Un enfoque computacional nuevo y rápido para obtener árboles evolutivos fechados con precisión ha confirmado que los mamíferos modernos se originaron tras la extinción de los dinosaurios.
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| Impresión artística de Dormaalocyon latouri, uno de los primeros mamíferos modernos de Europa - ROYAL BELGIAN OF MODERN MAMMALS |
Los hallazgos, publicados en Nature, confirman que los
antepasados de los grupos de mamíferos placentarios modernos son posteriores a
la extinción de K-Pg que ocurrió hace 66 millones de años, resolviendo una
controversia sobre los orígenes de los mamíferos modernos. Los mamíferos
placentarios son el grupo más diverso de mamíferos vivos e incluyen grupos como
primates, roedores, cetáceos, carnívoros, quirópteros (murciélagos) y humanos.
La coautora principal, la Dra. Sandra Álvarez-Carretero, del
departemento de Genetica y Evolución de UCL, quien comenzó la investigación
mientras estaba en la Universidad Queen Mary de Londres, dijo en un comunicado:
"Al integrar genomas completos en el análisis y la información fósil
necesaria, pudimos para reducir las incertidumbres y obtener una línea de
tiempo evolutiva precisa. ¿Coexistieron los grupos de mamíferos modernos con
los dinosaurios o se originaron después de la extinción masiva? Ahora tenemos
una respuesta definitiva".
El coautor principal, el profesor Phil Donoghue, de la
Universidad de Bristol, dijo: "La línea de tiempo de la evolución de los
mamíferos es quizás uno de los temas más polémicos en biología evolutiva. Los
primeros estudios proporcionaron estimaciones de origen para los grupos
placentarios modernos en las profundidades del Cretácico, en la era de los
dinosaurios. En las últimas dos décadas, los estudios se movieron de un lado a
otro entre los escenarios de diversificación posteriores a K-PG y anteriores a
K-Pg. Nuestro cronograma preciso resuelve el problema".
Con proyectos de secuenciación en todo el mundo que ahora
producen cientos o miles de secuencias del genoma, y con planes inminentes para
secuenciar más de un millón de especies, los biólogos evolutivos pronto tendrán
una gran cantidad de información en sus manos. Sin embargo, los métodos
actuales para analizar los vastos conjuntos de datos genómicos disponibles y
crear líneas de tiempo evolutivas son ineficientes y computacionalmente
costosos.
El coautor principal, el Dr. Mario dos Reis, de la
Universidad Queen Mary de Londres, dijo: "Inferir líneas de tiempo
evolutivas es un objetivo fundamental de la biología. Sin embargo, los métodos
más avanzados se basan en el uso de computadoras para simular líneas de tiempo
evolutivas y evaluar las más plausibles. En nuestro caso, esto fue difícil
debido al gigantesco conjunto de datos analizados, que involucra datos genéticos
de casi 5.000 especies de mamíferos y 72 genomas completos".
En este estudio, los investigadores desarrollaron un nuevo
enfoque bayesiano rápido para analizar un gran número de secuencias del genoma,
al tiempo que tienen en cuenta las incertidumbres dentro de los datos.
El Dr. dos Reis agregó: "Resolvimos los obstáculos
computacionales dividiendo el análisis en subpasos: primero simulando líneas de
tiempo usando los 72 genomas y luego usando los resultados para guiar las
simulaciones en las especies restantes. El uso de genomas reduce la
incertidumbre porque permite el rechazo de líneas de tiempo no plausibles de
las simulaciones".
Usando su enfoque novedoso, el equipo pudo reducir el tiempo
de cálculo para este análisis complejo de décadas a meses.
"Si hubiéramos intentado analizar este gran conjunto de
datos de mamíferos en una supercomputadora sin utilizar el método bayesiano que
hemos desarrollado, habríamos tenido que esperar décadas para inferir el árbol
del tiempo de los mamíferos. Imagínense cuánto tiempo podría llevar este
análisis si usáramos nuestras propios PC", dijo Álvarez-Carretero.
"Además, logramos reducir el tiempo de cálculo en un
factor de 100. Este nuevo enfoque no solo permite el análisis de conjuntos de
datos genómicos, sino que también, al ser más eficiente, reduce sustancialmente
las emisiones de CO2 liberadas debido a la computación".
El método desarrollado en el estudio podría usarse para
abordar otras líneas de tiempo evolutivas polémicas que requieren el análisis
de grandes conjuntos de datos.
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