结合植物分类学对系统进化树进行评估怎么写
一、系统发育树分支可靠性检验的方法
在系统发育分析中，不同的建树方法（NJ,MP,ML and BI）重建不同的系统发育树，为评估分析结果的可靠性，必须要进行系统发育树的检验。对于NJ,MP和ML三种建树方法主要是采用自举抽样法（Bootstrapping），对于BI主要是用过后验概率（Posterior Probability）直观反映出各分支的可靠性而不需要通过自举法检验。此外，对于ML在2010年出现一种新的检验方法----a LRT(approximate likelihood ratio test)，此方法目前在Google sh co la r上引用已经10000+。在实际操作中，对于ML我们可以同时使用BS和a LRT，检验的数值会以BS/a LRT同时标注在系统发育树上。Notes:一般情况下，Bootstrap法简写成BP(b o s t s trap percentage)，Posterior Probability简写成PP。
二、what is a bootstrap value?
bootstrap检验方法
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Bootstrap法就是从整个序列的碱基或氨基酸中任意选取一半，剩下的一半序列随便补齐组成
一个新的序列，这样一个序列就可以变成许多序列，一个序列组可以变成多个序列组，通过不同算法（MP、ML、NJ），每个序列组都可以生成一棵树，将生成的许多进化树进行比较，按照多数规则（majority-rule）就会得到一颗最“逼真”的进化树。（摘自课件）
这是目前公认的比较好的检验方法，采用随机抽样的方法组成新的序列，然后序列比对，出现同样的比对结果的概率，我们对一定长度序列有放回的抽取，抽取次数跟序列长度一样，pr1为第一次随机抽样的模式，第一个碱基被抽中了1次，第二个碱基被抽中了3次，第三个碱基被抽中了1次……然后以这种模式抽提所有的比对的序列形式新的序列，然后在对新的序列进行构图，同理，随机产生新的模式，重复之前的步骤，这样的随机产生的模式一共1000组，最后求出模中节点出现的概率即为该序列比对的bootstrap概率。
三、what is the Posterior Probability?
后验概率是指利用贝叶斯公式，结合实验或调查等方式获得了新的数据后，对先验概率进行修正得到的更符合实际的修正概率。
四、检验的方法
评估系统发育树分支可靠性和建树是同时进行的，因此在进行建树之前需要设置好检验的参数。因为使用不同方法构建系统发育树所使用的软件不同，包括命令行控制或者GUI Operation等不同软件，他们设置检验的步骤也不一样，这里不再一一赘述。

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