| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
邻接法（英文：neighbor-joining method；又称 NJ 法），生物 … 邻接法（英文：neighbor-joining method；又称 NJ 法），生物信息学术语，是一種用於构建系統發生樹（演化树）的快速聚类方法，由日本遗传学家齋藤成也（平文式罗马字：Saitou Naruya）和日裔美国生物学家根井正利（Nei Masatoshi）二人在1987年創立。使用邻接法構建演化树時，通常需要基於 DNA 序列或蛋白质数据，以此了解每對分類單元之間的距離，通过确定距离最近（或相邻）的成对分類單元使演化树的总距离达到最小，循环地将相邻点合并成新的点，最终形成完整的樹型。 邻接法不需要關於分子钟的假设，不考虑任何优化标准，基本思想是进行类的合并时，不仅要求待合并的类是相近的，而且要求待合并的类远离其他的类，从而通过对完全没有解析出的星型演化树进行分解，来不断改善星型演化树。类远离其他的类，从而通过对完全没有解析出的星型演化树进行分解，来不断改善星型演化树。
, У біоінформатиці метод приєднання сусідів … У біоінформатиці метод приєднання сусідів − кластерний метод для створення філогенетичних дерев, запропонований і в 1987 році. Алгоритм звичайно використовується для дерев, заснованих на ДНК або білкових послідовностях, і вимагає знання відстаней між кожною парою таксонів (напр., видів або послідовностей) для побудови дерева.в або послідовностей) для побудови дерева.
, En bioinformática, el método de unión de v … En bioinformática, el método de unión de vecinos es un método de agrupación de abajo hacia arriba para la creación de árboles fenéticos (fenogramas), creado por Naruya Saitou y Masatoshi Nei en 1987. Por lo general, se utiliza para árboles de secuencias de ADN o de proteína, para lo cual, el algoritmo requiere del conocimiento de la distancia que existe entre cada par de taxones (por ejemplo, especies o secuencias) para formar el árbol.ecies o secuencias) para formar el árbol.
, En bio-informatique, le neighbour joining … En bio-informatique, le neighbour joining (ou neighbor joining, souvent abrégé NJ) est une méthode phénétique de reconstruction d'arbres phylogénétiques. La méthode NJ est fondée sur l'exploitation de matrices de distances génétiques ou morphologiques comme toutes les méthodes phénétiques, telle que la méthode UPGMA, mais contrairement à cette dernière la méthode NJ tient compte du biais des différences de vitesse d'évolution entre les différentes branches de l'arbre phylogénétique à reconstruire en essayant de conserver l'additivité des distances. Cette méthode fournit un arbre non enraciné et non ultramétrique, contrairement à l'UPGMA qui fournit un arbre enraciné et ultramétrique. L'arbre obtenu ne reflète donc pas la similarité globale entre les différentes espèces (ce n'est pas une méthode phénéticiste), mais bien leurs relations de parenté. Utilisée généralement pour les arbres de données basés sur l'ADN ou les séquences de protéines, l'algorithme requiert la connaissance de la distance entre chaque paire d'OTU (par exemple espèces ou séquences) dans l'arbre à reconstruire. Ces distances peuvent être estimées par diverses méthodes mais leur additivité doit être respectée (distance de Manhattan par exemple, par contre une distance euclidienne ne convient pas).une distance euclidienne ne convient pas).
, 近隣結合法（きんりんけつごうほう、Neighbor joining method）は、系統樹を作製するためのボトムアップ式のクラスタ解析法。星型の樹形から出発してOTU（操作上分類単位、系統樹の葉にあたる分類群）をクラスタリングする各段階において、総分岐長を最小化するOTUの組を発見することを原理とする。近隣結合法では解析可能な系統樹の樹形や枝長を短時間で求めることができる。1987年に斎藤成也・根井正利が発表した。
, Mетод присоединения соседей (в лингвистике … Mетод присоединения соседей (в лингвистике «метод ближайших соседей») — алгоритм биоинформатики и лингвистики, разработанный и Масатоcи Нэи в 1987 году. Это восходящий кластерный метод для создания филогенетических деревьев. Обычно используется для деревьев, основанных на ДНК или белковых последовательностях, в лингвистике — на данных лексикостатистики, реже фоно- или морфостатистики. Для его реализации необходимо вычислить расстояния между каждой парой таксонов (например, видов или последовательностей).(например, видов или последовательностей).
