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IQ-TREE 2:基因组时代系统发育推断的新模型和有效方法。

IQ-TREE 2: New Models and Efficient Methods for Phylogenetic Inference in the Genomic Era.

机构信息

Research School of Computer Science, Australian National University, Canberra, ACT, Australia.

Department of Ecology and Evolution, Research School of Biology, Australian National University, Canberra, ACT, Australia.

出版信息

Mol Biol Evol. 2020 May 1;37(5):1530-1534. doi: 10.1093/molbev/msaa015.

DOI:10.1093/molbev/msaa015
PMID:32011700
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7182206/
Abstract

IQ-TREE (http://www.iqtree.org, last accessed February 6, 2020) is a user-friendly and widely used software package for phylogenetic inference using maximum likelihood. Since the release of version 1 in 2014, we have continuously expanded IQ-TREE to integrate a plethora of new models of sequence evolution and efficient computational approaches of phylogenetic inference to deal with genomic data. Here, we describe notable features of IQ-TREE version 2 and highlight the key advantages over other software.

摘要

IQ-TREE(http://www.iqtree.org,最后访问日期:2020 年 2 月 6 日)是一款用户友好且广泛使用的软件包,用于基于最大似然法进行系统发育推断。自 2014 年发布 1.0 版本以来,我们不断扩展 IQ-TREE,以整合大量新的序列进化模型和高效的系统发育推断计算方法,从而处理基因组数据。在这里,我们将介绍 IQ-TREE 2.0 版本的显著特点,并重点突出其相较于其他软件的主要优势。

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