A New Information Theoretic Approach Shows that Mixture Models Outperform Partitioned Models for Phylogenetic Analyses of Amino Acid Data
Utilizando o critério de informação de Akaike marginal (mAIC) e outras abordagens, este estudo demonstra que os modelos de mistura superam universalmente os modelos particionados na análise filogenética de dados de aminoácidos, sugerindo que o desenvolvimento contínuo dos modelos de mistura é uma via crucial para pesquisas futuras.