MEGA11: Molecular Evolutionary Genetics Analysis версия 11
MEGA11: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 11
2021-04-22
SCID: 54.1/dxnyz79m
Discuss with AI
байесовские вероятности нейтральной эволюции аллелейMEGA11Редактор калибровки узлов (Node Calibrations Editor)Просмотр дерева (Tree Explorer)автокорреляция скоростей эволюцииграфический пользовательский интерфейс (GUI)машинное обучение для теста автокорреляцииоптимизация памяти для метода максимального правдоподобиямультивидовые выравнивания последовательностейдатирование узлов (node-dating)плотности вероятности для калибровочных ограниченийметоды со спокойными часами (relaxed-clock methods)пространственно-временная маркировка образцоввременные деревья (timetrees)датирование по концам (tip-dating)
Figures from the paper
Abstract (AI)
Программное обеспечение Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) развилось и теперь содержит большой набор методов и инструментов вычислительной молекулярной эволюции. В настоящей работе мы описываем новые дополнения, которые делают MEGA более универсальным инструментом для построения временных деревьев (timetrees) видов, патогенов и семейств генов с использованием быстрых методов со «релаксированными часами». Методы оценки времен дивергенции и доверительных интервалов реализованы с использованием плотностей вероятности для калибровочных ограничений при датировании узлов (node-dating) и дат отбора последовательностей для датирования по кончикам (tip-dating). Они поддерживаются новыми опциями для пометки последовательностей спатиотемпоральной информацией о выборке, расширенным интерактивным редактором Node Calibrations и расширенным Tree Explorer для отображения временных деревьев. Также добавлен байесовский метод оценки нейтральной эволюционной вероятности аллелей в видеe с использованием выравниваний последовательностей нескольких видов и метод машинного обучения для проверки автокорреляции скоростей эволюции в филогенезах. Требования к оперативной памяти для анализа методом максимального правдоподобия существенно снижены за счёт перепрограммирования, а графический пользовательский интерфейс стал более отзывчивым и интерактивным для очень больших наборов данных. Эти улучшения повысят удобство использования, качество результатов и темп биологических открытий. Нативно скомпилированные версии MEGA11 с графическим интерфейсом и командной строкой доступны для Microsoft Windows, Linux и macOS на www.megasoftware.net.
Key Findings
1
Добавлен байесовский метод для оценки нейтральных эволюционных вероятностей аллелей с использованием многовидовых выравниваний последовательностей.
2
Введён метод машинного обучения для проверки автокорреляции скоростей эволюции в филогенетических деревьях, значительно снижены требования к памяти для максимального правдоподобия и улучшена отзывчивость GUI для очень больших наборов данных.
3
Оценка времени дивергенции и доверительных интервалов теперь поддерживает плотности вероятности для калибровочных ограничений при node-dating и даты выборки последовательностей при tip-dating.
4
MEGA11 добавляет быстрые методы с расслабленными часами для построения временных деревьев видов, патогенов и семей генов.
5
Новые опции включают пространственно-временную маркировку последовательностей, расширенный интерактивный редактор калибровки узлов и расширенный обозреватель деревьев для отображения временных деревьев.
Research Object
Программное обеспечение MEGA11 для молекулярно-эволюционного генетического анализа
Research Subject
Новые вычислительные методы и усовершенствования инструментов для построения и анализа временных деревьев и филогенетических выводов, включая быстрые расслабленные-clock оценки времени дивергенции (нанесение дат по узлам и по образцам с использованием плотностей вероятности для калибровок), привязку последовательностей по пространственно-временным данным, байесовскую оценку нейтральной вероятности аллелей по мультивидовым выравниваниям, машинное обучение для тестирования автокорреляции скоростей эволюции, оптимизацию памяти для метода максимального правдоподобия и улучшения GUI/CLI для очень больших наборов данных
Publication Details
Publication Date
2021-04-22
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
23271
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest