Maksimal ehtimollik usullari muayyan mumkin bo'lgan filogenetik daraxtlarga ehtimolliklarni belgilash uchun ehtimollik taqsimotini xulosa qilish uchun standart statistik usullardan foydalanadi. Bu usul muayyan mutatsiya ehtimolini baholash uchun muqobil modelni talab qiladi. Taxminan, kuzatilgan filogeniyani hisobga olish uchun ichki tugunlarda ko'proq mutatsiyalarni talab qiladigan daraxtlar kamroq ehtimollik bilan baholanadi. Bu, asosan, maksimal parsimoniya usuliga o'xshaydi, lekin maksimal ehtimollik nasl-nasablar va saytlar bo'ylab evolyutsiyaning turli tezligini ta'minlash orqali qo'shimcha statistik moslashuvchanlikni ta'minlaydi. Darhaqiqat, usul ularning turli joylarda va turli nasl-nasablar bo'ylab rivojlanishini talab qiladi.Statistik jihatdan mustaqil. Shuning uchun maksimal ehtimollik uzoqdan bog'liq ketma-ketliklarni tahlil qilish uchun juda mos keladi, ammo NP qattiqligi tufayli hisoblash qiyin.
Bayes xulosasi Ushbu turkumning asosiy maqolasi: Filogeniya haqidagi Bayes xulosasi. Bayes xulosasidan maksimal ehtimollik usuli bilan chambarchas bog'liq bo'lgan filogenetik daraxtlarni yaratish uchun foydalanish mumkin. Bayes usuli mumkin bo'lgan daraxtlarning oldindan taqsimlanishini nazarda tutadi, bu ma'lumotlardan hosil bo'lishi mumkin bo'lgan barcha mumkin bo'lgan daraxtlardan birining ehtimoli bo'lishi mumkin yoki bu divergent hodisa taxminidan kelib chiqadigan murakkabroq taxmin bo'lishi mumkin: Spetsifikatsiya stokastik jarayon sifatida sodir bo'ladi. Oldingi taqsimotni tanlash Bayesian xulosasining filogenetik usullaridan foydalanuvchilar orasida bahsli. Bayes usullarini qo'llash odatda Markov zanjiri Monte-Karlo namuna olish algoritmidan foydalanadi, ammo siljish to'plamlarini tanlash har xil. Bayes filogeniyasida qo'llaniladigan tanlov har bir bosqichda tavsiya etilgan daraxtning barg tugunlarini rekursiv almashtirishni o'z ichiga oladi va ikkita bog'langan daraxt o'rtasida ixtiyoriy ichki tugunlarning pastki daraxtlarini almashish. Filogeniyada Bayes usullarini qo'llash, birinchi navbatda, harakatlanuvchi to'plamlarning to'liq bo'lmagan topshiriqlari, qabul qilish mezonlari va nashr etilgan ishlarni oldindan taqsimlash tanlovlari tufayli bahsli bo'ldi. Bayes usullari odatda qisqalikka asoslangan usullardan ustun hisoblanadi. Ular “Maksimum ehtimollik” qobiliyatlaridan ko‘ra Long Branch Charmsga ko‘proq moyil bo‘lishi mumkin. Garchi u etishmayotgan ma'lumotlarni yaxshiroq joylashtirishi mumkin. Ehtimollik usuli ma'lumotlarning ehtimolini maksimal darajada oshiradigan daraxtni topsa, Bayes yondashuvi eng ehtimolli sinfni ifodalovchi daraxtni tiklash uchun posterior taqsimotdan foydalanadi. Biroq, to'siqning orqa ehtimolini baholash (uning "qo'llab-quvvatlash" o'lchovi) juda keng bo'lishi mumkin, ayniqsa katta ehtimollik bo'lmagan qatlamlarda. Shuning uchun posterior ehtimolliklarni baholashning boshqa usullari taqdim etilgan. Variant allel chastotasi ma'lumotlaridan (VAF) filogenetik daraxtlarni aniqlash uchun Bayes xulosasidan foydalanadigan ba'zi vositalarga Canopy, EXACT va PhyloWGS kiradi.
Bayes xulosasi Ushbu turkumning asosiy maqolasi: Filogeniya haqidagi Bayes xulosasi. Bayes xulosasidan maksimal ehtimollik usuli bilan chambarchas bog'liq bo'lgan filogenetik daraxtlarni yaratish uchun foydalanish mumkin. Bayes usuli mumkin bo'lgan daraxtlarning oldindan taqsimlanishini nazarda tutadi, bu ma'lumotlardan hosil bo'lishi mumkin bo'lgan barcha mumkin bo'lgan daraxtlardan birining ehtimoli bo'lishi mumkin yoki bu divergent hodisa taxminidan kelib chiqadigan murakkabroq taxmin bo'lishi mumkin: Spetsifikatsiya stokastik jarayon sifatida sodir bo'ladi. Oldingi taqsimotni tanlash Bayesian xulosasining filogenetik usullaridan foydalanuvchilar orasida bahsli. Bayes usullarini qo'llash odatda Markov zanjiri Monte-Karlo namuna olish algoritmidan foydalanadi, ammo siljish to'plamlarini tanlash har xil. Bayes filogeniyasida qo'llaniladigan tanlov har bir bosqichda tavsiya etilgan daraxtning barg tugunlarini rekursiv almashtirishni o'z ichiga oladi va ikkita bog'langan daraxt o'rtasida ixtiyoriy ichki tugunlarning pastki daraxtlarini almashish. Filogeniyada Bayes usullarini qo'llash, birinchi navbatda, harakatlanuvchi to'plamlarning to'liq bo'lmagan topshiriqlari, qabul qilish mezonlari va nashr etilgan ishlarni oldindan taqsimlash tanlovlari tufayli bahsli bo'ldi. Bayes usullari odatda qisqalikka asoslangan usullardan ustun hisoblanadi. Ular “Maksimum ehtimollik” qobiliyatlaridan ko‘ra Long Branch Charmsga ko‘proq moyil bo‘lishi mumkin. Garchi u etishmayotgan ma'lumotlarni yaxshiroq joylashtirishi mumkin. Ehtimollik usuli ma'lumotlarning ehtimolini maksimal darajada oshiradigan daraxtni topsa, Bayes yondashuvi eng ehtimolli sinfni ifodalovchi daraxtni tiklash uchun posterior taqsimotdan foydalanadi. Biroq, to'siqning orqa ehtimolini baholash (uning "qo'llab-quvvatlash" o'lchovi) juda keng bo'lishi mumkin, ayniqsa katta ehtimollik bo'lmagan qatlamlarda. Shuning uchun posterior ehtimolliklarni baholashning boshqa usullari taqdim etilgan. Variant allel chastotasi ma'lumotlaridan (VAF) filogenetik daraxtlarni aniqlash uchun Bayes xulosasidan foydalanadigan ba'zi vositalarga Canopy, EXACT va PhyloWGS kiradi.
