Biólogo chino
Ziheng Yang FRS ( chino :杨子恒; nacido el 1 de noviembre de 1964) es un biólogo chino . Ocupa la Cátedra RA Fisher de Genética Estadística [1] en el University College de Londres [ 2] y es el Director del Centro RA Fisher de Biología Computacional en el UCL. Fue elegido miembro de la Royal Society en 2006. [2]
Carrera académica
Yang se graduó de la Universidad Agrícola de Gansu con una licenciatura en 1984, y de la Universidad Agrícola de Beijing con una maestría en 1987 y un doctorado en 1992. [3]
Después de su doctorado, trabajó como investigador postdoctoral en el Departamento de Zoología de la Universidad de Cambridge (1992-1993), el Museo de Historia Natural (Londres) (1993-1994), la Universidad Estatal de Pensilvania (1994-1995) y la Universidad de California en Berkeley (1995-1997), antes de ocupar un puesto docente en el Departamento de Biología del University College de Londres. Fue profesor (1997), profesor adjunto (2000) y luego catedrático (2001) en el mismo departamento. Fue nombrado titular de la Cátedra RA Fisher de Genética Estadística en la UCL en 2010.
Yang ocupó varios puestos de profesor visitante. Fue profesor visitante asociado en el Instituto de Matemática Estadística (Tokio, 1997-8), profesor visitante en la Universidad de Tokio (2007-8), el Instituto de Zoología de Pekín (2010-1), la Universidad de Pekín (2010), el Instituto Nacional de Genética, Mishima, Japón (2011), y el Instituto Suizo de Tecnología (ETH), Zúrich (2011). En 2008-2011, fue profesor titular de la Cátedra Changjiang en la Universidad Sun Yat-sen , con un premio del Ministerio de Educación de China. De 2016 a 2019, fue profesor visitante en el Instituto Nacional de Genética, Japón. En 2017-8, fue becario Radcliffe en el Instituto Radcliffe de Estudios Avanzados de la Universidad de Harvard. [4]
Trabajo en evolución molecular y filogenética.
En la década de 1990, Yang desarrolló una serie de modelos y métodos estadísticos que se han implementado en programas de software de máxima verosimilitud y bayesianos para el análisis filogenético de datos de secuencias de ADN y proteínas. Hace dos décadas, Felsenstein había descrito el algoritmo de poda para calcular la verosimilitud en una filogenia. [5] [6] Sin embargo, el modelo asumido de cambio de caracteres era simple y, por ejemplo, no tiene en cuenta las tasas variables entre los sitios de la secuencia. Al ilustrar el poder de los modelos estadísticos para dar cabida a las principales características del proceso evolutivo y abordar importantes cuestiones evolutivas utilizando datos de secuencias moleculares, los modelos y métodos que desarrolló Yang tuvieron un gran impacto en la controversia cladístico-estadística de la época y desempeñaron un papel importante en la transformación de la filogenética molecular.
Yang desarrolló un modelo de máxima verosimilitud de la variación de la tasa evolutiva distribuida gamma entre sitios en la secuencia en 1993-4. [7] [8] Los modelos que desarrolló para el análisis combinado de datos heterogéneos [9] [10] se conocen posteriormente como modelos de partición y modelos de mezcla.
Junto con Nick Goldman , Yang desarrolló el modelo de codones de sustitución de nucleótidos en 1994. [11] Esto formó la base para el análisis filogenético de genes codificadores de proteínas para detectar la adaptación molecular o la evolución darwiniana a nivel molecular. Una corriente de artículos siguió esto para extender el modelo original para acomodar presiones de selección variables (medidas por la relación dN/dS) entre linajes evolutivos o entre sitios en la secuencia de proteína. Los modelos de rama permiten que diferentes ramas tengan diferentes relaciones dN/dS entre ramas en el árbol y pueden usarse para probar la selección positiva que afecta a linajes particulares. [12] Los modelos de sitio permiten diferentes presiones selectivas en diferentes aminoácidos en la proteína y pueden usarse para probar la selección positiva que afecta solo a unos pocos sitios de aminoácidos. [13] [14] [15] Y los modelos de sitio de rama intentan detectar la selección positiva que afecta solo a unos pocos sitios de aminoácidos a lo largo de linajes preespecíficos. [16] [15] Un libro reciente revisa los desarrollos recientes en esta área. [17]
Yang desarrolló el método estadístico (Bayes empírico) para reconstruir secuencias ancestrales en 1995. [18] Comparado con el método de parsimonia de reconstrucción de secuencias ancestrales (es decir, el algoritmo Fitch-Hartigan), [19] [20] este tiene las ventajas de utilizar información de longitud de rama y de proporcionar una evaluación probabilística de las incertidumbres de reconstrucción.
