Inferring Phylogeny Despite Incomplete Lineage Sorting
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
It is now well known that incomplete lineage sorting can cause serious difficulties for phylogenetic inference, but little attention has been paid to methods that attempt to overcome these difficulties by explicitly considering the processes that produce them. Here we explore approaches to phylogenetic inference designed to consider retention and sorting of ancestral polymorphism. We examine how the reconstructability of a species (or population) phylogeny is affected by (a) the number of loci used to estimate the phylogeny and (b) the number of individuals sampled per species. Even in difficult cases with considerable incomplete lineage sorting (times between divergences less than 1 N(e) generations), we found the reconstructed species trees matched the "true" species trees in at least three out of five partitions, as long as a reasonable number of individuals per species were sampled. We also studied the tradeoff between sampling more loci versus more individuals. Although increasing the number of loci gives more accurate trees for a given sampling effort with deeper species trees (e.g., total depth of 10 N(e) generations), sampling more individuals often gives better results than sampling more loci with shallower species trees (e.g., depth = 1 N(e)). Taken together, these results demonstrate that gene sequences retain enough signal to achieve an accurate estimate of phylogeny despite widespread incomplete lineage sorting. Continued improvement in our methods to reconstruct phylogeny near the species level will require a shift to a compound model that considers not only nucleotide or character state substitutions, but also the population genetics processes of lineage sorting. [Coalescence; divergence; population; speciation.].
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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 | 0,000 | 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