Филогенетические древа I2a

[I2a1a]

А это для байесовских гурманов, а также для сравнения с данными о партициях в Мурке:

Summary statistics for taxon bipartitions:                               

   ID -- Partition                      #obs   Probab.  Stdev(s)   Mean(v)   Var(v)    PSRF  Nruns
   -----------------------------------------------------------------------------------------------
    1 -- .............*...............  3522  1.000000  0.000000  0.088925  0.002333  1.002    2
    2 -- ............*................  3522  1.000000  0.000000  0.066188  0.001815  1.000    2
    3 -- .........*...................  3522  1.000000  0.000000  0.087055  0.002660  1.013    2
    4 -- ...........*.................  3522  1.000000  0.000000  0.061253  0.001642  1.006    2
    5 -- .......*.....................  3522  1.000000  0.000000  0.044341  0.001353  1.001    2
    6 -- ..........*..................  3522  1.000000  0.000000  0.042033  0.000978  1.005    2
    7 -- ........*....................  3522  1.000000  0.000000  0.104000  0.003531  1.005    2
    8 -- ....................*........  3522  1.000000  0.000000  0.062183  0.001637  1.010    2
    9 -- ............................*  3522  1.000000  0.000000  0.020512  0.000397  1.074    2
   10 -- .................*...........  3522  1.000000  0.000000  0.051516  0.001500  1.002    2
   11 -- ................*............  3522  1.000000  0.000000  0.020802  0.000405  1.006    2
   12 -- .****************************  3522  1.000000  0.000000  0.023125  0.000544  1.001    2
   13 -- .*...........................  3522  1.000000  0.000000  0.022518  0.000450  1.001    2
   14 -- ..*..........................  3522  1.000000  0.000000  0.100112  0.002968  1.000    2
   15 -- ...........................*.  3522  1.000000  0.000000  0.019645  0.000437  1.000    2
   16 -- ...................*.........  3522  1.000000  0.000000  0.019070  0.000406  1.008    2
   17 -- ..................*..........  3522  1.000000  0.000000  0.073612  0.001983  1.000    2
   18 -- .......................*.....  3522  1.000000  0.000000  0.017208  0.000323  1.000    2
   19 -- ......*......................  3522  1.000000  0.000000  0.021152  0.000478  1.003    2
   20 -- ......................*......  3522  1.000000  0.000000  0.067082  0.001835  1.002    2
   21 -- .....................*.......  3522  1.000000  0.000000  0.060775  0.001898  1.001    2
   22 -- .....*.......................  3522  1.000000  0.000000  0.079933  0.002043  1.000    2
   23 -- ....*........................  3522  1.000000  0.000000  0.147772  0.004374  1.006    2
   24 -- ........................*....  3522  1.000000  0.000000  0.022603  0.000476  1.005    2
   25 -- ...*.........................  3522  1.000000  0.000000  0.088239  0.002053  1.000    2
   26 -- ...............*.............  3522  1.000000  0.000000  0.021058  0.000432  1.000    2
   27 -- ..............*..............  3522  1.000000  0.000000  0.098847  0.003094  1.000    2
   28 -- ..........................*..  3522  1.000000  0.000000  0.021492  0.000521  1.000    2
   29 -- .........................*...  3522  1.000000  0.000000  0.016895  0.000400  1.010    2
   30 -- .......................**....  3520  0.999432  0.000000  0.140440  0.004270  1.001    2
   31 -- ................*..*.........  3519  0.999148  0.001205  0.121471  0.003424  1.000    2
   32 -- ...........................**  3508  0.996025  0.000803  0.099074  0.002944  1.001    2
   33 -- .........................**..  3451  0.979841  0.004417  0.101991  0.003164  1.004    2
   34 -- ........*................**..  2683  0.761783  0.029312  0.076105  0.002684  1.001    2
   35 -- .......*............*........  2671  0.758376  0.035737  0.061881  0.002208  1.000    2
   36 -- ...*.**......................  2640  0.749574  0.033729  0.071310  0.002114  1.002    2
   37 -- .....................**......  2368  0.672345  0.000803  0.065298  0.001801  1.000    2
   38 -- ................**.*.........  2247  0.637990  0.018872  0.060062  0.002091  1.000    2
   39 -- ..***************************  2221  0.630608  0.039752  0.046692  0.001415  1.000    2
   40 -- ....*..*............*........  1847  0.524418  0.001205  0.066083  0.002270  1.000    2
   41 -- ...*..*......................  1829  0.519307  0.012448  0.038664  0.001175  1.007    2
   42 -- ..*************************..  1439  0.408575  0.009235  0.058896  0.001770  1.000    2
   43 -- ...*****............*........  1086  0.308348  0.020880  0.050631  0.001465  1.009    2
   44 -- ...******.*.........*....**..  1055  0.299546  0.006826  0.049969  0.001366  1.001    2
   45 -- ...****......................   932  0.264622  0.008834  0.063188  0.002162  1.005    2
   46 -- ..*******.*****************..   912  0.258944  0.004818  0.060236  0.001655  1.000    2
