Phylogenetic tree building in the genomic age

生物 系统发育树 进化生物学 计算系统发育学 鉴定(生物学) 系统发育网络 生命之树(生物学) 推论 树(集合论) 系统发育学 系统发育比较方法 树重组 适应(眼睛) 计算生物学 基因 遗传学 生态学 计算机科学 人工智能 数学 数学分析 神经科学
作者
Paschalia Kapli,Ziheng Yang,Maximilian J. Telford
出处
期刊:Nature Reviews Genetics [Springer Nature]
卷期号:21 (7): 428-444 被引量:546
标识
DOI:10.1038/s41576-020-0233-0
摘要

Knowing phylogenetic relationships among species is fundamental for many studies in biology. An accurate phylogenetic tree underpins our understanding of the major transitions in evolution, such as the emergence of new body plans or metabolism, and is key to inferring the origin of new genes, detecting molecular adaptation, understanding morphological character evolution and reconstructing demographic changes in recently diverged species. Although data are ever more plentiful and powerful analysis methods are available, there remain many challenges to reliable tree building. Here, we discuss the major steps of phylogenetic analysis, including identification of orthologous genes or proteins, multiple sequence alignment, and choice of substitution models and inference methodologies. Understanding the different sources of errors and the strategies to mitigate them is essential for assembling an accurate tree of life. Understanding evolutionary relationships between species requires the generation of accurate phylogenetic trees. In this Review, Kapli, Yang and Telford discuss the principles, steps and computational tools for phylogenetic tree building. They describe the impact of burgeoning genomic datasets as well as the diverse sources of errors and how they can be mitigated.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
田様应助细腻的皮卡丘采纳,获得10
刚刚
星辰大海应助哈哈哈采纳,获得10
刚刚
七腿儿猫发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
汉堡包应助久9采纳,获得10
1秒前
充电宝应助青月小飞龙采纳,获得10
4秒前
5秒前
贪玩豌豆发布了新的文献求助10
6秒前
魔幻荟发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
科研通AI6.3应助木一采纳,获得10
7秒前
8秒前
8秒前
cccp发布了新的文献求助30
9秒前
lingquanmeng完成签到 ,获得积分10
10秒前
小糊涂仙儿完成签到 ,获得积分10
11秒前
所所应助虚幻穆采纳,获得10
11秒前
12秒前
nuannuan发布了新的文献求助30
13秒前
聪慧不二完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
16秒前
16秒前
16秒前
大北完成签到,获得积分20
16秒前
16秒前
20秒前
Mint发布了新的文献求助10
20秒前
哈哈哈发布了新的文献求助10
20秒前
hahah发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
蒋j发布了新的文献求助10
21秒前
22秒前
22秒前
汉堡包应助joeking采纳,获得10
22秒前
Owen应助魔幻荟采纳,获得10
23秒前
23秒前
潘婷婷呀完成签到,获得积分10
23秒前
互助应助畅快的慕灵采纳,获得20
24秒前
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
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6018327
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7606399
关于积分的说明 16158938
捐赠科研通 5165921
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2765127
邀请新用户注册赠送积分活动 1746656
关于科研通互助平台的介绍 1635331