Procedimentos para análise biogeográfica com o programa DIVA, versão 1.2 (Ronquist 1996) em ambiente Windows

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1 1 Procedimentos para análise biogeográfica com o programa DIVA, versão 1.2 (Ronquist 1996) em ambiente Windows Kirstern Lica Follmann Haseyama 1 A biogeografia cladística dispõe de diversos métodos e diversos softwares para implementá-los. Existe, entre eles, uma divisão comum na literatura entre os métodos de padrão e os métodos de eventos. Os métodos de eventos utilizam-se de modelos para reconstruir os possíveis processos que levaram à distribuição atual dos seres vivos. Para tanto propõem diferentes custos aos processos de dispersão, extinção, duplicação e vicariância, segundo as suas probabilidades. A partir da análise da filogenia e da distribuição geográfica, estes processos são sugeridos de forma a minimizar os custos, e uma ou mais hipóteses ótimas são apresentadas. Existem hoje cinco métodos mais conhecidos que se encaixam na definição de métodos de eventos, segundo Crisci et al. (2003): Máxima Coespeciação (MC) (Page 1994 Ronquist 1998), Jungles (Charleston 1998), Análise Bayesiana (Huelsenbeck et al. 2000), Análise de Dispersão e Vicariância (DIVA) (Ronquist 1996) e TreeFitter (Ronquist 2000). O objetivo deste tutorial é a apresentação dos passos necessários para a realização de uma análise biogeográfica com o programa DIVA versão 1.2 (Ronquist 1996). 1. Criando input files: O primeiro passo para se rodar uma análise com o programa DIVA é a criação de um input file, que é um arquivo contendo as informações de que o programa necessita: distribuição geográfica do táxon a ser analisado e a sua filogenia. Ele pode ser feito em qualquer editor de texto, como Microsoft Bloco de Notas ou Microsoft Word, por exemplo. No entanto, estas informações necessitam ser organizadas de forma bastante específica, conforme ilustrado na figura O input file deve sempre começar com a expressão begin data 1.2 A próxima informação a ser colocada é a dimensão da matriz, que será dada pelo número de táxons (NTAX) e caracteres (NCHAR). O número de táxons será sempre o numero de táxons terminais. O número de caracteres será sempre o número de áreas incluídas na análise 1.3 O próximo tópico (CHARLABELS) refere-se às áreas. Cada área deve receber uma codificação, sempre começando pela letra A e seguindo a ordem alfabética. Estas letras serão utilizadas pelo programa para apresentar os resultados

2 2 BEGIN DATA DIMENSIONS NTAX=5 NCHAR=3 FORMAT MISSING=? GAP=- CHARLABELS [A] Caribe [B] Amazônia [C] Neártico MATRIX sp1 111 sp2 100 sp3 010 sp4 001 sp5 111 ENDBLOCK BEGIN TREES TRANSLATE 1 sp1, 2 sp2, 3 sp3, 4 sp4, 5 sp5, TREE genero1 = (1,(2,(3,(4,5)))) ENDBLOCK Figura 1: exemplo de input file para o programa DIVA. 1.4 O tópico seguinte (MATRIX) refere-se aos táxons. Em cada linha escreve-se um dos táxons terminais e uma sequência de sinais que traduzem a sua distribuição. No exemplo da figura 1, sp1 está distribuída por todas as áreas analisadas sp2 apenas no Caribe, sp3 apenas na Amazônia, e assim por diante. Deve-se tomar o cuidado de seguir na matriz a mesma ordem utilizada em CHARLABELS. No exemplo da figura 1, fica implícito que a coluna 1 refere-se ao Caribe, a coluna 2 refere-se à Amazônia e a coluna 3 refere-se ao Neártico 1.5 No próximo bloco (BEGIN TREES) associa-se cada uma das espécies a um número

