1. Datos utilizados:
* Tipos de datos diferentes: Los análisis que utilizan diferentes tipos de datos (por ejemplo, morfología versus secuencias de ADN) pueden conducir a diferentes topologías de árboles porque diferentes caracteres proporcionan diferentes señales filogenéticas.
* subconjuntos de datos diferentes: Incluso si se usa el mismo tipo de datos, analizar diferentes subconjuntos de caracteres (por ejemplo, usar solo genes codificadores de proteínas en lugar de todos los genes) puede conducir a diferentes resultados.
* Calidad de datos diferente: Los errores en los datos (por ejemplo, identificación errónea de taxones, errores de secuenciación) pueden influir en los resultados.
2. Métodos analíticos:
* Métodos filogenéticos diferentes: Los diferentes métodos hacen diferentes suposiciones sobre cómo ocurre la evolución del carácter. Por ejemplo, la parsimonia, la máxima probabilidad y la inferencia bayesiana utilizan diferentes criterios de optimización y pueden conducir a diferentes topologías de árboles.
* Diferentes parámetros del modelo: Incluso dentro del mismo método, los diferentes parámetros del modelo (por ejemplo, tasas evolutivas, modelos de sustitución) pueden afectar los resultados.
* Algoritmos de búsqueda diferentes: Los algoritmos específicos utilizados para buscar el mejor árbol pueden afectar los resultados. Es más probable que algunos algoritmos encuentren óptimos locales en lugar del óptimo global.
3. Factores biológicos:
* Transferencia de genes horizontales: En algunos casos, los genes se pueden transferir horizontalmente entre especies no relacionadas. Esto puede dificultar inferir un árbol único y preciso.
* Clasificación de linaje incompleto: Cuando las especies estrechamente relacionadas divergen rápidamente, algunos polimorfismos ancestrales pueden conservarse en diferentes linajes, lo que lleva a señales filogenéticas engañosas.
* Evolución convergente: Rasgos similares pueden evolucionar de forma independiente en diferentes linajes debido a presiones ambientales similares, lo que dificulta la distinción de la homología de la homoplasia.
4. Estocasticidad:
* La inferencia filogenética es probabilística: Incluso con los mismos datos y método, siempre hay cierto grado de incertidumbre en las relaciones inferidas, especialmente con datos limitados. Esta estocasticidad inherente puede conducir a diferentes topologías de árboles.
En resumen:
Las diferentes topologías de árboles pueden resultar de una interacción compleja de factores relacionados con los datos, los métodos analíticos, los procesos biológicos y la estocasticidad inherente. Es importante considerar todos estos factores al interpretar los resultados filogenéticos y tener en cuenta las limitaciones de cualquier análisis único.
