¿La Sistemática: por qué Filogenética?
¿Por qué escoger un enfoque filogenético para la taxonomía? El campo de la sistemática atravezó por una revolución conceptual durante las décadas de 1970 y 1980. Esta historia ha sido relatada por Hull (1988). En los años recientes ya se ha percibido ampliamente la importancia central de la reconstrucción filogenética en sistemática, ecología y biología evolutiva (Brooks y McLennan, 1991; Donoghue, 1989; Funk y Brooks, 1990 1990; Harvey y Pagel, 1991; Huey, 1987; Mishler, 1988; Wanntorp, et al., 1990). Las filogenias explícitas como resultado de un estudio cladístico ahora proveen la base crítica para la clasificación, asi como para estudios de especiación, biogeografía, ecología y comportamiento (entre muchas otras áreas de investigación). Como en el caso de otras disciplinas de frontera en la biología, la sistemática filogenética acarrea su propia terminología y métodos cuantitativos. No obstante, los principios básicos para el estudio de caracteres y taxa son simples (Brooks y McLennan, 1991; De Luna y Mishler, 1997; Funk y Brooks, 1990; Mishler y De Luna, 1991; Mishler, 1994; Wiley, 1981).
Además de los aspectos filosóficos (ver referencias en De Luna, 1995, 1996), uno de los argumentos más importantes a favor de la investigación taxonómica bajo un enfoque cladístico es la teoría y conceptos desarrollados en torno al estudio de los caracteres. La sistemática filogenética se deriva de los estudios de anatomía y morfología comparativos, dos de cuyos trabajos ejemplares son los de Hennig (1966) y Zimmermann (1967). La idea central en el enfoque cladístico se conoce como el "Principio de Hennig", el cual es tan elegante y fundamental como el "Principio de Darwin" de la selección natural. Se basa en el concepto de homología, uno de los más importantes en sistemática, pero también uno de los más discutidos (ver referencias en De Luna y Mishler, 1997, este volumen). El concepto moderno se basa en la evidencia de continuidad histórica de información (Roth, 1994; Van Valen, 1982). Homología se define entonces como la correspondencia entre los rasgos compartidos por dos organismos debido a su descendencia a partir de un ancestro común (De Luna y Mishler, 1997).
La contribución conceptual de Hennig fué ver que en un sistema que evoluciona mediante descendencia con modificación y que se divide en linajes, los caracteres que cambiaron su estado en un linaje particular pueden servir para indicar la existencia de tal linaje, aún si en éste ocurren divergencias posteriores. El principio de Hennig postula que las similitudes homólogas entre organismos son de dos tipos, sinapomorfias debido a ancestría común inmediata y simplesiomorfias debidas a ancestría más distante. Las "similitudes especiales" (sinapomorfia) son la clave para la reconstrucción de relaciones realmente naturales entre organismos. La similitud total entonces puede visualizarse como una mezcla no identificada de sinapomorfias, simplesiomorfias y similitudes no homólogas. En el sistema Hennigiano, las hipótesis individuales de homología se elaboran una a una; después la prueba de congruencia se aplica para identificar homoplasias y finalmente, las clasificaciones se derivan del cladograma. Esta elegante correspondencia entre sinapomorfia y monofilia es la base de la revolución cladística en la sistemática.
La clasificación y el concepto de los taxa
Otro de los argumentos importantes a favor de la investigación taxonómica bajo un enfoque cladístico es la teoría sobre los taxa. Un corolario del Principio de Hennig es que la clasificación lógicamente debe reflejar el orden de ramificación reconstruido en un cladograma: solo los grupos monofiléticos pueden ser reconocidos y nombrados formalmente como grupos taxonómicos. Este principio se basa en que los grupos que incluyen a todos los descendientes de un ancestro común, pero sin incluir el ancestro hipotético. Esta definición es sincrónica, es decir, el grupo monofilético consiste en una sección transversal de un linaje y solamente incluye a los miembros coexistentes en esa rebanada de tiempo (Sober, 1988).
