Diferencias entre máxima verosimilitud y neighbor joining
La máxima verosimilitud y el método Neighbor Joining son dos enfoques diferentes utilizados en la inferencia filogenética, que es el proceso de reconstruir la historia evolutiva de un grupo de organismos. Aquí hay algunas diferencias clave entre la máxima verosimilitud y el método Neighbor Joining:
1. Principio subyacente:
- Máxima verosimilitud: La máxima verosimilitud es un enfoque estadístico que busca encontrar el árbol filogenético que maximiza la probabilidad de observar los datos de secuencias dadas, asumiendo un modelo evolutivo específico.
- Neighbor Joining: El método Neighbor Joining es un enfoque heurístico que se basa en la construcción de un árbol filogenético paso a paso, uniendo secuencias vecinas que tienen la menor distancia evolutiva entre sí.
2. Complejidad computacional:
- Máxima verosimilitud: La inferencia filogenética basada en máxima verosimilitud puede ser computacionalmente intensiva, ya que implica evaluar múltiples árboles candidatos y calcular la probabilidad de los datos bajo un modelo evolutivo.
- Neighbor Joining: El método Neighbor Joining es más rápido y menos computacionalmente exigente en comparación con la máxima verosimilitud, lo que lo hace adecuado para conjuntos de datos grandes.
3. Sensibilidad a la tasa de evolución:
- Máxima verosimilitud: La máxima verosimilitud es más sensible a las tasas de evolución heterogéneas entre las secuencias, lo que puede resultar en una mejor estimación de los parámetros evolutivos.
- Neighbor Joining: El método Neighbor Joining tiende a ser menos sensible a las diferencias en las tasas de evolución entre las secuencias, lo que puede llevar a la agrupación incorrecta de secuencias con tasas de evolución muy diferentes.
En resumen, la máxima verosimilitud es un enfoque más riguroso y preciso para la inferencia filogenética, mientras que el método Neighbor Joining es más rápido y fácil de implementar, aunque puede ser menos preciso en ciertas situaciones. Ambos métodos tienen sus propias ventajas y desventajas, y la elección entre ellos depende de la naturaleza de los datos y los objetivos de la investigación.