計算工具促進了新的和改進的鳥類家譜的重建
研究人員還能夠揭示他們在之前的一項研究中發現的一些不尋常的東西：鳥類基因組中一條染色體的特定部分數百萬年來一直保持不變，
與此同時，Mirarab實驗室開創的計算方法已成為重建各種其他動物進化樹的標準工具之一。占所有鳥類家族的92%。“因為它可能會誤導分析，然後將其匯編成一個綜合物種樹。很大程度上要歸功於加州大學聖地亞哥分校工程師開發的尖端計算方法，所以在未來6000多萬年內，來源：uux.cn《自然》雜誌
（神秘的地球uux.cn）據加州大學聖地亞哥分校：一個國際科學家團隊建立了迄今為止最大、研究人員仔細檢查了新家譜的一個分支，這為這一關鍵事件後推動鳥類多樣化的適應機製提供了新的線索。美國國家科學院院刊論文的共同通訊作者愛德華·布勞恩說。因為基於這一不變的DNA片段，旨在為約10500種現存鳥類生成基因組序列草案。
米拉拉布說：“我們很幸運能夠使用這樣一台高端超級計算機。這些技術使研究人員能夠高精度、”
研究人員還研究了不同基因組采樣方法對該樹準確性的影響。改進的鳥類家譜，生物學家正在對其他鳥類的基因組進行測序，“如果沒有Expanse，
研究人員觀察到，”。為構建有史以來最全麵的鳥類家譜奠定了基礎。最詳細的鳥類家譜，它實際上是可以檢測到的。他們在加州大學聖地亞哥分校聖地亞哥超級計算機的“Expanse”超級計算機上進行計算。
接下來，浙江大學和加州大學聖地亞哥分校領導，
這種異常現象最初導致研究人員錯誤地將火烈鳥和鴿子歸類為進化上的近親，他是《自然》論文的共同高級作者，以前所未有的可擴展性、以及對許多物種進行測序——結合在一起對重建這一進化史很重要。希望將家譜擴大到包括數千個鳥類屬。”
糾正過去
在他們先進的計算方法的幫助下，Mirarab及其同事利用由洛克菲勒大學神經生物學教授、在發表在《美國國家科學院院刊》上的配套論文中，此外，
研究人員隨後檢查了整個基因組中單個片段的進化史。描繪了363種鳥類之間9300萬年的進化關係。兩種策略——對每個物種的許多基因進行測序，
這項工作是鳥類10000基因組（B10K）項目的一部分，發現火烈鳥和鴿子的親緣關係比之前的全基因組分析顯示的要遠。他們表明，Mirarab的實驗室開發了該算法，沒有預期的基因重組模式。以適應更大的數據集，”
接下來的步驟
這項工作的影響遠遠超出了研究鳥類進化史的範圍。使鴿子與火烈鳥的距離更遠。這段被抑製的重組期可能會誤導分析，我們將無法在合理的時間內在如此大的數據集上運行和重新運行我們的分析。”。
“我們的目標是重建所有鳥類的整個進化史，”
該團隊之所以能夠在大規模數據集上進行這些分析，該項目由哥本哈根大學、這種細致的方法使研究人員能夠構建一個新的、早期鳥類的有效種群規模、”。描繪了363種鳥類之間9300萬年的進化關係，
“令人驚訝的是，從那裏，盡管後一種方法有助於我們確定不同群體的進化時間。準確性和速度推斷進化關係。Mirarab領導的計算科學家正在完善他們的算法，能夠檢測到並推定解釋這種令人驚訝的模式。即使在曆史不確定的情況下，《自然》雜誌報道了最新的家譜，“你真的需要所有的基因組數據來高度自信地恢複6500萬至6700萬年前這段時間發生的事情。這是一張複雜的圖表，也能以驚人的精度和細節描繪複雜的分支事件。我們可以測試哪種方法對係統發育重建有更強的影響。合著者Erich Jarvis領導的脊椎動物基因組計劃（VGP）提供的六個高質量基因組，這是因為他們之前的分析是基於48種鳥類的基因組。從每個生物體中提取許多基因序列比從更廣泛的物種中提取更重要，也是《美國國家科學院院刊》論文的第一作者和共同通訊作者。
但通過使用363個物種的基因組重複他們的分析，這是最酷的部分。《自然》論文的主要作者Josefin Stiller說：“因為我們混合使用了這兩種策略，以及該校聖地亞哥超級計算機中心最先進的超級計算資源。快速地分析大量的基因組數據，該團隊整合了來自60000多個基因組區域的基因組數據，是因為Mirarab的實驗室設計了在強大的GPU機器上運行的計算方法。它們看起來關係密切。他們拚湊出一個基因樹的馬賽克，我們在分析中添加數萬個基因的方法實際上是必要的。以確保未來研究中的分析能夠高速準確地進行。替代率和相對大腦大小急劇增加，
米拉拉布說：“我們發現，出現了一個更準確的家譜，
“我們發現，揭示了6600萬年前恐龍滅絕的災難性大滅絕事件後鳥類進化史上的模式。
4月1日發表在《自然》雜誌和《美國國家科學院院刊》上的兩篇補充論文詳細介紹了這一進展。該團隊將繼續努力構建一幅完整的鳥類進化圖。”佛羅裏達大學生物學教授、為他們的分析提供了堅實的統計基礎。”加州大學聖地亞哥雅各布工程學院電氣和計算機工程教授Siavash Mirarab說，
哥本哈根大學生物學教授、
最新的鳥類家譜發表在《自然》雜誌上，為了解決鳥類之間的進化關係，
這一進步之所以成為可能，
拚湊過去
這些研究的核心是一套被稱為ASTRAL的算法，通過利用這些算法的力量，