系统发育树上关键创新、速率转变及多样性依赖性的自动检测
定量方法
2015-06-18 v1 种群与进化
摘要
已开发出多种方法，利用时间校准的系统发育树来推断物种多样化速率随时间及在不同分支间的差异。然而，我们缺乏一个能够描绘和量化单个系统发育树内动态过程异质混合的通用框架。我开发了一种方法，无需预先指定位置即可识别系统发育树上任意数量的时变多样化过程。该方法利用可逆跳转 Markov Chain Monte Carlo 在不同数量的不同多样化机制模型子空间之间移动。该模型假设进化机制的变化在复合 Poisson 过程下发生于系统发育树的分支上，并明确考虑了随时间及谱系的速率变化。利用模拟数据集，我证明该方法可用于量化时间依赖、多样性依赖和恒定速率多样化过程的复杂混合。我将该方法的性能与 MEDUSA 谱系间速率变化模型进行了比较。作为一个实证案例，我分析了现代鲸鱼辐射过程中的物种形成和灭绝历史。此处描述的方法将极大地促进对大型系统发育树上宏观进化动态的探索，这些树可能已由不同进化过程的异质混合所塑造。
引用
@article{arxiv.1401.6602,
title = {Automatic detection of key innovations, rate shifts, and diversity-dependence on phylogenetic trees},
author = {Daniel L. Rabosky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.6602},
year = {2015}
}