系统发育学实验设计数据_测试期望信息预测

数据集概述

本数据集围绕系统发育学实验设计展开，通过实证检验Goldman方法在分类单元采样中的预测能力，探究分类单元添加对信息与分支支持度的影响，验证近分支分类单元提升系统发育分辨率的作用，为分子系统发育研究提供实验设计工具的数据支持。

文件详解

• 文件名称：Supplementary_Material.pdf
• 文件格式：PDF
• 内容：可能包含研究方法细节、实验补充说明及结果扩展内容
• 文件名称：ML_Combined.nxs
• 文件格式：NEXUS
• 内容：系统发育分析的最大似然法（ML）组合数据文件，用于构建进化树
• 文件名称：Supplementary_Table.pdf
• 文件格式：PDF
• 内容：可能包含实验数据表格、统计结果或分类单元信息汇总

适用场景

• 系统发育学研究：优化分类单元与特征采样策略
• 分子进化分析：验证信息与分支支持度的关系模型
• 生物信息学方法开发：完善Goldman方法的实际应用流程
• 实验设计优化：指导弱支持分支的系统发育分辨率提升方案
• 进化生物学教学：作为方法论验证的案例数据