Empirical Search for Optimal MrBayes Parameters 1.Tuning "burn in" option #burnin P1 P2 P3 1000 0.77663855 0.05208434 0.17127309 5000 0.77806122 0.05167347 0.17026122 10000 0.77780000 0.05193750 0.17025833 20000 0.77889565 0.05166957 0.16943043 2.Tuning number of cycles # cycles P1 P2 P3 10000 0.77670000 0.04880000 0.17440000 20000 0.76375000 0.05280000 0.18340000 30000 0.77096667 0.05273333 0.17626667 40000 0.77582500 0.05045000 0.17370000 50000 0.78326000 0.04800000 0.16872000 60000 0.78375000 0.04726667 0.16896667 70000 0.77882857 0.04888571 0.17227143 80000 0.77896250 0.04910000 0.17192500 90000 0.77985556 0.04997778 0.17015556 100000 0.78249000 0.04963000 0.16787000 110000 0.78148182 0.04964545 0.16886364 120000 0.78465833 0.04901667 0.16631667 130000 0.78393846 0.04946923 0.16658462 140000 0.78296429 0.05047143 0.16655714 150000 0.78205333 0.05025333 0.16768667 160000 0.78128125 0.05081250 0.16790000 170000 0.78004706 0.05081176 0.16913529 180000 0.77951111 0.05126667 0.16921667 190000 0.77846316 0.05148947 0.17004211 200000 0.77872500 0.05133000 0.16994000 210000 0.77852857 0.05115714 0.17030952 220000 0.77940000 0.05100909 0.16958636 230000 0.77860870 0.05145217 0.16993478 245000 0.77806122 0.05167347 0.17026122 3.Testing "temperature" Temperature P1 P2 P3 0.2 0.77806 0.05167 0.17026 2.0 0.78234 0.05116 0.16649 4.Checking reproducibility Trial # P1 P2 P3 1 0.7742 0.0602 0.1656 2 0.7772 0.0493 0.1735 3 0.7548 0.0574 0.1878 4 0.7844 0.0474 0.1682 5 0.7694 0.0519 0.1787 6 0.7591 0.0547 0.1862 7 0.7732 0.0521 0.1747 8 0.7830 0.0519 0.1651 9 0.7815 0.0495 0.1690 10 0.7754 0.0530 0.1716 Average 0.7732 0.0527 0.1740 St. Dev. 0.0098 0.0039 0.0080