| Dane szczegółowe: | |
| Wydawca: | Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego |
| Oprawa: | miękka |
| Ilość stron: | 234 s. |
| Wymiar: | 165x240 mm |
| EAN: | 9788323317456 |
| ISBN: | 83-233-1745-3 |
| Data: | 2007-04-13 |
Opis książki:
Metody numeryczne są szeroko stosowane w taksonomii biologicznej, zastępując doświadczenie i intuicję systematyka bardziej obiektywnymi kryteriami, a zarazem otwierając możliwości rekonstruowania procesów makroewolucji. W wielu przypadkach są pomocne, w innych - przede wszystkim dla danych molekularnych - niezbędne. Poza taksonomią są użyteczne w biologii porównawczej i ewolucyjnej. Współczesny taksonom czy biolog ewolucyjny powinien znać przynajmniej ich podstawy, które przedstawiono w tej książce. Choć szereg technik nadaje się do każdych danych, książka koncentruje się na analizie danych molekularnych, bowiem ich analiza rozwija się najszybciej, a wiele technik tylko tu znajduje zastosowanie. Książka zaczyna się od danych, zaś kończy na drzewach obliczonych na podstawie danych wyjściowych. Nie zajmuje się ani teorią klasyfikacji, ani interpretacją uzyskanych drzew. Przedstawiono też podstawowe techniki fenetyczne, doskonale nadające się do wstępnej analizy danych - czyli właśnie badania różnorodności. Stronę matematyczną ogranioczono do minimum, kładąc nacisk na intuicyjne zrozumienie przedstawionych technik.
Książka "Metody numeryczne w taksonomii" - Andrzej Falniowski - oprawa miękka - Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego.
Spis treści:
1.1. Elementy i symbolika drzewa, politomie; sieć
1.2. Kladogramy, drzewa addytywne i ultrametryczne
1.3. Drzewa ukorzenione i nieukorzenione, liczba możliwych topologii
1.4. Filogeneza genów i organizmów, wewnątrz i powyżej gatunku
1.5. Rekonstrukcja ewolucji cech, grupowanie kladystyczne i fenetyczne
2. Dane
2.1. Cechy "kladystyczne" i "fenetyczne"
2.2. Homologie i ich testowanie
2.3. Cechy jakościowe: polaryzacja, serie transformacyjne, wagi
2.4. Kodowanie cech ilościowych ciągłych jako dyskretnych
2.5. Kodowanie cech jakościowych i ilościowych dyskretnych, brakujące dane, polimorfizm
2.6. Wstępna analiza cech ilościowych; ujęcie opisowe i stochastyczne 2.7. Transformacja i standaryzacja danych ilościowych
2.8. Rozkłady nieznane, techniki Monte Carlo, liczby losowe, jackknife, bootstrap; test Mantela
2.9. Odległości dla cech ilościowych ciągłych
2.10. Odległości dla cech jakościowych wielostanowych i binarnych
2.11. Częstości elektromorf i odległości genetyczne
2.12. Odległości dla sekwencji kwasów nukleinowych i białek
3. Analiza fenetyczna
3.1. Statystyczna analiza wielowymiarowa - wprowadzenie, macierze, rozkłady, jednorodność
3.2. Analiza głównych składowych
3.3. Analiza głównych współrzędnych
3.4. Nieliniowe skalowanie wielowymiarowe
3.5. Analiza odpowiadania
3.6. Najkrótsze drzewo połączeń
3.7. Analiza skupisk, odległości kofenetyczne
3.8. Wielowymiarowa analiza wariancji
3.9. Analiza dyskryminacyjna
4. Analiza filogenetyczna
4.1. Zakres metod filogenetycznych, algorytm a model, kryteria optymalizacji
4.2. Metody algorytmiczne oparte na odległościach
4.3. Problem znalezienia najlepszego drzewa
4.4. Metody stosujące kryterium optymalizacji oparte na odległościach
4.5. Metoda kladystyczna (redukcjonistyczna)
4.6. Metody oparte na maksymalizacji wiarygodności
4.7. Analiza spektralna
4.8. Specjalne odmiany metody kladystycznej
4.9. Próbkowanie numeryczne i drzewa losowe
4.10. Wnioskowanie na podstawie więcej niż jednego drzewa i zestawu danych
4.11. Błędy losowe i systematyczne, wiarygodność znalezionych drzew
5. Programy komputerowe
6. Wybrana literatura