MrBayes 3.1.2 (Huelsenbeck and Ronq

MrBayes 3.1.2 (Huelsenbeck and Ronquist, 2001; Ronquist
and Huelsenbeck, 2003) was used to infer a phylogenetic hy-
pothesis using a Bayesian approach. Two different ways to
partition the data were tried: one where all the data were allocated
to one partition, and onewhere the trnL-F and the non-coding part
ofmatKwas treated as a different partition fromthe coding part of
matK. For each partition, the optimal model of sequence evolu-
tion was calculated on a randomly chosen MPT from the set of
obtained trees from parsimony analysis of the entire data set,
using the Akaike Information Criterion (AIC) criterion as im-
plemented in Modeltest 3.7 (Posada and Crandall, 1998). Four
chainswere run for 5million generations and sampled every 1000
generations. This was repeated twice, and these independent runs
were compared to make sure that similar estimates of substitution
model parameters, topology and branch lengths were obtained.
The number of “burn-in” generations needed before the various
log-likelihood values reached stationarity was determined by a
graphical plot, and the first 1000 sampled generations were dis-
carded. Swapping among chains and acceptance of proposed
changes to model parameters were monitored to ensure that ef-
ficient mixing had occurred. Results fromthe run with the highest
harmonic mean of the −ln likelihood are reported here.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.1.2 (Huelsenbeck และ Ronquist, 2001; MrBayes Ronquist
และ Huelsenbeck, 2003) ใช้ในการอนุมานความ phylogenetic ฮี-
pothesis ใช้เป็นแนวทางของทฤษฎี สองวิธีการ
พาร์ติชันข้อมูลได้พยายาม: หนึ่งซึ่งข้อมูลทั้งหมดถูกจัดสรร
หนึ่งพาร์ติ ชัน และส่วนไม่ใช่รหัส onewhere trnL F
ofmatKwas ถือว่าเป็นพาร์ติชันที่แตกต่างจากรหัสหนึ่ง
matK สำหรับแต่ละพาร์ติชัน รูปแบบเหมาะสมของลำดับ evolu-
สเตรชันถูกคำนวณบนท่านสุ่ม MPT จากชุด
รับต้นไม้จากการวิเคราะห์ชุดข้อมูลทั้งหมด parsimony
ใช้เกณฑ์เกณฑ์ข้อมูล Akaike (AIC) เป็น im-
plemented ใน Modeltest 3.7 (อิ่มและ Crandall, 1998) 4
chainswere เรียกใช้ 5million รุ่น และความทุก 1000
รุ่น นี้มีซ้ำสองครั้ง และเหล่านี้ทำงานอิสระ
ได้เปรียบเทียบเพื่อให้แน่ใจว่าคล้ายประเมินทดแทน
รุ่นพารามิเตอร์ ยาวโทโพโลยีและสาขาได้รับ
จำนวน "เขียนใน" รุ่นที่จำเป็นก่อนการ
stationarity ถึงค่าโอกาสล็อกถูกกำหนดโดย
พล็อตกราฟิก และรุ่นตัวอย่างก่อน 1000 ได้หรือไม่??-
ใบ เปลี่ยนโซ่และยอมรับการนำเสนอ
เปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ของแบบจำลองถูกตรวจสอบเพื่อให้ตระกูล ef นั้น-
ficient ผสมได้เกิดขึ้น ผลจากการรันด้วยสูงสุด
รายงานยฮาร์ของโอกาส −ln ที่นี่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

mrbayes 3.1.2 ( huelsenbeck และ ronquist 2001 ronquist
และ huelsenbeck 2003 )ได้นำมาใช้ในการเดาเอาว่า pothesis HY -
phylogenetic โดยใช้วิธีการ Bayesian ที่ สองวิธีที่จะ
ซึ่งจะช่วยพาร์ติชันที่ถูกพยายาม:สถานที่ซึ่งทั้งหมดที่ถูกจัดสรร
ซึ่งจะช่วยในการหนึ่งพาร์ติชั่นและ onewhere ที่ trnl - F และที่ไม่มีการเข้ารหัสส่วน
ofmatkwas ได้รับการปฏิบัติในฐานะที่แตกต่างกันการเข้ารหัสพาร์ติชันจากเนื้อครีมจะลงเป็นส่วนหนึ่งของ
matk .สำหรับแต่ละพาร์ติชัน,ที่ได้ผลดีที่สุดรุ่นของลำดับ evolu -
การจะคำนวณในที่แบบสุ่มเลือกป้อนกระดาษด้วยมือจากที่ตั้งของ
ได้รับต้นจากตระหนี่ถี่ถ้วนการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดที่ตั้งค่า,
โดยใช้ akaike ข้อมูลมาตรฐาน(ระดม)เกณฑ์เป็น IM -
plemented ใน modeltest 3.7 (ลูอิซโปซาดาการ์ริและ crandall , 1998 ) สี่
chainswere เรียกใช้สำหรับผู้ใช้บริการ 5 ล้านคนรุ่นและสุ่มตัวอย่าง 1000
ทุกรุ่นโรงแรมแห่งนี้ได้เกิดขึ้นซ้ำอีกสองครั้งและเหล่านี้จะทำงานเป็นอิสระ
ซึ่งจะช่วยได้เมื่อเทียบกับการทำให้แน่ใจว่าความเหมือนประมาณการไว้ของการทดแทน
รุ่นพารามิเตอร์,โทโพโลยีและสาขามีความยาวได้.
ที่หมายเลขของ"เผา - ใน"รุ่นที่จำเป็นก่อนที่หลากหลาย
ซึ่งจะช่วยล็อกอินเข้าสู่ความเป็นไปถึงค่า stationarity ก็ถูกกำหนดโดย
ซึ่งจะช่วยแบบ ภาพ กราฟิกที่ดิน,และ 1000 สุ่มตัวอย่างครั้งแรกรุ่นก็ dis -
carded .การสลับอุปกรณ์ขณะยังมีไฟเลี้ยงท่ามกลางสายโซ่และการยอมรับการเปลี่ยนแปลงที่เสนอ
ซึ่งจะช่วยในการตรวจสอบพารามิเตอร์โมเดลเป็นการตรวจสอบให้แน่ใจว่าการผสม ef -
ficient ได้เกิดขึ้น ผลจากเนื้อครีมจะลงวิ่งด้วยสูงสุด
หมายความว่าค่าความเพี้ยนเชิงฮาร์มอนิกของ - ความน่าจะเป็นลักษณะคล้ายกันที่มีรายงานว่าที่นี่