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.2012年3月;66(3):763-775.
doi:10.1111/j.1558-5646.2011.01476.x。 Epub 2011年11月2日。

基于最大似然不完全谱系排序下基因树拓扑的联合种树推断

附属公司

基于最大似然不完全谱系排序下基因树拓扑的联合种树推断

吴玉凤. 进化. 2012年3月.

摘要

不完全的谱系分类会导致基因(基因树)和物种(物种树)的系统发育史不一致,从而使系统发育的推断复杂化。在本文中,我提出了一种新的基于合并的最大似然物种树推理算法。我首先描述了一种改进的方法,用于计算给定物种树的基因树拓扑的概率,该方法比Degnan和Salter(2005)的现有算法快得多。基于这种方法,我开发了一种实用的算法,该算法采用一组基因树拓扑,并推断出具有最大似然的物种树。该算法从初始物种树出发,通过启发式搜索来搜索最佳物种树,以获得更高似然的更好的树。该算法被称为STELLS(表示物种树不存在与谱系排序可能性相关的情况),已在一个程序中实现,该程序可从作者的网页下载。仿真结果表明,STELLS算法对许多数据集都比现有的最大似然法更准确,尤其是在基因树中存在噪声的情况下。我还证明了STELLS算法是有效的,可以应用于实际的生物数据集。

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