我们围绕进化树技术进行一些咨询，分析生物类群在时间上的多样性是如何变化的。

我们将用到分类单元数-时间图（Lineages-through-time plot）,该图可以用来描述物种多样化的总体趋势。

由Kaizong Ye，Liao Bao撰写

数据

3500trees.nexus是nexus格式的文件，里面有3500棵树。

× 系统发育进化树 (Phylogenetic tree)：一般也叫系统进化树，进化树。它可以利用树状分支图形来表示各物种或基因间的亲缘关系。建进化树的过程，用术语讲：分支系统发育分析 (Molecular phylogenetic analysis)：是用来研究物种或序列进化和系统分类的一种方法。一般研究对象是碱基序列或氨基酸序列，通过数理统计算法来计算生物间进化关系。最后，根据计算结果，可视化为系统进化树。

besttree.nexus也是nexus格式的文件，里面有1颗树，是从3500颗树中筛选出来的一致树。

各支系图示

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这棵树总共有4大支系（Lineage），现在我需要做的分析都是需要分别做总的，以及4个支系的，也就是说同样的分析要做5次，针对5组不同的对象。

视频

Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例

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分析方法

方法主要是物种多样化速率(diversification rate) 相关的内容。

trees=read.nexus("3500trees.nexus")  
besttree=read.nexus("besttree.nexus")

1.mltt plot (multiple lineage through time)

分类单元数-时间图

lingeage的数值取log的，95%置信区间的ltt plot,中间黑色线的是besttree的，要显示出来。分别做总的，以及4个支系的，共5个图。

生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素

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plot(trees)

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,log='y')

besttree

# 95% ltt置信区间

ltt.ci<-function(tree.all){  
  ntip=length(tree.all[[1]]$tip.label)  
  ntree=length(tree.all)

2.gamma statistic

检验分化速率的变化趋势，看γ的值是正的还是负的。结果需要得到每组的γ值及P值。


mmaStat(besttree)

## [1] -3.693285

3. Monte Carlo constant rates test

检验样品不全是否对分化速率的结果有显著的影响，应该也是每组都要做的。

mc.out <- mcmc.pop
line(tree.hiv)  
plot(sk, l

4.对每个组做几个模型的检验，主要包括Pure-birth, birth-death, density-dependent logistic,density-dependent exponential模型。

tdAICr
## --------------Model Summary----------------  
##  
## MODEL pureBirth  
##  
## Parameters:  r1  
##  
## LH 535.1086  
##  
## AIC -1068.217  
##  
## r1 0.1817879  
##  
## a -1068.217  
##  
##  
## --------------------------  
## MODEL bd  
##  
## Parameters:  r1, a  
##  
## LH 535.1086  
##  
## AIC -1066.217  
##  
## r1 0.1817879  
##  
## a 0  
##  
##  
## --------------------------  
## MODEL DDL  
##  
## Parameters:  r1, k  
##  
## LH 542.2213  
##  
## AIC -1080.443  
##  
## r1 0.2537928  
##  
## a -1080.443  
##  
## k 554  
##  
##  
## --------------------------  
## MODEL DDX  
##  
## Parameters:  r1, X  
##  
## LH 536.991  
##  
## AIC -1069.982  
##  
## r1 0.3098342  
##  
## a -1069.982  
##  
## x 0.1131752  
##  
##  
## --------------------------  
##  
## Best Constant Rate Model = pureBirth  AIC  -1068.217  
##  
## Best Rate Variable Model = DDL  AIC  -1080.443  
##  
## delta AICrc =  12.2254

##       model params np mtype       LH        r1 r2         a        xp   k  
## 1 pureBirth     r1  1    RC 535.1086 0.1817879 NA -1068.217        NA  NA  
## 2        bd  r1, a  2    RC 535.1086 0.1817879 NA     0.000        NA  NA  
## 3       DDL  r1, k  2    RV 542.2213 0.2537928 NA -1080.443        NA 554  
## 4       DDX  r1, X  2    RV 536.9910 0.3098342 NA -1069.982 0.113175

可下载资源

关于作者

Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

非常感谢您阅读本文，如需帮助请联系我们！

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检验分化速率的变化趋势，看γ的值是正的还是负的。结果需要得到每组的γ值及P值。

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4.对每个组做几个模型的检验，主要包括Pure-birth, birth-death, density-dependent logistic,density-dependent exponential模型。

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