   47 -- ........*.*..............**..   903  0.256388  0.026100  0.036635  0.001173  1.000    2
   48 -- ..*...........*..............   790  0.224304  0.034532  0.051579  0.001705  1.000    2
   49 -- .........*....*..............   731  0.207553  0.002008  0.059832  0.001936  1.000    2
   50 -- ...*.*.......................   679  0.192788  0.005220  0.024463  0.000615  1.000    2
   51 -- .....**......................   675  0.191652  0.010842  0.025462  0.000681  1.010    2
   52 -- ....*..**.*.........*....**..   657  0.186542  0.015660  0.051618  0.001803  1.000    2
   53 -- ...........*.*...............   569  0.161556  0.002008  0.028843  0.000814  1.001    2
   54 -- ...******.*.........*..****..   565  0.160420  0.002008  0.046635  0.001918  1.001    2
   55 -- ............**...............   529  0.150199  0.021281  0.032904  0.000972  1.000    2
   56 -- ...........**................   441  0.125213  0.026903  0.026511  0.000626  1.000    2
   57 -- .........*.................**   426  0.120954  0.006425  0.041563  0.001318  1.005    2
   58 -- ..*....................**....   425  0.120670  0.017266  0.071467  0.002752  1.000    2
   59 -- ..*******.*******************   423  0.120102  0.009235  0.046265  0.001701  1.024    2
   60 -- ...........***...............   408  0.115843  0.036138  0.036461  0.000992  1.005    2
   61 -- ...******.****.************..   346  0.098240  0.018471  0.048524  0.000967  1.006    2
   62 -- ...........*...............**   343  0.097388  0.002811  0.042331  0.001286  1.000    2
   63 -- .*.........................**   342  0.097104  0.007228  0.023353  0.000656  1.025    2
   64 -- ....*...............*........   342  0.097104  0.021683  0.028272  0.000900  1.001    2
   65 -- .**************************..   340  0.096536  0.008031  0.022127  0.000648  1.002    2
   66 -- ....*..*.....................   340  0.096536  0.004015  0.029757  0.000889  1.001    2
   67 -- ...*****..*.........*........   339  0.096252  0.022085  0.031521  0.001160  1.000    2
   68 -- ....*..*..*.........*........   331  0.093981  0.008432  0.031656  0.000819  1.010    2
   69 -- ...******...........*....**..   314  0.089154  0.006425  0.029603  0.000673  1.002    2
   70 -- ..*......*....*..............   309  0.087734  0.003614  0.052848  0.001909  1.001    2
   71 -- ...******.*.........*******..   309  0.087734  0.010842  0.038081  0.000974  1.002    2
   72 -- ..*******.****.************..   305  0.086599  0.050192  0.049726  0.001471  1.002    2
   73 -- ..*...............*..........   284  0.080636  0.016061  0.041758  0.001324  1.003    2
   74 -- ..**************..*.*******..   277  0.078648  0.011645  0.045422  0.001293  1.040    2
   75 -- ....*..**...........*....**..   257  0.072970  0.008432  0.034435  0.001325  1.003    2
   76 -- ...******.*.........*.*****..   250  0.070982  0.010440  0.048239  0.000910  1.000    2
   77 -- ....**.......................   243  0.068995  0.018872  0.043444  0.001427  1.069    2
   78 -- ....*..**.*.........*..****..   238  0.067575  0.001606  0.053064  0.001987  1.019    2
   79 -- ...............*.....**......   237  0.067291  0.003614  0.025645  0.000728  1.034    2
   80 -- ..*********...**..*.*******..   232  0.065872  0.039351  0.044277  0.001081  1.000    2
   81 -- ...******.****.**************   229  0.065020  0.006023  0.058273  0.002173  1.018    2
   82 -- ..................*....**....   226  0.064168  0.000803  0.042901  0.001015  1.014    2
   83 -- ..*...........*...*..........   221  0.062748  0.017266  0.044322  0.001326  1.002    2
   84 -- ...*.**.......*..............   218  0.061897  0.008031  0.075495  0.003396  1.045    2
   85 -- ............*...**.*.........   217  0.061613  0.005220  0.029362  0.000824  1.000    2
   86 -- ...******.*.........***..**..   209  0.059341  0.006826  0.040110  0.001393  1.007    2
   87 -- ................****.........   207  0.058773  0.006826  0.037731  0.001439  1.020    2
   88 -- .............*..**.*.........   199  0.056502  0.016463  0.028798  0.000775  1.007    2
   89 -- ..............*...*..........   192  0.054514  0.003212  0.039625  0.001406  1.024    2
   90 -- .......**.*.........*....**..   191  0.054231  0.021281  0.039405  0.001134  1.005    2
   91 -- ...******.*....*....*******..   190  0.053947  0.007228  0.031870  0.000919  1.026    2
   92 -- ................**.*.......**   185  0.052527  0.006023  0.046889  0.001400  1.021    2
   93 -- ...******.*****************..   184  0.052243  0.012046  0.043003  0.001019  1.010    2
   94 -- .....................****....   183  0.051959  0.000402  0.037452  0.002489  1.005    2
   95 -- ...******.*.........*.*..**..   182  0.051675  0.004015  0.050495  0.001202  1.018    2
   -----------------------------------------------------------------------------------------------

