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*最尤法による系統樹探索 [#rdb14008]
今年度の授業ではPAUP* betaを用いずに系統推定を行う方法を解説している。~
全てフリーソフトを用いて演習を実施するために、
+モデルの選択: jmodeltest http://darwin.uvigo.es/software/jmodeltest.html
+選択されたモデルを用いた最尤系統樹の探索: PHYML http://www.atgc-montpellier.fr/phyml/~
(マニュアル: http://www.atgc-montpellier.fr/download/papers/phyml_manual_2009.pdf)
を用いて行う。PHYMLはPAUP* betaよりも扱うことのできるモデルの数が少ないが、フリーソフトの中では一番多くのモデルに対応している。
**1. jmodeltestのダウンロードとモデルの選択 [#n80aad0a]
-jmodeltestのページ(http://darwin.uvigo.es/software/jmodeltest.html)にアクセスして、氏名、メールアドレスなどを入力して、ダウンロード。~
MacOS, Windows XP, Linux等で使える。
-jmodeltestを起動し、サンプルファイル[[Pedic_align.fst >http://bean.bio.chiba-u.jp/lab/index.php?plugin=attach&refer=授業%2FH17%2F系統学特論%2FPAUP%2A使用法&openfile=Pedic_align.fst]]をロードする
File > Load DNA alignment
-88個のモデルのもとで、尤度を計算。(jmodeltestはPHYMLを使って尤度を計算している)
Analysis > Compute likelihood scores to start the analysis.
--結果は画面にも表示されるが、Results Tableに一覧表として保存されている
Results > Show results table
-最適モデルを選択する。AIC, AICc, BIC等を用いて、最適モデルを選択する。例えば、AICの場合
Analysis > Do AIC calculations
解析結果は画面にも表示されるが、Results Tableの中のAICのタブに保存される
その他、AICc, BICについても同様の操作をしておく。
なお、使えるモデル選択の基準は、
--Akaike Information Criterion (AIC) (Akaike 1974)
--Akaike Information Criterion corrected for small sample sizes (AICc) (Hurvich and Tsai 1989)
--Bayesian Information Criterion (BIC) (Schwarz 1978),
--Decision-theoretic performance-based approach (DT) (Minin et al. 2003)
-結果のテーブルを見て、最適モデルを選択。AICの場合、テーブルのAICカラムをクリックして並び替えると、最小のAICを持つモデルが一番上にくる。
Results > Show results table
--今回の例では、TPM1ufが最適モデル。Results tableでこのモデルのパラメータ設定を見ると、
29 TPM1uf 012210 1201.3315 39 0.3857 0.1542 0.1439 0.3162 - 1.0 1.34339 0.30054 0.30054 1.34339 1.0 - -