El concepto de monofilia es simple y no obstante, el proceso empírico del reconocimiento de grupos monofiléticos es muy complejo. En la fase del análisis de caracteres no solo se determinan los patrones de variación de caracteres y estados, sino que también se agrupan muestras individuales en las unidades de comparación (denominadas Unidades Taxonómicas Operativas, UTOs). Estas unidades se ensamblan inicialmente al agrupar especímenes que son homogéneos para los caracteres conocidos preliminarmente. En la fase inicial de este proceso de formación de UTOs, cada organismo individual se considera como la categoría más baja de una UTO (Hennig, 1966, pp 65). En el sistema de Hennig, un organismo se conceptualiza como un conjunto de semaforontes (portadores de caracteres). Un semaforonte consiste básicamente en el estado del individuo en cierto periodo de tiempo (en teoría infinitamente pequeño) de su ciclo de vida. Los semaforontes están conectados entre si por las relaciones ontogenéticas que forma un organismo individual. Estos a su vez están conectados por las relaciones tocogenéticas que forman linajes de ancestros y descendientes. Aunque esta ontología es relativamente clara, el proceso empírico de agrupar individuos en grupos monofiléticos al nivel de especies no es tan sencillo. En el caso de las especies, su individualización no es obvia, ni neutral respecto a conceptos sobre lo que se consideran las especies. El reconocimiento de especies es resultado de un proceso de inferencia, entre los cuales los procedimientos más robustos son los análisis guiados por conceptos explícitamente filogenéticos.
Como citar esta información?
Fuente del texto:
Mishler, BD & De Luna, E. 1997. Sistemática filogenética y el concepto de Especie. Boletín de la Sociedad Botánica de México 60: 45-57.
jueves, 20 de octubre de 2011
Concepto de Homologia
Que es Homologia?
Homologia como concepto. En el plano ontológico, homologia es un fenómeno que relaciona dos o más partes o procesos de organismos a un nivel particular en la jerarquía de la organización biológica. Cuando las partes o procesos se hipotetizan como "homólogas" se implica que la existencia de tales entidades discretas es causada por la manifestación del fenomeno "homología". La relacion se establece por continuidad historica de informacion. El proceso reproductivo y evolutivo es la principal causa de la continuidad historica. Si es que asi existen, como investigamos las homologias? ¿como analizamos las similitudes? ¿como detectar las homologías?
Homologia como evidencia de ancestria común. En el plano epistemológico "homología" es la correspondencia que existe entre dos o mas rasgos de los organismos. No es una relación directamente observable sino que la homologia se detecta como resultado de un método de análisis inferencial. Este marco teórico permite reconocer a las hipótesis de homología y de homólogos como el fundamento epistemológico para el estudio comparativo de las similitudes entre organismos.
Homologia como concepto. En el plano ontológico, homologia es un fenómeno que relaciona dos o más partes o procesos de organismos a un nivel particular en la jerarquía de la organización biológica. Cuando las partes o procesos se hipotetizan como "homólogas" se implica que la existencia de tales entidades discretas es causada por la manifestación del fenomeno "homología". La relacion se establece por continuidad historica de informacion. El proceso reproductivo y evolutivo es la principal causa de la continuidad historica. Si es que asi existen, como investigamos las homologias? ¿como analizamos las similitudes? ¿como detectar las homologías?
Homologia como evidencia de ancestria común. En el plano epistemológico "homología" es la correspondencia que existe entre dos o mas rasgos de los organismos. No es una relación directamente observable sino que la homologia se detecta como resultado de un método de análisis inferencial. Este marco teórico permite reconocer a las hipótesis de homología y de homólogos como el fundamento epistemológico para el estudio comparativo de las similitudes entre organismos.
viernes, 23 de octubre de 2009
Homología dinámica y datos moleculares
Cuando hablamos de análisis de secuencias génicas normalmente consideramos como un paso esencial y primordial el alineamiento y después la ejecución de la hipótesis filogenética. Este procedimiento parte del hecho de que durante el alineamiento postulamos las hipótesis de homología primaria (De Pinna, 1991). Una vez que tenemos el alineamiento tales hipótesis se ponen a prueba mediante el análisis filogenético, para detectar cuáles resultaron verdaderas (sinapomorfias=hipótesis de homología secundaria).
