[en] The irruption of Next-Generation Scquencing (NGS) technologies has changed dramatically the landscape of phylogeneties. The avallable molecular data keeps growing faster and faster, prompting tbe development of more efficient analytical methods and tooL., as well as the use of Higb Pcrformance Computing (HPC) techniques for spceding-up the analyses. The tield is rapidly changing from phylogeneties (i.e., the study of a single or " few genes) to phylogenomies (i.e., the study of hundreds or thousands of genes from incomplete or complete genomes). Mwy phylogenetic methods require the use of probabilistic models of molecular evolution, and it is well known that the use of dilferent models may lcad to different phylogenetic estimates. Both under- and overparameterized models present disadvantages in terms of accuracy. Therefore, there are popular tools that employ statistical frameworks for selecting tbe most suitable model of evolution for the data, tinding the best trade-off among likelihood and parametcrization. This PhD thesis presents the design, implementation and evaluation of HPC methods for selecting the best-fit model of evolutioll, together with improved features that facilitate the analysis of single-gene data. In particular, we extended and generated parallel versions of the two most popular tools for selecting the hest-fit model of evolution far DNA and proteins, jModelTes1 and ProtTest. FUrthennore, this thesis presents the design, implemcntation and evalllation of algorithms for fast and accurate analysis of mlllti-gene data. We created a tool incorporating all these techniques, called Partilion Test, delegating the core computations to the Phylogenetic Likelihood Library (PLL). Finally, we made a simulation study on the importance of lIsing model selection techniqlles on multi-gene data, and its impact on the accuracy retrieving the true generating models and, most important, the tme phylogenies.

[es] La introducción de las tecnologías de secuenciación de nueva generación, o "Next Genemtion Sequencingn (NGS), ha representado un notable cambio en el campo de la filogenética. La cantidad de ilÚormación molecular disponible está creciendo cada vez más rápido, propiciando el desarrollo de métodos y herramientas de análisis más eficientm. así como el uso de técnicas de computación de altas prestaciones (HPC) para acelerar los análisis. El campo e5tá cambiando rápidamente del análisis filogenético (i.e., estudio de uno o un conjunto reducido de genes) al filogenómico (i,e., estudio de cientos O núles de genes de genomas completos o incompletos). Muchos métodos filogenéticos requieren utilizar modelos probabilísticos de evolución molecular, y es sabido que el USO de un modelo u otro puede derivar en diferentes estimaciones filogenéticas. Tanto modelos sub- como sobreparametrizados presentan desventajas en términos de precisión. Por lo t6llto, existen herramientas populares que hacen uso de marcos estadísticos para seleccionar el modelo que mejor se ajuste a los datos, buscando el mejor compromiso entre likelihood (verosimilitud) y parametrización. Esta tesis doctoral presenta el diseño, implementación y evaluación de métodos HPC para seleccionar el modelo de evolución más adecuado, conjwltamente con el desarrollo de nuevas funciones orientadas a facilitar el análisis de datos filogenéticos. En concreto, hemos extendido y generado versiones paralelas de las dos herramientas más populares para selección de modelos de ADN y proteínas, jModelTest y ProtTest. Además, esta tesis presenta el diseño, implementación y evaluación de algoritmos para el análisis rápido y preciso de datos genómicos. Hemos creado una herramienta incorporando todas estas técnicas, denominada PartitionTest, delegando la computación principal en la librería de análisis filogenético PLL. Finalmente, hemos hecho un estudio de simulaciones sobre la importancia del uso de técnicas de selección de modelos en datos genómicos, y su impacto en la precisión al recuperar los modelos generadores y, más importante, el árbol de evolución verdadero.