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Empirical profile mixture models for phylogenetic reconstruction

机译:系统发育重建的经验剖面混合模型

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摘要

Motivation: Previous studies have shown that accounting for site-specific amino acid replacement patterns using mixtures of stationary probability profiles offers a promising approach for improving the robustness of phylogenetic reconstructions in the presence of saturation. However, such profile mixture models were introduced only in a Bayesian context, and are not yet available in a maximum likelihood (ML) framework. In addition, these mixture models only perform well on large alignments, from which they can reliably learn the shapes of profiles, and their associated weights.
机译:动机:先前的研究表明,使用平稳概率分布图的混合物解决特定位点的氨基酸替代模式,为提高系统发育重建在饱和条件下的鲁棒性提供了一种有前途的方法。但是,此类轮廓混合模型仅在贝叶斯上下文中引入,在最大似然(ML)框架中尚不可用。此外,这些混合模型仅在较大的路线上表现良好,从中可以可靠地了解轮廓的形状及其关联的权重。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2008年第20期|p.2317-2323|共7页
  • 作者单位

    Méthodes et Algorithmes pour la Bioinformatique. LIRMM, CNRS-UM2, 141 rue Ada, 34392 Montpellier Cedex 5, France;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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