Testing the Effects of Speciation and Mutation Rates on Distance-Based Phylogenetic Tree Construction Accuracy Using EcoSim
Notice bibliographique
Résumé
Biologists regularly construct phylogenetic trees during their research in order to understand the evolutionary history of their subjects.Typically the actual phylogenetic tree is not known, and thus the phylogenetic tree produced is only an estimate.There are two main categories of phylogenetic tree construction, distance-based methods and character-based methods.In all cases, the effects of mutation rate and genetic compactness of species clusters on phylogenetic tree construction accuracy are not well understood.In order to test the correctness of a particular method, it is imperative to perform the study in a system for which the actual phylogenetic tree is known.Thus, realistic and complex simulations in which evolution and speciation occur provide a perfect platform for such a study.EcoSim is such a simulation, and is a simulation in which predator and prey agents interact, evolve, and speciate.Agents in EcoSim possess a complex, evolving, heritable behavioral model which provides meaningful evolution.Here, EcoSim was used as a platform on which to test the effects of mutation rate and speciation threshold on the accuracy of several distance-based phylogenetic tree construction methods.EcoSim has the ability to record all speciation events during a run, therefore we were able to construct the actual phylogenetic trees allowing us to properly compare estimation methods.We created four EcoSim run types: mutation rate increased (MRI), mutation rate decreased (MRD), speciation threshold increased (STI), and speciation threshold decreased (STD).We created five runs of each type, as well as five runs using the standard EcoSim configuration that all lasted 10000 time-steps.At various time-steps throughout each run, we performed Neighbor-Joining, UPGMA, and Fitch-Margoliash tree construction (with and without bootstrapping) on random subsets of 10 species that existed during that time-step, and compared the results to the actual phylogenetic tree using the symmetric distance metric.We found that Neighbor-Joining and Fitch-Margoliash performed nearly equally well, whereas UPGMA performed relatively poorly overall.Further, we found that an increase in speciation rate leads to performance losses in phylogenetic tree construction whereas modifying the mutation rate typically leads to performance gains.
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 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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».