Diferencias entre máxima verosimilitud y neigbor joining
La máxima verosimilitud y el neighbor joining son dos métodos utilizados en bioinformática y estadística para inferir árboles filogenéticos, pero difieren en varios aspectos:
1. Máxima verosimilitud:
- La máxima verosimilitud es un método que busca encontrar el árbol filogenético que maximiza la probabilidad de observar los datos de secuencias de ADN dadas las hipótesis de evolución.
- Se basa en un modelo probabilístico que describe la evolución de las secuencias de ADN a lo largo del tiempo.
- Es un método computacionalmente más exigente y puede requerir más tiempo de cálculo que el neighbor joining.
- La máxima verosimilitud tiende a producir árboles más precisos y detallados, especialmente cuando se utilizan modelos evolutivos complejos y datos de secuencias grandes.
2. Neighbor joining:
- El neighbor joining es un método heurístico que construye un árbol filogenético a partir de una matriz de distancias entre las secuencias de ADN.
- Es más rápido computacionalmente que la máxima verosimilitud y es adecuado para conjuntos de datos grandes.
- Aunque es menos preciso que la máxima verosimilitud, el neighbor joining es útil para obtener una idea general de las relaciones filogenéticas entre las especies.
- El neighbor joining no asume un modelo evolutivo específico y no maximiza la verosimilitud de los datos, por lo que puede ser menos preciso en ciertos casos.
En resumen, la máxima verosimilitud es un método más preciso pero computacionalmente más exigente, mientras que el neighbor joining es más rápido pero menos preciso. La elección entre estos métodos dependerá de la naturaleza de los datos y de los objetivos de la investigación filogenética.