La ejecución de un alineamiento implica tomar decisiones respecto a los cambios en transiciones (ti)-transversiones (tv) y a la inserción de los “gaps”. Los programas automáticos tienen, por defecto, parámetros de penalización de inserción de “gaps” y de cambio entre los nucleótidos. Normalmente, el usuario de los programas tiene la posibilidad de cambiar dichos parámetros y ejecutar diversos alineamientos, con la misma matriz de datos. Sin embargo, es difícil que se ejecuten todas las posibilidades de alineamiento que una matriz de datos potencialmente tiene. Los programas de alineamiento tienen una variable más: los algoritmos implementados para la comparación de las secuencias. Por ejemplo, el programa ClustalW (Thompson et al., 1994) realiza un árbol guía de NJ para comparar las secuencias y ejecuta un alineamiento progresivo basado en el algoritmo de Feng & Doolittle (1987). El programa MAFFT (Katoh et al., 2002) realiza el alineamiento mediante transformaciones rápidas de Fourier. Ahora bien, si se quiere visualizar un alineamiento alternativo en estos programas, es necesario variar los parámetros y ejecutar un análisis a la vez.
El método de Optimización Directa (OD) fue propuesto por Wheeler (1996) para el análisis de datos moleculares como una alternativa a la forma tradicional de analizar secuencias. El análisis de secuencias mediante OD significa que la construcción de la hipótesis filogenética y la optimización de las secuencias se realizan en un solo paso. Esto implica que NO SE REQUIERE un alineamiento a priori de las secuencias para poder realizar el análisis filogenético. Wheeler (2001) acuñó el término “Homología Dinámica” (HD) a la optimización directa de secuencias y al cálculo de la hipótesis filogenética en un solo paso. Por el contrario, refirió como “Homología Estática” (HE) a los dos pasos usualmente empleados (el alineamiento, en primer lugar, y el cálculo de la hipótesis filogenética en segundo) en un análisis filogenético con datos moleculares.
Para realizar un análisis bajo HD es necesario, tomar en cuenta los valores de los parámetros de cambios en Ti-Tv y la inclusión de “gaps”. Wheeler (1995) consideró que todas las combinaciones de los valores de los parámetros son posibles y todos deben ser examinados, por lo que el alineamiento y la filogenia deben ser ejecutados usando la misma combinación de valores de los parámetros. Por lo tanto, su propuesta posterior (Wheeler, 1996) tuvo como objetivos llevar a la práctica los enunciados anteriores: 1) realizar la hipótesis filogenética y la optimización de secuencias en un solo paso utilizando los mismos valores de los parámetros y el mismo método; evitando, de esta forma, que se utilicen dos métodos distintos para obtener la hipótesis filogenética como ocurre mediante HE, y 2) explorar el mayor número posible de alineamientos e hipótesis filogenéticas al mismo tiempo, sin variar la matriz de transformaciones que se indica al principio.
Las transformaciones entre Tv-Ti-gaps son tomadas en cuenta, se asigna un valor a cada una de ellas tomando en cuenta a los “gaps” como una hipótesis de transformación. Los valores asignados a las transformaciones deben ser simétricas, esto es: el valor mínimo para las Ti-Tv debe ser de 0.5 y el mínimo de los “gaps” debe ser al menos la mitad de la transformación entre Ti-Tv (Wheeler, 1993). Se examinan todos los esquemas posibles de comparación para cada nodo y el esquema con el menor número de eventos es el que se le asigna al nodo. Las inserciones-deleciones aparecen, no como estados sino como transformaciones que unen a las secuencias nucleotídicas ancestrales con las descendientes. La construcción del ancestro hipotético se puede visualizar como dos operaciones: la primera se puede considerar como un paso de alineamiento, es decir, las secuencias son alineadas para minimizar el costo de los “indels” y la transformación de las bases por un conteo de la unión/intersección. Cada posible alineamiento es considerado. En el segundo paso, el ancestro hipotético es construido a partir de este alineamiento tomando la posición de la unión/intersección a lo largo de las secuencias dadas (ver figuras 2 y 3 en Wheeler, 1996).