, El neighbour joining (unió de veïns) és un … El neighbour joining (unió de veïns) és un mètode d'elaboració d'arbres de dades filogenètiques i s'ha extret de la bioinformàtica. Aquest mètode està basat sobre els mateixos principis que els mètodes d'anàlisi de grup (cluster analysis), com són el mètode UPGMA (que es basa sobre les distàncies genètiques per a construir un arbre filogenètic). L'única diferència amb el mètode de neighbour joining és que ell té en compte les diferències de velocitat d'evolució entre les diferents branques de l'arbre filogenètic. Aquest mètode proporciona un arbre no polaritzat. Utilitzat generalment per als arbres de dades basats sobre l'ADN o les seqüències de proteïnes, l'algorisme requereix conèixer la distància entre cada parell de tàxons (per exemple espècies o seqüències) dins l'arbre.emple espècies o seqüències) dins l'arbre.
, In bioinformatics, neighbor joining is a b … In bioinformatics, neighbor joining is a bottom-up (agglomerative) clustering method for the creation of phylogenetic trees, created by and Masatoshi Nei in 1987. Usually based on DNA or protein sequence data, the algorithm requires knowledge of the distance between each pair of taxa (e.g., species or sequences) to create the phylogenetic tree.equences) to create the phylogenetic tree.
, Der Neighbor-Joining-Algorithmus ist ein m … Der Neighbor-Joining-Algorithmus ist ein mathematisches Verfahren, um Datensätze zu vergleichen und hierarchisch bifurcal (zweigabelig) anzuordnen. Dieses Verfahren wurde 1987 von Saitou und Nei vorgestellt und 1988 von Studier und Keppler weiterentwickelt und vereinfacht. Keppler weiterentwickelt und vereinfacht.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Neighbor_joining_7_taxa_start_to_finish_diagram.svg?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
https://web.archive.org/web/20150305041147/http:/www.t6.lanl.gov/billb/weighbor/ +
, http://birc.au.dk/Software/RapidNJ/ +
, http://www.deduveinstitute.be/~opperd/private/neighbor.html +
, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/CBBresearch/Desper/FastME.html +
, http://wheelerlab.org/software/ninja/index.html +
, http://www.atgc-montpellier.fr/bionj/ +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
351798
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
19308
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1112938486
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Phylogenetics +
, http://dbpedia.org/resource/Bootstrapping_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Taxon +
, http://dbpedia.org/resource/Primary_structure +
, http://dbpedia.org/resource/Molecular_clock_hypothesis +
, http://dbpedia.org/resource/UPGMA +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Computational_phylogenetics +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Bioinformatics_algorithms +
, http://dbpedia.org/resource/Maximum_parsimony +
, http://dbpedia.org/resource/Nearest_neighbor_search +
, http://dbpedia.org/resource/Maximum_likelihood +
, http://dbpedia.org/resource/DNA +
, http://dbpedia.org/resource/File:Constructing_phylogenetic_tree_using_neighbor-joining_5_taxa_improved.svg +
, http://dbpedia.org/resource/File:Neighbor_joining_7_taxa_start_to_finish_diagram.svg +
, http://dbpedia.org/resource/Minimum_Evolution +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_consistency +
, http://dbpedia.org/resource/Naruya_Saitou +
, http://dbpedia.org/resource/Phylogenetic_trees +
, http://dbpedia.org/resource/WPGMA +
, http://dbpedia.org/resource/Distance_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Cluster_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Star_network +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Cluster_analysis_algorithms +
, http://dbpedia.org/resource/Greedy_algorithm +
, http://dbpedia.org/resource/Computation +
, http://dbpedia.org/resource/Taxa +
, http://dbpedia.org/resource/Computational_phylogenetics +
, http://dbpedia.org/resource/Protein +
, http://dbpedia.org/resource/Masatoshi_Nei +
, http://dbpedia.org/resource/Bioinformatics +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:R +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_journal +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_book +
, http://dbpedia.org/resource/Template:EquationRef +
