Molecular sequence data that have evolved under the influence of heterotachous evolutionary processes are known to mislead phylogenetic inference. We introduce the General Heterogeneous evolution On a Single Topology (GHOST) model of sequence evolution, implemented under a maximum-likelihood framework in the phylogenetic program IQ-TREE (http://www.iqtree.org). Simulations show that using the GHOST model, IQ-TREE can accurately recover the tree topology, branch lengths and substitution model parameters from heterotachously-evolved sequences. We investigate the performance of the GHOST model on empirical data by sampling phylogenomic alignments of varying lengths from a plastome alignment. We then carry out inference under the GHOST model on a phylogenomic dataset composed of 248 genes from 16 taxa, where we find the GHOST model concurs with the currently accepted view, placing turtles as a sister lineage of archosaurs, in contrast to results obtained using traditional variable rates-across-sites models. Finally, we apply the model to a dataset composed of a sodium channel gene of 11 fish taxa, finding that the GHOST model is able to elucidate a subtle component of the historical signal, linked to the previously established convergent evolution of the electric organ in two geographically distinct lineages of electric fish. We compare inference under the GHOST model to partitioning by codon position and show that, owing to the minimization of model constraints, the GHOST model offers unique biological insights when applied to empirical data.

中文翻译：

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GHOST：从异变进化的序列比对中恢复历史信号

已知在异源进化过程的影响下进化的分子序列数据会误导系统发育推断。我们介绍了序列进化的单一拓扑（GHOST）模型上的一般异构进化，该模型在系统发育程序 IQ-TREE (http://www.iqtree.org) 中的最大似然框架下实施。仿真表明，使用 GHOST 模型，IQ-TREE 可以从异源进化的序列中准确地恢复树拓扑、分支长度和替代模型参数。我们通过从塑性体比对中对不同长度的系统发育比对进行采样来研究 GHOST 模型在经验数据上的性能。然后我们在 GHOST 模型下对由来自 16 个分类群的 248 个基因组成的系统基因组数据集进行推理，我们发现 GHOST 模型与当前接受的观点一致，将海龟作为主龙的姐妹谱系，与使用传统的跨站点可变速率模型获得的结果形成对比。最后，我们将该模型应用于由 11 个鱼类分类群的钠通道基因组成的数据集，发现 GHOST 模型能够阐明历史信号的一个微妙组成部分，这与先前建立的两个电子器官的收敛进化有关。地理上不同的电鱼谱系。我们将 GHOST 模型下的推理与密码子位置分区进行了比较，并表明，由于模型约束的最小化，GHOST 模型在应用于经验数据时提供了独特的生物学见解。与使用传统的跨站点可变速率模型获得的结果形成对比。最后，我们将该模型应用于由 11 个鱼类分类群的钠通道基因组成的数据集，发现 GHOST 模型能够阐明历史信号的一个微妙组成部分，这与先前建立的两个电子器官的收敛进化有关。地理上不同的电鱼谱系。我们将 GHOST 模型下的推理与密码子位置分区进行了比较，并表明，由于模型约束的最小化，GHOST 模型在应用于经验数据时提供了独特的生物学见解。与使用传统的跨站点可变速率模型获得的结果形成对比。最后，我们将该模型应用于由 11 个鱼类分类群的钠通道基因组成的数据集，发现 GHOST 模型能够阐明历史信号的一个微妙组成部分，这与先前建立的两个电子器官的收敛进化有关。地理上不同的电鱼谱系。我们将 GHOST 模型下的推理与密码子位置分区进行了比较，并表明，由于模型约束的最小化，GHOST 模型在应用于经验数据时提供了独特的生物学见解。发现 GHOST 模型能够阐明历史信号的一个微妙组成部分，这与先前确定的两个地理上不同的电鱼谱系中电器官的趋同进化有关。我们将 GHOST 模型下的推理与密码子位置分区进行了比较，并表明，由于模型约束的最小化，GHOST 模型在应用于经验数据时提供了独特的生物学见解。发现 GHOST 模型能够阐明历史信号的一个微妙组成部分，这与先前确定的两个地理上不同的电鱼谱系中电器官的趋同进化有关。我们将 GHOST 模型下的推理与密码子位置分区进行了比较，并表明，由于模型约束的最小化，GHOST 模型在应用于经验数据时提供了独特的生物学见解。