利用系统发育两两对比法探寻分子进化速率的模式

理解物种间分子进化速率变异背后的模式，有助于揭示塑造进化的作用力，并在改进系统发育模型和分子定年方面具有实际价值。然而，识别这种变异的协变量可能具有挑战性。分析必须考虑系统发育关系、物种性状之间的协变，以及分子速率估计所具有而标准方法（如系统发育广义最小二乘法，PGLS）未能处理的特殊特征。在此，我们形式化并验证了一种利用系统发育成对对比（PPC）克服这些问题的方法。通过直接比较分类单元对，我们避免了对内部节点性状进行估计的需要。这些配对从系统发育树中抽样而来，并满足每一对都通过互不重叠的边相连接，因此可以使用线性回归分析物种间差异。 通过模拟研究，我们表明，PPC能够容忍生物性状和替代速率中的测量误差，同时将其假阳性率维持在接近名义水平。相比之下，PGLS方法在识别替代速率协变量时校准较差：即使在不存在真实关联的情况下，仍有高达24%的重复分析得到p

理解物种间分子进化速率变异背后的模式，有助于揭示塑造进化的作用力量，并在改进系统发育模型和分子定年方面具有实际价值。然而，识别这种变异的协变量可能颇具挑战性。分析必须考虑系统发育关系、物种性状之间的协变，以及分子速率估计中标准方法（如系统发育广义最小二乘法，PGLS）无法处理的特殊特征。在此，我们形式化并验证了一种利用系统发育成对对比（PPC）克服这些问题的方法。通过直接比较分类单元对，我们避免了估计内部节点性状的需要。这些配对从系统发育树中抽样而来，并保证每一对通过彼此不重叠的边相连，从而可以使用线性回归分析物种间差异。通过模拟研究，我们表明，PPC能够容忍生物性状和替代速率中的测量误差，同时将其假阳性率保持在接近名义水平。相比之下，PGLS方法在识别替代速率协变量方面校准较差：即使在不存在真实关联的情况下，仍有高达24%的重复分析得到 p

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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.13.744736v1?rss=1

🏷️ 系统发育比较 分子进化速率 替代速率 系统发育成对对比 性状协变量 R软件包