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Ancestral State Reconstruction Using BayesTraits

特质 系统发育树 现存分类群 石化 航程(航空) 进化生物学 化石记录 系统发育学 贝叶斯概率 生物 古生物学 计算机科学 人工智能 复合材料 材料科学 哲学 程序设计语言 基因 生物化学 语言学
作者
Andrew Meade,Mark Pagel
出处
期刊:Methods in molecular biology [Springer Science+Business Media]
卷期号:: 255-266 被引量:24
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-2691-7_12
摘要

The fossil record is the best evidence of the characteristics of extinct species, but only a narrow range of traits fossilize or survive the fossilization process. Lacking fossil or other evidence about the past, ancestral states can be reconstructed. Three pieces of information are combined when reconstructing ancestral states: extant or known trait values (data); the evolutionary history, linking the species of interest (phylogeny); and the evolutionary model of trait change. These reconstructed ancestral states can be interpreted as our best guess as to the route evolution took, given the distribution of the trait across species, the relationships among them, and our model of evolution. Because the information we use to reconstruct the past is often not known without error, uncertainty about their true values should be accounted for when reconstructing ancestral states. In this chapter we describe how ancestral states can be reconstructed using a Bayesian framework implemented in the software BayesTraits to account for uncertainty in the phylogenetic tree and the model of evolution.
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