Construction of amino acid rate matrices and extensions of the Barry and Hartigan model for phylogenetic inference
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Notice bibliographique
Résumé
This thesis considers two distinct topics in phylogenetic analysis. The first is\nconstruction of empirical rate matrices for amino acid models. The second topic,\nwhich constitutes the majority of the thesis, involves analysis of and extensions to\nthe BH model of Barry and Hartigan (1987).\nThere are a number of rate matrices used for phylogenetic analysis including\nthe PAM (Dayhoff et al. 1979), JTT (Jones et al. 1992) and WAG (Whelan and\nGoldman 2001). The construction of each of these has difficulties. To avoid adjusting\nfor multiple substitutions, the PAM and JTT matrices were constructed using only\na subset of the data consisting of closely related species. The WAG model used\nan incomplete maximum likelihood estimation to reduce computational cost. We\ndevelop a modification of the pairwise methods first described in Arvestad and Bruno\nthat better adjusts for some of the sparseness difficulties that arise with amino acid\ndata.\nThe BH model is very flexible, allowing separate discrete-time Markov processes\nto occur along different edges. We show, however, that an identifiability\nproblem arises for the BH model making it difficult to estimate character state frequencies\nat internal nodes. To obtain such frequencies and edge-lengths for BH\nmodel fits, we define a nonstationary GTR (NSGTR) model along an edge, and find\nthe NSGTR model that best approximates the fitted BH model. The NSGTR model\nis slightly more restrictive but allows for estimation of internal node frequencies and interpretable edge lengths.\nWhile adjusting for rates-across-sites variation is now common practice in phylogenetic\nanalyses, it is widely recognized that in reality evolutionary processes can\nchange over both sites and lineages. As an adjustment for this, we introduce a BH\nmixture model that not only allows completely different models along edges of a\ntopology, but also allows for different site classes whose evolutionary dynamics can\ntake any form.
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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 | 0,000 |
| 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.
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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 découle