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Enregistrement W2952835547 · doi:10.7717/peerj.6334

The choice of tree prior and molecular clock does not substantially affect phylogenetic inferences of diversification rates

2019· article· en· W2952835547 sur OpenAlexaff
Brice A. J. Sarver, Matthew W. Pennell, Joseph W. Brown, Sara Keeble, Kayla M. Hardwick, Jack Sullivan, Luke J. Harmon

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésPrior probabilityMolecular clockPhylogenetic treePhylogeneticsEvolutionary biologyBiologyBayesian probabilityDiversification (marketing strategy)InferenceBayesian inferenceLineage (genetic)Tree (set theory)EconometricsStatisticsComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparative methods allow researchers to make inferences about evolutionary processes and patterns from phylogenetic trees. In Bayesian phylogenetics, estimating a phylogeny requires specifying priors on parameters characterizing the branching process and rates of substitution among lineages, in addition to others. Accordingly, characterizing the effect of prior selection on phylogenies is an active area of research. The choice of priors may systematically bias phylogenetic reconstruction and, subsequently, affect conclusions drawn from the resulting phylogeny. Here, we focus on the impact of priors in Bayesian phylogenetic inference and evaluate how they affect the estimation of parameters in macroevolutionary models of lineage diversification. Specifically, we simulate trees under combinations of tree priors and molecular clocks, simulate sequence data, estimate trees, and estimate diversification parameters (e.g., speciation and extinction rates) from these trees. When substitution rate heterogeneity is large, diversification rate estimates deviate substantially from those estimated under the simulation conditions when not captured by an appropriate choice of relaxed molecular clock. However, in general, we find that the choice of tree prior and molecular clock has relatively little impact on the estimation of diversification rates insofar as the sequence data are sufficiently informative and substitution rate heterogeneity among lineages is low-to-moderate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
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

Citations52
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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