8: Підгонка моделей дискретної еволюції символів
- Page ID
- 4677
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
У цьому розділі був представлений алгоритм обрізки Фельзенштейна, який буде використаний для обчислення ймовірності моделей Mk та Extended-MK на філогенетичних деревах. Я також описав як ML, так і байєсівські фреймворки, які можуть бути використані для перевірки гіпотез про еволюцію характеру. У цій главі також міститься опис тесту «загального сміття», який підкаже, чи є у ваших даних інформація про еволюційні темпи даного персонажа.
- 8.1: Еволюція кінцівок та безкінцівок
- Сквамати неодноразово втрачали кінцівки протягом своєї еволюційної історії. Це закономірність, яка відома десятиліттями, але аналізи були обмежені відсутністю великого, добре підтримуваного філогенетичного дерева скваматів на рівні видів. За останні кілька років філогенетичні дерева були вироблені в досить широкому масштабі, щоб всебічно розглянути це питання. Такі зусилля по реконструкції цього розділу дерева життя дають захоплюючий потенціал для перегляду старих питань з новими даними.
- 8.2: Підгонка моделей Mk до порівняльних даних
- Рівняння в главі 7 дають нам достатньо інформації для обчислення ймовірності для порівняльних даних на дереві. Щоб зрозуміти, як це робиться, ми можемо спочатку розглянути найпростіший випадок, де ми знаємо початковий стан символу, довжину гілки та кінцевий стан. Потім ми можемо застосувати метод по всьому дереву, використовуючи алгоритм обрізки, який дозволить обчислити ймовірність даних, даних моделі та філогенетичного дерева.
- 8.5: Вивчення Мк - тест «загального сміття»
- Одна проблема, яка виникає іноді в оптимізації максимальної ймовірності, трапляється, коли замість піку поверхня ймовірності має довгий плоский «гребінь» однаково ймовірних значень параметрів. У випадку з моделлю Mk прийнято виявляти, що всі значення q більше певного значення мають однакову ймовірність. Це тому, що вище певної швидкості еволюція була настільки швидкою, що всі сліди історії еволюції цього персонажа були знищені.
- 8.7: Додаток - Алгоритм обрізки Фельзенштейна
- Алгоритм обрізки Фельзенштейна (1973) є прикладом динамічного програмування, типу алгоритму, який має багато застосувань у порівняльній біології. У динамічному програмуванні ми розбиваємо складну задачу на ряд простих кроків, які мають вкладену структуру. Це дозволяє нам ефективно використовувати обчислення та прискорює час, необхідний для проведення розрахунків.