A New Information Theoretic Approach Shows that Mixture Models Outperform Partitioned Models for Phylogenetic Analyses of Amino Acid Data
Utilizzando il nuovo criterio di informazione Akaike marginale (mAIC), questo studio dimostra che i modelli di miscela superano universalmente i modelli partizionati nell'analisi filogenetica dei dati amminoacidici, fornendo un metodo per confrontarli direttamente e suggerendo che lo sviluppo futuro dovrebbe concentrarsi sui modelli di miscela.