jModeltest

Darriba D, Taboada GL, Doallo R, Posada D. 2012. jModelTest 2: more models, new heuristics and parallel computing. Nature Methods 9: 772.

Guindon S, and T. Gascuel. 2003. A simple, fast, and accurate algorithm to estimate large phylogenies by maximum likelihood. Systematic Biology 52: 696-704.

Posada, D., and T. Buckley. 2004. Model selection and model averaging in phylogenetics: advantages of Akaike Information Criterion and Bayesian approaches over likelihood ratio tests. Systematic Biology 53: 793-808.

Sitio para descargar JModelTest

Matriz de ejemplo: primate-mtDNA-interleaved.nex

Hayasaka, K., T. Gojobori, and S. Horai. 1988. Molecular phylogeny and evolution of primate mitochondrial DNA. Mol. Biol. Evol. 5:626-644.

Eligiendo un modelo de sustitución

 

1. Abre jModelTest.jar.

2. Selecciona "File" y "Load DNA alignment" y selecciona adentro de la carpeta "example-data" de JModelTest el archivo "primate-mtDNA.nex" . Este archivo contiene un alineamiento de los mismos datos que proporciona PAUP* en formato NEXUS "primate-mtDNA-interleaved.nex". Sin embargo, falta la información sobre la ubicación de los sitios codificantes y no codificantes. Si el archivo se carga correctamente debes ver un mensaje indicando el número de secuencias (12) y el número de sitios (898).

3. Para estimar el valor de verosimilitud bajo diferentes parámetros selecciona "Analysis" y "Compute Likelihood Scores". jModelTest detecta el número de procesadores en tu computadora y sugiere un número para ocupar. También permite eligir el número de modelos de sustitución. Por defecto evalua 11 modelos de sustitución sin o con los parámetros G y I. Algunos programas de inferencia filogenética no ofrecen todos los modelos. En estos casos puede ser conveniente sólo evaluar los modelos permitidos en el programa que pretendes ocupar posteriormente. ¿Cómo va a escoger el árbol por defecto? Da clic en "Compute Likelihoods". Mientras corre el análisis, observa la información que aparece en la pantalla.

4. Para llevar a cabo una prueba de AIC, selecciona "Analysis" y "Do AIC calculations". En la pantalla que aparece, ajuste el intervalo de confianza a 95%. Da clic en "Do AIC calculations".

5. Selecciona "Results" y "Show results table". En la primera pastaña "Models" el programa demuestra los nombres de los modelos, el código numérico de cada uno, la puntación de log verosimilitud del árbol bajo del modelo, el número de parámetros, y los estimados de los parámetros.

6. En la misma tabla de resultados, selecciona la pastaña "AIC". Algunas de las columnas son las mismas que en la pestaña anterior, pero hay unos nuevos también. Los valores en la columna "AIC" permiten identificar el mejor modelo. ¿Cuál modelo cuenta con el valor mínimo de AIC?

7. Cierra la tabla de resultados y regresa a "Analysis" para calcular los valores de BIC ("Do BIC calculations"). Vuelva a revisar los resultados en la tabla, esta vez en la pestaña "BIC". Los valores en la columna "BIC" permiten identificar el mejor modelo. ¿Fue eligido el mismo modelo?

8. Toma nota del nombre del modelo y su código en la columna "Partition". Se requiere indicar uno o el otro en programas para inferencia filogenética bajo métodos de distancia, máxima verosimilitud o inferencia Bayesiana.