Zurück zu den Ergebnissen
Bibliografischer Datensatz · Ansicht und Zugriff
Artículo

MEGA11: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 11

Koichiro Tamura; Glen Stecher; Sudhir Kumar · Molecular Biology and Evolution · 2021

Ergänzendes Material verfügbar
Schnellübersicht. Prüfen Sie die grundlegenden Angaben und öffnen Sie den Inhalt über die Hauptschaltfläche. Die Seite zeigt nur die Informationen, die zum Identifizieren, Zitieren und Öffnen des Werks nötig sind.

Zugriff auf die Ressource

Öffnen Sie den Inhalt über die Hauptoption oder wählen Sie eine andere verfügbare Quelle.

OpenAlex OpenAlex Works
Entrar por OpenAlex
Hauptzugriff

Ergänzendes Material verfügbar

El enlace apunta a material asociado, anexos, tablas, datos o página complementaria. No se marca como libro/texto completo.
Material öffnen

Übersicht

Descripción general del contenido del recurso.

Abstract The Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) software has matured to contain a large collection of methods and tools of computational molecular evolution. Here, we describe new additions that make MEGA a more comprehensive tool for building timetrees of species, pathogens, and gene families using rapid relaxed-clock methods. Methods for estimating divergence times and confidence intervals are implemented to use probability densities for calibration constraints for node-dating and sequence sampling dates for tip-dating analyses. They are supported by new options for tagging sequences with spatiotemporal sampling information, an expanded interactive Node Calibrations Editor, and an extended Tree Explorer to display timetrees. Also added is a Bayesian method for estimating neutral evolutionary probabilities of alleles in a species using multispecies sequence alignments and a machine learning method to test for the autocorrelation of evolutionary rates in phylogenies. The computer memory requirements for the maximum likelihood analysis are reduced significantly through reprogramming, and the graphical user interface has been made more responsive and interactive for very big data sets. These enhancements will improve the user experience, quality of results, and the pace of biological discovery. Natively compiled graphical user interface and command-line versions of MEGA11 are available for Microsoft Windows, Linux, and macOS from www.megasoftware.net.

Zitieren

Elegí el formato que necesitás y copiá la referencia al portapapeles.

APA 7

Tamura, K, Stecher, G, & Kumar, S. (2021). MEGA11: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 11. https://doi.org/10.1093/molbev/msab120

MLA

Tamura, Koichiro, et al. "MEGA11: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 11." 2021. https://doi.org/10.1093/molbev/msab120.

Chicago

Tamura, Koichiro, Glen Stecher, and Sudhir Kumar. 2021. "MEGA11: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 11.". https://doi.org/10.1093/molbev/msab120.

Harvard

Tamura, K, Stecher, G. and Kumar, S. 2021, MEGA11: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 11, Molecular Biology and Evolution, available at: https://doi.org/10.1093/molbev/msab120 [Accessed 5 Aug. 2026].

Teilen und drucken

Speichern Sie den Datensatz, kopieren Sie den Permalink oder drucken Sie ihn als PDF.

Referenz exportieren

Exportieren Sie den Datensatz in gängigen Formaten für Literaturverwaltungsprogramme.

Ressourcendetails

Bibliografische Angaben zur Prüfung, ob es sich um das richtige Material handelt.

Titel
MEGA11: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 11
Autor / Mitwirkende
Koichiro Tamura; Glen Stecher; Sudhir Kumar
Verlag
Molecular Biology and Evolution
Erscheinungsjahr
2021
Sprache
Inglés

Schlagwörter

Entdecken Sie über diese Schlagwörter weitere verwandte Ressourcen.

Kopiert