Si el costo de un “gap” es igual al costo de una transformación entre bases, la decisión que tomará la OD será la misma que se tomaría con el método tradicional no-aditivo. Sin embargo, si el costo del “gap” es mayor que una transformación nucleotídica entonces las posibilidades de cambio se limitan y la decisión final puede ser tomada considerando el tamaño de la secuencia, más que un cambio individual. Esto es, si la secuencia ancestral y la descendiente comparten una secuencia con longitud de 3 nucleótidos esta ganaría sobre otra que tuviera 3 nucleótidos y un “gap” dado que la de 3 es más corta. Entonces, la característica que definiría a un grupo en este caso sería el fragmento de la secuencia que comparten y no un “gap”.
La HD tiene su base en la programación dinámica (Sankoff, 2000), que es un método usado en matemáticas y en computación para resolver problemas muy complejos al disectarlos en pasos mucho más sencillos. En el caso del alineamiento, esto implica, según Sankoff (2000), encontrar la máxima coincidencia en las secuencias. Existe un algoritmo que incluye estos principios, es el propuesto por Needleman & Wunsch (1970) que realiza un alineamiento global basado en la programación dinámica (ver figuras 1 y 2 en Needleman & Wunsch, 1970). Hace la comparación pareada de secuencias para encontrar la máxima coincidencia entre ellas, calculando las transformaciones entre nucleótidos y el costo de insertar un “gap”. Los algoritmos basados en programación dinámica siempre tendrán una solución “casi completa” o heurísticas pues encontrar todas las posibles soluciones llevaría mucho más tiempo del que toma una solución heurística. Se trata de evaluar el mayor número de posibles combinaciones, pero siempre faltarán posibilidades por explorar. Por eso se dice que las soluciones son “casi completas”.
El algoritmo de Needleman & Wunsch (1970) está implementado en el programa POY 4.1.1 (Varón et al., 2009) y es con el cual se ejecutan los análisis de HD. Al realizar un análisis de HD se evalúan todas las posibilidades de comparación, se optimiza y por cada topología encontrada se calcula una longitud. Al final se decide la mejor topología mediante la longitud, aquella hipótesis con el menor número de transformaciones es la que se selecciona como la mejor.
La forma más sencilla de HD es la OD, pero hay dos formas más elaboradas de optimizar las secuencias: la optimización iterativa (IPO) y la optimización basada en la búsqueda (SBO). Ambas ayudan a refinar la búsqueda dando más de una optimizada hacia arriba y hacia abajo tratando de encontrar topologías de longitudes aún menores de las encontradas por la OD.
... CONTINUARÁ...
La ejecución de un alineamiento implica tomar decisiones respecto a los cambios en transiciones (ti)-transversiones (tv) y a la inserción de los “gaps”. Los programas automáticos tienen, por defecto, parámetros de penalización de inserción de “gaps” y de cambio entre los nucleótidos. Normalmente, el usuario de los programas tiene la posibilidad de cambiar dichos parámetros y ejecutar diversos alineamientos, con la misma matriz de datos. Sin embargo, es difícil que se ejecuten todas las posibilidades de alineamiento que una matriz de datos potencialmente tiene. Los programas de alineamiento tienen una variable más: los algoritmos implementados para la comparación de las secuencias. Por ejemplo, el programa ClustalW (Thompson et al., 1994) realiza un árbol guía de NJ para comparar las secuencias y ejecuta un alineamiento progresivo basado en el algoritmo de Feng & Doolittle (1987). El programa MAFFT (Katoh et al., 2002) realiza el alineamiento mediante transformaciones rápidas de Fourier. Ahora bien, si se quiere visualizar un alineamiento alternativo en estos programas, es necesario variar los parámetros y ejecutar un análisis a la vez.
