A New Information Theoretic Approach Shows that Mixture Models Outperform Partitioned Models for Phylogenetic Analyses of Amino Acid Data
Mediante el uso del criterio de información de Akaike marginal (mAIC), este estudio demuestra que los modelos de mezcla superan universalmente a los modelos particionados en el análisis filogenético de datos de aminoácidos, lo que subraya la importancia de priorizar el desarrollo de modelos de mezcla para futuras investigaciones.