在“无共同机制”的框架下能否避免“统计不一致性”？

在性状演化的“无共同机制”（NCM）模型中，每个性状都可以在系统发育树上部分或完全独立的过程下演化（例如，具有各自的分支长度）。在这种情况下，通常足以通过最大似然（ML）等方法建立树重建统计一致性的条件不再成立，这表明此类方法可能容易出现统计不一致性（SIN）。在本文中，我们探讨在采用此类模型时，是否可以通过使用 ML 或任何其他可设计的方法来避免树拓扑重建中的 SIN。我们证明，对于某些 NCM 模型可以避免 SIN，但对于其他模型则不能，并且结果在很大程度上取决于所采用的树重建方法。我们还描述了近期一些数学结果对于更常见的“共同机制”设置的生物学意义。我们的结果并非旨在为 NCM 辩护，而是为正式探讨此类问题建立一个框架。