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    研究揭示貝葉斯全證據定年對物種采樣偏差具有穩健性

    隨著基因組數據的涌現以及形態學數據的積累,綜合利用分子序列和形態性狀進行整合的數據分析逐漸成為演化生物學尤其是系統學研究的熱點。與單獨依賴化石信息或分子數據相比,整合多方面的數據能夠得到更可靠的統計推斷結果,對探討諸多演化生物學問題具有基礎重要性。由于模型的復雜性,合理運用整合分析并在模型和方法上有所突破是當前領域的難點。 近期備受關注的問題是個別數據在進行貝葉斯全證據定年分析時,估算的分化時間過于古老,其結果和化石證據不吻合。這一現象稱為深根吸引(deep root attraction)。針對膜翅目昆蟲和胎盤哺乳動物兩組數據,已有研究表明使用物種多樣化采樣策略(diversified sampling,圖1)的化石生滅模型(fossilized birth-death model)能夠在較大程度上解決深根吸引問題。然而,多樣化采樣的假設僅考慮較為極端的情況。現實情況中物種的采樣模式可能難以建模。這便引出一個問題,即是否......閱讀全文

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    歐洲山毛櫸枝條光合過程中碳同位素測量的貝葉斯模擬...

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    全葉延胡索的產地生境

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      物種分歧時間估算一直是生命之樹(Tree of Life)進化歷史研究中具挑戰性的熱點工作。分析過程通常涉及:核苷酸序列數據的系統發育分析;在重建的系統發育樹的基礎上,基于化石信息校準內部節點時點區間。在現有的絕大多數利用基因或基因組數據開展的工作中,來自化石或生物地質事件的外在時間校準信息多由

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      近日,在國家自然科學基金國家重大科研儀器研制項目(31327901)、面上項目(31271423、21573013)等資助下,北京大學研究人員首次應用新型超分辨成像技術實現了活細胞單 個轉錄工廠(RNA Pol II cluster)的動態過程觀測和定量分析,研究成果以“Study of RNA

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      9月11日,2018年拉斯克獎獲獎者新鮮出爐。拉斯克獎是生物醫學領域最重要的獎項之一,包括基礎醫學研究、臨床醫學研究及特殊成就這三個獎項。今年的基礎醫學研究獎授予發現并解開組蛋白與基因調控關系的C. David Allis 和 Michael Grunstein;臨床醫學研究獎得主是發明了當下醫

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