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最大简约法及其优化(Maximum Parsimony and its Optimization)

已有 6016 次阅读 2014-4-6 17:05 |系统分类:科研笔记|关键词:系统发育重建,分子系统学,最大简约法,算法优化,并行优化| 分子系统学, 系统发育重建, 最大简约法, 算法优化, 并行优化

随着分子生物技术的不断发展和系统发育学研究的不断深入,在重构系统发育树时,研究人员往往要面对越来越多的挑战和困难:

1、需要分析的生物类群中所含有的物种数(或个体数)不断增加;

2、单一物种、种群或者个体的信息,如图像信息、分子信息含量迅速扩大。

尤其在新一代测序技术飞速发展的背景下,基于多个基因位点乃至基因组学数据的系统发育重建需要极大的计算量。因此计算机硬件、软件、数学方法、数理统计等其它学科领域的引进将可能大大提高系统发育重建的效率和精确度。最大简约法(Maximum parsimony)是重要的系统发育重建算法之一。提高它的计算效率对系统发育学的发展具有重要意义。生物系统学家和其它学科专家加强合作,才可能实现针对该算法的优化、改进

郑巍等(2013)力图通过分解最大简约法的计算流程,分析其参数选择对计算效率的影响,期望帮助更多的计算机科技工作者,更方便地针对系统发育算法问题给出更好、更快、更精准的解决方案;同时也为生物系统学工作者,梳理最大简约法的构树理念和计算逻辑。

郑巍,罗阿蓉,史卫峰等,2013. 系统发育分析中的最大简约法及其优化. 昆虫学报,56(10):1217-1228.



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1 王海冰

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