El método de Optimización Directa (OD) fue propuesto por Wheeler (1996) para el análisis de datos moleculares como una alternativa a la forma tradicional de analizar secuencias. El análisis de secuencias mediante OD significa que la construcción de la hipótesis filogenética y la optimización de las secuencias se realizan en un solo paso. Esto implica que NO SE REQUIERE un alineamiento a priori de las secuencias para poder realizar el análisis filogenético. Wheeler (2001) acuñó el término “Homología Dinámica” (HD) a la optimización directa de secuencias y al cálculo de la hipótesis filogenética en un solo paso. Por el contrario, refirió como “Homología Estática” (HE) a los dos pasos usualmente empleados (el alineamiento, en primer lugar, y el cálculo de la hipótesis filogenética en segundo) en un análisis filogenético con datos moleculares.
Para realizar un análisis bajo HD es necesario, tomar en cuenta los valores de los parámetros de cambios en Ti-Tv y la inclusión de “gaps”. Wheeler (1995) consideró que todas las combinaciones de los valores de los parámetros son posibles y todos deben ser examinados, por lo que el alineamiento y la filogenia deben ser ejecutados usando la misma combinación de valores de los parámetros. Por lo tanto, su propuesta posterior (Wheeler, 1996) tuvo como objetivos llevar a la práctica los enunciados anteriores: 1) realizar la hipótesis filogenética y la optimización de secuencias en un solo paso utilizando los mismos valores de los parámetros y el mismo método; evitando, de esta forma, que se utilicen dos métodos distintos para obtener la hipótesis filogenética como ocurre mediante HE, y 2) explorar el mayor número posible de alineamientos e hipótesis filogenéticas al mismo tiempo, sin variar la matriz de transformaciones que se indica al principio.
Las transformaciones entre Tv-Ti-gaps son tomadas en cuenta, se asigna un valor a cada una de ellas tomando en cuenta a los “gaps” como una hipótesis de transformación. Los valores asignados a las transformaciones deben ser simétricas, esto es: el valor mínimo para las Ti-Tv debe ser de 0.5 y el mínimo de los “gaps” debe ser al menos la mitad de la transformación entre Ti-Tv (Wheeler, 1993). Se examinan todos los esquemas posibles de comparación para cada nodo y el esquema con el menor número de eventos es el que se le asigna al nodo. Las inserciones-deleciones aparecen, no como estados sino como transformaciones que unen a las secuencias nucleotídicas ancestrales con las descendientes. La construcción del ancestro hipotético se puede visualizar como dos operaciones: la primera se puede considerar como un paso de alineamiento, es decir, las secuencias son alineadas para minimizar el costo de los “indels” y la transformación de las bases por un conteo de la unión/intersección. Cada posible alineamiento es considerado. En el segundo paso, el ancestro hipotético es construido a partir de este alineamiento tomando la posición de la unión/intersección a lo largo de las secuencias dadas (ver figuras 2 y 3 en Wheeler, 1996).
Si el costo de un “gap” es igual al costo de una transformación entre bases, la decisión que tomará la OD será la misma que se tomaría con el método tradicional no-aditivo. Sin embargo, si el costo del “gap” es mayor que una transformación nucleotídica entonces las posibilidades de cambio se limitan y la decisión final puede ser tomada considerando el tamaño de la secuencia, más que un cambio individual. Esto es, si la secuencia ancestral y la descendiente comparten una secuencia con longitud de 3 nucleótidos esta ganaría sobre otra que tuviera 3 nucleótidos y un “gap” dado que la de 3 es más corta. Entonces, la característica que definiría a un grupo en este caso sería el fragmento de la secuencia que comparten y no un “gap”.
