MaximumLikelihoodTree

Full name SMRUCC.genomics.Interops.Visualize.Phylip.Evolution.MaximumLikelihood.MaximumLikelihoodTree Assembly SMRUCC.genomics.Interops.Visualize.Phylip Members 6

最大似然法（ML）：给定带分支长度的树 T 与替换模型 M，计算观测数据 D 的条件概率 P(D|T, M)，并选择使似然最大的树。

00 Remarks

实现要点：

以 NJ 树作为初始拓扑；
使用计算对数似然；
对每条分支做一维（黄金分割）分支长度优化；
使用 NNI / SPR 拓扑算子做爬山式树搜索；
可选地优化离散 Gamma 的形状参数 α。

01 Syntax

SMRUCC.genomics.Interops.Visualize.Phylip.Evolution.MaximumLikelihood.MaximumLikelihoodTree

02 Methods

Name	Overloads	Summary
Build	1	执行最大似然法建树。
SanitizeBranchLengths	1	保证树中所有内部节点的分支长度为一个正数，避免似然计算中出现退化的零长度分支。
OptimizeBranchLengths	1	逐条分支做一维分支长度优化，重复若干轮直至稳定。
OptimizeEdge	1	对单条分支的长度进行一维最大化（黄金分割搜索）。
OptimizeGammaShape	1	通过最大化对数似然估计离散 Gamma 的形状参数 α。
GoldenSection	1	黄金分割搜索（求一维函数的最大值）。

03 Members

method Build #

Build(CharacterMatrix, AminoAcidModel, Int32, Double, Double, PhyloNode, Int32, Boolean, Boolean, Int32, Int32)

执行最大似然法建树。

Parameters

Name	Type	Description
`matrix`	CharacterMatrix	已比对的位点矩阵
`model`	AminoAcidModel	氨基酸替换模型（默认 LG）
`rateCategories`	`Int32`	离散 Gamma 速率类别数目（默认为 4）
`gammaShape`	`Double`	Gamma 形状参数 α（默认为 1，表示无速率异质性）
`invariantProportion`	`Double`	不变位点比例 I（默认 0）
`initial`	PhyloNode	可选初始树；默认使用 NJ 树
`maxIterations`	`Int32`	拓扑搜索的最大迭代轮次（默认为 10）
`useSpr`	`Boolean`	是否在 NNI 无法改进时尝试 SPR 移动
`optimizeShape`	`Boolean`	是否对 Gamma 形状参数 α 进行最大似然估计
`edgeOptimizationRounds`	`Int32`	分支长度优化的轮次
`seed`	`Int32`	随机种子（用于 SPR 采样）

method SanitizeBranchLengths #

SanitizeBranchLengths(PhyloNode, Double)

保证树中所有内部节点的分支长度为一个正数，避免似然计算中出现退化的零长度分支。

method OptimizeBranchLengths #

OptimizeBranchLengths(PhyloNode, FelsensteinPruning, Int32)

逐条分支做一维分支长度优化，重复若干轮直至稳定。

method OptimizeEdge #

OptimizeEdge(PhyloNode, PhyloNode, FelsensteinPruning)

对单条分支的长度进行一维最大化（黄金分割搜索）。

method OptimizeGammaShape #

OptimizeGammaShape(CharacterMatrix, SubstitutionModel, PhyloNode, Int32, Double, Double)

通过最大化对数似然估计离散 Gamma 的形状参数 α。

method GoldenSection #

GoldenSection(Func(Of Double, Double), Double, Double, Double, Int32)

黄金分割搜索（求一维函数的最大值）。