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Using Avida to Test the Effects of Natural Selection on Phylogenetic Reconstruction Methods

机译：使用Avida检验自然选择对系统发育重建方法的影响

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Phylogenetic trees group organisms by their ancestral relationships. There are a number of distinct algorithms used to reconstruct these trees from molecular sequence data, but different methods sometimes give conflicting results. Since there are few precisely known phylogenies, simulations are typically used to test the quality of reconstruction algorithms. These simulations randomly evolve strings of symbols to produce a tree, and then the algorithms are run with the tree leaves as inputs. Here we use Avida to test two widely used reconstruction methods, which gives us the chance to observe the effect of natural selection on tree reconstruction. We find that if the organisms undergo natural selection between branch points, the methods will be successful even on very large time scales. However, these algorithms often falter when selection is absent.
机译：系统发育树通过其祖先关系对生物进行分组。有许多不同的算法可用于从分子序列数据重建这些树，但是不同的方法有时会产生矛盾的结果。由于几乎没有确切已知的系统发育，因此通常使用模拟来测试重建算法的质量。这些模拟随机生成符号字符串以生成一棵树，然后以树叶为输入运行算法。在这里，我们使用Avida来测试两种广泛使用的重建方法，这使我们有机会观察自然选择对树木重建的影响。我们发现，如果有机体在分支点之间进行自然选择，则即使在非常大的时间范围内，该方法也将成功。但是，当缺少选择时，这些算法通常会步履蹒跚。

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