贝叶斯系统发育推断中简约性引导树提议加速收敛数据集

数据集概述

本数据集包含贝叶斯系统发育推断研究的补充资料，聚焦通过简约性引导树提议加速MCMC算法收敛的方法。研究对比了新方法与标准树移动方法在模拟及六个实证数据集上的性能，验证了其在加速收敛和改善混合性方面的优势。

文件详解

• 文件名称: ParsTreePropSuppl.pdf
• 文件格式: PDF (.pdf)
• 文件内容: 该文档为研究的补充材料，可能包含方法细节、实验设计、模拟参数、实证数据集信息、结果图表及附加分析等内容，支撑论文中关于简约性引导树提议方法的验证结论。

适用场景

• 系统发育学研究: 用于验证和扩展贝叶斯系统发育推断中树搜索算法的优化方法
• 计算生物学分析: 探索MCMC算法在处理大规模系统发育数据时的收敛性提升策略
• 进化生物学研究: 辅助分析不同类群（357-934个分类单元）的系统发育关系构建
• 生物信息学方法学: 为开发更高效的系统发育推断工具提供方法参考和性能对比依据