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第1章 核苷酸置换模型 3

1.1引言 3

1.2核苷酸置换和距离估计的马尔可夫模型 6

1.2.1 JC69模型 6

1.2.2 K80模型 9

1.2.3 HKY85、F84、TN93等模型 11

1.2.4转换／颠换比率 17

1.3位点间可变的置换率 18

1.4最大似然估计 21

1.4.1 JC69模型 22

1.4.2 K80模型 25

＊1.4.3概形与积分似然方法 28

1.5马尔可夫链和广义模型下的距离估计 30

1.5.1广义理论 30

1.5.2广义时间可逆（GTR）模型 33

1.6讨论 37

1.6.1不同置换模型下的距离估计 37

1.6.2成对比较的局限 37

1.7练习 38

第2章 氨基酸和密码子置换模型 40

2.1引言 40

2.2氨基酸替代模型 40

2.2.1经验模型 40

2.2.2机理模型 44

2.2.3位点间的异质性 44

2.3两条蛋白质序列间距离的估计 45

2.3.1泊松模型 45

2.3.2经验模型 46

2.3.3伽马距离 47

2.3.4例子：猫和兔的p53基因间的距离 47

2.4密码子置换模型 48

2.5同义和非同义置换率的估计 49

2.5.1计数法 50

2.5.2最大似然法 58

2.5.3方法比较 61

＊2.5.4对距离的诠释及滥用 62

＊2.6转换概率矩阵的数值计算 68

2.7练习 70

第3章 系统发育重建：概述 75

3.1树的概念 75

3.1.1术语 75

3.1.2树之间的拓扑距离 79

3.1.3一致树 81

3.1.4基因树和物种树 82

3.1.5树重建方法的分类 83

3.2穷举式或启发式树搜索 84

3.2.1穷举式树搜索 84

3.2.2启发式树搜索 85

3.2.3分枝交换 86

3.2.4树空间的局部峰 89

3.2.5随机树搜索 90

3.3距离方法 91

3.3.1最小二乘法 92

3.3.2邻接法 94

3.4最大简约法 95

3.4.1简史 95

3.4.2对给定树计算最小变化数目 95

3.4.3加权简约法和颠换简约法 97

3.4.4长枝吸引 100

3.4.5简约法的假定 101

第4章 最大似然法 102

4.1引言 102

4.2树的似然计算 102

4.2.1数据、模型、树及似然函数 102

4.2.2修剪算法 103

4.2.3时间可逆性、树根及分子钟 107

4.2.4缺失数据与对位排列间隔 109

4.2.5一个数值例子：猿类系统发育关系 110

4.3复杂模型下的似然计算 111

4.3.1位点间可变置换率模型 111

4.3.2多个数据集联合分析的模型 118

4.3.3非齐次与非稳定模型 120

4.3.4氨基酸与密码子模型 121

4.4祖先状态重建 121

4.4.1概述 121

4.4.2经验和等级贝斯重建 123

＊4.4.3离散形态性状 126

4.4.4祖先重建中的系统偏差 127

＊4.5最大似然估计的数值算法 130

4.5.1单变量最优化 130

4.5.2多变量优化 132

4.5.3树形固定时的优化 135

4.5.4树形固定时似然表面上的多重局部峰 136

4.5.5最大似然树搜索 137

4.6似然法的近似 138

4.7模型选择与稳健性 139

4.7.1LRT、AIC和BIC 139

4.7.2模型的充分性与稳健性 143

4.8练习 145

第5章 贝斯方法 147

5.1贝斯范式 147

5.1.1概述 147

5.1.2贝斯定理 149

5.1.3经典统计学与贝斯统计学的比较 153

5.2先验分布 159

5.3马尔可夫链蒙特卡罗算法 161

5.3.1蒙特卡罗积分 161

5.3.2 Metropolis-Hastings算法 162

5.3.3单一成分Metropolis-Hastings算法 167

5.3.4 Gibbs取样法 167

5.3.5 Metropolis-偶联MCMC（MCMCMC或MC3） 167

5.4简单建议及其建议比 169

5.4.1均匀分布的滑动窗口 169

5.4.2正态分布的滑动窗口 169

5.4.3多元正态分布的滑动窗口 170

5.4.4比例收缩和膨胀 171

