Bootstrap-Verfahren

Das in dieser Arbeit verwendetes Verfahren zum Testen der Aussagekraft der errechneten Bäume ist das von Efron (1979) entwickelte Bootstrap-Verfahren. Das Bootstrap-Verfahren wird verwendet, um aus den vorhandenen Daten neue unabhängige Stichproben zu gewinnen (sog. Pseudo-Stichproben). Dies geschieht durch zufälliges Ziehen neuer Stichproben aus einer vorhandenen. Es wird so lange gezogen, bis wieder die Gesamtzahl an Einzelstichproben erreicht ist. Dabei werden einige Einzelstichproben aus der Originalstichprobe nicht mehr, andere dafür mehrfach in der Pseudostichprobe vorhanden sein. Diese Methode wurde von Neyman (1971) zum Testen phylogenetischer Stammbäume vorgeschlagen und von Felsenstein (1985) umgesetzt. Hierbei werden die Organismen konstant gehalten, während die Alignmentspalten neu gezogen werden.

Zum Gewinnen von Bootstrap-Stichproben wurden zwei Verfahren angewendet:

1.

Erstellen von Bootstrap-Stichproben durch das PHYLIP-Programm seqboot (Felsenstein, 1993)

2.

Nutzung der Bootstrap-Option B innerhalb von pfastDNAml und damit verbunden die Angabe eines Bootstrap-Random-Number-Seed zur Berechnung einer Reihe von Zufallszahlen.

Es wurden immer 100 unabhängige Bootstrap-Stichproben generiert. Hundert Bootstrap-Stichproben sind nach Hedges (1992) die minimale Anzahl, die nötig ist, um einen aussagekräftigen P-Wert von $95\%$ erhalten zu können.

Zur Auswertung dieser 100 Stichproben wurde das PHYLIP-Programm consense verwendet (Felsenstein, 1993), das aus den errechneten Bäumen einen Konsensusbaum nach dem Majoritätsprinzip generiert und zu jedem Teilbaum den Bootstrap-Wert angibt, mit welcher prozentualen Häufigkeit dieser Teilbaum in allen Bäumen gefunden wurde.