Оглавление
- 1 Максимальная экономичность (филогенетика)
- 1.1 Максимальная экономичность в филогенетике
- 1.2 История и популярность
- 1.3 Проблемы и ограничения
- 1.4 Статистическая согласованность
- 1.5 Альтернативная характеристика
- 1.6 Методы оценки древовидных признаков
- 1.7 Проблемы филогенетического анализа
- 1.8 Символьные данные
- 1.9 Неясности в определении состояния характера
- 1.10 Обработка неизвестных значений
- 1.11 Упорядочивание символов
- 1.12 Взвешивание символов
- 1.13 Отбор проб по таксону
- 1.14 Стратегии отбора проб таксонов
- 1.15 Влияние добавления крысы и моржа
- 1.16 Методы анализа
- 1.17 Анализ с максимальной экономией
- 1.18 Проблемы с экономичным анализом
- 1.19 Оценка поддержки
- 1.20 Проблемы с максимальной экономичностью
- 1.21 Статистическая согласованность и эмпирические филогенетические вопросы
- 1.22 Максимальная экономичность и её ограничения
- 1.23 Критика и альтернативы
- 1.24 Матрицы расстояний и их применение
- 1.25 Методы определения матрицы расстояний и критериев оптимальности
- 1.26 Минимальная эволюция
- 1.27 Теоретическая основа ME
- 1.28 Полный текст статьи:
- 2 Максимальная экономия (филогенетика)
Максимальная экономичность (филогенетика)
-
Максимальная экономичность в филогенетике
- Критерий оптимальности, минимизирующий общее количество изменений состояния персонажа.
- Минимизация гомоплазий (конвергентная эволюция, параллельная эволюция, эволюционные развороты).
- Наилучшее дерево — кратчайшее из возможных, объясняющее данные.
-
История и популярность
- Предложен Джеймсом С. Фаррисом и Уолтером М. Fitch в 1970-1971 годах.
- Интуитивно понятный и простой критерий, популярный из-за простоты.
-
Проблемы и ограничения
- Не существует алгоритма для быстрого генерации наиболее экономичного дерева.
- Для небольшого числа таксонов (менее девяти) можно провести исчерпывающий поиск.
- Для девяти-двадцати таксонов предпочтительнее метод ветвей и перепадов.
- Для большего числа таксонов необходим эвристический поиск.
-
Статистическая согласованность
- Максимальная экономичность не гарантирует получение истинного дерева с высокой вероятностью.
- Джо Фельзенштейн показал, что максимальная экономичность может быть непоследовательной при определенных условиях.
-
Альтернативная характеристика
- Филогенетическая экономия может быть охарактеризована как предпочтение деревьев, максимизирующих объяснительную силу.
- Минимизация необходимых эволюционных изменений и максимизация наблюдаемых сходств могут привести к разным предпочтительным деревьям.
-
Методы оценки древовидных признаков
- Используют матрицу дискретных филогенетических признаков и состояний признаков.
- Выводятся оптимальные филогенетические деревья для набора таксонов.
-
Проблемы филогенетического анализа
- Существует огромное количество возможных филогенетических деревьев.
- Данные не приводят к простому арифметическому решению проблемы.
- Конвергентная эволюция и параллельная эволюция вносят вклад в проблему филогенеза.
-
Символьные данные
- Входные данные представлены в виде “символов” для ряда таксонов.
- Символы могут быть физическими, молекулярными, генетическими, физиологическими или поведенческими.
- Кодирование символов основано на сходстве, что может быть сложным.
-
Неясности в определении состояния характера
- Неясности в определении состояния характера могут привести к ошибкам в филогенетическом анализе.
- Использование “?” для неизвестных значений помогает избежать путаницы.
-
Обработка неизвестных значений
- Текущие реализации maximum parsimony обрабатывают неизвестные значения как состояние с наименьшим количеством дополнительных шагов в дереве.
- Генетические данные удобны для филогенетических методов, так как последовательности белков и нуклеотидов дискретны.
-
Упорядочивание символов
- Упорядоченные символы имеют определенную последовательность состояний, что может улучшить точность анализа.
- Для символов с несколькими состояниями упорядочивание может снизить эволюционные “издержки” перехода между состояниями.
