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1.
Int. j. morphol ; 32(3): 998-1008, Sept. 2014. ilus
Article in Spanish | LILACS | ID: lil-728301

ABSTRACT

La comparación de caracteres anatómicos entre organismos ha sido un elemento central de la biología comparada. Históricamente, la clasificación taxonómica y la comprensión de la diversidad biológica se han basado en descripciones morfológicas. En base a una revolución matemática cuantitativa, el estudio de la morfología ha tenido un importante énfasis gracias al desarrollo del análisis de la forma mediante la combinación de métodos estadísticos multivariados y nuevas maneras de visualización. El objetivo de la presente revisión es dar una visión actualizada sobre los avances del estudio de la morfometría geométrica (MG) en biología evolutiva, así como introducir a temáticas en fuerte desarrollo (e.g. estabilidad del desarrollo, integración y modularidad morfológicas, entre otras). Se espera proporcionar una visión amplia del uso de la MG en biología evolutiva, destacando la necesidad de aumentar el esfuerzo de investigación en esta disciplina, junto con llamar la atención acerca de la utilidad de la MG como una herramienta efectiva, precisa, amigable y barata para cuantificar y estudiar la variación morfológica.


The comparison of anatomical traits between organisms has been a central topic in comparative biology. Historically, taxanomic classification and biological diversity understanding have been based on morphological descriptions. Derived from a mathematical quantitative revolution, morphological studies have experienced an important renewal due to the development of shape analysis rooted in statistical multivariate methods and novel visualisation techniques. The aim of the present review is to provide an updated perspective regarding the progress in geometric morphometrics (GMM) applied to evolutionary biology, as well as introducing to cutting-edge subjects (e.g. developmental stability, modularity, morphological integration, among other themes). Thus, it is expected to provide a broad point of view with respect to the appliaction of geometric morphometrics in evolutionary biology, highlighting its usefulness as an effective, accurate, user-friendly and inexpensive method to quantify and study shape variation.


Subject(s)
Sex Characteristics , Biological Evolution , Anatomy/methods , Mathematics
2.
Hist. ciênc. saúde-Manguinhos ; 14(2): 443-468, abr.-jun. 2007.
Article in Spanish | LILACS | ID: lil-457268

ABSTRACT

La distinción entre biología funcional y biología evolutiva, conforme la plantearon E. Mayr y F. Jacob, es clave para un tratamiento conclusivo de uno de los más discutidos problemas de la filosofía de la biología: la posible reducción de la biología a física y química. Las preguntas que definen los objetivos cognitivos de la biología funcional son diferentes de aquellas que guían la física: son preguntas funcionales; pero las respuestas que buscamos para ellas pueden escribirse en el lenguaje de la física. Mientras tanto, las cuestiones planteadas en la biología evolutiva nos conducen hacia un tipo de discurso intraducible en el lenguaje de la física. Para mostrar esto analizamos los procedimientos experimentales que han sido desarrollados en genética de poblaciones.


The distinction between functional biology and evolutionary biology, as set out by E. Mayr and F. Jacob, is central to any conclusive findings on one of the most widely discussed problems in the philosophy of biology: the possible reduction of biology to physics and chemistry. The questions that define the cognitive objectives of functional biology are different from those that guide physics: they are functional questions, but the answers we seek for them can be expressed in the language of physics. Meanwhile, the questions set forth in evolutionary biology lead to a kind of discourse that cannot be translated into the language of physics. In order to show this we analyze the experimental procedures that have been developed in population genetics.


Subject(s)
Humans , Biology , Developmental Biology , Philosophy , Hermeneutics , Genetics, Population
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