玻璃

iGLASS:从基因树估计物种树的GLASS方法的改进。在考虑基因树/种树不一致性的同时,已经设计了几种从基因树推断物种树的方法。尽管其中一些方法在标准模型下提供了一致的物种树拓扑估计,但大多数方法要么不估计分支长度,要么计算速度慢。一个例外,Mossel和Roch的GLASS方法,对于物种树的拓扑结构是一致的,可以估计分支长度,并且计算速度很快。然而,GLASS系统性地高估了发散时间,导致对物种树枝长度的估计有偏差。通过假设从两个类群中的每一个类群在L个独立的位点上取样多个谱系的多个种聚并模型,我们得到了在两个类群之间第一次种间融合发生之前等待时间的分布,考虑所有的位点,并从发散时间来衡量。然后我们使用这个分布的平均值来推导成对发散时间的玻璃估计量的修正。我们证明,当基因座数目接近无穷大时,我们的改进估计器(我们称之为iGLASS)一致地估计一对分类群之间的发散时间,并且当每个分类单元抽取一个谱系时,它是散度时间的无偏估计量。我们还证明了许多常用的聚类方法可以与成对发散时间的iGLASS估计相结合,从而得到物种树拓扑的一致估计量。通过模拟,我们发现iGLASS可以大大减少在物种树中获得散度时间估计的偏差和均方误差。