LBA (long branch attraction)
Na prvním obrázku je skutečný strom čtyř taxonů. Větve mají různou délku, větve vedoucí k A a B jsou delší, třeba proto, že v těchto liniích je vyšší mutační rychlost. Joseph Felsenstein upozornil na to, že pokud poměr délek dlouhých větví k ostatním větvím na stromu překročí určitou hranici bude z hlediska maximální parsimonie nejlepší strom, kde budou dlouhé větve příbuzné. Zjednodušeně si to můžeme představit tak, že během evoluce těchto taxonů bude…
Je potřeba zdůraznit, že LBA nemizí pokud se zvýší počet dat. Metody náchylné na LBA totiž způsobuje inkonzisteci metody. To znamená, že když se počet dat blíží nekonečnu, metoda s pravděpodobnosti blížící se 1 vybere špatnou topologii.
ML a Distance nejsou inkozistentní protože korigují mnohonásobné substituce. Platí to však pouze pokud jsou distance určeny správně a je použit evoluční model odpovídající skutečnosti. Volba modelu a parametrů je problém.
p a q = pravděpodobnost, že na větvi dojde k změně znaku z jednoho stavu na druhý. Závisí exponenciálně na čase a mutační rychlosti = délka větve.
Felsensteinova zóna = takový poměr p a q při kterém se metoda chová inkozistentně. S nekonečným počtem dat vybere s pravděpodobností 1 špatnou topologii (hypotézu). Čím více stavů, tím je menší – proteiny.
Parsimonie je ikonzistentní, protože nekoriguje vícenásobné substituce. Ve F zóně je vyšší pravděpodobnost vzniku konvergentní mutace na dlouhých větvích (p2) nez informativní mutace na prostřední větvi (q).
ML a Distance nejsou inkozistentní protože korigují mnohonásobné substituce. Platí to však pouze pokud jsou distance určeny správně a je použit evoluční model odpovídající skutečnosti. Volba modelu a parametrů je problém.
Pravděpodobnost vzniku konvergentní mutace na dvou dlouhých větvích je vyšší než pravděpodobnost vzniku informativní mutace na větvi, která je odděluje.
Skutečný strom
Nejparsimonnější strom
A
A
D
C
B
D
C
B