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[http://www.lillo.org.ar/phylogeny/winclada/ Winclada] 是一个 map character status 的工具,也是一个可以进行最大似然法计算的系统发育软件,但是其搜索依赖 [http://www.lillo.org.ar/phylogeny/Nona-PeeWee/readme.htm NONA],虽然也可以和 TNT 和 MrBayes 结合,但是所提供的选项少。 注意,[http://www.lillo.org.ar/phylogeny/Nona-PeeWee/ NONA 的官方版本]非常没有诚意,Windows 10 下无法运行,可以在下载[https://aur.archlinux.org/cgit/aur.git/plain/nona.exe?h=winclada 我在 Arch Linux AUR 存储的版本]。 ==配置路径== nona.exe 最好要和 Winclada.exe 放在同一个文件夹并且在文件夹下写入文件<code>autodada.dad</code>,内容如下<pre>nonapath nona.exe;</pre> ==ss 数据类型== 数据后缀为 ss 的文件是输入 winclada 比较方便的格式 包含一行 <code>xread</code>;一行<code>''nchar ntax''</code>'';和 tnt 格式一样的 tax 和 char 的数据;一行<code>;</code>。后面的 <code>0.27</code> 则是 <code>0.(nchar-1)</code> 是 char 的个数相关的''<pre>xread ''28 25 Camaena 0000011200120222223322222220 Mastigeulota 0001000001012101100000000000 Metodontia 0001000000012101000200000000 Fruticicola 1211100000000111000210001000 Acusta 0001211200000111111210000100 Bradybaena 1121000000011101000200000000 Karaftohelix 1211111200000011000001000000 Cathaica 0001000000011110100000000000 Pliocathaica 0001011200000111100001000000 Aegista 0001011200113111000200000000 Plectotropis 0001011200113110000200000000 Pseudaspasita 0001011200111111000200000000 Platypetasus 0001000000000101100000000000 Stilpnodiscus_spa 0001100000000111100000000000 Stilpnodiscus_spb 0001100000000101100000000000 Laeocathaica 0001211200000111100000000000 Pseudobuliminus 0001000000000101100200000000 Trishoplita 0001011200100011112000000000 Euhadra 0001011200100011112000000000 Nesiohelix 0000011200100011111000010000 Aegistohadra 0000011210100111100200000010 Eueuhadra 0000011210100111100000100000 Calocochlea 1120012100000111100110000000 Pfeifferia 1120012100000111100110000001 Trichobradybaena 1121000001000101100200000000 ; cc + 0.27; proc /; optcode u 0.27; ;</pre> ==搜索== <code>Analyze</code> > <code>Heuristrics</code> 传统的搜索,如 TBR <code>Maximum trees to keep</code> 是 TNT 里的 <code>hold</code> <code>Numer of replications</code> 是 TNT 里的 <code>mult</code> 这里的搜索策略 (Search strategy) 只能选择 TBR 也可以使用 <code>Analyze</code> > <code>Ratchet</code> 进行搜索,也可以 <code>Analyze</code> > <code>TNT</code> 但是选项特别少 ==resample== <code>Analyze</code> > <code>Bootstrap/Jackknife/CR with NONA</code> <code>Numer of replications</code> 就是 TNT 里的 <code>resample replications</code>,下方按钮选择 <code>Bootstrap</code> 或者你 TNT 里设置的 <code>resample</code> 类型。 ==合意树== <code>Trees</code> > <code>Select ALL trees</code> <code>Trees</code> > <code>Consensus Compromise</code> > <code>Consensus</code> 或者 <code>Nelsen</code> 这是 TNT 里的 <code>nelsen</code> ,<code>Majaority Fools</code> 可以选择,但是不能 map characters 了。 注意,合意树,是新生成的,而不是把之前的树删除掉 ==weight== <code>Chars</code> > <code>Weight characters</code> 一个一个设置 ==树的修改== 修改树为我们需要的风格依次点击 <code>View</code> > <code>Tree style</code> > <code>Rectangular style (Clados)</code> ==map characters== 当窗口显示 consensuse tree 的时候 <code>HashMarks</code> > <code>Map characters (show hashmarks)</code> 显示 character; <code>HashMarks</code> > <code>Number hashmarks (characters)</code> 点点的上方显示 character 的排序号码,是从 0 开始计数的; <code>HashMarks</code> > <code>Number hashmarks (states)</code> 点点的下方显示 character 的状态号码。 ==现有树 map== Winclada 的树要求很特殊<pre>tread 'trees from NONA' (0,(((5,7,8,12,16,24,(1,2),(3,6),(4,15),(13,14),(22,23)),(11,(9,10)),(19,(17,18))),(20,21))); proc-;</pre>前面有<code>tread</code> 后面要有 <code>proc-;</code> 而且所有的 taxname 都应该是数字,并且从 0 开始。 可以使用修改过的 tnt.run 即 [https://raw.githubusercontent.com/starsareintherose/TNT_Script/main/winclada.run winclada.run] ,即不保存<code>ttags</code>并且不开启<code>taxname</code>,获得较为符合规定的 tre ,再使用 [https://github.com/starsareintherose/TNT2Winclada TNT2Winclada] 脚本,将 tre 文件输入脚本再导出符合 Winclada 风格的 tre 文件。 使用命令如下,需要安装 Python 3.x 版本<pre>tnt2winclada -i 输入tre文件 -o 输出tre文件</pre>然后打开 winclada ,<code>File</code> > <code>Open File</code> 输入跟 tnt 文件 taxa 顺序一样的 ss 文件,之后 <code>File</code> > <code>Open Tree File</code> 打开 TNT2Winclada 转换好的 tre 文件。之后就可以参照 现有树 map 的方法查看了。 ==图谱说明== 黑色圆圈表示非同质性变化 (non-homoplasious changes) ,即共同的祖先但是产生了衍征。比如 synapomorphies 或者 autapomorphies 白色圆圈表示同质性变化。 同质性往往是指性状属性上面的相似,但是并不是从共同祖先那里进化来的,而是独立进化的结果。 [[分类:Bioinformatics]]
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