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Enregistrement W2936057968 · doi:10.3934/genet.2018.4.212

Starless bias and parameter-estimation bias in the likelihood-based phylogenetic method

2018· article· en· W2936057968 sur OpenAlexafffund
Xuhua Xia

Notice bibliographique

RevueAIMS Genetics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTree (set theory)Phylogenetic treeStar (game theory)Star networkEquidistantMathematicsMaximum likelihoodStatisticsNetwork topologyBiologyAlgorithmTopology (electrical circuits)AstrophysicsComputer scienceCombinatoricsPhysicsGeneticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I analyzed various site pattern combinations in a 4-OTU case to identify sources of starless bias and parameter-estimation bias in likelihood-based phylogenetic methods, and reported three significant contributions. First, the likelihood method is counterintuitive in that it may not generate a star tree with sequences that are equidistant from each other. This behaviour, dubbed starless bias, happens in a 4-OTU tree when there is an excess (i.e., more than expected from a star tree and a substitution model) of conflicting phylogenetic signals supporting the three resolved topologies equally. Special site pattern combinations leading to rejection of a star tree, when sequences are equidistant from each other, were identified. Second, fitting gamma distribution to model rate heterogeneity over sites is strongly confounded with tree topology, especially in conjunction with the starless bias. I present examples to show dramatic differences in the estimated shape parameter α between a star tree and a resolved tree. There may be no rate heterogeneity over sites (with the estimated α > 10000) when a star tree is imposed, but α < 1 (suggesting strong rate heterogeneity over sites) when an (incorrect) resolved tree is imposed. Thus, the dependence of "rate heterogeneity" on tree topology implies that "rate heterogeneity" is not a sequence-specific feature, cautioning against interpreting a small α to mean that some sites are under strong purifying selection and others not. Thirdly, because there is no existing (and working) likelihood method for evaluating a star tree with continuous gamma-distributed rate, I have implemented the method for JC69 in a self-contained R script for a four-OTU tree (star or resolved), in addition to another R script assuming a constant rate over sites. These R scripts should be useful for teaching and exploring likelihood methods in phylogenetics.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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