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En las últimas décadas, los biólogos evolutivos han mejorado enormemente los métodos computacionales para agilizar la recopilación y el análisis de datos genéticos de sistemas no modelo. Sin embargo, las herramientas para datos fenotípicos están rezagadas a pesar de la necesidad crítica de dichos datos para comprender cómo han evolucionado los rasgos a escalas micro y macroevolutivas. En comparación con los datos de las bases de datos genéticas estandarizadas (NCBI, etc.), los datos fenotípicos a menudo se encuentran dispersos en repositorios no estándar (por ejemplo, material complementario), no están disponibles públicamente o no son comparables entre estudios debido a la subjetividad de los términos utilizados. incapacidad para probar la homología dados los datos faltantes y variabilidad de los enfoques para codificar caracteres y estados de caracteres. La terminología subjetiva para caracterizar fenotipos obstaculiza nuestra capacidad de aprovechar los datos existentes para metanálisis a gran escala en investigaciones evolutivas o morfológicas o determinar si los resultados de los estudios son comparables. Estos problemas se magnifican en estudios que incluyen morfologías complejas o mal caracterizadas donde la terminología es a menudo imprecisa y conflictiva, o específica del grupo de estudio. Para aumentar la claridad de los datos y la reproducibilidad científica, abogamos por el uso de ontologías existentes y la mejora continua de las ontologías vegetales.
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