La HD tiene su base en la programación dinámica (Sankoff, 2000), que es un método usado en matemáticas y en computación para resolver problemas muy complejos al disectarlos en pasos mucho más sencillos. En el caso del alineamiento, esto implica, según Sankoff (2000), encontrar la máxima coincidencia en las secuencias. Existe un algoritmo que incluye estos principios, es el propuesto por Needleman & Wunsch (1970) que realiza un alineamiento global basado en la programación dinámica (ver figuras 1 y 2 en Needleman & Wunsch, 1970). Hace la comparación pareada de secuencias para encontrar la máxima coincidencia entre ellas, calculando las transformaciones entre nucleótidos y el costo de insertar un “gap”. Los algoritmos basados en programación dinámica siempre tendrán una solución “casi completa” o heurísticas pues encontrar todas las posibles soluciones llevaría mucho más tiempo del que toma una solución heurística. Se trata de evaluar el mayor número de posibles combinaciones, pero siempre faltarán posibilidades por explorar. Por eso se dice que las soluciones son “casi completas”.
El algoritmo de Needleman & Wunsch (1970) está implementado en el programa POY 4.1.1 (Varón et al., 2009) y es con el cual se ejecutan los análisis de HD. Al realizar un análisis de HD se evalúan todas las posibilidades de comparación, se optimiza y por cada topología encontrada se calcula una longitud. Al final se decide la mejor topología mediante la longitud, aquella hipótesis con el menor número de transformaciones es la que se selecciona como la mejor.
La forma más sencilla de HD es la OD, pero hay dos formas más elaboradas de optimizar las secuencias: la optimización iterativa (IPO) y la optimización basada en la búsqueda (SBO). Ambas ayudan a refinar la búsqueda dando más de una optimizada hacia arriba y hacia abajo tratando de encontrar topologías de longitudes aún menores de las encontradas por la OD.
... CONTINUARÁ...
jueves, 22 de enero de 2009
Nomenclatura
Además del sistema de siete rangos, la nomenclatura científica es el otro elemento organizador de la clasificación biológica. La comunidad taxonómica mundial ha convenido que los nombres de todos los organismos desde el rango de especie hasta Reino se denominen en latín. Esta costumbre se originó cuando Carlos Linneo en 1758 enlistó y describió en latín un compendio mundial en dos volúmenes (Systema Naturae) de las especies de plantas y animales conocidas en ese tiempo.
Las dos primeras palabras en los párrafos de las descripciones de Linneo se tomaron como el nombre científico de las especies. Por ejemplo, los nombres científicos del chile, maíz y frijol son, respectivamente: Capsicum annuum, Zea mays y Phaseolus vulgaris. Esto es lo que se conoce como el sistema binomial de nomenclatura taxonómica. Ya desde los compendios de plantas de Joachim Jung (1587-1657) se había introducido la nomenclatura binomial, pero fue desarrollada y aplicada consistentemente para todos los seres vivos hasta la obra citada de Linneo. Desde entonces, el establecimiento de nuevos nombres para especies recién descubiertas se regula por este sistema. Los procedimientos detallados se publican en códigos internacionales de nomenclatura.
Aunque se nombra cada especie con dos términos, los nombres científicos de los grupos en las otras seis categorías taxonómicas no son binomiales. Actualmente, el género se nombra usando el primer término del binomio de la especie. Por ejemplo, el musgo común que muchos usan en Diciembre para adornar la base en la representación del tradicional "Nacimiento" muy probablemente es la especie Thuidium delicatulum. De este binomio se desprende que el nombre del género es Thuidium.
El nombre de la familia y los demás grupos (taxa) superiores (excepto el de los Reinos) siempre se derivan de un nombre genérico particular. En el caso del musgo en cuestión, esta especie pertenece a la familia Thuidiaceae, cuyo nombre precisamente se deriva del nombre del género. La familia se clasifica en el Orden Hypnales, cuyo nombre es tomado de Hypnum, otro género de musgos. El Orden pertenece a la Clase Bryopsida, en la División Bryophyta. Ambos nombres se derivan del nombre genérico Bryum.
