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机器学习越来越多地应用于系统发育推断中的广泛问题。依靠模拟培训数据的监督机器学习方法已用于推断树拓扑和分支长度，选择替代模型并执行下游渗入和多样化的下游推断。在这里，我们回顾了研究人员如何使用多种有希望的机器学习方法来做出系统发育推断。尽管有这些方法的承诺，但有几个障碍阻止了监督的机器学习在系统发育方面具有全部潜力。我们讨论了这些障碍和潜在的路径。将来，我们预计应用仔细的网络设计和数据编码将允许监督的机器学习，以适应继续混淆传统系统发育方法的复杂过程。
机器学习在系统发育学中的应用
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