PAUP の使い方

Maximum parsimony analysis (MP 法, 最大節約法)

MP にはモデル無し

Heuristic search をする

したいことの流れ

1. Optimality criterion

    • determine character-status
    • gaps treatment
    • select multistate taxa interpreted

2. generate starting tree (stepwise addition)

3. branch-swapping algorithm (tree-bisection-reconnection; TBR)

paup にぶち込むブロック; 配列の下に貼り付ける

[MP]

begin paup;
    log start replace=yes file=hsearch_log.txt;
    set autoclose=yes criterion=parsimony storebrlens=yes increase=auto;
    hsearch addseq=random nreps=1000 swap=tbr hold=1;
    savetrees file=mytrees.tre format=altnex brlens=yes;
    contree all / majrule=yes strict=no treefile=Consensustree.tre;
    log stop;
END;

Heuristic search が終わったら、その枝に対してBootstrap 解析をしたいので以下を実行する。

begin paup;
    log start replace=yes file=bootstrap_log.txt;
    set autoclose=yes criterion=parsimony storebrlens=yes increase=auto;
    bootstrap nreps=1000 search=heuristic/ addseq=random nreps=5 swap=tbr hold=1;
    savetrees from=1 to=1 file=BootTree.tre format=altnex brlens=yes savebootp=NodeLabels MaxDecimals=0;
    log stop;
END;


ブートストラップ値のみを使う、枝は合意樹のため決して使わない。

Neighbour-joining analysis (NJ 法, 近隣結合法)

UPGMA に毛が生えたら非常に使えるようになった系統推定法

Save alignment file as .phylip format

Open alignment jModeltest2 and chose AICc + Neighbor-Joining

Check output file and copy Best model

[NJ]

Begin PAUP;
log start = yes file = MyFile.log replace = yes;
set criterion=distance;
Lset base=equal nst=6 rmat=(1.0000 2.5287 1.0000 1.0000 7.1401) rates=gamma shape=0.2080 ncat=4 pinvar=0; Paste best model file here
Bootstrap search = NJ  nreps = 1000 conLevel = 50;
saveTrees from = 1 to=1 file=NJ_boot.tre saveBootP=nodeLabels maxDecimals=1 replace=yes;
end;


読み込んだらexecute で枝がすぐ作られる