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Weighted bootstrapping: a correction method for assessing the robustness of phylogenetic trees

机译:加权自举:评估系统发育树稳健性的一种校正方法

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摘要

BackgroundNon-parametric bootstrapping is a widely-used statistical procedure for assessing confidence of model parameters based on the empirical distribution of the observed data [] and, as such, it has become a common method for assessing tree confidence in phylogenetics []. Traditional non-parametric bootstrapping does not weigh each tree inferred from resampled (i.e., pseudo-replicated) sequences. Hence, the quality of these trees is not taken into account when computing bootstrap scores associated with the clades of the original phylogeny. As a consequence, traditionally, the trees with different bootstrap support or those providing a different fit to the corresponding pseudo-replicated sequences (the fit quality can be expressed through the LS, ML or parsimony score) contribute in the same way to the computation of the bootstrap support of the original phylogeny.
机译:背景技术非参数自举法是一种广泛使用的统计程序,用于根据观测数据的经验分布来评估模型参数的置信度,因此,它已成为评估系统发育树中树置信度的常用方法。传统的非参数自举不会权衡从重采样(即伪复制)序列推断出的每棵树。因此,在计算与原始系统发育进化枝相关的引导分数时,不会考虑这些树木的质量。结果,传统上,具有不同引导程序支持的树或为相应的伪复制序列提供不同拟合(可通过LS,ML或简约分数表示拟合质量)的树以相同的方式为计算原始系统发育的自举支持。

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