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- 阿里
- 首先你需要一个能够对序列进行编辑的软件（比如Mac系统的MacGDE、WIndows的BioEdit、Mega、Genuis、ClusterX等）对整个数据库排序（Alignment），就是把相似的位点放到一起去。同时你要决定构建树用的方法，一般来说用Maximum Likelihood（Paup）、Bayesian（Mr Bayes），不过在此之前先用Neibour-Joining（快速，不准确）看一看大概情况也是必要的然后就是把数据库里有Gap的部分切掉，然后放到构建树的程序（Paup、MrBayes等）去做树具体方法见那些软件的说明书…1981…
- 2021-11-27 04:33:08
- Lu珊Han
- 在距离方法中，链式聚类方法相对简单，并且不加权分组平均方法更实用。当使用的距离数据来自多基因的分析结果时，非加权分组平均方法可以获得可靠的系统生成树。对于离散特征分析方法，如果序列很小，则最大的简单方法是更好的系统生成树构造。然而，不同周之间的进化速率大，并且在进化率恒定的情况下，树的分支非常短，最大简单方法没有真正的系统树的一致判断。对于内置系统，统计分析的错误可能会影响构建的树木的可靠性。无论是基于距离的系统生成树重建方法，还是基于特征系统生成树重建方法，无法保证获得真实树描述对齐历史。大量的仿真实验可以比较这些施工方法的统计可靠性。仿真结果总结如下：通常，对于数据集，如果方法可以推断正确的系统关系，请使用其他流行的方法可以获得更好的结果。但是，如果模拟数据集中的序列很大，如果不同分支变化的变化率不同，则无需方法是非常可靠的。一般规则是分析具有不同距离矩阵方法和简单方法的数据集，如果可能发生类似的系统，则可以认为这样的树是非常可靠的。在实际应用中，系统发生的可靠性，涉及两个问题，即整个树及其组件（分支）多少？这是让右树的可能性而不是随机性，是正确的树的可能性吗？有很多方法可以解决这两个问题，是有效的重新采样技术称为自我试验（自动启动）已成为解决第一问题的主要方法，并且解决了两棵树的简单参数比较是问题的第二种典型方法。
- 2021-11-27 04:31:59
- erpang666
- 观察生物进化系统树。 (1)请填出图中序号所代表的生物类群。 ①,(1)①爬行类 ②节肢动物 ③环节动物 ④哺乳类 ⑤苔藓植物 ⑥裸子植物 ⑦被子植物 ⑧藻类植物 (2)鱼类、两栖类、爬行类、鸟类、哺乳类 (3)裸子植物、被子植物 (4)始祖鸟(5)哺乳(6)共同祖先 亲缘
- 2021-11-27 04:31:59
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