系統発生ブートストラップの超高速近似

ノンパラメトリックブートストラップは、系統樹のクレードサポートを評価するために、系統発生分析で広く使用されているツールです。ただし、データが急速に増加しているため、このタスクは計算ボトルネックのままです。最近、RaxML Rapid Bootstrap（RBS）やShimodaira-Hasegawaのような近似尤度比テストなどの近似方法が導入され、ブートストラップが高速化されました。ここでは、超高速ブートストラップ近似アプローチ（UFBoot）を提案して、最尤（ML）ベースの木で系統発生群のサポートを計算することをお勧めします。これを達成するために、再サンプリングの推定対数尤度法と、候補ツリーの単純で効果的な収集スキームと組み合わせます。また、候補ツリーの収集を停止するタイミングを自動的に決定するために、ブランチサポート値の収束を評価する停止ルールを提案します。UFBootは、それぞれ実質DNAおよびアミノ酸アライメントについてRAXML RBSと比較して、3.1（範囲：0.66-33.3）から10.2（範囲：1.32-41.4）の中央値上昇を達成します。さらに、私たちの広範なシミュレーションは、UFBootが中程度のモデル違反に対して堅牢であり、得られたサポート値は保守的な標準ブートストラップと比較して比較的偏見がないように見えることを示しています。これにより、ブートストラップサポートのより直接的な解釈が提供されます。MLツリー推論でUFBoot分析を実行するために、効率的で使いやすいソフトウェア（http://www.cibiv.at/software/iqtreeで入手可能）を提供しています。

Nonparametric bootstrap has been a widely used tool in phylogenetic analysis to assess the clade support of phylogenetic trees. However, with the rapidly growing amount of data, this task remains a computational bottleneck. Recently, approximation methods such as the RAxML rapid bootstrap (RBS) and the Shimodaira-Hasegawa-like approximate likelihood ratio test have been introduced to speed up the bootstrap. Here, we suggest an ultrafast bootstrap approximation approach (UFBoot) to compute the support of phylogenetic groups in maximum likelihood (ML) based trees. To achieve this, we combine the resampling estimated log-likelihood method with a simple but effective collection scheme of candidate trees. We also propose a stopping rule that assesses the convergence of branch support values to automatically determine when to stop collecting candidate trees. UFBoot achieves a median speed up of 3.1 (range: 0.66-33.3) to 10.2 (range: 1.32-41.4) compared with RAxML RBS for real DNA and amino acid alignments, respectively. Moreover, our extensive simulations show that UFBoot is robust against moderate model violations and the support values obtained appear to be relatively unbiased compared with the conservative standard bootstrap. This provides a more direct interpretation of the bootstrap support. We offer an efficient and easy-to-use software (available at http://www.cibiv.at/software/iqtree) to perform the UFBoot analysis with ML tree inference.