A simple polytomy resolver for dated phylogenies
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Unresolved nodes in phylogenetic trees (polytomies) have long been recognized for their influences on specific phylogenetic metrics such as topological imbalance measures, diversification rate analysis and measures of phylogenetic diversity. However, no rigorously tested, biologically appropriate method has been proposed for overcoming the effects of this phylogenetic uncertainty. 2. Here, we present a simple approach to polytomy resolution, using biologically relevant models of diversification. Using the powerful and highly customizable phylogenetic inference and analysis software beast and r , we present a semi‐automated ‘polytomy resolver’ capable of providing a distribution of tree topologies and branch lengths under specified biological models. 3. Utilizing both simulated and empirical data sets, we explore the effects and characteristics of this approach on two widely used phylogenetic tree statistics, Pybus’ gamma (γ) and Colless’ normalized tree imbalance ( I c ). Using simulated pure birth trees, we find no evidence of bias in either estimate using our resolver. Applying our approach to a recently published Cetacean phylogeny, we observed the expected small positive bias in γ and decrease in I c . 4. We further test the effect of polytomy resolution on diversification rate analysis using the Cetacean phylogeny. We demonstrate that using a birth–death model to resolve the Cetacean tree with 20%, 40% and 60% of random nodes collapsed to polytomies gave qualitatively similar patterns regarding the tempo and mode of diversification as the same analyses on the original, fully resolved phylogeny. 5. Finally, we applied the birth–death polytomy resolution approach to a large (>5000 tips), but unresolved, supertree of extant mammals. We report a distribution of fully resolved model‐based trees, which should be useful for many future analysis of the mammalian supertree.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».