雷克斯

用最大似然法平行推断10000个分类单元的系统发育。用统计方法推断大型系统发育树是计算密集型的。我们最近引入了简单的启发式算法,它可以为合成数据和真实数据生成精确的树,并在一个名为RAxML的序列程序中实现。我们已经证明了RAxML在实际数据的速度和似然值方面优于目前最快的统计系统发育程序(MrBayes,PHYML)。在本文中,我们提出了一个非确定性的并行实现算法,在某些情况下,它可以为LINUX集群上的1000个有机体的分析产生超线性加速。此外,我们使用RAxML来推断一个包含来自真核生物、细菌和古生菌三个领域的代表性生物的10000个分类单元的系统发育树。最后,我们比较了RAxML和PHYML在包含4.000个序列的8个合成比对中的序列速度和精度。


zbMATH中的参考文献(参考文献42条)

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