ベイズ推定を行う際は，パラメータの設定を記載したバッチファイルを用いた解析が便利です．例題を作成したので参照してください．
こちらです．アプリケーションである BayesTraits は Intel Mac 用なので，用いている PC 用のものに変更して下さい．
コマンドは以下です．
BayesTraits FE.trees FE_CharCoding.txt < FE_inputcommands.txt > outfile
3 つのファイルを使います．
FE.trees:
MrBayes の .t file から系統樹探索で burnin した tree を除いたファイルです．樹長が必要です．tree は完全 2 分岐である必要があります．3 分岐で得られている場合は，Mesquite をつかって 2 分岐にしてください．こちらを参照してください．
FE_CharCoding.txt:
形質のコーディングを書きます．
FE_inputcommands.txt:
形質状態を推定したい node を設定します．OTU を番号で示すため，FE.trees などを見ながら書き込みます．各パラメーターは例題のファイルにコメントを書いたので参照してください．
outfile:
結果が記載されます．
MrBayes で得られる二つの .t ファイルを合わせた際に「tree rep.500100 =」の番号部分が重複してしまいます．問題ないかもしれませんが，これを 1 から順番に名前を付け直す perl script を書きました．こちらです．
最初は「> outfile」なしで走らせて Acceptance を見ます．解析を始めると，Iteration Lh Harmonic Mean ... が出力されます．最後が Acceptance の値で，これは mcmctree の finetune にあたります．RateDev は，形質置換パラメーターを MCMC の各 generation でそれぐらいジャンプさせるかを調節します．Acceptance が 20-40% 付近になるように FE_inputcommands.txt にある RateDev の数字を調節します．値が安定したら，「> outfile」をつけて解析をスタートさせます．
どれぐらい generation をやったら良いかわからないのですが，例題 (58 OTU，4 形質) ならば以下の設定で複数回の解析を行い，結果を比べたら良いそうです．
# Select MultiState Analysis
1
# Select MCMC mode of analysis
# 1: ML; 2: Bayes
2
# Reconstruct and internal node, using Most Recent Common Ancestor method
AddMRCA Node1 57 58
AddMRCA Node2 57 58 26
# Use a hyperprior that seeds an exponential distribution from a uniform on the
# the interval 0.0 to 30
rjhp exp 0.0 30
# Chooses a rate deviation so the acceptance rate is 0.2
RateDev 4.5
# Allow the chain to burn-in for 10,000 iterations
burnin 10000
# sample interval
Sample 1000
#MCMC length
it 2000000
# Run the analysis
run
