最大似然超树

我们分析了一种将系统发育树组合成更大“超树”的最大似然方法。该方法基于一个简单的系统发育误差指数模型，确保最大似然超树具有简单的组合描述（即作为中值树，最小化到输入树的加权距离和）。我们证明，这种最大似然超树重建方法在统计上是一致的（随着更多输入树的组合，它收敛于真实的物种超树），这与广泛使用的 MRP 方法形成对比，我们证明 MRP 方法在指数误差模型下可能在统计上不一致。我们还证明，这种统计一致性扩展到从基因树构建物种超树的最大似然方法。在这种设定下，不完全谱系分选（由于同源基因的共溯率低于物种形成率）已被证明会导致基因树与物种树频繁不同，从而干扰正确重建物种系统发育的努力。