<scp>PASTIS</scp>: an R package to facilitate phylogenetic assembly with soft taxonomic inferences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Phylogenetic trees that include all member lineages are necessary for many questions in macroevolution, biogeography and conservation. Currently, producing such trees when genetic data or phenotypic characters for some tips are missing generally involves assigning missing species to the root of their most exclusive clade, essentially grafting them onto existing and static topologies as polytomies. We describe an R package, ‘ PASTIS ’, that enables a two‐stage Bayesian method using MrBayes version 3.2 (or higher) to incorporate lineages lacking genetic data at the tree inference stage. The inputs include a consensus topology, a set of taxonomic statements (e.g. placing species in genera and aligning some genera with each other or placing subspecies within species) and user‐defined priors on edge lengths and topologies. PASTIS produces input files for execution in MrBayes that will produce a posterior distribution of complete ultrametric trees that captures uncertainty under a homogeneous birth‐death prior model of diversification and placement constraints. If the age distribution of a focal node is known (e.g. from fossils), the ultrametric tree distribution can be converted to a set of dated trees. We also provide functions to visualize the placement of missing taxa in the posterior distribution. The PASTIS approach is not limited to the level of species and could equally be applied to higher or lower levels of organization (e.g. accounting for all recognized subspecies or populations within a species) given an appropriate choice of priors on branching times.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle