• jModelTest是一个科学的应用程序,可以执行选择的核苷酸替代,适用于DNA分析,支持大的分组数据。

    它是一个开放源平台项目,该项目的目标学生、教师、以及研究人员中的DNA的领域。 大多数分析是自动完成的,但是,先进的核苷酸的知识,预计将来自用户,主要是为解释的结果。

    jModelTest依赖于Java运行环境中运行的成功,但这是唯一的依赖性需要提供。 它来包裹里有便携式包,因此安装不是必需的。

    该接口的jModelTest是相当简单,但职能的嵌入内部,它都是一个更复杂的性质。 大部分的界面是专门用于分析数据和报告结果,从这一进程,这取决于所包含的信息内的源文件,可能相当漫长的。

    有五种不同选择的战略和这些嵌入内部分析菜单,具体如下:国际慈善协会(赤池信息的标准),BIC(贝叶斯信息的标准),DT(决定理论上的),hLRT(层级的可能性比例测试)和系统发育平均。

    所有这些可以构成在实际分析的进程;例如,你可以调整的置信区间或者设置的应用程序来执行一个模型平均。 最糟糕的是,你还可以指示的程序做一个可能性的分数计算,取决于一个定制的速变化和一个预先选定的基树模型。

    最后,jModelTest可以节省的时间和精力的科学家将投资在进行DNA分析作业通过传统手段。 然而,建议的结果进行彻底验证,只在情况。

  • jModelTest एक वैज्ञानिक आवेदन कर सकते हैं कि प्रदर्शन की एक चयन nucleotide substitutions, में उपयोगी डीएनए विश्लेषण, के लिए समर्थन के साथ बड़े डेटा के पैकेट के.

    यह एक खुला स्रोत, पार मंच परियोजना का लक्ष्य है कि छात्रों, शिक्षकों, के रूप में अच्छी तरह के रूप में शोधकर्ताओं ने डीएनए में क्षेत्र. अधिकांश के विश्लेषण स्वचालित रूप से किया है, हालांकि, उन्नत nucleotide ज्ञान की उम्मीद है उपयोगकर्ता से है, ज्यादातर के लिए परिणामों की व्याख्या.

    jModelTest पर निर्भर करता है जावा रनटाइम वातावरण को चलाने के लिए सफलतापूर्वक, लेकिन यह है कि केवल निर्भरता के साथ आप प्रदान करने की जरूरत है । यह लिपटे आता है एक पोर्टेबल पैकेज, इसलिए स्थापना की आवश्यकता नहीं है ।

    इंटरफ़ेस के jModelTest काफी सरल है, लेकिन एम्बेडेड कार्यों के अंदर यह कर रहे हैं की एक अधिक जटिल प्रकृति है । सबसे जीयूआई के लिए समर्पित है डेटा का विश्लेषण और रिपोर्ट परिणाम है कि इस प्रक्रिया से जो पर निर्भर करता है, जानकारी के अंदर निहित स्रोत फ़ाइल, हो सकता है काफी लंबा है ।

    वहाँ रहे हैं पांच अलग-अलग चयन रणनीतियों और इन कर रहे हैं के अंदर एम्बेडेड विश्लेषण मेनू, के रूप में इस प्रकार है: AIC (Akaike जानकारी कसौटी), बीआईसी (बायेसियन जानकारी कसौटी), डीटी (निर्णय सिद्धांत), hLRT (श्रेणीबद्ध संभावना अनुपात परीक्षण) और Phylogenic औसत.

    इन सब के लिए विन्यस्त किया जा सकता से पहले वास्तविक विश्लेषण की प्रक्रिया; उदाहरण के लिए, आप समायोजित कर सकते हैं विश्वास अंतराल सेट या आवेदन प्रदर्शन करने के लिए एक मॉडल के औसत. इसे ऊपर से, आप कर सकते हैं यह भी हिदायत कार्यक्रम करने के लिए एक संभावना स्कोर गणना पर निर्भर करता है कि एक अनुकूलन दर भिन्नता और एक पूर्व चयनित आधार पेड़ मॉडल है ।

    में निष्कर्ष है, jModelTest समय बचा सकते हैं और प्रयास के वैज्ञानिकों का निवेश होगा प्रदर्शन में डीएनए विश्लेषण के संचालन के पारंपरिक मतलब है । हालांकि, यह सिफारिश की है कि परिणाम हो सकता है अच्छी तरह से सत्यापित, बस के मामले में ।

  • jModelTest is a scientific application that can perform a selection of nucleotide substitutions, useful in DNA analysis, with support for large packets of data.

    It is an open-source, cross-platform project that targets students, teachers, as well as researchers in the DNA field. Most of the analysis is done automatically, however, advanced nucleotide knowledge is expected from the user, mostly for the interpretation of the results.

    jModelTest relies on the Java Runtime Environment to run successfully, but that’s the only dependency you need to provide. It comes wrapped up inside a portable package, therefore installation is not required.

    The interface of jModelTest is fairly simple, but the functions embedded inside it are of a more complex nature. Most of the GUI is dedicated to the analysis of the data and the reports that result from this process, which, depending on the information contained inside the source file, can be quite lengthy.

    There are five different selection strategies and these are embedded inside the Analysis menu, as follows: AIC (Akaike Information Criterion), BIC (Bayesian Information Criterion), DT (Decision Theory), hLRT (hierarchical likelihood ratio tests) and Phylogenic Averaging.

    All of these can be configured before the actual analysis process; for instance, you can adjust the confidence interval or set the application to perform a model averaging. To top it off, you can also instruct the program to do a likelihood score computation that depends on a customizable rate variation and a pre-selected base tree model.

    In conclusion, jModelTest can save the time and effort scientists would invest in performing DNA analysis operations by traditional means. However, it is recommended that the results be thoroughly verified, just in case.