系统发生学

Multi tool use 演化與演化論
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现代生物分类群体从它们的 共同祖先遗传分化的图示。
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關鍵議題
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進化論介紹 共同起源 共同起源的證據
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機制與過程
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群体遗传学 · 遗传多样性 突變 · 自然选择 · 適應 遺傳漂變 · 基因流 物種形成 · 輻射適應 共同演化 · 趨異演化 · 趋同演化 平行演化 · 绝灭
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研究與歷史
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證據 歷史 現代綜合理論 社會影響
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演化生物學領域与应用
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社會生物學 演化人類學 生態遺傳學 演化發育生物學 演化語言學 演化心理學 人類演化 分子演化 種係發生學 系统发生学 人工選擇 群體遺傳學 系統分類學
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生物學主題
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系统发生学(希臘語:φυλογένεση,[φύλο] 错误:lang-xx:文本有斜体标记(帮助),现代希腊语:fílo - 种系,性别和γεννήση,现代希腊语:jénnissi - 新生,诞生。英语:Phylogenetics,又稱系統發育學,简称为譜系學)是指在地球历史发展过程中生物种系的发生和发展。
这个概念不单止用于动物种系的发生與发展,还会用在系统学各个层面的分类单元上面。它也会被用到某一特征的在生物发育过程中的进化这一方面。
系统发生学的研究是通过以下的手段实现的:
化石形态学和解剖学特征的比较和研究,
- 现存生物的形态学,解剖学和生理学特征的比较,
- 生物,特别是现存生物的个体发生研究,
DNA分析,例如测序和分子系统发生学方法。
通过这些数据,人们就可以为生物建立一棵系统发生学树(演化树),其中描述了各个物种之间可能有的亲缘关系。
系统发生学研究的最大困难是,系统发生学的进化过程是不能被直接通过观察和实验被证实的。所以各个方面的证据都要被综合起来分析。由于对这些证据的侧重不同,会经常造成有多个不同的演化树版本,例如原口类动物的几个门究竟是归到蜕皮动物(来自遗传学方面的证据)还是触手动物(形态学方面的证据)。
特征分为同源和同功两种。
- 同源,例如同源器官或是同源的行为方式,会显示出相同的躯体基本构造,因为环境的不同而进化成不同的外形或功能。同源器官的外形和功能可以相差很大。一个很好的例子就是脊椎动物的前肢。它们可以成为足,翅膀(鸟, 翼龙,蝙蝠),鳍(鱼,企鹅,鱼龙,鲸),手(人类,猿和一些恐龙),挖掘工具(田鼠,裸滨鼠,袋鼹)。但其骨骼构造却是相似的。这些相似性只能用系统发生学的理论去解释。
同源特征证实了物种间的亲缘关系,是重构进化树的有力手段。同源现象在生物学中可以进一步分为直系同源(直系同源是指在不同物种中的某一基因來自同一祖先)和旁系同源(种系间的基因复制) 。
- 同功,例如同功器官外形的相似,功能的相同,但它们却是通过趋同演化独立发展出来开的。如墨鱼的眼睛和脊椎动物的眼睛,它们外形构造相似,功能都是感光。但透过显微镜可看到,它们的微细结构不一样。对个体发生的研究显示,它们是从不同胚层发育而来的。同功现象并不是亲缘关系的证据。
参考文献
外部链接
Beiträge zur Verhaltensphylogenese PDF
参见
生物学主题
遗传学主题
系统发生学主題
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| 相关领域 | |
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| 基本概念 | Phylogenesis
系統發生樹
- 演化網路
- 長枝吸引效應
演化支 與 Evolutionary grade
Lineage (evolution)
- Ghost population
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| 推理方法 | - Maximum parsimony
- 最大簡約法
- Probabilistic methods
Distance matrices in phylogeny
- 近鄰結合法
- UPGMA
Least squares inference in phylogeny(見最小平方法)
- Three-taxon analysis
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| 当前的课题 | - PhyloCode
- DNA条形码
- 分子系统发生学
- Phylogenetic comparative methods
- Phylogenetic niche conservatism
- List of phylogenetics software
- Phylogenomics
- 系統地理學
- DNA phylogeny
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| Group traits | Primitive (phylogenetics)
- Plesiomorphy
- Symplesiomorphy
- Derived
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| 群組種類 | |
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| 名稱 | - Phylogenetic nomenclature
- Crown group
- 旁系群
- 基群
- Supertree
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进化生物学的课题列表
演化生物学
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up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...