sélection par calculs intensifs de modèle de substitution de nucléotide
jModelTest est un outil pour réaliser une sélection statistique des modèles les plus adaptés de substitution de nucléotide. Il met en œuvre cinq stratégies différentes de sélection de modèle : tests de ratio de vraisemblance dynamiques et hiérarchiques (dLRT et hLRT), le critère d’information d’Akaike et celui Bayesian (AIC et BIC) et une méthode de la théorie de décision (DT). Il fournit aussi une estimation de l’incertitude de la sélection de modèles, de l’importance des paramètres et paramètres de moyenne de modèle y compris pour les topologies d’arbres. jModelTest 2 intègre des possibilités de calcul intensifs (HPC – High Performance Computing) et des fonctions supplémentaires telles que des nouvelles stratégies pour l’optimisation d’arbre, des arbres phylogénétiques de moyennes de modèle (topologie et longueur d’arbre), un nouveau filtrage d’heuristique et une journalisation automatique de l’activité des utilisateurs.
