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7.2 • Méthodes de distances
indépendants, ce qui n’est pas satisfaisant. L’approche est conservatrice puisque
3.
toutes les données hors indels sont analysées, tandis que les indels sont considérés
comme non informatifs. Son défaut est donc de ne pas extraire d’information des indels.
La figure 7.6 montre le dialogue proposé par le programme SeaView pour contrôler les diverses options d’une analyse de parcimonie. En activant « Randomize seq.
Order » et fixant un nombre à sa droite, on détermine le nombre de fois où les calculs
sont effectués à partir d’un ordre d’entrée aléatoire. En activant « Ignore all gap
sites », on obtient l’approche 1. de traitement des indels ci-dessus. En activant
« Gaps as unknown states », on obtient l’approche 3. La boîte « Equally best trees
retained » indique le nombre maximum d’arbres candidats également parcimonieux
mémorisés et dont les voisins sont évalués jusqu’à ce qu’aucun ne soit de coût inférieur. Sa valeur par défaut est très généralement adéquate.
7.2 MÉTHODES
DISTANCES
DE
Plusieurs outils de reconstruction d’arbres phylogénétiques à partir de données de
séquences utilisent comme données intermédiaires des distances évolutives entre
séquences. Avec ces outils, la construction d’un arbre est effectuée en deux étapes.
On calcule d’abord les distances évolutives entre toutes les paires de séquences de
l’alignement. Puis, on calcule l’arbre à partir des distances, sans plus utiliser les
séquences.
Considérons à nouveau l’arbre non raciné de la figure 6.2. Cet arbre induit très
naturellement des valeurs de distance entre ses feuilles : la longueur du chemin dans
l’arbre qui relie deux feuilles, autrement
ongueurs des branches
dit, la somme des l
qui relient deux feuilles. Cette observation indique pourquoi il est possible de
construire un arbre à partir de distances mesurées entre paires : on cherche un arbre
qui induit une distance aussi proche que possible de la distance mesurée sur les
séquences.
Figure 7.6 – Dialogue de pilotage de la parcimonie sous SeaView.
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7.2 • Méthodes de distances
indépendants, ce qui n’est pas satisfaisant. L’approche est conservatrice puisque
3.
toutes les données hors indels sont analysées, tandis que les indels sont considérés
comme non informatifs. Son défaut est donc de ne pas extraire d’information des indels.
La figure 7.6 montre le dialogue proposé par le programme SeaView pour contrôler les diverses options d’une analyse de parcimonie. En activant « Randomize seq.
Order » et fixant un nombre à sa droite, on détermine le nombre de fois où les calculs
sont effectués à partir d’un ordre d’entrée aléatoire. En activant « Ignore all gap
sites », on obtient l’approche 1. de traitement des indels ci-dessus. En activant
« Gaps as unknown states », on obtient l’approche 3. La boîte « Equally best trees
retained » indique le nombre maximum d’arbres candidats également parcimonieux
mémorisés et dont les voisins sont évalués jusqu’à ce qu’aucun ne soit de coût inférieur. Sa valeur par défaut est très généralement adéquate.
7.2 MÉTHODES
DISTANCES
DE
Plusieurs outils de reconstruction d’arbres phylogénétiques à partir de données de
séquences utilisent comme données intermédiaires des distances évolutives entre
séquences. Avec ces outils, la construction d’un arbre est effectuée en deux étapes.
On calcule d’abord les distances évolutives entre toutes les paires de séquences de
l’alignement. Puis, on calcule l’arbre à partir des distances, sans plus utiliser les
séquences.
Considérons à nouveau l’arbre non raciné de la figure 6.2. Cet arbre induit très
naturellement des valeurs de distance entre ses feuilles : la longueur du chemin dans
l’arbre qui relie deux feuilles, autrement
ongueurs des branches
dit, la somme des l
qui relient deux feuilles. Cette observation indique pourquoi il est possible de
construire un arbre à partir de distances mesurées entre paires : on cherche un arbre
qui induit une distance aussi proche que possible de la distance mesurée sur les
séquences.
Figure 7.6 – Dialogue de pilotage de la parcimonie sous SeaView.