Junto con Bruce Rannala, Yang introdujo la estadística bayesiana en la filogenética molecular en 1996. [21] [22] La estadística bayesiana es ahora una de las metodologías estadísticas más populares que se utilizan en el modelado y la inferencia en la filogenética molecular. Los recientes y apasionantes avances en la filogenética bayesiana se resumen en un libro editado [23] y en el capítulo 8 del libro de Yang. [24]
Yang y Rannala también desarrollaron el modelo de coalescencia multiespecie [25] , que ha surgido como el marco natural para el análisis comparativo de datos de secuencias genómicas de múltiples especies, incorporando el proceso de coalescencia tanto en especies modernas como en ancestros extintos. El modelo se ha utilizado para estimar el árbol de especies a pesar de la heterogeneidad del árbol genético entre regiones genómicas [26] [27] [28] y para delimitar/identificar especies [29] . Yang defiende el método de inferencia de verosimilitud completa bayesiano, utilizando el método Monte Carlo de cadena de Markov para promediar sobre árboles genéticos (genealogías genéticas), acomodando incertidumbres filogenéticas [28] .
Yang mantiene el paquete de programas PAML (para análisis filogenético por máxima verosimilitud) [30] y el programa de Monte Carlo de cadena de Markov bayesiana BPP (para filogenética y filogeografía bayesianas). [31]
Trabajar en principios de inferencia estadística y estadística computacional.
Yang estudió la paradoja del árbol estrella, que consiste en que la selección de modelos bayesianos produce probabilidades posteriores falsamente altas para los árboles binarios si los datos se simulan bajo el árbol estrella. [32] [33] Un caso más simple que muestra comportamientos similares es la paradoja de la moneda justa. [33] El trabajo sugiere que la selección de modelos bayesianos puede producir un comportamiento polarizado desagradable que apoya un modelo con toda su fuerza mientras rechaza los otros, cuando los modelos en competencia están todos mal especificados e igualmente equivocados. [34]
Yang ha trabajado extensamente en algoritmos de Monte Carlo de cadenas de Markov, derivando muchos algoritmos de Metropolis-Hastings en filogenética bayesiana. [35] Un estudio que examinó la eficiencia de propuestas MCMC simples reveló que el movimiento de caminata aleatoria gaussiana bien estudiado es menos eficiente que el movimiento de caminata aleatoria uniforme simple, que a su vez es menos eficiente que los movimientos bactrianos, movimientos bimodales que suprimen valores muy cercanos al estado actual. [36]
Actividades profesionales
Yang enseñó en el Taller de Woods Hole sobre Evolución Molecular.
Fue coorganizador de la Reunión de Discusión de la Royal Society sobre "Desafíos estadísticos y computacionales en la filogenética molecular y la evolución" del 28 al 29 de abril de 2008, [37] y de la Reunión de Discusión de la Royal Society sobre "Datación de la divergencia de especies usando rocas y relojes", del 9 al 10 de noviembre de 2015. [38]
Desde 2009, ha sido coorganizador de un taller anual sobre evolución molecular computacional (CoME), que se ha celebrado en Sanger/Hinxton en los años impares y en Hiraklion, Creta, en los años pares.[1]
También organizó y enseñó en numerosos talleres en Beijing, China.
Premios y honores
2023-2025, Presidente de la Sociedad de Biología Molecular y Evolución [2]
2023, Medalla Darwin-Wallace, Sociedad Linneana de Londres [39]
2010, Medalla Frink para zoólogos británicos, Sociedad Zoológica de Londres [40]
2009, Premio al mérito en investigación de la Royal Society Wolfson
2008, Premio del Presidente a la trayectoria, Sociedad de Biología Sistemática [41]
2006, Miembro de la Royal Society, The Royal Society of London [3]
1995, Premio al Joven Investigador, Sociedad Americana de Naturalistas [4]
Libros
- Evolución molecular computacional . Oxford University Press. 2006. ISBN 978-0-19-856702-8.
- Evolución molecular: un enfoque estadístico . Oxford University Press. 2014. ISBN 978-0-19-960261-2.
Referencias
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- ^ "Iris Ver perfil". Iris.ucl.ac.uk . Consultado el 23 de junio de 2017 .
- ^ "Ziheng Yang | Instituto Radcliffe de Estudios Avanzados de la Universidad de Harvard". www.radcliffe.harvard.edu . Consultado el 1 de diciembre de 2017 .
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Enlaces externos
- Página del grupo del profesor Ziheng Yang en la UCL
- Evolución molecular computacional, Oxford University Press
- Evolución molecular: un enfoque estadístico, Oxford University Press
- "Calibrando el reloj molecular para datar las divergencias de las especies", Conferencia Darwin China 200