[Valery]

Что показательно - параметр чистоты партиций MPPART в Мурке на всех ребрах графа равен 1.000

если дерево только одно (когда нет FASTUNION), то mpv = mpe = mpp = 1.000 всегда

[I2a1a]

Спасибо, я не заметил отсутствия MORETREES FASTUNION.

Что показательно - параметр чистоты партиций MPPART в Мурке на всех ребрах графа равен 1.000

если дерево только одно (когда нет FASTUNION), то mpv = mpe = mpp = 1.000 всегда

[I2a1a]

Выношу огромное человеческое спасибо Вертнеру за все те усилия и время, которое он потратил на построение в написанном им самим же программе древа выборки 43 маркерных гаплотипов I2a2 (в качестве основы для построения древа использовалася один из вариантов древа, построеннного в Мурке).

Педантичный анализ этого древа займет приличное количество времени, однако сразу же бросается существенное различие между топологиями дерева гаплотпов в Мурке (дерево построенно парсимоническим методом), аналогичным деревом в  MrBayes (дерево построенно байесовским методом), и деревом той же выборки, построенной ув.wertner'ом вручную на основании дерева Мурки с байесовским расчетом вероятностей. Я  несколько шокирован, что топология и кластеризация байесовского древа лучше, чем парсимонистское древо Мурки, верифицируется (в положительном смысле этого слова) с помощью (независимых от математических  построений) данных о географическом "расположении" гаплотипов и  данных документальной генеалогии.

Для сравнения (дерево открывается в оригинальном размере после клика, для просмотра в полномасштабном формате в открывшемся окне правый шелчок мышкой "Open Link in New Window/Tab"):

1.Байесовское дерево

2.Дерево Мурки

3.Дерево, построенное wertner'ом.