, http://dbpedia.org/resource/Template:NumBlk +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:EquationNote +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Refend +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Refbegin +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Anchor +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Phylogenetics +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Phylogenetics +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Computational_phylogenetics +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Bioinformatics_algorithms +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Cluster_analysis_algorithms +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Method +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Neighbor_joining?oldid=1112938486&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Neighbor_joining_7_taxa_start_to_finish_diagram.svg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Constructing_phylogenetic_tree_using_neighbor-joining_5_taxa_improved.svg +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Neighbor_joining +
|
| owl:sameAs |
http://rdf.freebase.com/ns/m.01zcp_ +
, http://dbpedia.org/resource/Neighbor_joining +
, http://de.dbpedia.org/resource/Neighbor-Joining-Algorithmus +
, http://es.dbpedia.org/resource/M%C3%A9todo_de_uni%C3%A9ndose_de_vecinos +
, http://yago-knowledge.org/resource/Neighbor_joining +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D8%A7%D8%AA%D8%B5%D8%A7%D9%84-%D9%87%D9%85%D8%B3%D8%A7%DB%8C%DA%AF%DB%8C +
, http://www.wikidata.org/entity/Q1935806 +
, http://fr.dbpedia.org/resource/Neighbour_joining +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D1%94%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F_%D1%81%D1%83%D1%81%D1%96%D0%B4%D1%96%D0%B2 +
, http://zh.dbpedia.org/resource/%E9%82%BB%E6%8E%A5%E6%B3%95 +
, http://ja.dbpedia.org/resource/%E8%BF%91%E9%9A%A3%E7%B5%90%E5%90%88%E6%B3%95 +
, https://global.dbpedia.org/id/rkAT +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D1%81%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%B9 +
, http://ca.dbpedia.org/resource/Neighbor-joining +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Abstraction100002137 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatBioinformaticsAlgorithms +
, http://dbpedia.org/class/yago/Algorithm105847438 +
, http://dbpedia.org/class/yago/YagoPermanentlyLocatedEntity +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatDataClusteringAlgorithms +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatAlgorithms +
, http://dbpedia.org/class/yago/Rule105846932 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Event100029378 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Information105816287 +
, http://dbpedia.org/ontology/Software +
, http://dbpedia.org/class/yago/Act100030358 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Cognition100023271 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Procedure101023820 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Datum105816622 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Activity100407535 +
, http://dbpedia.org/class/yago/PsychologicalFeature100023100 +
|
| rdfs:comment |
Der Neighbor-Joining-Algorithmus ist ein m … Der Neighbor-Joining-Algorithmus ist ein mathematisches Verfahren, um Datensätze zu vergleichen und hierarchisch bifurcal (zweigabelig) anzuordnen. Dieses Verfahren wurde 1987 von Saitou und Nei vorgestellt und 1988 von Studier und Keppler weiterentwickelt und vereinfacht. Keppler weiterentwickelt und vereinfacht.
, In bioinformatics, neighbor joining is a b … In bioinformatics, neighbor joining is a bottom-up (agglomerative) clustering method for the creation of phylogenetic trees, created by and Masatoshi Nei in 1987. Usually based on DNA or protein sequence data, the algorithm requires knowledge of the distance between each pair of taxa (e.g., species or sequences) to create the phylogenetic tree.equences) to create the phylogenetic tree.
, El neighbour joining (unió de veïns) és un … El neighbour joining (unió de veïns) és un mètode d'elaboració d'arbres de dades filogenètiques i s'ha extret de la bioinformàtica. Aquest mètode està basat sobre els mateixos principis que els mètodes d'anàlisi de grup (cluster analysis), com són el mètode UPGMA (que es basa sobre les distàncies genètiques per a construir un arbre filogenètic). L'única diferència amb el mètode de neighbour joining és que ell té en compte les diferències de velocitat d'evolució entre les diferents branques de l'arbre filogenètic. Aquest mètode proporciona un arbre no polaritzat.mètode proporciona un arbre no polaritzat.
