r中 bootstrap方法怎么说明模型是稳定的

答案:2 悬赏:60 手机版

解决时间 2021-03-04 01:05

提问者网友：川水往事
2021-03-03 03:01

最佳答案

五星知识达人网友：一秋
2021-03-03 03:27

正常的，特别是当一些分枝之间的遗传距离很相近，没办法确定分枝之间的进化关系。我不知道你清不清楚bootstrap的算法。如果你用的是序列的话，简单的讲就是把序列的位点都重排，重排后的序列再用相同的办法构树，如果原来树的分枝在重排后构的树中也出现了，就给这个分枝打上一分，如果没出现就给0分，这样经过你给定的repetitions次（至少1000次）重排构树打分后，每个分枝就都得出分值，计算机会给你换算成bootstrap值。
　　重排的序列有很多组合，值越小说明分枝的可信度越低，如果数据本身的信息量不足以判断亲缘关系的，这样构出来的树肯定每次都不一样，算出来的值也不同，一般50以下的值都都要剔除。而且值mega的话，会在你的original tree上给出bootstrap值，也会给你总结出一个consensus tree，你会看到这两个树可能topology都不大一样。
　　当然如果你repetitions的次数很大的话，可能会好点，不过机器可耗不起，特别是构mp树的时候，据文献说2000次的话能得到一个95％confidence。数据比较好的话，100次重复也能得到很高的bootstrap的。最好根据数据的情况选用不同的构树方法和模型。

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1楼网友：从此江山别
2021-03-03 04:57

可以私聊我~

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