邻接法

✍ dations ◷ 2025-07-12 00:56:41 #生物信息学算法,系统发生学,计算系统发生学,聚类分析算法

邻接法(英文:neighbor-joining method;又称 NJ 法),生物信息学术语,是一种用于构建系统发生树(演化树)的快速聚类方法,由日本遗传学家斋藤成也(平文式罗马字:Saitou Naruya)和日裔美国生物学家根井正利(Nei Masatoshi)二人在1987年创立。使用邻接法构建演化树时,通常需要基于 DNA 序列或蛋白质数据,以此了解每对分类单元之间的距离,通过确定距离最近(或相邻)的成对分类单元使演化树的总距离达到最小,循环地将相邻点合并成新的点,最终形成完整的树型。

邻接法不需要关于分子钟的假设,不考虑任何优化标准,基本思想是进行类的合并时,不仅要求待合并的类是相近的,而且要求待合并的类远离其他的类,从而通过对完全没有解析出的星型演化树进行分解,来不断改善星型演化树。

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