如果您從這些插件發布您的結果，請記得引用您使用的程序的原作者。引用信息可以在各自的插件頁面上找到。

每個程序的背景

1.?PHYML

PHYML由?法國蒙彼利埃大學LIRMM的Stephane Guindon和他的同事撰寫??。它于2003年首次發布，Geneious插件使用本文中描述的3.2版本??。??PHYML是其最簡單，準確和速度最好的最大似然程序之一。

2.?RAxML

RaxML來自??亞歷山德羅Stamatakis?'??Exelixis公司實驗室??在海德堡研究所的理論研究，德國。它的開發目的是處理較大的數據集，其相對較低的內存消耗，先進的搜索算法和使用加速的可能性。 ?

Geneious插件當前使用RAxML版本8.2.7，因此下表中列出的功能適用于該版本。

3.?GARLI

Garli由?當前在堪薩斯大學的Derrick Zwickl撰寫和維護??。它基于GAML程序（Lewis，1998）。該程序的文檔可以在這里找到。

4.?PAUP *

PAUP *是Dave Swofford編寫的一個流行的系統發育程序，可用于構建最大簡約性，距離和最大似然樹。本文中有關PAUP *的信息只涉及最大似然樹。PAUP * 4.0b10曾經可以從Sinnauer Associates購買，但目前正在進行重大更新。目前免費“測試”版本都可以從這里。 ?

請注意，Geneious PAUP *插件不包含程序本身，它僅提供運行您自己的PAUP *副本的界面。您必須下載自己的PAUP *副本，并在Geneious第一次運行插件時將路徑設置為可執行文件。該插件目前兼容舊4.0b10版本，新的測試alpha版本（4.0a149及以上版本）

4.?FastTree

FastTree由Morgan N. Price??在???Lawrence Berkeley國家實驗室的Adam Arkin小組開發??。它針對多達一百萬個序列的極大比對進行了優化，并使用相鄰連接，最小演化和最大似然的組合來推斷近似最大似然樹。這里給出了它如何工作的詳細描述??，但總的來說，FastTree使用鄰居連接來獲得近似的起始樹，然后使用最小的演化方法來減少樹的長度，然后最大似然地進一步改進樹。Generate實現FastTree 2.1.5。

你可以用這些程序做什么？

所有程序都將從DNA和蛋白質比對中構建樹木，但是每種方法的選擇都有一些差異，總結在下表中。請注意，PAUP *將為蛋白質比對構建最大簡約性和距離樹，但不會構建最大似然樹。

?**?由于Garli設置的方式，Geneious插件中目前只實現了GTR + G + I模型的默認選項并且沒有引導。但是，如果您需要其他選項（如引導或分區），請與支持人員聯系，也可以根據Garli文檔自行編輯Garli配置文件（位于插件文件夾中）??。

PHYML和PAUP *為您提供最廣泛的模型選擇，并且可以輸入Modeltest比較DNA數據的大部分模型。但是，請記住，大多數這些模型都嵌套在其他程序中實施的通用時間可逆（GTR）模型中。PAUP *包含模型測試，因此您可以選擇將其作為樹構建過程的一部分來運行。對于PHYML和其他程序，您需要在Geneious之外運行jModeltest，然后在Geneious中手動配置適當的模型選項。?

PHYML也為您提供了多種計算支持值的方法，但它對分類群數量有內在的限制。我不知道Garli，PAUP *和RAxML有相似的數據集大小約束（雖然正如您在下面看到的，這些程序都是由FastTree為超大型數據集執行的）。

例如，如果您想估計不同密碼子位置或基因的不同比率，RAxML和PAUP *允許您劃分數據。在PAUP *中，這是通過編輯自定義命令塊完成的 - 請參閱PAUP *命令行指南以獲取可以用這種方式實現的完整選項列表。 ?

關于這些程序如何在Geneious中運行的簡要說明

這些插件不能在Geneious Java運行時環境中運行，因此它們不使用分配給Geneious的RAM。相反，他們作為獨立程序與Geneious提供接口。Geneious將您的文件導出到插件，運行插件程序，然后將結果導入Geneious。盡管樹構建過程本身并不使用分配給Geneious的RAM，但您需要為Geneious分配足夠的RAM才能處理文件的導出/導入 - 而對于大型文件，這可能需要大量數據。?

哪個最快？

這個問題的答案很大程度上取決于您所擁有的數據集類型。作為一個非常普遍的規則，速度如下所示：FastTree >> RAxML> PHYML> Garli >> PAUP *。 ?

FastTree是迄今為止擁有大量分類群的大樹最快的算法。FastTree可以在幾分鐘內生成一個支持值為10,000的分類樹，而由RAxML或Garli構建的同一棵樹可能需要幾天才能運行。PHYML甚至不會運行在這樣大的路線上，因為它具有4000個分類群的內置截止點。然而，由FastTree生成的樹是“近似最大似然”樹，而對于類群之間的關系不那么明確的數據集，它們可能不如其他方法生成的樹更精確地搜索樹拓撲結構（請參閱??FastTree網站??，以獲得關于FastTree與PHYML與RAxML的速度和準確性的更全面討論）。 ?

如果您的序列非常長，但只有少數分類群（例如，如果您要從少量細菌基因組中構建樹），那么RAxML和PHYML將執行FastTree。一個長度為400萬個堿基（計算時沒有支持值）的5個序列的樹在FastTree中花了大約14分鐘，而在RaxML和PHYML中花了大約1分鐘。Garli不能很好地處理長序列，最好用于較短的比對。?

在全部最大似然樹建造者中，RAxML似乎對于來自DNA數據的大型樹木來說效率最高。對于較小的數據集，PHYML是一個不錯的選擇，因為根據PHYML手冊，PhyML的“舒適區”通常位于100-200個序列中，少于2,000個字符長。該??PHYML網站??已采用了一系列數據集的PHYML和RAxML之間的一些廣泛的比較。 ?

PAUP *是最大似然樹構建器中最慢的，特別是在使用默認選項運行時。PAUP *默認??情況下使用樹分叉和重新連接（TBR）進行拓撲搜索，該算法比PHYML（NNI，最近鄰居立交）或RAxML（快速爬山）中的默認拓撲搜索選項評估更多的樹。要將PAUP *配置為使用NNI而不是PBR，請打開自定義命令塊并將SWAP = NNI添加到HSEARCH行。這將大大加快速度，但速度仍然不接近PHYML或RAxML。?

我怎樣才能讓我的樹跑得更快？

簡短的答案是獲得一臺更快的電腦。為你的treebuilder提供更多的內存不一定會加速它，但是可能意味著你可以在不耗盡內存的情況下構建更大的樹。速度主要取決于處理器的速度，目前這里提到的所有樹建設者都只使用一個處理器，并且無法將其配置為跨多個核心運行。

那么，哪棵樹最好？

這個問題沒有一個答案，因為它完全取決于數據集的性質，以及所選模型適合您的數據的程度。考慮到您選擇的數據和模型，最大似然樹建造者返回最高可能性正確的樹，但由于算法的差異，每個程序產生的似然值不能直接進行比較。使用多種建樹方法來評估樹形拓撲的穩健性是一種很好的做法。