargetID), así que solo debemos conocer que distancias se utilizaron para crear el mst:


InputID
TargetID
Distance
0
5
1,3124965233
0
3
3,1992492027
0
2
3,4386145291
0
8
4,0752566316
0
14
4,4727581951
0
13
4,7553475788
0
12
4,8508520012
0
1
4,9028601318
0
4
5,1487224861
0
9
5,3137516228
0
10
6,2233965449
0
6
6,3989988376
0
7
6,5732926456
0
11
7,5607337908
1
12
0,3042497689
1
14
1,1610465533
1
13
1,1753958548
1
11
2,7077083909

Para realizar esto colocaremos en QGIS una leyenda sobre los puntos para conocer su ID:


Fíjese que la capa de puntos muestra el ID de cada biorregistro:


Ahora en la matriz de distancia calcule los valores promedios y desviación estándar de la conexión (mst). Por ejemplo, busque la distancia entre 7 y 10, y así sucesivamente: 


Según estas distancias, el promedio es 1,288 grados y desviación estándar 0,869. Realice un buffer utilizando estos valores para los radios. Una vez finalizado, el resultado de el método de propincuidad media debería apreciarse como la siguiente figura:























Bibliografía

Rapoport E, Monjeau A. 2001. Aerografía. En: Introducción a la biogeografía en Latinoamérica: Teorías, conceptos, métodos y aplicaciones. Llorente J & JJ. Morrone (Eds.). UNAM, México. pp. 23 - 30.

Páginas de Internet:

QGIS Tutorials. Disponible en: http://qgis.spatialthoughts.com

QGIS Documentation. Disponible en: http://www.qgis.org/en/docs/index.html

martes, 30 de septiembre de 2014

Mapa base formato NDM para Islas Hawaii

En esta entrada les traigo el mapa base en formato NDM (xydata) de las Islas Hawaii (al final de la entrada podrán descargarlo):



























Este mapa base fue realizado a partir del siguiente procedimiento:

1) Se visitó la página del SIG para el estado de Hawaii: http://planning.hawaii.gov/gis/

2) Entramos a la zona de descarga: http://planning.hawaii.gov/gis/download-gis-data/

3) Seleccionamos "Coastline" para descargar la linea de costa

4) Utilizamos el programa gvSIG para cargar el shapefile. En nuestro caso la linea de costa son polígonos:



5) Seleccionamos las herramientas de Sextante para emplear un algoritmo que transforme de polígono a polilínea:



Esto debe realizarse para luego colocar puntos equidistantes sobre la polilínea y obtener pocas coordenadas por polígono (recuerden que NDM sólo admite 500 coordenadas por mapa).

6) Una vez creadas las polilíneas, volvemos a emplear Sextante pero esta vez utilizamos el algoritmo que permite colocar puntos equidistantes a lo largo de cada línea. Fíjense que se colocó en tolerancia 5000.00 porque la proyección cartográfica esta en UTM (NAD83 1:24000):



7) Obtenemos los puntos, pero aun nos falta reproyectar el shapefile UTM (NAD83) a el sistema de coordenadas geográficas en WGS84. Esto lo logramos con la herramienta de geoproceso Reproyectar que posee gvSIG:




8) Finalmente preparamos el archivo xydata siguiendo el formato de NDM.

Aqui tienen el archivo XYD para su descarga.