系统发育树的和极大似然估计
| 中文摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 第一章 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 系统发育树的研究背景 | 第13-27页 |
| §2.1 系统发育树简介 | 第13-14页 |
| §2.2 非加权组平均法(UPGMA) | 第14-16页 |
| §2.3 邻接法(NJ) | 第16-17页 |
| §2.4 最大简约法 | 第17-18页 |
| §2.5 系统发育树的极大似然估计 | 第18-20页 |
| §2.6 系统发育树的结构 | 第20-22页 |
| §2.7 计算量问题 | 第22-25页 |
| §2.7.1 穷举法 | 第23页 |
| §2.7.2 启发式搜索 | 第23-25页 |
| §2.8 分枝长度估计原理 | 第25-26页 |
| §2.9 一致树 | 第26-27页 |
| 第三章 模型假设 | 第27-33页 |
| §3.1 替换模型 | 第27-31页 |
| §3.1.1 Jukes-Cantor模型 | 第27-28页 |
| §3.1.2 Kimura模型 | 第28-31页 |
| §3.2 转移概率矩阵 | 第31-33页 |
| 第四章 和极大似然估计原理 | 第33-39页 |
| §4.1 Billera的系统发育树的几何空间 | 第33-34页 |
| §4.2 和极大似然估计 | 第34-36页 |
| 4.2.1 抗差能力 | 第34-35页 |
| 4.2.2 均方误差 | 第35-36页 |
| §4.3 粒子群算法 | 第36-39页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第39-49页 |
| §5.1 一个简单例子 | 第39-45页 |
| §5.2 模拟计算 | 第45-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附表 | 第58页 |
