BRANCHE

BRANCHE Recursively Analyses Nested Character Hierarchies and Entanglements.

Parcimonie de Fitch, recherche heuristique TBR avec collecte des arbres également parcimonieux, consensus strict et majoritaire, bootstrap, tests de partition. Tout est calculé dans votre navigateur : la page ne fait aucune requête réseau et la matrice ne quitte pas votre machine.

1 · Matrice

Trois matrices synthétiques sont intégrées pour essayer l'outil : une référence, une variante et une sous-matrice. Déposez la vôtre au format NEXUS.

Déposez un .nex ici, ou cliquez pour choisir un fichier
aucune matrice

1 bis · Éditeur de la matrice

Cliquez une cellule ou déplacez-vous avec les flèches. Une touche d'état (0–9, ?, -) corrige la cellule ; Entrée la confirme telle quelle ; Retour arrière rétablit la valeur d'origine. Gris : pas encore vue · vert : confirmée · bleu : corrigée, de plus en plus clair à chaque correction. Chaque geste est horodaté dans l'historique, avec la machine qui l'a fait.

non vueconfirméecorrigée ×1×2×3
·
taxon
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caractère
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origine → courant
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historique de la cellule
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Le .paleo est le journal de la matrice (format commun des outils Paléophone) : origine, empreinte SHA-256, sessions, chaque confirmation et correction. Déposez-le avec le .nex (même nom de base, ou glissés ensemble) : il est reconnu par l'empreinte. Sans lui, une nouvelle session démarre et le prochain .paleo indique depuis quand les changements sont enregistrés.

Historique
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Versions de la matrice : corrections et effets sur les arbres

Chaque version est comparée à la référence. Les différences de codage sont listées cellule par cellule sous le menu de la section 1 ; ce tableau en montre l'effet sur la longueur, les indices, le nombre d'arbres les plus parcimonieux et les groupes du consensus strict.

2 · Recherche des arbres les plus parcimonieux

Équivalent de hsearch addseq=random nreps=… swap=tbr multrees=yes : chaque réplicat part d'une addition par étapes en ordre aléatoire, descend par TBR, puis parcourt tous les arbres de même longueur accessibles par TBR. Après les réplicats demandés, la recherche continue jusqu'à N réplicats consécutifs sans longueur plus courte ni arbre nouveau (0 = nombre fixe). Sur une matrice d'une trentaine de taxons, N = 50 suffit en pratique à retrouver tous les arbres à chaque essai.

3 · Bootstrap

Les caractères sont rééchantillonnés avec remise ; chaque réplicat refait une recherche complète, et les arbres d'un même réplicat comptent chacun pour 1/k (convention de PAUP*). C'est le calcul lent : comptez de l'ordre d'une seconde par réplicat pour une trentaine de taxons. Le consensus affiché est le consensus majoritaire des réplicats ; ses valeurs sont des fréquences de bootstrap, pas des probabilités.

4 · Test de partition (facultatif)

Un CSV à colonnes num,classe,libelle,motif. Les classes R et T sont les deux pans comparés ; toute autre lettre écarte le caractère des deux.

Déposez le CSV de partition, ou cliquez
aucune partition

Le même nombre de réplicats sert aux valeurs observées ET à chaque permutation. Un effort de recherche moindre sur les permutations allonge leurs arbres et rend l'observé artificiellement significatif : la version précédente de ce banc faisait cette erreur.

5 · Évaluer des arbres fournis

Collez un ou plusieurs arbres (Newick, ou fichier d'arbres NEXUS avec ou sans table TRANSLATE). Chaque arbre est évalué sur la matrice et les taxons sélectionnés. C'est le contrôle qui compare ce moteur à un logiciel établi : les arbres les plus parcimonieux de PAUP* ou TNT doivent retrouver leur longueur au pas près.

6 · Arbres de distance, évalués en parcimonie

Méthode, validation et limites

Validé contre un logiciel établi. Sur une matrice réelle de 32 taxons × 79 caractères, ce moteur a retrouvé un à un les arbres les plus parcimonieux conservés par PAUP* 4.0a169 (mêmes longueurs, mêmes M et G, donc mêmes indices), rescoré ses arbres à leur longueur imprimée, et retrouvé les mêmes groupes de bootstrap au-dessus de 50 %. Les matrices intégrées ici sont synthétiques.
Les longueurs sont des optima heuristiques. Aucune recherche heuristique ne prouve qu'un arbre plus court n'existe pas. Le nombre d'arbres trouvés est un minimum.
Ce que le moteur ne fait pas. Caractères ordonnés, pondérés, matrices de coûts (Sankoff), recherche exacte (branch-and-bound), jackknife, indices de Bremer. Si la matrice en déclare, la page le signale et traite tout comme non ordonné et de poids égal.
Longueur d'un consensus. Un consensus n'est pas un arbre le plus parcimonieux. Sa longueur dépend de la convention de comptage des polytomies : en polytomie « molle » (PAUP* polytcount=minsteps), le consensus des arbres les plus parcimonieux mesure L ; en polytomie « dure », il mesure davantage. La page affiche la valeur dure et le dit. Ne jamais calculer CI ou RI sur la longueur d'un consensus.
Le RI d'un sous-ensemble de caractères monte mécaniquement quand il y a moins de caractères. Une valeur se compare à un null de même taille tiré du même vivier, jamais à une autre configuration. Le test ILD est contesté (sensible au déséquilibre d'effectifs et aux écarts d'homoplasie) : ne jamais le lire seul.
Détail de la méthode
  • Fitch (1971), caractères non ordonnés, ensembles d'états en masques de bits ; polymorphismes {01} et incertitudes (01) lus comme ensembles ; ? = tous les états.
  • M = Σ (états observés − 1) ; G = Σ mins(taxons codés sans l'état s) ; CI = M/L ; RI = (G−L)/(G−M) ; RC = CI × RI ; HI = 1 − CI. Définitions de PAUP* (Farris 1989).
  • Recherche : addition par étapes aléatoire (un arbre gardé par étape), descente par bissection-reconnexion (TBR) sans limite de reconnexion, puis exploration du plateau des arbres de même longueur. Chaque reconnexion est évaluée exactement par les ensembles de Fitch directionnels, sans reconstruire l'arbre.
  • Consensus sur les arbres distincts : strict = bipartitions présentes dans tous ; majoritaire = présentes dans strictement plus de 50 %.
  • Bootstrap (Felsenstein 1985) : rééchantillonnage des caractères avec remise, recherche complète à chaque réplicat, arbres d'un réplicat pondérés 1/k.
  • Tests de partition : permutations des caractères des deux pans en deux blocs de mêmes effectifs ; ILD : D = L(combiné) − L(R) − L(T) (Farris et al. 1994) ; p = (k+1)/(N+1).
  • Aléatoire : mulberry32 amorcé par la graine ; deux exécutions de mêmes paramètres donnent le même résultat.
P