IQtree 默认在建树过程中会删除相同序列的样本,待建树完成后再添加,以节省分析时间。但这也会使 varsites.phy 输出文件中的样本数不足 577。虽然本数据集中不存在样本序列相同,但如果 SNP 较少且样本间亲缘关系较近,则群体中可能包含相同序列。-keep-ident参数可以保留序列相同的样本,使输出样本数与输入样本数保持...
默认情况下IQ-tree的输出文件名字以输入的alignment文件为前缀。我们可以对其进行修改，使用 -pre 参数 不过事实上，我觉得完全没必要。除非你要不断的调整建树的参数。IQ-tree支持多种不同输入数据的替代模型选择，包括 通过设置参数 -m MFP 使其自动测试并选择最优替代模型 这个参数其实已经可以不用给...
主要有四大功能,高效建树(efficient tree reconstruction),模型选择(modelfinder: fast and accurate model selection),超快bootstrap(ultrafast bootstrap approximation),大型数据(big data analysis),以上特点特别适用于高通量测序的大量SNP构建进化树。
example.phy.model:所有测试模型的对数概率值,它充当检查点文件,用于恢复中断的模型选择。 有时,我们仅仅只想知道数据分析的最适合模型并不想建树,那么可以分别指定MF或TESTNEWONLY参数 值得注意一下,我们这里选择ModelFinder而不调用jModelTest/ProTest,其优点如下:(如果仍然想用jModelFinder/ProTest,添加-m TEST或者-m ...
iqtree -s SNP_data.phy -m MFP+ASC 当然,基于传言和个人经验,在SNP数据上,似乎NJ法的表现就是由于ML法。 使用超快bootstrap法评估分支支持度 真实的进化信息只有一个,而我们总是拿着有限的序列信息,希望去获得他。能否获得他,是一个问题。而我们使用的序列信息是否能真实且稳定地反应一个进化信息,那么是另外...
iqtree -s SNP_data.phy -m MFP+ASC 当然,基于传言和个人经验,在SNP数据上,似乎NJ法的表现就是由于ML法。 使用超快bootstrap法评估分支支持度 真实的进化信息只有一个,而我们总是拿着有限的序列信息,希望去获得他。能否获得他,是一个问题。而我们使用的序列信息是否能真实且稳定地反应一个进化信息,那么是另外...
common models: 所有常见的DNA,蛋白质,密码子的替代模型,二元和形态数据之间的比率异质性和确定偏差校正,例如SNP数据。 Partition models: 混合数据、不同基因位点、异质性等分开的模型选择 Mixture models: 完全自定义模型和经验模型 Polymorphism-aware models: 考虑物种不完整的谱系分类以推测物种树 ...
iqtree -s SNP_data.phy -m MFP+ASC 当然,基于传言和个人经验,在SNP数据上,似乎NJ法的表现就是由于ML法。 使用超快bootstrap法评估分支支持度 真实的进化信息只有一个,而我们总是拿着有限的序列信息,希望去获得他。能否获得他,是一个问题。而我们使用的序列信息是否能真实且稳定地反应一个进化信息,那么是另外...
iqtree -s SNP_data.phy -m MFP+ASC 当然,基于传言和个人经验,在SNP数据上,似乎NJ法的表现就是由于ML法。 使用超快bootstrap法评估分支支持度 真实的进化信息只有一个,而我们总是拿着有限的序列信息,希望去获得他。能否获得他,是一个问题。而我们使用的序列信息是否能真实且稳定地反应一个进化信息,那么是另外...