内容简介
第1章 核苷酸置换模型
1.1引言
1.2核苷酸置换和距离估计的马尔可夫模型
1.2.1 JC69模型
1.2.2 K80模型
1.2.3 HKY85、F84、TN93等模型
1.2.4转换/颠换比率
1.3位点间可变的置换率
1.4最大似然估计
1.4.1 JC69模型
1.4.2 K80模型
*1.4.3概形与积分似然方法
1.5马尔可夫链和广义模型下的距离估计
1.5.1广义理论
1.5.2广义时间可逆(GTR)模型
1.6讨论
1.6.1不同置换模型下的距离估计
1.6.2成对比较的局限
1.7练习
第2章 氨基酸和密码子置换模型
2.1引言
2.2氨基酸替代模型
2.2.1经验模型
2.2.2机理模型
2.2.3位点间的异质性
2.3两条蛋白质序列间距离的估计
2.3.1泊松模型
2.3.2经验模型
2.3.3伽马距离
2.3.4例子:猫和兔的p53基因间的距离
2.4密码子置换模型
2.5同义和非同义置换率的估计
2.5.1计数法
2.5.2最大似然法
2.5.3方法比较
*2.5.4对距离的诠释及滥用
*2.6转换概率矩阵的数值计算
2.7练习
第3章 系统发育重建:概述
3.1树的概念
3.1.1术语
3.1.2树之间的拓扑距离
3.1.3一致树
3.1.4基因树和物种树
3.1.5树重建方法的分类
3.2穷举式或启发式树搜索
3.2.1穷举式树搜索
3.2.2启发式树搜索
3.2.3分枝交换
3.2.4树空间的局部峰
3.2.5随机树搜索
3.3距离方法
3.3.1最小二乘法
3.3.2邻接法
3.4最大简约法
3.4.1简史
3.4.2对给定树计算最小变化数目
3.4.3加权简约法和颠换简约法
3.4.4长枝吸引
3.4.5简约法的假定
第4章 最大似然法
4.1引言
4.2树的似然计算
4.2.1数据、模型、树及似然函数
4.2.2修剪算法
4.2.3时间可逆性、树根及分子钟
4.2.4缺失数据与对位排列间隔
4.2.5一个数值例子:猿类系统发育关系
4.3复杂模型下的似然计算
4.3.1位点间可变置换率模型
4.3.2多个数据集联合分析的模型
4.3.3非齐次与非稳定模型
4.3.4氨基酸与密码子模型
4.4祖先状态重建
4.4.1概述
4.4.2经验和等级贝斯重建
*4.4.3离散形态性状
4.4.4祖先重建中的系统偏差
*4.5最大似然估计的数值算法
4.5.1单变量最优化
4.5.2多变量优化
4.5.3树形固定时的优化
4.5.4树形固定时似然表面上的多重局部峰
4.5.5最大似然树搜索
4.6似然法的近似
4.7模型选择与稳健性
4.7.1LRT、AIC和BIC
4.7.2模型的充分性与稳健性
4.8练习
第5章 贝斯方法
5.1贝斯范式
5.1.1概述
5.1.2贝斯定理
5.1.3经典统计学与贝斯统计学的比较
5.2先验分布
5.3马尔可夫链蒙特卡罗算法
5.3.1蒙特卡罗积分
5.3.2 Metropolis-Hastings算法
5.3.3单一成分Metropolis-Hastings算法
5.3.4 Gibbs取样法
5.3.5 Metropolis-偶联MCMC(MCMCMC或MC3)
5.4简单建议及其建议比
5.4.1均匀分布的滑动窗口
5.4.2正态分布的滑动窗口
5.4.3多元正态分布的滑动窗口
5.4.4比例收缩和膨胀
5.5监测马尔可夫链及处理输出
5.5.1验证和诊断MCMC算法
5.5.2潜在尺度减约统计
5.5.3处理输出
5.6贝斯系统发育分析
5.6.1简史
5.6.2总体框架
5.6.3汇总MCMC输出
5.6.4贝斯法与似然法的比较
5.6.5一个数值例子:猿类系统发育关系
5.7溯祖模型下的MCMC算法
5.7.1概述
5.7.2 θ的估计
5.8练习
第6章 方法比较与树的检验
6.1树重建方法的统计性能
6.1.1标准
6.1.2性能
6.2似然法
6.2.1与常规参数估计的不同之处
6.2.2一致性
6.2.3有效性
6.2.4稳健性
6.3简约法
6.3.1与病态似然模型的等价性
6.3.2与正常行为的似然模型的等价性
6.3.3假定与证明
6.4检验关于树的假设
6.4.1自展
6.4.2内枝检验
6.4.3 Kishino-Hasegawa检验及改进
6.4.4简约法分析中所用的指数
6.4.5例子:猿类的系统发育
*6.5附录:Tuffley和Steel的单性状似然分析
第7章 分子钟与物种分歧时间估计
7.1概述
7.2分子钟检验
7.2.1相对速率检验
7.2.2似然比检验
7.2.3分子钟检验的局限性
7.2.4离散指数
7.3分歧时间的似然估计
7.3.1全局分子钟模型
7.3.2局部分子钟模型
7.3.3试探式速率平滑方法
7.3.4确定灵长类分歧时间
*7.3.5化石的不确定性
7.4分歧时间的贝斯估计
7.4.1总体框架
7.4.2.似然计算
7.4.3速率的先验分布
7.4.4化石的不确定性与分歧时间的先验分布
7.4.5在灵长类和哺乳类分歧中的应用
7.5展望
第8章 蛋白质的中性与适应性进化
8.1引言
8.2中性理论和中性检验
8.2.1中性与近中性理论
8.2.2 Tajima的D检验
8.2.3 Fu和Li的D检验与Fay和Wu的H检验
8.2.4 McDonald-Kreitman检验和选择强度估计
8.2.5 Hudson-Kreitman-Aquade检验
8.3经历适应性进化的谱系
8.3.1启发式方法
8.3.2似然法
8.4经历适应性进化的氨基酸位点
8.4.1三种策略
8.4.2随机位点模型下正选择的似然比检验
8.4.3处于正选择的位点鉴定
8.4.4人类主要组织相容性(MHC)基因的正选择
8.5影响特定位点和谱系的适应性进化
8.5.1正选择的分枝-位点检验
8.5.2其他类似模型
8.5.3被子植物光敏色素的适应性进化
8.6假定、局限与比较
8.6.1当前方法的局限
8.6.2中性检验与基于dN和ds的检验间的比较
8.7适应性进化的基因
第9章 分子进化的计算机模拟
9.1简介
9.2随机数发生器
9.3连续随机变量的产生
9.4离散随机变量的产生
9.4.1离散均匀分布
9.4.2二项式分布
9.4.3广义离散分布
9.4.4多项式分布
9.4.5针对混合分布的组分法
*9.4.6从离散分布中抽样的重影法
9.5分子进化的计算机模拟
9.5.1树形固定时序列的模拟
9.5.2生成随机树
9.6练习
第10章 展望
10.1系统发育重建中的理论问题
10.2大规模和异质数据集分析中的计算问题
10.3基因组重排数据
10.4比较基因组学
附录
附录A:随机变量函数
附录B:Δ技术
附录C:系统发育分析软件
参考文献