3 3 1.6 No último bloco, este número é utilizado na descrição parentética da filogenia, no mesmo modelo utilizado pelo programa TreeView (Page 2001) 1.7 É preciso ainda respeitar a colocação de ponto e vírgula ao final de cada frase e a expressão end block ao final de cada bloco de informações. 2. Utilizando o programa: Após a confecção do input file, este deve ser salvo na mesma pasta em que se encontra o arquivo executável do DIVA. Para rodar a análise, os procedimentos estão ilustrados na figura 2: Figura 2: procedimentos para otimizar os dados com DIVA. 2.1 O programa oferece a opção de salvar os resultados em um output file, que pode ser ativada digitando-se a expressão output mais o nome a ser dado ao arquivo e a extensão do programa de texto que se deseja utilizar. No exemplo da figura 2, resultado.txt. Caso não seja ativada a opção de criar um output file os dados serão perdidos após o fechamento do programa 2.2 Para abrir o input file no programa, deve-se digitar a expressão proc e em seguida o nome do arquivo com a extensão. No exemplo da figura 2, genero1.txt

4 4 2.3 Em seguida, digita-se optimize para que o programa otimize os dados 2.4 É preciso sempre digitar ponto e vírgula ao fim de cada frase e após, o botão enter, para que o programa inicie a ação desejada. 3. Interpretando os resultados: 3.1 Antes dos resultados, o programa apresenta as configurações utilizadas, que no exemplo da figura 2 foram as opções default 3.2 O primeiro resultado a aparecer é o número de dispersões utilizadas para a reconstrução ótima. No caso, foram cinco 3.3 E por último a reconstrução em si, que é apresentada descritivamente. O ancestral hipotético dos táxons sp5 e sp4 (nó 6) poderia ter habitado o Neártico (C), ou o Caribe e o Neártico (AC) ou a Amazônia e o Neártico (BC) ou ainda todas estas áreas (ABC) (nesta ordem de probabilidade). O ancestral hipotético das espécies sp5, sp4 e sp3 (nó 7), poderia ter habitado a Amazônia (B), o Caribe e a Amazônia (AB), a Amazônia e o Neártico (BC) ou todas as áreas anteriores (ABC). O ancestral hipotético das espécies sp5, sp4 e sp3 e sp2 (nó 8) poderia ter habitado o Caribe (A), o Caribe e a Amazônia (AB), a Amazônia e o Neártico (AC) ou todas as áreas anteriores (ABC). E por fim, o ancestral hipotético de todo o gênero teria uma distribuição ampla, ocupando todas as áreas da análise (ABC). Graficamente, o resultado é como apresentado na figura 3. Figura 3: representação gráfica do resultado do exemplo. 3.4 Após a construção gráfica do resultado, é necessário localizar manualmente as dispersões no dendrograma. Por exemplo: sp5 está distribuído por A, B e C. Então, se o eu ancestral comum com sp4 habitasse apenas a área C, então sp5 teria que ter se dispersado para A e B. Caso o ancestral estivesse em A e C, teria se dispersado para B.

5 5 Caso o ancestral estivesse em B e C, teria se dispersado para A. e por fim, se estivesse em A, B e C, não teria havido dispersões. 4. Limitações: 4.1 No modo default, a extinção não é considerada 4.2 O programa aceita apenas árvores inteiramente dicotômicas 4.3 O programa não consegue lidar com mais de 180 táxons ou distribuições que abranjam mais de 15 áreas (Ronquist 1996). 5. Referências: Charleston, M.A Jungles, a new solution to the host/parasite phylogeny reconciliation problem. Mathematical Biosciences 149: Crisci, J.V. L. Katinas P. Posadas Historical Biogeography, an Introduction. Harvad University Press, Cambrige. 250p. Huelsenbeck, J.P. Rannala & B. Larget A Bayesian framework for the analysis of coespeciation. Evolution 54: Page, R Maps between trees and cladistic analysis of historical associations among genes, organisms and areas. Systematic Biology 43: Page, R TreeView version Computer Program and Manual. Disponível em Acesso em: setembro de Ronquist, F DIVA version 1.1. Computer Program and Manual Available by Anonymous FTP from Uppsala University. Disponível em Acesso em: fevereiro de Ronquist, F Three-Dimensional Cost-Matrix Optimization and Maximum Coespeciation. Cladistics 14: Ronquist, F TreeFitter 1.3 Computer Program and Manual Available by Anonymous FTP from Uppsala University. Disponível em Acesso em: fevereiro de Elaborado por Kirstern Lica Follmann Haseyama, Programa de Pós-Graduação em Entomologia (Mestrado), Departamento de Zoologia, Universidade Federal do Paraná. Contato: licahaseyama@yahoo.com.br. Ao utilizar ou divulgar este roteiro favor citar fonte e informar o autor sobre a utilização.