自举法检验（bootstrap）
放回式抽样统计法。通过对数据集多次重复取样，构建多个进化树，用来检验你所计算的进化树分支可信度的。
简单地讲就是把序列的位点都重排，重排后的序列再用相同的办法构树，如果原来树的分枝在重排后构的树中也出现了，就给这个分枝打上一分，如果没出现就给0分，这样经过你给定的100-1000次重排构树打分后，每个分枝就都得出分值，计算机会给你换算成bootstrap值。
重排的序列有很多组合，值越大说明分枝的可信度越高。一般bootstrap值大于70%时该进化分支的存在被认为是被引导检测所支持的。最好根据数据的情况选用不同的构树方法和模型，以期获得更加可靠的结果。
以上就是自举法bootstrap是什么的详细内容。