TNT el mejor programa de parsimonia

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9 de octubre de 2024

Programa py_tps2tnt

¡Hola a todos los entusiastas de la cladística!

Hoy quiero compartir con ustedes una emocionante herramienta que he desarrollado como parte de una nueva línea de investigación para optimizar las tareas en sus análisis filogenéticos: py_tps2tnt.



py_tps2tnt está diseñado para procesar archivos TPS con coordenadas x,y (con o sin escala), y exportarlos al formato de TNT para análisis filogenéticos vía parsimonia.

Funcionalidades principales de py_tps2tnt:

  • Permite transformar archivos TPS que contienen múltiples individuos por taxón.
  • Realiza alineamientos mediante Procrustes.
  • Calcula promedios de configuración.
  • Determina rangos para el tamaño centroide.
  • Permite seleccionar distancias interlandmarks.
  • Exporta diversos tipos de datos directamente al formato TNT.
  • Puede lidiar con archivos TPS que incluyen varios especímenes.
  • Calcula el tamaño centroide promedio (en formato de intervalo de confianza o media +/- ES).
  • También puede exportar coordenadas promedio o intervalos de distancias interlandmarks (matrices EDMA).
  • El usuario puede realizar el análisis generalizado de Procrustes (AGP) a partir de la configuración consenso, la configuración del primer ejemplar, o la configuración deseada.
  • Finalmente, el archivo TNT resultante puede incluir el tamaño centroide, configuraciones promedio o alineadas, y matrices de distancia interlandmarks.

Para que puedan ver cómo funciona py_tps2tnt en la práctica, he preparado un tutorial en YouTube (en español):


Les dejo el enlace de github el cual incluye el programa, los requerimientos de instalación (version de Python y librerias), manual en PDF, y datos de ejemplo.


Actualizado 4/7/2025:

Acá podran descargar desde Dropbox el programa ejecutable (no requiere instalar Python + librerías); el archivo *.exe es aprox. 138mb


Y acá pueden consultar el artículo publicado:


Liria J, Soto-Vivas A. 2025. py_tps2tnt y py_tm2tnt: dos programas en Python para procesamiento de datos morfométricos para análisis cladísticos con TNT. Revista peruana de biología 32(2): e30018 001 - 006 (Julio 2025). doi: https://dx.doi.org/10.15381/rpb.v32i2.30018


¡Espero que esta herramienta les sea de gran ayuda en sus investigaciones! Si tienen alguna pregunta o comentario, no duden en dejarlo en la sección de comentarios.

7 de junio de 2018


El V Ciclo de Conferencias en Investigación Biológica de la Facultad de Ciencias Biológicas – Universidad Central del Ecuador, tiene el agrado de invitar al:

Taller PRINCIPIOS EN MORFOMETRÍA GEOMÉTRICA:





















































El taller es teórico-prácticos y se dictará en las tardes de los 5 días del Ciclo de Conferencias; en aulas y laboratorios adecuados.

A cada persona que participe tanto en las charlas como en alguno de los talleres, se le otorgará un certificado de capacitación o aprobación (depende del taller) de 40 horas.

Los costos para la inscripción (antes del 30 de junio) son:
          GRATIS para estudiantes UCE
          20$ para estudiantes externos y graduados Biología UCE
          30$ para profesionales

Para quienes paguen después del 30 de junio:
         GRATIS para estudiantes UCE
         25$ para estudiantes externos y graduados Biología UCE
         40$ para profesionales

El precio incluye la participación en uno de los talleres y el certificado.


3 de mayo de 2016

Curso de Morfometría Geométrica en Quito 2016

En esta entrada les traigo fotos de un nuevo curso de Morfometría Geométrica en Ecuador. Este se realizó en la Universidad de las Fuerzas Armadas (ESPE). Contó con la participación de Investigadores y estudiantes de ESPE, profesionales de la Universidad Regional Amazónica IKIAM, así como profesionales de AGROCALIDAD.





















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:












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.