- Упорядочивание символов может быть полезным для дискретизации непрерывных переменных.
-
Взвешивание символов
- Взвешивание символов может улучшить точность анализа, но единого мнения нет.
- Некоторые символы могут быть взвешены на уровне 2 или более для учета их значимости.
- Взвешивание может быть применено к изменениям состояния символа.
-
Отбор проб по таксону
- Время и затраты на анализ зависят от количества таксонов и признаков.
- Удвоение числа таксонов удваивает объем информации в матрице.
- Добавление таксонов улучшает оценку изменений состояния признаков вдоль длинных ветвей.
-
Стратегии отбора проб таксонов
- Исследования показали важность адекватной выборки таксонов.
- Добавление таксонов может улучшить точность анализа, несмотря на снижение общих значений поддержки.
- Методы, такие как поддеревья согласования, могут извлекать информацию из таксонов с неизвестными элементами.
-
Влияние добавления крысы и моржа
- Добавление крысы и моржа может уменьшить поддержку клада, так как они могут быть как частью, так и вне клада.
- Взаимоотношения этих животных могут быть неопределенными.
-
Методы анализа
- Поддеревья согласования, сокращенный консенсус и анализ двойного распада выявляют поддерживаемые взаимосвязи.
- Эти методы не решают проблему построения разрешенного дерева.
-
Анализ с максимальной экономией
- Деревья оцениваются по степени экономного распределения символьных данных.
- Наиболее экономичное дерево является предпочтительной гипотезой.
- Алгоритм оптимизирует общее количество изменений.
-
Проблемы с экономичным анализом
- Экономичный анализ часто возвращает несколько одинаково экономичных деревьев (MPT).
- Большое количество MPT может быть связано с пропущенными записями, гомоплазией или топологически неустойчивыми таксонами.
- Методы сокращения количества MPT могут ухудшить разрешение дерева.
-
Оценка поддержки
- Используются процедуры статистической повторной выборки, такие как “складывание” и “самонастройка”.
- Процент начальной загрузки используется как мера поддержки, но может быть предвзятым.
- Поддержка по Бремеру (индекс затухания) является параметром набора данных.
-
Проблемы с максимальной экономичностью
- Максимальная экономичность может быть непоследовательной при определенных условиях.
- Привлечение длинных ответвлений может привести к статистической противоречивости.
-
Статистическая согласованность и эмпирические филогенетические вопросы
- Статистическая согласованность не имеет отношения к эмпирическим филогенетическим вопросам.
- Методы могут быть противоречивыми, и нет способа узнать наверняка, что метод дает правильный ответ.
-
Максимальная экономичность и её ограничения
- Поиск кратчайшего дерева является NP-сложной задачей.
- Эвристические методы используются для получения решений, но могут застрять в локальных оптимумах.
- Максимальная экономичность предполагает, что два вида могут использовать один и тот же нуклеотид только при генетической связи.
-
Критика и альтернативы
- Максимальная экономичность не требует, чтобы изменения были минимальными.
- Бережливость сводит к минимуму предполагаемую гомоплазию, но не предполагает её минимальность.
- Байесовские методы и метод максимального правдоподобия имеют свои преимущества и недостатки.
-
Матрицы расстояний и их применение
- Матрицы расстояний могут быть использованы для создания филогенетических деревьев.
- Непараметрические методы определения расстояний могут быть применены к различным источникам данных.
- Методы, основанные на измерении расстояния, могут вызывать неодобрение из-за потери филогенетически информативных данных.
-
Методы определения матрицы расстояний и критериев оптимальности
- Существует ряд методов определения матрицы расстояний и критериев оптимальности.
- Критерий минимальной эволюции (ME) наиболее тесно связан с максимальной экономией.
-
Минимальная эволюция
- ME объединяет аспект поиска филогении с наименьшей общей суммой длин ветвей.
- Критерий максимальной экономичности основан на эвристическом подходе.
- ME основан на гипотезах Кидда и Сгарамеллы-Зонты, доказанных Ржецким и Неем.
-
Теоретическая основа ME
- Если бы эволюционные расстояния были объективными, истинная филогения имела бы меньшую длину.
- Результаты Ржецкого и Нея освобождают ME от принципа бритвы Оккама.
- ME имеет прочную теоретическую и количественную основу.