Telegram Group & Telegram Channel
🌳 Придется вам потерпеть еще несколько постов про #филогенетика, пока я разбираюсь в теме. Этот пост о силе консенсуса, но совсем не того, о котором сегодня можно было бы подумать.

Допустим, у нас есть три дерева. Таких, как на картинке 1. Вот код для воспроизведения:

library(ape)
tr1 <- ape::read.tree(text = "((1,2),(3,4));")
tr2 <- ape::read.tree(text = "((1,3),(2,4));")
tr3 <- ape::read.tree(text = "((1,2),(3,4));")


par(mfrow = c(1, 3), mar = c(5,1,5,1), cex = 1)
plot.phylo(tr1, tip.color = 2 )
plot.phylo(tr2, tip.color = 2 )
plot.phylo(tr3, tip.color = 2 )

Кластеры 1-2, 3-4 встречаются в двух деревьях, остальные лишь в одном. Задача — найти наиболее устойчивые кластеры методом простого большинства. Это можно сделать при помощи консенсусных деревьев.

Сначала считаем консенсус, аргумент p указывает, что кластер должен быть представлен не менее, чем в половине деревьев. Также уточняем, что наши деревья укоренены:

cons <- consensus(list(tr1, tr2, tr3), p = 0.5, rooted = TRUE)

Консенсус тоже можно изобразить; дополнительно для узлов укажем силу консенсуса (2/3 = 0.67):

par(mfrow = c(1,1), mar = c(5,5,5,5))
plot.phylo(cons, tip.color = 2)
nodelabels(round(cons$node.label[3],2), 7, frame = "c", cex = 0.7)
nodelabels(round(cons$node.label[2],2), 6, bg = "yellow")

Это очень простое консенсусное дерево, построенное по методу простого большинства, которое позволяет «обобщить» несколько разных деревьев. Полезно не только эволюционным биологам, но и тем, кто работает с текстами. Чуть позже расскажу, как.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/rantiquity/362
Create:
Last Update:

🌳 Придется вам потерпеть еще несколько постов про #филогенетика, пока я разбираюсь в теме. Этот пост о силе консенсуса, но совсем не того, о котором сегодня можно было бы подумать.

Допустим, у нас есть три дерева. Таких, как на картинке 1. Вот код для воспроизведения:

library(ape)
tr1 <- ape::read.tree(text = "((1,2),(3,4));")
tr2 <- ape::read.tree(text = "((1,3),(2,4));")
tr3 <- ape::read.tree(text = "((1,2),(3,4));")


par(mfrow = c(1, 3), mar = c(5,1,5,1), cex = 1)
plot.phylo(tr1, tip.color = 2 )
plot.phylo(tr2, tip.color = 2 )
plot.phylo(tr3, tip.color = 2 )

Кластеры 1-2, 3-4 встречаются в двух деревьях, остальные лишь в одном. Задача — найти наиболее устойчивые кластеры методом простого большинства. Это можно сделать при помощи консенсусных деревьев.

Сначала считаем консенсус, аргумент p указывает, что кластер должен быть представлен не менее, чем в половине деревьев. Также уточняем, что наши деревья укоренены:

cons <- consensus(list(tr1, tr2, tr3), p = 0.5, rooted = TRUE)

Консенсус тоже можно изобразить; дополнительно для узлов укажем силу консенсуса (2/3 = 0.67):

par(mfrow = c(1,1), mar = c(5,5,5,5))
plot.phylo(cons, tip.color = 2)
nodelabels(round(cons$node.label[3],2), 7, frame = "c", cex = 0.7)
nodelabels(round(cons$node.label[2],2), 6, bg = "yellow")

Это очень простое консенсусное дерево, построенное по методу простого большинства, которое позволяет «обобщить» несколько разных деревьев. Полезно не только эволюционным биологам, но и тем, кто работает с текстами. Чуть позже расскажу, как.

BY RAntiquity





Share with your friend now:
group-telegram.com/rantiquity/362

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The S&P 500 fell 1.3% to 4,204.36, and the Dow Jones Industrial Average was down 0.7% to 32,943.33. The Dow posted a fifth straight weekly loss — its longest losing streak since 2019. The Nasdaq Composite tumbled 2.2% to 12,843.81. Though all three indexes opened in the green, stocks took a turn after a new report showed U.S. consumer sentiment deteriorated more than expected in early March as consumers' inflation expectations soared to the highest since 1981. These administrators had built substantial positions in these scrips prior to the circulation of recommendations and offloaded their positions subsequent to rise in price of these scrips, making significant profits at the expense of unsuspecting investors, Sebi noted. The Securities and Exchange Board of India (Sebi) had carried out a similar exercise in 2017 in a matter related to circulation of messages through WhatsApp. In the United States, Telegram's lower public profile has helped it mostly avoid high level scrutiny from Congress, but it has not gone unnoticed. These entities are reportedly operating nine Telegram channels with more than five million subscribers to whom they were making recommendations on selected listed scrips. Such recommendations induced the investors to deal in the said scrips, thereby creating artificial volume and price rise.
from ar


Telegram RAntiquity
FROM American