PartitionFinder2的Lunix安装与使用

核苷酸序列在不同位点有不同的突变速率。核苷酸序列又分为编码基因和非编码基因。编码基因中，密码子第一、二位往往较为稳定，第三位往往变异速率较高。非编码基因因为受到的选择压力一般较小，所以往往可保留更多突变。不同基因以及不同位点的突变速率不同，可能对所推断进化树的稳定性有很大影响。所以在多基因建立进化树过程中，设置分隔模型就显得很重要。

但是分隔模型怎样设置才算合理呢？在PartitionFinder软件开发出来之前，研究人员一般通过将不同基因分开，例如gene1、gene2、gene3，再将每个基因的不同位点分开如gene1_1、gene1_2、gene1_3作为分隔模型，以提高进化树的稳健性。

RAxML、MrBayes、BEAST等常用系统发育软件都支持分隔模型，但并不能用于确定最优化的分隔模型设定方案。在建树过程中，如果设置的分隔模型过多，则拟合的参数会过多，造成结果不准确；如果设置的分隔模型过少，或者不设置分隔模型、设置的不合理，也会造成进化树不准确。很多学者已经意识到这个问题，但是一直苦于没有很好的应对方法。

赤池信息量AIC整合了模型的似然值（Likelihood）以及所要估计的参数数量。模型选择的简约理论认为，AIC或者BIC最小的模型是最优的模型。如果似然值已经足够高，进一步增加模型的参数已经不能再显著提高似然值的情况下，可以认为已经找到了最优模型。但是，对于分隔模型的筛选来说，碱基替换模型与分区方式的组合数量非常多，如果要对每一种分区方案对应的碱基模型筛选出最优组合，在很多情况下几乎是不可能的。这是因为：首先，从碱基比对矩阵计算Likelihood是十分耗费时间的。其次，分隔模型的各种组合的数量呈几何级数增长，如果通过几个基因建树，则可能的分隔模型的数量已经超出了大部分计算机的计算能力。此时就需要引入分隔模型的启发式搜索（Heuristic Search）。

PartitionFinder的作者从原理上解决了以上的问题，并通过Python语言实现了相应的算法（Lanfear et al, 2012）。作者证明，PartitionFinder所得的分隔模型比之前的简单处理更加合理。不仅如此，PartitionFinder在获得最优化分隔方案后，同时会给出每个分隔模块所对应的最优进化模型。因此，Modeltest、jModeltest以及ProtTest等软件都已经被PartitionFinder所超越。事实上，2012年Lanfear介绍PartitionFinder的论文发表后，在google scholar上已经被引用了3223次（截至2019年1月19日）。

本文简述PartitionFinder的Lunix安装和使用，供同行参考。
1:使用python就不得不提到Anaconda，Anaconda作为常用的包管理器，在服务器上自行部署，这里不再多说。

conda 安装其依赖包

在partitionFinder文件夹下创建一个新文件夹，命名为test20190219

将examples/nucleotide文件夹下的testphy文件以及partition_findercfg配置文件拷贝到test20190219文件夹下

在CMD中，将工作目录转换到partitionFinder下

调用PartitionFinderpy，格式如下：

python PartitionFinderpy test20190219

生成的结果会自己保存在test20190219文件夹下，并生成若干新文件（如logtxt）以及文件夹analysis。

模型筛选的结果就保存在analysis/best_schemetxt文件中。

参考

ARM体系中的SWI指软件中断指令。通过SWI指令可以在用户态（用户程序运行时）触发一个软中断，将处理器从用户态切换到内核态并执行内核中指定的处理程序来完成期望的 *** 作。
SWI指令在ARM体系的指令系统中是一个专门的指令，其具体实现方式会根据具体的处理器架构和 *** 作系统环境而有所不同。一般来说，SWI指令需要使用汇编语言或特定的系统调用接口调用。
在ARM体系中，SWI指令在处理器的异常向量表中有专门的条目，用于响应软中断请求。当用户程序调用SWI指令时，处理器会跳转到异常向量表中的对应条目，并开始执行相应的处理程序。这个过程会涉及到处理器状态的切换、内核栈的切换和保存、中断请求等等 *** 作。
总的来说，SWI指令是ARM体系中实现软中断功能的关键指令。在Linux和Android等 *** 作系统中，SWI指令被广泛用于实现系统调用和进程间通信等功能。

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