El nombre del Reino que incluye a los musgos y todas la plantas es Chlorobiota, aunque en un tiempo a este grupo también se le llamo Plantae o Metaphyta. El punto a resaltar con este ejemplo es que en todos los organismos, el binomio de cada especie deja implícito el género al que pertenece. No obstante, los nombres de la familia y los demás grupos taxonómicos donde se clasifica una especie en particular ya no son tan obvios. Estos nombres se presentan jerárquicamente en las clasificaciones particulares para cada División en libros especializados, por ejemplo de bacteriología, protozoología, mastozoología, ficología, briología, etc.
Las dos primeras palabras en los párrafos de las descripciones de Linneo se tomaron como el nombre científico de las especies. Por ejemplo, los nombres científicos del chile, maíz y frijol son, respectivamente: Capsicum annuum, Zea mays y Phaseolus vulgaris. Esto es lo que se conoce como el sistema binomial de nomenclatura taxonómica. Ya desde los compendios de plantas de Joachim Jung (1587-1657) se había introducido la nomenclatura binomial, pero fue desarrollada y aplicada consistentemente para todos los seres vivos hasta la obra citada de Linneo. Desde entonces, el establecimiento de nuevos nombres para especies recién descubiertas se regula por este sistema. Los procedimientos detallados se publican en códigos internacionales de nomenclatura.
Aunque se nombra cada especie con dos términos, los nombres científicos de los grupos en las otras seis categorías taxonómicas no son binomiales. Actualmente, el género se nombra usando el primer término del binomio de la especie. Por ejemplo, el musgo común que muchos usan en Diciembre para adornar la base en la representación del tradicional "Nacimiento" muy probablemente es la especie Thuidium delicatulum. De este binomio se desprende que el nombre del género es Thuidium.
El nombre de la familia y los demás grupos (taxa) superiores (excepto el de los Reinos) siempre se derivan de un nombre genérico particular. En el caso del musgo en cuestión, esta especie pertenece a la familia Thuidiaceae, cuyo nombre precisamente se deriva del nombre del género. La familia se clasifica en el Orden Hypnales, cuyo nombre es tomado de Hypnum, otro género de musgos. El Orden pertenece a la Clase Bryopsida, en la División Bryophyta. Ambos nombres se derivan del nombre genérico Bryum.
El nombre del Reino que incluye a los musgos y todas la plantas es Chlorobiota, aunque en un tiempo a este grupo también se le llamo Plantae o Metaphyta. El punto a resaltar con este ejemplo es que en todos los organismos, el binomio de cada especie deja implícito el género al que pertenece. No obstante, los nombres de la familia y los demás grupos taxonómicos donde se clasifica una especie en particular ya no son tan obvios. Estos nombres se presentan jerárquicamente en las clasificaciones particulares para cada División en libros especializados, por ejemplo de bacteriología, protozoología, mastozoología, ficología, briología, etc.
La comunicación del conocimiento taxonómico de la biodiversidad
La difusión del conocimiento taxonómico de las exploraciones y de las clasificaciones se ha canalizado en medios convencionales como artículos científicos y monografías con descripciones detalladas de los organismos, mapas de su localización e ilustraciones y fotografías. Por ejemplo, el Instituto de Ecologia ha publicado en los pasados 25 años la serie Flora de Veracruz, donde fascículo a fascículo se han descrito familias, géneros y especies de las plantas del Estado. También ahora se ha aprovechado los medios electrónicos y computarizados para publicar las bases de datos de especies, en videofloras y el Internet.
El conocimiento generado en las tres áreas básicas de la sistemática biológica en todo el mundo ha sido fundamental para el descubrimiento de nuevas medicinas, compuestos químicos industriales, recursos genéticos para el desarrollo agrícola, forestal y pesquero, diagnosis de patógenos y control de pestes, y también para dirigir el esfuerzo de conservación a grupos taxonómicos o ambientes prioritarios.
El conocimiento generado en las tres áreas básicas de la sistemática biológica en todo el mundo ha sido fundamental para el descubrimiento de nuevas medicinas, compuestos químicos industriales, recursos genéticos para el desarrollo agrícola, forestal y pesquero, diagnosis de patógenos y control de pestes, y también para dirigir el esfuerzo de conservación a grupos taxonómicos o ambientes prioritarios.
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