, 近隣結合法（きんりんけつごうほう、Neighbor joining method）は、系統樹を作製するためのボトムアップ式のクラスタ解析法。星型の樹形から出発してOTU（操作上分類単位、系統樹の葉にあたる分類群）をクラスタリングする各段階において、総分岐長を最小化するOTUの組を発見することを原理とする。近隣結合法では解析可能な系統樹の樹形や枝長を短時間で求めることができる。1987年に斎藤成也・根井正利が発表した。
, Mетод присоединения соседей (в лингвистике … Mетод присоединения соседей (в лингвистике «метод ближайших соседей») — алгоритм биоинформатики и лингвистики, разработанный и Масатоcи Нэи в 1987 году. Это восходящий кластерный метод для создания филогенетических деревьев. Обычно используется для деревьев, основанных на ДНК или белковых последовательностях, в лингвистике — на данных лексикостатистики, реже фоно- или морфостатистики. Для его реализации необходимо вычислить расстояния между каждой парой таксонов (например, видов или последовательностей).(например, видов или последовательностей).
, En bioinformática, el método de unión de v … En bioinformática, el método de unión de vecinos es un método de agrupación de abajo hacia arriba para la creación de árboles fenéticos (fenogramas), creado por Naruya Saitou y Masatoshi Nei en 1987. Por lo general, se utiliza para árboles de secuencias de ADN o de proteína, para lo cual, el algoritmo requiere del conocimiento de la distancia que existe entre cada par de taxones (por ejemplo, especies o secuencias) para formar el árbol.ecies o secuencias) para formar el árbol.
, У біоінформатиці метод приєднання сусідів … У біоінформатиці метод приєднання сусідів − кластерний метод для створення філогенетичних дерев, запропонований і в 1987 році. Алгоритм звичайно використовується для дерев, заснованих на ДНК або білкових послідовностях, і вимагає знання відстаней між кожною парою таксонів (напр., видів або послідовностей) для побудови дерева.в або послідовностей) для побудови дерева.
, En bio-informatique, le neighbour joining … En bio-informatique, le neighbour joining (ou neighbor joining, souvent abrégé NJ) est une méthode phénétique de reconstruction d'arbres phylogénétiques. La méthode NJ est fondée sur l'exploitation de matrices de distances génétiques ou morphologiques comme toutes les méthodes phénétiques, telle que la méthode UPGMA, mais contrairement à cette dernière la méthode NJ tient compte du biais des différences de vitesse d'évolution entre les différentes branches de l'arbre phylogénétique à reconstruire en essayant de conserver l'additivité des distances. Cette méthode fournit un arbre non enraciné et non ultramétrique, contrairement à l'UPGMA qui fournit un arbre enraciné et ultramétrique. L'arbre obtenu ne reflète donc pas la similarité globale entre les différentes espèces (ce n'est pas une més différentes espèces (ce n'est pas une mé
, 邻接法（英文：neighbor-joining method；又称 NJ 法），生物 … 邻接法（英文：neighbor-joining method；又称 NJ 法），生物信息学术语，是一種用於构建系統發生樹（演化树）的快速聚类方法，由日本遗传学家齋藤成也（平文式罗马字：Saitou Naruya）和日裔美国生物学家根井正利（Nei Masatoshi）二人在1987年創立。使用邻接法構建演化树時，通常需要基於 DNA 序列或蛋白质数据，以此了解每對分類單元之間的距離，通过确定距离最近（或相邻）的成对分類單元使演化树的总距离达到最小，循环地将相邻点合并成新的点，最终形成完整的樹型。 邻接法不需要關於分子钟的假设，不考虑任何优化标准，基本思想是进行类的合并时，不仅要求待合并的类是相近的，而且要求待合并的类远离其他的类，从而通过对完全没有解析出的星型演化树进行分解，来不断改善星型演化树。类远离其他的类，从而通过对完全没有解析出的星型演化树进行分解，来不断改善星型演化树。
|
| rdfs:label |
Método de uniéndose de vecinos
, Neighbor joining
, Метод присоединения соседей
, 邻接法
, Метод приєднання сусідів
, Neighbour joining
, Neighbor-Joining-Algorithmus
, 近隣結合法
, Neighbor-joining
|
