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A Machine Learning Method for Detecting Autocorrelation of Evolutionary Rates in Large Phylogenies

机译：一种检测大系统发生演化速率自相关的机器学习方法

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摘要

New species arise from pre-existing species and inherit similar genomes and environments. This predicts greater similarity of the tempo of molecular evolution between direct ancestors and descendants, resulting in autocorrelation of evolutionary rates in the tree of life. Surprisingly, molecular sequence data have not confirmed this expectation, possibly because available methods lack the power to detect autocorrelated rates. Here, we present a machine learning method, CorrTest, to detect the presence of rate autocorrelation in large phylogenies. CorrTest is computationally efficient and performs better than the available state-of-the-art method. Application of CorrTest reveals extensive rate autocorrelation in DNA and amino acid sequence evolution of mammals, birds, insects, metazoans, plants, fungi, parasitic protozoans, and prokaryotes. Therefore, rate autocorrelation is a common phenomenon throughout the tree of life. These findings suggest concordance between molecular and nonmolecular evolutionary patterns, and they will foster unbiased and precise dating of the tree of life.
机译：新物种来自先前存在的物种，并继承相似的基因组和环境。这预示了直接祖先和后代之间分子进化速度的更大相似性，从而导致生命树中进化速率的自相关。出人意料的是，分子序列数据尚未证实这一预期，可能是因为可用的方法缺乏检测自相关速率的能力。在这里，我们提出了一种机器学习方法CorrTest，以检测大型系统发育中速率自相关的存在。 CorrTest计算效率高，并且比现有的最新方法性能更好。 CorrTest的应用揭示了哺乳动物，鸟类，昆虫，后生动物，植物，真菌，寄生原生动物和原核生物的DNA和氨基酸序列进化中广泛的自相关率。因此，速率自相关是整个生命周期中的普遍现象。这些发现表明分子进化模式和非分子进化模式之间的一致性，并且它们将促进生命树的无偏且精确的年代确定。

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