Macroevolutionary analysis of discrete traits with rate heterogeneity
Macroevolutionary analysis of discrete traits with rate heterogeneity
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具有速率异质性的离散性状的宏观进化分析
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
D. Rabosky
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Michael C. Grundler;D. Rabosky
在整个生命之树上，生物性状在起源和消失的系统发育模式上表现出巨大的变化。理解这种变异的原因和后果关键取决于对谱系间性状进化率异质性的解释。在这里，我们描述了一种模拟具有两个离散状态的性状的谱系间进化速率异质性的方法。该方法假定二元性状的现今分布是由一系列随机过程的混合形成的，在这些随机过程中，在一个系统发育中，不同谱系的进化速度是不同的。速率变化的数量和位置，我们称之为速率转移事件，是自动从数据中推断出来的。模拟结果表明，即使模拟数据违背模型假设，该方法也能准确地重建性状进化速率和祖先性状状态。我们将该方法应用于蛇的模拟着色的经验数据集，发现无害蛇的两个分支的特征进化率升高，这两个分支与危险有毒的新世界珊瑚蛇大致相同，并概述了先前对同一数据集的分析。尽管该方法在许多模拟数据集上表现良好，但我们警告说，推断单个二元性状的异质性动态的总体能力较低。
Organismal traits show dramatic variation in phylogenetic patterns of origin and loss across the Tree of Life. Understanding the causes and consequences of this variation depends critically on accounting for heterogeneity in rates of trait evolution among lineages. Here, we describe a method for modeling among-lineage evolutionary rate heterogeneity in a trait with two discrete states. The method assumes that the present-day distribution of a binary trait is shaped by a mixture of stochastic processes in which the rate of evolution varies among lineages in a phylogeny. The number and location of rate changes, which we refer to as rate-shift events, are inferred automatically from the data. Simulations reveal that the method accurately reconstructs rates of trait evolution and ancestral character states even when simulated data violate model assumptions. We apply the method to an empirical dataset of mimetic coloration in snakes and find elevated rates of trait evolution in two clades of harmless snakes that are broadly sympatric with dangerously venomous New World coral snakes, recapitulating an earlier analysis of the same dataset. Although the method performed well on many simulated data sets, we caution that overall power for inferring heterogeneous dynamics of single binary traits is low.
种子大小及其进化速度与被子植物的物种多样化相关
DOI：
10.17863/cam.11140
发表时间：
2017
期刊：
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影响因子：
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作者：
Igea De Castro J
通讯作者：
Igea De Castro J
影响因子：
6.5
作者：
Landis, Michael J.;Schraiber, Joshua G.;Liang, Mason
通讯作者：
Liang, Mason
影响因子：
10.7
作者：
Heath, Tracy A.;Holder, Mark T.;Huelsenbeck, John P.
通讯作者：
Huelsenbeck, John P.