A New Information Theoretic Approach Shows that Mixture Models Outperform Partitioned Models for Phylogenetic Analyses of Amino Acid Data
Diese Studie zeigt mithilfe des marginalen Akaike-Informationskriteriums (mAIC), dass Mischungsmodelle Partitionierungsmodelle bei phylogenetischen Analysen von Aminosäuredaten universell übertreffen und somit die bevorzugte Wahl für zukünftige Forschung darstellen.