library("ape") library("phytools") library("OUwie") library("OUwie") library("ggplot2") library("cowplot") library("picante") Métodos de Evolução Fenotípica Como mencionamos na aula teórica, apesar de os modelos xxSSE estimarem taxas de transição entre os estados de um caráter, esses modelos integram sobre todas as possibilidades de configurações de eventos de transição. Sendo assim, eles não podem ser usados como modelos de reconstrução de estado ancestral por exemplo. Para isso, existem diversos modelos que foram desenvolvidos especificamente para esse fim.
Carregando os pacotes necessários library("phytools") library("diversitree") library("picante") library("RColorBrewer") library("ggplot2") library("cowplot") library("qgraph") MuSSE + Vipers Nesse tutorial vamos usar alguns dos modelos de trait-dependent speciation anad extinction, implementados no pacote diversitree. Para o exemplo do MuSSE (Multiple-State Speciation and Extinction) usaremos os dados de microhabitat e a filogenia de viperídeos usados em Alencar et al., 2017.
Já para o exemplo que usa o QuaSSE (Quantitative State Speciation and Extinction) utilizaremos dados de massa corporal e a filogenia de primatas usadas no artigo que descreve o método.
Carregando os pacotes library("BAMMtools") library("RPANDA") BAMM Baixando e instalando o BAMM BAMM (Bayesian Analysis of Macroevolutionary Mixtures) é um software que utiliza rjMCMC para modelar dinâmicas complexas de especiação, extinção e evolução fenotípica em filogenias. No entanto, o tutorial a seguir irá focar somente nas estimativas de taxas de especiação e extinção.
O primeiro passo para usar o BAMM é baixar o arquivo executável disponível em website do programa.
Carregando os pacotes necessários
library("rmarkdown") library("phytools") library("RColorBrewer") library("ggplot2") library("cowplot") library("bbmle") library("diversitree") library("TreeSim") makeTransparent<-function(someColor,alpha=10){ newColor<-col2rgb(someColor) apply(newColor,2,function(curcoldata){ rgb(red=curcoldata[1],green=curcoldata[2],blue=curcoldata[3], alpha=alpha,maxColorValue=255) }) } pal <- brewer.pal(n = 5, "Set1") Estimando taxas “na unha” Pure Birth Vamos iniciar simulando uma árvore sob um modelo simples de Pure Birth. Usaremos um valor alto para o número de espécies para que a estimativa das taxas seja precisa, mas posteriormente veremos como o tamanho da árvore impacta nessas estimativas.
Nesse tutorial, vamos relembrar os principais pontos da primeira aula, porém agora observando o que acontece “por trás dos panos” da ferramenta.
O tutorial não contém nenhum muitos comentários sobre os códigos utilizados, pois a intenção aqui não é ser um tutorial de R, mas sim sobre macroevolução. Sendo assim, o tutorial foi escrito de maneira a simplesmente ser necessário copiar e colar os códigos e rodá-los no seu próprio computador.
Para instalar pacotes no R, existem basicamente duas formas. A primeira é através da função install.packages usada em um script ou diretamente no console:
install.packages("ggplot2") Porém, a forma mais fácil de se fazer no RStudio é através do menu. O vídeo a seguir ensina como instalar pacotes usando o menu de ferramentas desse software:
A ideia por trás desse tutorial é ter um primeiro contato com os principais tipos de dados usados em Macroevolução. Os exercícios propostos aqui serão retomados com maior detalhe no próximo tutorial, que será feito diretamente no R, então no momento não se preocupe em saber como as coisas são feitas, e busque só se familiarizar com os diferentes tipos de dados.
Usaremos uma ferramenta interativa que permite a visualização instantânea e simplificada de comandos do R, usando o pacote shiny.