PAUP の使い方
Maximum parsimony analysis (MP 法, 最大節約法)
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)
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