Improvement of molecular phylogenetic inference and the phylogeny of Bilateria
Notice bibliographique
Résumé
Inferring the relationships among Bilateria has been an active and controversial research area since Haeckel. The lack of a sufficient number of phylogenetically reliable characters was the main limitation of traditional phylogenies based on morphology. With the advent of molecular data, this problem has been replaced by another one, statistical inconsistency, which stems from an erroneous interpretation of convergences induced by multiple changes. The analysis of alignments rich in both genes and species, combined with a probabilistic method (maximum likelihood or Bayesian) using sophisticated models of sequence evolution, should alleviate these two major limitations. We applied this approach to a dataset of 94 genes and 79 species using CAT, a previously developed model accounting for site-specific amino acid replacement patterns. The resulting tree is in good agreement with current knowledge: the monophyly of most major groups (e.g. Chordata, Arthropoda, Lophotrochozoa, Ecdysozoa, Protostomia) was recovered with high support. Two results are surprising and are discussed in an evo-devo framework: the sister-group relationship of Platyhelminthes and Annelida to the exclusion of Mollusca, contradicting the Neotrochozoa hypothesis, and, with a lower statistical support, the paraphyly of Deuterostomia. These results, in particular the status of deuterostomes, need further confirmation, both through increased taxonomic sampling, and future improvements of probabilistic models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».