系统发育树

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文章数：4篇

iMeta：余光创团队开发ggtree最新文章-系统发育树存储与可视化的数据结构

为了提高系统发育数据的可重复性与可重用性，在本研究中，作者设计了ggtree对象用于存储系统发育树，相关数据以及可视化指令，提高了系统发育数据的可重复性与可重用性。Ggtree软件包可以在https://www.bioconductor.org/packages/ggtree/免费获得，在线书籍https://yulab-smu.top/treedata-book/也提供了ggtree的完整参考，其详细说明（文本、图、表、中文翻译版本或视频）也可从线上获取http://www.imeta.science/。

注释数据数据结构 ggtree 系统发育树可视化

系统发育指导的菌群OTU特异性关联检验

为了解决系统发育信息整合中的一些挑战，作者提出了系统发育引导的菌群 OTU 特异性关联检验 (POST)，它通过自适应地从系统发育上临近的 OTU 中借用信息来提高目标 OTU 的检测能力。通过广泛的数值研究，作者表明 POST 在识别相关 OTU 方面优于模拟和实际数据应用中的现有方法，并开发了一个用户友好的 R 包 POSTm，可在 CRAN (https://CRAN.R-project.org/package=POSTm) 上免费获得。

关联检验系统发育树核机器回归

比较基因组学揭示蓝藻进化和生境适应性特征

本文通过大规模的基因组分析，尝试寻找基因组中适应不同生境的进化痕迹。蓝藻本身作为初级生产者，分布非常广，长期参与地球生物化学过程，这对回答进化适应性问题来说是极好的研究材料。另一方面，本文的研究对象又相对局限，如测序的163株蓝藻，均是来自同一藻种库的淡水和陆地蓝藻，可能存在同化特征。虽然分析结果兼顾了全局性和局部特征（功能基因），但生境划分相对粗糙，更多的是尝试从大生态概念上的解读，文中比较基因组学的方法和工具使用值得借鉴。

蓝藻比较基因组学水平基因转移（HGT）系统发育树功能基因群

错误发现率

Bioinformatics：控制错误发现率结合进化树可增加宏基因组水平的多重检验能力

① 整合进化树分析可提高宏基因组关联分析的检测能力，但涉及到进化树相关的多重检验校正，目前研究考虑较少；② 我们提出新的错误发现率（FDR）控制流程，它基于一种层次模型，可借用邻近物种信息提高统计能力；③ 在进化树信息错误或无用时，我们的方法与传统方法的检验能力相近；④ 在论文中的模拟数据和真实数据上，我们的方法相比于传统方法可获取更多信息；⑤ 相关R包StructFDR已发布并可供使用。

错误发现率多重检验校正进化树系统发育树统计分析