亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Rapid and Accurate Large-Scale Coestimation of Sequence Alignments and Phylogenetic Trees

系统发育树 树(集合论) 系统发育学 序列(生物学) 多序列比对 比例(比率) 迭代求精 透视图(图形) 计算机科学 自由序列分析 序列比对 算法 计算生物学 数学 生物 人工智能 组合数学 地理 遗传学 地图学 基因 肽序列
作者
Kevin Liu,S. Raghavan,Serita M. Nelesen,C. Randal Linder,Tandy Warnow
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:324 (5934): 1561-1564 被引量:492
标识
DOI:10.1126/science.1171243
摘要

Rapid Tree Building Phylogenetic reconstruction is used to determine the relationships between organisms and requires an accurate alignment and analysis of multiple sequences. Iterative rounds of alignment and tree building are often necessary to prevent errors in the phylogeny estimate. One such way to address this problem is to assess alignment and trees in a single step. However, efficient algorithms to analyze data sets of reasonable size have been lacking. Liu et al. (p. 1561 ; see the Perspective by Löytynoja and Goldman ) describe an iterative approach that simultaneously incorporates both alignment and phylogeny and applies a fast maximum likelihood algorithm to the tree-building part. By assembling the components of the methods in this way, accurate results were obtained for up to 1000 sequences. Thus, it is possible to produce coestimation of sequence alignment and phylogeny that is both rapid and accurate.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
澄如发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
Jing发布了新的文献求助10
8秒前
充电宝应助澄如采纳,获得10
10秒前
小豆芽完成签到,获得积分10
11秒前
奋斗的舒芙蕾完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
xiao完成签到,获得积分10
32秒前
33秒前
33秒前
34秒前
36秒前
41秒前
44秒前
Moona发布了新的文献求助10
46秒前
47秒前
Liao发布了新的文献求助10
49秒前
充电宝应助Moona采纳,获得10
56秒前
1分钟前
科目三应助铁铁采纳,获得10
1分钟前
ZXB应助奋斗的舒芙蕾采纳,获得50
1分钟前
深情安青应助不蓝野采纳,获得10
1分钟前
山石完成签到,获得积分10
1分钟前
思源应助mosisa采纳,获得10
1分钟前
充电宝应助hkk采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
null应助坚强的凤凰采纳,获得30
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
铁铁发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
iorpi完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
wowojiajia发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 1100
3O - Innate resistance in EGFR mutant non-small cell lung cancer (NSCLC) patients by coactivation of receptor tyrosine kinases (RTKs) 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Proceedings of the Fourth International Congress of Nematology, 8-13 June 2002, Tenerife, Spain 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5935589
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7016940
关于积分的说明 15861432
捐赠科研通 5064497
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2724113
邀请新用户注册赠送积分活动 1681747
关于科研通互助平台的介绍 1611334