[Valery]

Ув. Вадим, чертовски интересно! Я нисколько не удивлен такой ситуации, так как деревья ув. Вертнера не раз оказывались лучше. Но прежде чем ругать парсимонию вообще, можно сравнить стоимости всех трех деревьев, и если Баесовское и Вертнерово деревья дешевле Муркиного, проблема исключительно в неспособности Мурки (даже с эвристиками) достичь оптимума. Это вполне возможная ситуация.

Поэтому предлагаю следующее.

1. Выложить ych (если там нет приватностей)
2. Указать стоимость Муркиного и Вертнерового древ (для корректного сравнения метрика Мурки должна быть эквидистантной)
3. Стоимость Баеса можно посчитать например в Меге открыв там ньюиковский файл

[Valery]

Далее, если Мурка достигает меньшей стоимости но дерево менее правдоподобно значит парсимония на микросателлитах не является методом выбора. Дело в том что для некоторых типов данных уже получены доказательства что парсимонистские деревья не хуже ML-деревьев, например в случае многозначных снипов, но для моделей микросателлитной эволюции это может быть далеко не так.

[Valery]

Да, еще один момент: если использовались веса то нужна гарантия что они были одинаковы при всех построениях. Если использовался байес то тогда для сравнения Мурку надо запускать с равновесным файлом.

[I2a1a]

Выкладываю тут некоторые требуемые файлы. Насчет статистических данных программы Вертнера и Мурки, у меня таких данных нет (надо спросить у Вадима). Файлы Байеса на входе в формате NEXUS, на выходе тоже. Как конвертировать деревья Nexus в Newick, я не знаю. Может быть есть какие-то инструкции?

PS. Я конвертил ych  c уже встроенными весами в Nexus. Не знаю, учитывает ли конвертер Саши Лифанова веса при конвертировании (точнее, бинаризации), но графа для значений весов там есть.

Ув. Вадим, чертовски интересно! Я нисколько не удивлен такой ситуации, так как деревья ув. Вертнера не раз оказывались лучше. Но прежде чем ругать парсимонию вообще, можно сравнить стоимости всех трех деревьев, и если Баесовское и Вертнерово деревья дешевле Муркиного, проблема исключительно в неспособности Мурки (даже с эвристиками) достичь оптимума. Это вполне возможная ситуация.

Поэтому предлагаю следующее.

1. Выложить ych (если там нет приватностей)
2. Указать стоимость Муркиного и Вертнерового древ (для корректного сравнения метрика Мурки должна быть эквидистантной)
3. Стоимость Баеса можно посчитать например в Меге открыв там ньюиковский файл

[Valery]

Попробовал два варианта, взгляните плиз какой ближе к истине (хотя скорее далеки оба)

[I2a1a]

Как это не странно, невзвешенное дерево ближе к верифицируемому с точки зрения генеалогии древу.

Попробовал два варианта, взгляните плиз какой ближе к истине (хотя скорее далеки оба)

[Valery]

Вот поэтому я уже несколько месяцев не пользуюсь весами микросателлит. Скажем Вертнер умеет с своем методе их использовать разумно а в парсимонии они нередко путают картину.

[I2a1a]

Похоже на то. Теперь осталось услышать комментарии от ув. Вертнера по поводу его древа с применением комбинированного метода, а также просчитать стоимость байесовского древа. Я этого делать не умею

Вот поэтому я уже несколько месяцев не пользуюсь весами микросателлит. Скажем Вертнер умеет с своем методе их использовать разумно а в парсимонии они нередко путают картину.

[Valery]

Для подсчета стоимости нужен файл Нексус где есть и гаплотипы и дерево. Либо писать программу вручную. В Мурке разметка Фитча не реализована потому что просто не требуется в контексте медиан.

[I2a1a]

Такой у меня есть.

Для подсчета стоимости нужен файл Нексус где есть и гаплотипы и дерево.

[Valery]

Такой у меня есть.

Для подсчета стоимости нужен файл Нексус где есть и гаплотипы и дерево.

Но вопрос - поймет ли его Мега Нексус Нексусу рознь


Еще попытка. Невзвешенный, стоимость 565, у предыдущего невзвешенного была 569