BEAST 2: a software platform for Bayesian evolutionary analysis

doi:10.1371/journal.pcbi.1003537

.2014年4月10日；10（4）：e1003537。

doi:10.1371/journal.pcbi.1003537。 eCollection 2014年4月。

BEAST 2：贝叶斯进化分析软件平台

Remco Bouckaert公司¹, 约瑟夫·海利德¹, 丹尼斯·库内特², 蒂姆·沃恩^三, 吴介信¹, 董燮（Dong Xie）¹, 马克·苏查德⁴, 安德鲁·兰伯特⁵, 阿列克谢·德拉蒙德⁶

附属公司

¹新西兰奥克兰奥克兰大学计算机科学系计算进化小组。
²新西兰奥克兰奥克兰大学计算机科学系计算进化小组；瑞士苏黎世ETH苏黎世环境系统科学部。
^三新西兰奥克兰奥克兰大学计算机科学系计算进化小组；新西兰帕默斯顿北梅西大学艾伦·威尔逊分子生态学与进化中心。
⁴美国加利福尼亚州洛杉矶加利福尼亚大学戴维·格芬医学院生物数学和人类遗传学系；美国加州大学洛杉矶分校公共卫生学院生物统计学系。
⁵英国爱丁堡大学进化生物学研究所。
⁶新西兰奥克兰奥克兰大学计算机科学系计算进化小组；新西兰奥克兰大学艾伦·威尔逊分子生态学与进化中心。

PMID： 24722319
PMCID公司：项目经理3985171
内政部： 10.1371/日记.pcbi.1003537

BEAST 2：贝叶斯进化分析软件平台

雷姆科·布卡特等人。公共科学图书馆计算生物学. 2014.

.2014年4月10日；10（4）：e1003537。

doi:10.1371/journal.pcbi.1003537。 eCollection 2014年4月。

作者

雷姆科·布卡特¹, 约瑟夫·海利德¹, 丹尼斯·库内特², 蒂姆·沃恩^三, 吴介信¹, 董燮（Dong Xie）¹, 马克·苏查德⁴, 安德鲁·兰伯特⁵, 阿列克谢·德拉蒙德⁶

附属公司

¹新西兰奥克兰奥克兰大学计算机科学系计算进化小组。
²新西兰奥克兰奥克兰大学计算机科学系计算进化小组；瑞士苏黎世ETH苏黎世环境系统科学部。
^三新西兰奥克兰奥克兰大学计算机科学系计算进化小组；新西兰帕默斯顿北梅西大学艾伦·威尔逊分子生态学与进化中心。
⁴美国加利福尼亚州洛杉矶加利福尼亚大学戴维·格芬医学院生物数学和人类遗传学系；美国加州大学洛杉矶分校公共卫生学院生物统计学系。
⁵英国爱丁堡大学进化生物学研究所。
⁶新西兰奥克兰，奥克兰大学计算机科学系计算进化小组；新西兰奥克兰大学艾伦·威尔逊分子生态学与进化中心。

PMID： 24722319
PMCID公司：项目经理3985171
内政部： 10.1371/日记.pcbi.1003537

摘要

我们提出了一个新的开源、可扩展和灵活的贝叶斯进化分析软件平台，称为BEAST 2。此软件平台是对流行的BEAST 1平台的重新设计，以纠正随着BEAST一软件的发展而变得明显的结构缺陷。这些缺陷中的关键是缺乏部署后的可扩展性。BEAST 2现在有一个完全开发的包管理系统，它允许第三方开发人员编写附加功能，这些功能可以通过包管理器直接安装到BEAST 2中的分析平台，而无需该平台的新软件版本。该软件包体系结构展示了最近发布的一些新模型，包括出生-死亡采样树先验、门动力学以及替代模型和站点分区的模型平均。第二个主要改进是能够将MCMC链的整个状态读/写到磁盘或从磁盘写入，从而可以在BEAST软件的多个实例之间轻松共享。这有助于检查点，并更好地支持多处理器和高端计算扩展。最后，可以通过简单的基于XML模板的机制将新包中的功能轻松添加到用户界面（BEAUti 2）中，因为BEAST 2经过重新设计，可以在分析引擎和用户界面之间提供更大的集成，例如，BEAST和BEAUti使用完全相同的XML文件格式。

PubMed免责声明

利益冲突声明

提交人声明，不存在相互竞争的利益。

数字

图1。一个完整的模型有六个序列，HKY替换模型，严格的时钟，Yule树优先，一些操作符，主要是对树，和一些记录器产生输出到一个跟踪文件，一个树日志和屏幕输出。
请注意State对象的明确存在。

**图2。对7种灵长类动物mtDNA进行SDPM2分区和替代模型平均分析的结果（数据来自[22]）。**
（a）给定位置的替代模型的后验概率分布。第行的网格单元格我和列j个表示模型的后验概率我在现场j个。阴影越深，后验概率越高。这一数据似乎倾向于适应转换和颠换速率以及核苷酸碱基频率差异的模型。在这三种型号中，通常首选最简单的版本（HKY85）。（b）在这个数据集中有四个生物分区：三个密码子位置和一个tRNA区域。以三个比率类别（具有最高的后验概率）为条件，绘制每个生物分区中每个类别中位点的平均后验比例。速度更快的类别更接近于标杆顶部。

**图3。有效再生数的贝叶斯估计*R（右）_{e（电子）}*随着时间的推移（来自模拟数据）。**
在基本疫情过程3.5年即将结束时，*R（右）_{e（电子）}*下降到1以下，这表明流行病正在下降。

**图4。使用MultiTypeTree包对空间命名HCV数据集进行结构化合并分析的结果。**
这些包括（a）从后部绘制的典型树（边缘颜色代表谱系位置），（b）θ = *N个_{e（电子）}克*对于每个空间尺度化的子种群和（c）分子钟速率的后验分布μ ₀.

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[7] Drummond AJ，Rambaut A，Shapiro B，Pybus OG（2005），从分子序列对过去种群动态的贝叶斯合并推断。分子生物学进化22:1185-92。-公共医学

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[10] Minin V，Bloomquist E，Suchard M（2008）《在粗糙的天际线上平稳飞行：基于贝叶斯合并的人口动力学推断》。分子生物学与进化25:1459–1471。-项目管理咨询公司-公共医学

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