Model Selection in Phylogenetics

系统发育学 选型 选择(遗传算法) 最大似然 贝叶斯概率 进化生物学 计算机科学 机器学习 人工智能 生物 统计 数学 遗传学 基因
作者
Jack Sullivan,Paul Joyce
出处
期刊:Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics [Annual Reviews]
卷期号:36 (1): 445-466 被引量:410
标识
DOI:10.1146/annurev.ecolsys.36.102003.152633
摘要

▪ Abstract Investigation into model selection has a long history in the statistical literature. As model-based approaches begin dominating systematic biology, increased attention has focused on how models should be selected for distance-based, likelihood, and Bayesian phylogenetics. Here, we review issues that render model-based approaches necessary, briefly review nucleotide-based models that attempt to capture relevant features of evolutionary processes, and review methods that have been applied to model selection in phylogenetics: likelihood-ratio tests, AIC, BIC, and performance-based approaches.
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