AUTOEB: A Software for Systematically Evaluating Bipartitions in a Phylogenetic Tree Employing an Approximately Unbiased Test
Notice bibliographique
Résumé
The core of molecular phylogeny is the inference of a tree diagram representing the evolutionary relatedness among nucleotide or amino acid sequences. In addition, evaluating the credibility of “bipartitions,” each of which splits the inferred tree into two subtrees, is an indispensable part of modern phylogenetic studies. The most popular method for examining the credibility of bipartitions in a phylogenetic tree is the bootstrap. In the maximum likelihood framework, two alternative methods for the bootstrap, UFBoot2 and SH-aLRT, are available. In this study, we propose a new software “AUTOEB,” which evaluates bipartitions in a given phylogenetic tree employing an approximately unbiased (AU) test. For each bipartition, the software generates two alternative trees from a given tree by disrupting the bipartition of interest with the minimum changes in tree topology and compares them by the AU test. In the case of either or both alternative trees failing to be rejected, the software calls the particular bipartition “unresolved” and otherwise “resolved.” We phylogenetically analyzed four empirical sequence data and demonstrated that AUTOEB can provide an alternative criterion toward bipartitions that received high support values from the pre-existed methods, and help to evade potential false interpretations based on phylogenetic trees.
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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 | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».