biogeobears
BioGeoBEARS生物地理学的解析の実行
系統生物地理学的解析は、研究者が種の地理的分布が時間とともにどのように進化したかを理解するのに役立ちます。このスキルは、入力検証から出版可能な祖先分布域の可視化まで、BioGeoBEARSワークフロー全体を自動化します。
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Pruébalo
Usando "biogeobears". 30種の鳥類系統樹とその島嶼分布でBioGeoBEARS解析を実行
Resultado esperado:
- Analysis setup complete at: biogeobears_analysis/
- Validated 30 species across 5 islands (A, B, C, D, E)
- Generated RMarkdown script with 6 model comparison
- Max range size: 4 areas (conservative)
- Models: DEC, DEC+J, DIVALIKE, DIVALIKE+J, BAYAREALIKE, BAYAREALIKE+J
- To run: cd biogeobears_analysis && bash run_analysis.sh
- Expected runtime: 30-60 minutes for full model comparison
Usando "biogeobears". 種分布CSVをBioGeoBEARS形式に変換
Resultado esperado:
- Detected 45 species across 6 geographic areas
- Converted presence/absence data to PHYLIP format
- Validated species names match tree tip labels
- Output written to: geography.data
- File is valid for BioGeoBEARS analysis
Usando "biogeobears". 島嶼データセットに最適なBioGeoBEARSモデルはどれですか?
Resultado esperado:
- Model comparison results (AIC weights):
- DEC+J: 0.52 (best supported)
- DIVALIKE+J: 0.31
- DEC: 0.09
- BAYAREALIKE+J: 0.05
- The +J parameter significantly improves fit (LRT p < 0.001)
- Suggesting founder-event speciation is important for island biogeography
Auditoría de seguridad
Riesgo bajoThis is a legitimate bioinformatics skill for phylogenetic biogeographic analysis. All 174 static findings are FALSE POSITIVES caused by the scanner misinterpreting documentation examples (R code showing package installation), scientific notation (d,e,j biogeographic parameters as 'weak crypto'), and relative file paths in examples as path traversal. No malicious intent detected.
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (4)
📁 Acceso al sistema de archivos (3)
🌐 Acceso a red (3)
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
祖先分布域の復元
DEC、DIVALIKE、BAYAREALIKEモデルを使用して、系統樹上で種の祖先がどこに生息していたかを復元します。
分散と絶滅の解析
分類群全体における地理的分布域の拡大、縮小、創始者効果による種分化の速度を推定します。
歴史生物地理学
歴史的な生物地理学的パターンを理解し、保全の優先順位付けに役立て、気候変動への応答を予測します。
Prueba estos prompts
[NUMBER]種のNewick系統樹と[NUMBER]地域にわたるそれらの地理的分布があります。祖先分布域を復元するためにBioGeoBEARS解析を実行してください。
私の系統樹でDEC、DEC+J、DIVALIKE、DIVALIKE+Jモデルを比較してください。どのモデルが最高のAIC重みを持っていますか?パラメータの生物学的意味を説明してください。
種分布CSVファイルをBioGeoBEARS形式に変換し、系統樹ファイルと照合して検証してください。
6つすべてのBioGeoBEARSモデルについて、系統樹上の祖先分布域の円グラフ可視化を生成するRMarkdownスクリプトを生成してください。
Mejores prácticas
- 種名の不一致を早期に発見するため、完全な解析を実行する前に常に入力ファイルを検証する
- 1つのモデルのみをテストするのではなく、包括的なモデル比較のために6つすべてのモデルを使用する
- 計算の爆発的増加を避けるため、max_range_sizeを控えめに設定する(領域数マイナス1)
Evitar
- 系統樹と地理ファイル間で種名が一致することを検証せずに解析を実行する
- 計算上の影響を理解せずに非常に高いmax_range_size値(5より大きい)を使用する
- AICベースのモデル比較なしに1つのモデルの結果のみを報告する