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L.U.S.街

swMATH ID: 29608
软件作者: Akanni,W.、Creevey,C.、Wilkinson,M.、Pisani,D。
说明: L.U.St:近似最大似然超树重建工具。背景:超级树将不同的、部分重叠的树组合在一起,生成一个综合,提供了一个从个体系统发育检查无法获得的高层次视角。超级树可以被视为元分析工具,可用于根据先前科学研究的结果进行推断。自从人们意识到统计测试在进化趋势研究中的作用在很大程度上取决于分类单元密集型系统发育的使用以来,它们的元分析应用越来越受欢迎。此外,超级树在系统发育学中也得到了应用,它们用于结合基因树,并基于基因组规模的数据集恢复物种系统发育。结果:在这里,我们展示了L.U.St包,这是一个用于近似最大似然超树推断的python工具,并使用胎盘哺乳动物的基因组数据集说明了它的应用。L.U.St允许计算给定一组输入树的超级树的近似似然,执行启发式搜索以查找最大似然的超级树,并对两个或多个超级树进行统计测试。为此,L.U.St实施了一个获胜站点测试,允许对一组先验选择的假设进行排名,这些假设作为输入超树拓扑的集合给出。它还输出一个输入树似然得分文件,可作为CONSEL的输入,用于计算两棵树的标准测试(例如Kishino-Hasegawa、Shimidoara-Hasegawa和近似无偏测试)。结论:这是第一个超树方法的完全参数化实现,它清楚地理解了属性,并提供了与当前可用的超树方法相比的几个优点。它很容易实现,并且可以在任何安装了python的平台上工作。可用性:bitBucket页面-https://afro-juju@bitbucket.org/afro-juju/l.Ust.git。
主页: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4073192/
依赖项: Python语言
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引用于: 1文件

1位作者引用

1 Tandy J.沃诺。

在1个序列中引用

1 计算生物学

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