man/mlphylo.Rd

   1 \name{mlphylo}
   2 \alias{mlphylo}
   3 \alias{logLik.phylo}
   4 \alias{deviance.phylo}
   5 \alias{AIC.phylo}
   6 \title{Estimating Phylogenies by Maximum Likelihood}
   7 \usage{
   8 mlphylo(x, phy, model = DNAmodel(), search.tree = FALSE,
   9         quiet = FALSE, value = NULL, fixed = FALSE)
  10 \method{logLik}{phylo}(object, ...)
  11 \method{deviance}{phylo}(object, ...)
  12 \method{AIC}{phylo}(object, ..., k = 2)
  13 }
  14 \arguments{
  15   \item{x}{an object of class \code{"DNAbin"} giving the (aligned) DNA
  16     sequence data.}
  17   \item{phy}{an object of class \code{"phylo"} giving the tree.}
  18   \item{model}{an object of class \code{"DNAmodel"} giving the model to
  19     be fitted.}
  20   \item{search.tree}{a logical specifying whether to search for the best
  21     tree (defaults to FALSE) (not functional for the moment).}
  22   \item{quiet}{a logical specifying whether to display the progress of
  23     the analysis.}
  24   \item{value}{a list with elements named \code{rates}, \code{alpha},
  25     and \code{invar}, or at least one of these, giving the initial
  26     values of the parameters of the model. If \code{NULL}, some initial
  27     values are given internally.}
  28   \item{fixed}{a logical specifying whether to optimize parameters given
  29     in \code{value}.}
  30   \item{object}{an object of class \code{"phylo"}.}
  31   \item{k}{a numeric value giving the penalty per estimated parameter;
  32     the default is \code{k = 2} which is the classical Akaike
  33     information criterion.}
  34   \item{...}{further arguments passed to or from other methods.}
  35 }
  36 \description{
  37   \code{mlphylo} estimates a phylogenetic tree by maximum likelihood
  38   given a set of DNA sequences. The model of evolution is specified with
  39   the function \code{\link{DNAmodel}}.
  40
  41   \code{logLik}, \code{deviance}, and \code{AIC} are generic functions
  42   used to extract the log-likelihood, the deviance (-2*logLik), or the
  43   Akaike information criterion of a tree. If no such values are
  44   available, \code{NULL} is returned.
  45 }
  46 \details{
  47   The model specified by \code{\link{DNAmodel}} is fitted using the
  48   standard ``pruning'' algorithm of Felsenstein (1981).
  49
  50   The implementation of the inter-sites variation in substitution rates
  51   follows the methodology developed by Yang (1994).
  52
  53   The difference among partitions is parametrized with a contrast
  54   parameter (denoted \eqn{\xi}{xi}) that specifies the contrast in mean
  55   susbtitution rate among the partitions. This methodology is inspired
  56   from one introduced by Yang (1996).
  57
  58   The substitution rates are indexed column-wise in the rate matrix: the
  59   first rate is set to one.
  60 }
  61 \note{
  62   For the moment, it is not possible to estimate neither branch lengths,
  63   nor the topology with \code{mlphylo}. The function may estimate all other
  64   parameters: substitution rates, shape (\eqn{\alpha}{alpha}) of the
  65   inter-sites variation in substitution rates, the proportion of
  66   invariants, and the ``contrast'' parameter (\eqn{\xi}{xi}) among
  67   partitions.
  68
  69   Alternative topologies can also be compared using likelihood-ratio
  70   tests (LRTs) or AICs.
  71 }
  72 \value{
  73   an object of class \code{"phylo"}. There are possible additional
  74   attributes:
  75
  76   \item{loglik}{the maximum log-likelihood.}
  77   \item{npart}{the number of partitions.}
  78   \item{model}{the substitution model.}
  79   \item{rates}{the estimated substitution rates.}
  80   \item{invar}{the estimated proportion of invariants.}
  81   \item{alpha}{the estimated shape parameter of the inter-sites
  82     variation in substitution rates.}
  83 }
  84 \references{
  85   Felsenstein, J. (1981) Evolutionary trees from DNA sequences: a
  86   maximum likelihood approach. \emph{Journal of Molecular Evolution},
  87   \bold{17}, 368--376.
  88
  89   Yang, Z. (1994) Maximum likelihood phylogenetic estimation from DNA
  90   sequences with variable rates over sites: approximate methods.
  91   \emph{Journal of Molecular Evolution}, \bold{39}, 306--314.
  92
  93   Yang, Z. (1996) Maximum-likelihood models for combined analyses of
  94   multiple sequence data. \emph{Journal of Molecular Evolution},
  95   \bold{42}, 587--596.
  96 }
  97 \author{Emmanuel Paradis \email{Emmanuel.Paradis@mpl.ird.fr}}
  98 \seealso{
  99   \code{\link{DNAmodel}}, \code{\link{nj}}, \code{\link{read.dna}},
 100   \code{\link{summary.phylo}}, \code{\link{bionj}}, \code{\link{fastme}}
 101 }
 102 \keyword{models}