系统发育树构建中用EM算法进行参数估计

系统发育学研究物种之间的进化关系,其核苷酸替代模型通常假设序列进化没有数据的缺损和删失,而现实中这个假设条件是很难满足的.针对这种事实,本文将运用EM算法对存在插入或缺失但序列长度假设不变的观测序列构建系统发育树进行参数估计,为含缺损数据序列构建良好的系统发育树作铺垫.重点在于运用EM算法做Jukes-Cantor模型、Kimura模型下含缺损数据的DNA序列构建有根树或无根树最佳分枝长度等的参数估计.

一种基于NJ的高效构建系统进化树算法

在分析和证明了构建进化树的Neighbor-joining算法存在的不足后,提出了一种新的改进算法。算法主要有以下两点改进采用Kimura两参数模型,根据此模型来计算DNA序列距离,并且定义了新的校正距离。计算机模拟结果表明,改进算法的效率明显地优于NJ算法。