中文摘要：

系统发生关系推断是分子生态学和进化生物学领域的一个核心研究内容，而自举检验（Bootstrap）方法是被广泛用于评价所构建的进化树的可靠性的一个重要统计手段。但对种下群体遗传数据或者遗传差异较小的物种间数据，通常很难获得较高的Bootstrap支持率，使得研究者经常难以获得有效结论。这仅仅是由于数据所提供的信息量不够，还是方法上存在一定的局限性？这是到目前为止尚没有认真研究过、对分子生态学却至关重要的问题。本项目将针对性地研究Bootstrap方法对种下数据以及遗传差异较小的物种间数据的适用性。拟通过大量的计算机数据模拟分析，结合数学、统计理论研究，探讨Bootstrap用于遗传差异较小的数据时，其支持率的分布规律，用数学和统计理论对在模拟中所观察到的现象作理论推导，为实际应用提供有效的理论依据。项目对分子生态学和进化生物学研究中分歧较浅的系统进化关系重建及可靠性评估有指导意义。

结论摘要：

本项目通过大量的计算机数据模拟分析，结合数学、统计分析，研究了自举检验分析在应用于种下数据和进化差异较小的物种间数据时的特性。项目按计划实施并顺利完成，发现在差异较小的谱系进化关系分析中，自举检验法一般仍然是保守的，但保守程度有所下降并跟拓扑结构特征直接相关；通常大部分正确分支倾向于得到较高的（>50%）自举检测支持率，错误的分支倾向于获得很低的支持率，然而，在有些情况下不管是正确的分支还是错误的分支都得不到较高的自举检测支持率。项目选题将可能会拓展自举检验法的有效应用，对分子生态学和进化生物学研究中分歧较浅的系统进化关系重建有指导性意义。