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: |

In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS. Telegram was founded in 2013 by two Russian brothers, Nikolai and Pavel Durov. "We as Ukrainians believe that the truth is on our side, whether it's truth that you're proclaiming about the war and everything else, why would you want to hide it?," he said. As a result, the pandemic saw many newcomers to Telegram, including prominent anti-vaccine activists who used the app's hands-off approach to share false information on shots, a study from the Institute for Strategic Dialogue shows. The picture was mixed overseas. Hong Kong’s Hang Seng Index fell 1.6%, under pressure from U.S. regulatory scrutiny on New York-listed Chinese companies. Stocks were more buoyant in Europe, where Frankfurt’s DAX surged 1.4%.
from ca


Telegram RAntiquity
FROM American