Вадим, ваше мнение вполне понятно. Но Мурка всё равно более достоверна, чем применяемый мною филипо-меговский метод. Маугли и вы умеете строить деревья. Но у вас обоих, как ни странно, тоже всего 24 часа в сутках. Да плюс ещё семья/дети. Я всё это понимаю. Но хотелось бы сдвинуть дело с мёртвой точки.
Ув. Фаррух, давайте сразу быка за рога. Немного теории.
Мурка будучи парсимонистской программой, не более достоверна, чем
парсимония. Далее, на отдельных классах задач парсимония с помощью методов Мурки работает быстрее/точне чем классическая парсимония (Мега, ТНТ идт) а на других - межленнее/хуже. То есть внутри парсимонии тоже есть градации и приоритеты чем что лучше строить, и Мурка далеко не везде хороша. Например, на STR (высокая гомоплазия) большие выборки ТНТ решает много лучше, и только на малых Мурка приближается к ней по качеству. На снипах (низкая гомоплазия) методы реализованные в Мурке в среднем работают лучше.
Теперь про то когда достоверна сама парсимония. Идеальным методом решения задач является
Maximum Likehood а не парсимония. Но вычислительная трудность этого метода столь велика что проблему нельзя решить точно в принципе. Поэтому применяют либо приближенные методы либо очень хитрый трюк. А именно, для некоторых классов задач с помощью теории марковских процессов доказывают что парсимонистское решение не хуже чем Maximum Likehood-решение. И для таких задач применяют парсимонию, так как она позволит найти оптимальное Likehood-решение. Для STR филогении корректность такой замены еще никем не доказана.
Должен Вам также сказать, что для немалого класса моделей показано что
при бесконечном увеличении числа маркеров, разница между филипкиным решением, и ML-решением стремится к нулю. Так что можно забросить генеалоги эдак на пару лет, а потом приняться снова, когда будут рутинно делать по 200 локусов - и вперед с филипкой