贝叶斯建树后验概率问题与参数设置
1. 说明
现就关于贝叶斯建树过程中不显示后验概率和部分参数设置做一说明。
2. MrBayes的安装
MrByes官网：http://mrbayes.sourceforge.net/来下载MrBayes软件并安装。
多线程与单线程建树差异：
1.使用多线程版本得到的树状图和单线程版本的树状图完全不一样，差别太大。多线程版本的树状图完全是所有的分支都集合到一个点上，而单线程的就正常了。这可能是由于不会使用多线程运行MrBayes的原因 或 软件在多线程下的运算方法不好(可能性很小)
2. 在使用MrBayes 3.2.1版本中，发现默认下得出的tree文件中在treeview软件中显现不出后验概率，而3.1.2版本有。所以建议使用3.1.2版本。
3. MrBayes使用方法
之前有提到建树方法，这里作一补充：
3.1主程序运行。
以下命令中nchains的值要 >= 设置使用CPU数。在单线程运行的时候可以不需要设置,而在多线程运行的时候不设置则会报错；ngen则是运行的长度，默认1,000,000次；samplefreq则是取样频率，每隔多少次运行次数取一次样；printfreq是打印频率，即每运行多少次将打印一行结果到屏幕上，默认为500；diagnfreq则代表每运行多少次分析一次结果，得出 Average standard deviation of splitfrequencies，默认是5,000.
运行时，会在输出到屏幕的最后一列看到预测的程序剩余运行时间。
MrBayes > mcmc nchains=24 ngen=2000000 samplefreq=1000printfreq=500 diagnfreq=5000
3.2如果在设定的代数运行完毕后，给出的 Average standard deviation of splitfrequencies的值小于0.01，则根据提示输入‘no'来停止运行，反之则输入'yes'继续运行直到满足其值小于0.01为止。
Ifyou are intersted mainly in the well-supported parts of the tree, a standarddeviation below 0.05 may be adequate.
4.1使用sump来对参数值进行归纳。设置的burnin值为 (ngen / samplefreq) * 0.25 。程序给出一个概括的表，要确保PSRF一列中的值接近 1.0，否则需要运行该多的代数。
MrBayes > sump burnin=500
4.2使用sumt来构树。burnin值和前一个相同
MrBayes > sumt burnin=500
1. 说明
现就关于贝叶斯建树过程中不显示后验概率和部分参数设置做一说明。
2. MrBayes的安装
MrByes官网：http://mrbayes.sourceforge.net/来下载MrBayes软件并安装。
多线程与单线程建树差异：
1.使用多线程版本得到的树状图和单线程版本的树状图完全不一样，差别太大。多线程版本的树状图完全是所有的分支都集合到一个点上，而单线程的就正常了。这可能是由于不会使用多线程运行MrBayes的原因 或 软件在多线程下的运算方法不好(可能性很小)
2. 在使用MrBayes 3.2.1版本中，发现默认下得出的tree文件中在treeview软件中显现不出后验概率，而3.1.2版本有。所以建议使用3.1.2版本。
3. MrBayes使用方法
之前有提到建树方法，这里作一补充：
3.1主程序运行。
以下命令中nchains的值要 >= 设置使用CPU数。在单线程运行的时候可以不需要设置,而在多线程运行的时候不设置则会报错；ngen则是运行的长度，默认1,000,000次；samplefreq则是取样频率，每隔多少次运行次数取一次样；printfreq是打印频率，即每运行多少次将打印一行结果到屏幕上，默认为500；diagnfreq则代表每运行多少次分析一次结果，得出 Average standard deviation of splitfrequencies，默认是5,000.
运行时，会在输出到屏幕的最后一列看到预测的程序剩余运行时间。
MrBayes > mcmc nchains=24 ngen=2000000 samplefreq=1000printfreq=500 diagnfreq=5000
3.2如果在设定的代数运行完毕后，给出的 Average standard deviation of splitfrequencies的值小于0.01，则根据提示输入‘no'来停止运行，反之则输入'yes'继续运行直到满足其值小于0.01为止。
Ifyou are intersted mainly in the well-supported parts of the tree, a standarddeviation below 0.05 may be adequate.
4.1使用sump来对参数值进行归纳。设置的burnin值为 (ngen / samplefreq) * 0.25 。程序给出一个概括的表，要确保PSRF一列中的值接近 1.0，否则需要运行该多的代数。
MrBayes > sump burnin=500
4.2使用sumt来构树。burnin值和前一个相同
MrBayes > sumt burnin=500