5.5监测马尔可夫链及处理输出 172

5.5.1验证和诊断MCMC算法 172

5.5.2潜在尺度减约统计 174

5.5.3处理输出 175

5.6贝斯系统发育分析 176

5.6.1简史 176

5.6.2总体框架 176

5.6.3汇总MCMC输出 177

5.6.4贝斯法与似然法的比较 179

5.6.5一个数值例子：猿类系统发育关系 181

5.7溯祖模型下的MCMC算法 182

5.7.1概述 182

5.7.2 θ的估计 182

5.8练习 184

第6章 方法比较与树的检验 186

6.1树重建方法的统计性能 186

6.1.1标准 186

6.1.2性能 189

6.2似然法 191

6.2.1与常规参数估计的不同之处 191

6.2.2一致性 192

6.2.3有效性 193

6.2.4稳健性 197

6.3简约法 198

6.3.1与病态似然模型的等价性 199

6.3.2与正常行为的似然模型的等价性 202

6.3.3假定与证明 205

6.4检验关于树的假设 207

6.4.1自展 208

6.4.2内枝检验 211

6.4.3 Kishino-Hasegawa检验及改进 212

6.4.4简约法分析中所用的指数 214

6.4.5例子：猿类的系统发育 215

＊6.5附录：Tuffley和Steel的单性状似然分析 216

第7章 分子钟与物种分歧时间估计 225

7.1概述 225

7.2分子钟检验 227

7.2.1相对速率检验 227

7.2.2似然比检验 229

7.2.3分子钟检验的局限性 230

7.2.4离散指数 230

7.3分歧时间的似然估计 231

7.3.1全局分子钟模型 231

7.3.2局部分子钟模型 232

7.3.3试探式速率平滑方法 233

7.3.4确定灵长类分歧时间 235

＊7.3.5化石的不确定性 237

7.4分歧时间的贝斯估计 247

7.4.1总体框架 247

7.4.2.似然计算 248

7.4.3速率的先验分布 249

7.4.4化石的不确定性与分歧时间的先验分布 250

7.4.5在灵长类和哺乳类分歧中的应用 253

7.5展望 258

第8章 蛋白质的中性与适应性进化 260

8.1引言 260

8.2中性理论和中性检验 261

8.2.1中性与近中性理论 261

8.2.2 Tajima的D检验 264

8.2.3 Fu和Li的D检验与Fay和Wu的H检验 265

8.2.4 McDonald-Kreitman检验和选择强度估计 266

8.2.5 Hudson-Kreitman-Aquade检验 268

8.3经历适应性进化的谱系 269

8.3.1启发式方法 269

8.3.2似然法 270

8.4经历适应性进化的氨基酸位点 272

8.4.1三种策略 272

8.4.2随机位点模型下正选择的似然比检验 274

8.4.3处于正选择的位点鉴定 276

8.4.4人类主要组织相容性（MHC）基因的正选择 277

8.5影响特定位点和谱系的适应性进化 280

8.5.1正选择的分枝-位点检验 280

8.5.2其他类似模型 282

8.5.3被子植物光敏色素的适应性进化 283

8.6假定、局限与比较 284

8.6.1当前方法的局限 284

8.6.2中性检验与基于dN和ds的检验间的比较 286

8.7适应性进化的基因 287

第9章 分子进化的计算机模拟 293

9.1简介 293

9.2随机数发生器 294

9.3连续随机变量的产生 295

9.4离散随机变量的产生 296

9.4.1离散均匀分布 296

9.4.2二项式分布 297

9.4.3广义离散分布 297

9.4.4多项式分布 298

9.4.5针对混合分布的组分法 298

＊9.4.6从离散分布中抽样的重影法 299

9.5分子进化的计算机模拟 301

9.5.1树形固定时序列的模拟 301

9.5.2生成随机树 305

9.6练习 305

第10章 展望 308

10.1系统发育重建中的理论问题 308

10.2大规模和异质数据集分析中的计算问题 309

10.3基因组重排数据 309

10.4比较基因组学 310

附录 311

附录A：随机变量函数 311

附录B：Δ技术 313

附录C：系统发育分析软件 316

参考文献 318