導入
最大倹約法、またはより単純に倹約法、またはワグナー倹約法は、特に系統推論に広く使用されているノンパラメトリック統計手法です。この方法により、階層的な分類ツリーを構築することが可能になり、特定の種の生態系の構造に関する情報を取得できるようになります。最大節約仮説では、「好ましい」系統樹は、必要な進化的変化の数が最も少ない系統樹です。このグループ化方法は、特にシエコロジーだけでなく、現在または化石物質の生態学でも使用されます。
コンセプト
倹約は、離散的特徴の行列の使用に基づく一連の系統発生手法に属し、データセット、つまり特定の分類群 (伝統的には種のセットまたは生殖的に隔離された集団のセット) に対して 1 つ以上の最適なツリーを推論することを可能にします。同じ種です）。これらの方法は、明示的な最適性基準に基づいて系統発生的トポロジーを推測することを目的としています。各木についてスコアが計算され、最高のスコアを持つ木が、分析に含まれる分類群間の系統関係の最良かつ最も倹約的な推定を提供する木として保持されます。最大節約法は、ほとんどの系統解析で使用されるか、使用される可能性があります。最近まで、これは形態学的データの系統推定に使用される唯一の方法でした。
系統推定は単純な問題ではありません。分析に含まれる分類群の数を増やすと、異なるトポロジーを持つ木の数が指数関数的に増加します。たとえば、10 種から 300 万本以上の根のない木が得られます (10!=3,628,800)。倹約の最適性基準に従って、つまり進化的変化の数を最小限に抑えることによって、データに最もよく適合するツリーが探索されます。ただし、データ自体は進化の単純な算術規則に従いません。最大節約法は、特定のデータ セットの進化ステップ数を最小限に抑えるトポロジを取得することのみを目的としています。理想的には、これらの特徴 (表現型形質、対立遺伝子など) が特定の進化パターンと一致することを期待する必要があります。この場合、2 つの生物、または 2 つの特定の分類群が共通の特徴を持っているかどうか、したがってそれらがこの特徴を持たない 3 番目の分類群よりもペアで近いかどうか (この特徴が最も近い共通の分類群に存在する場合) を言うことができます。祖先、そしてシンプレシオモーフィについて話します）。
たとえば、この倹約基準を使用すると、コウモリとサルは両方とも哺乳類のクラスに特徴的な付属器官である毛を持っているため、系統発生的に魚よりも近いと言えます (これは シナポモーフィー です)。しかし、これら 3 つのグループの共通の祖先も毛の形質を持っているため、コウモリとサルがクジラよりも近縁であるとは言えません。
しかし、よく知られている進化の収束、並行進化、進化の逆転（総称してホモプラシーと呼ばれる）現象は、系統推論に困難な問題を追加します。理由はさまざまですが、ある形質が共通の祖先には存在しなかった可能性は十分にあります。特定の形質の存在を進化的関係の証拠とみなすと、誤ったツリーが再構築されてしまいます。実際の系統発生データにはかなりの割合の同型性が含まれており、データセットの異なるパーティションは非常に異なるトポロジー、したがって系統関係を示唆することがよくあります。系統発生推論で使用される方法は、データセットの特定のコンポーネントが単純に適合しないことを受け入れて、データ全体をグローバルに調整 (適合) する系統樹のみを保持することによって、系統発生シグナル内のこれらの矛盾を明示的に解決する傾向があります。関係、つまり推測される系統発生的トポロジーに。
結果として得られる系統樹に完全に適合しないデータには、統計的な意味での単純なノイズ以外の何かが含まれている可能性があります。前述のクジラの例では、毛の欠如は同質的です。これは、毛のなかった哺乳類の「祖先」状態への回帰を反映しています。この類似性は哺乳類の祖先と共有されており、この唯一の基準に基づいてクジラ目を除いた進化的グループを構成する必要があるため、私たちが取得しなければならないツリー（つまり、クジラ目を哺乳類の家族にするというツリー）と矛盾します。しかし、クジラ目の間では、この「無毛」形質への復帰は、クジラ目の異なるメンバー（例えば、イルカ）の間で共有されている。
特にこの種の矛盾するデータの場合、「正しい」ツリーを決定することは複雑なプロセスです。 Maximum Parsimony は、このために開発された手法の 1 つです。
