A tale of too many trees: a conundrum for phylogenetic regression

系统发育树 系统发育比较方法 生物 特质 树(集合论) 树重组 进化生物学 系统发育学 生命之树(生物学) 比较法 回归 系统发育网络 生态学 计量经济学 统计 计算机科学 基因 遗传学 数学 数学分析 语言学 哲学 程序设计语言
作者
Richard H. Adams,Jenniffer Roa Lozano,Mataya Duncan,Jack E. Green,Raquel Assis,Michael DeGiorgio
出处
期刊:Molecular Biology and Evolution [Oxford University Press]
标识
DOI:10.1093/molbev/msaf032
摘要

Abstract Just exactly which tree(s) should we assume when testing evolutionary hypotheses? This question has plagued comparative biologists for decades. Though all phylogenetic comparative methods require input trees, we seldom know with certainty whether even a perfectly estimated tree (if this is possible in practice) is appropriate for our studied traits. Yet, we also know that phylogenetic conflict is ubiquitous in modern comparative biology, and we are still learning about its dangers when testing evolutionary hypotheses. Here we investigate the consequences of tree-trait mismatch for phylogenetic regression in the presence of gene tree-species tree conflict. Our simulation experiments reveal excessively high false positive rates for mismatched models with both small and large trees, simple and complex traits, and known and estimated phylogenies. In some cases, we find evidence of a directionality of error: assuming a species tree for traits that evolved according to a gene tree sometimes fares worse than the opposite. We also explored the impacts of tree choice using an expansive, cross-species gene expression dataset as an arguably “best-case” scenario in which one may have a better chance of matching tree with trait. Offering a potential path forward, we found promise in the application of a robust estimator as a potential, albeit imperfect, solution to some issues raised by tree mismatch. Collectively, our results emphasize the importance of careful study design for comparative methods, highlighting the need to fully appreciate the role of accurate and thoughtful phylogenetic modeling.

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
2秒前
leeyolo完成签到,获得积分10
4秒前
文艺代灵完成签到,获得积分10
7秒前
平淡雨南发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
Yiling完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
JF完成签到,获得积分10
12秒前
arniu2008发布了新的文献求助10
13秒前
ines完成签到 ,获得积分10
18秒前
末末完成签到 ,获得积分10
18秒前
领导范儿应助平淡雨南采纳,获得10
20秒前
SciGPT应助初遇之时最暖采纳,获得10
20秒前
lili完成签到,获得积分20
21秒前
22秒前
阿依咕噜完成签到,获得积分10
24秒前
昏睡的静丹完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
lili发布了新的文献求助20
26秒前
Moonpie应助富贵采纳,获得10
28秒前
桥豆麻袋完成签到,获得积分10
31秒前
初遇之时最暖完成签到,获得积分10
33秒前
燕儿完成签到 ,获得积分10
35秒前
ccccchen完成签到,获得积分10
40秒前
hhh完成签到 ,获得积分10
40秒前
arniu2008发布了新的文献求助10
41秒前
无聊的老姆完成签到 ,获得积分10
41秒前
橘子味完成签到 ,获得积分10
43秒前
FCL完成签到,获得积分10
44秒前
sdfwsdfsd完成签到,获得积分10
46秒前
zhendezy完成签到,获得积分10
47秒前
15987342672完成签到 ,获得积分10
51秒前
靳南希完成签到 ,获得积分10
52秒前
jhxie完成签到,获得积分10
53秒前
干净冰露完成签到,获得积分10
53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
Development Across Adulthood 800
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
天津市智库成果选编 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6444828
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8258640
关于积分的说明 17591778
捐赠科研通 5504542
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2901588
邀请新用户注册赠送积分活动 1878538
关于科研通互助平台的介绍 1718137