【摘 要】
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最大似然法是目前较准确的一种进化树构建方法,但是其时间复杂度非常高.在实际应用中,用分治策略实现最大似然法的Quartet Puzzling(QP)得到了人们的关注.它首先估计Quartet
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60741001,60871092);黑龙江省杰出青年科学基金项目(JC200611);黑龙江省自然科学基金重点项目(ZJG0705);哈尔滨工业大学校基金项目(HIT.2003.53);the High-Tech Research and Development Program of China(2007AA01Z171)~~
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最大似然法是目前较准确的一种进化树构建方法,但是其时间复杂度非常高.在实际应用中,用分治策略实现最大似然法的Quartet Puzzling(QP)得到了人们的关注.它首先估计Quartet拓扑结构集合Q,然后利用重组技术将Q中的信息合并到一起构成一个包含所有序列的进化树.研究表明,QP的准确性不像人们所期望的那样高.如何快速有效地将Q所包含的信息融合在一起仍然是QP所面临的一个问题.为了提高QP,结合邻接法提出一种新的进化树构建方法QPNJ.理论上,QPNJ与QP具有相同的时间复杂度.通过模拟实验将QPNJ与QP以及目前流行的进化树构建方法进行了比较.结果表明,QPNJ比QP和邻接法更准确,并且其性能不依赖于模型树的结构,从而证明了QPNJ的有效性.
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