协同进化模型的祖先序列重建-存档ouverte HAL
第三条Dans Une Revue 统计力学杂志：理论与实验 Anneée:2021年

协同进化模型的祖先序列重建

Résumé

祖先序列重建问题是根据当代种群的测量属性，及时推断出共同序列祖先的属性。这个问题的标准算法假设序列特征的独立（因式分解）进化，这通常是错误的（例如蛋白质和基因组序列）。在这项工作中，我们研究了由全球共同进化模型描述的序列的这个问题，这些模型再现了组成它的元素之间合作交互的全球模式。为此，我们首先通过有限树上的多元Ornstein-Uhlenbeck过程来模拟相关实值字符的时间演化。这将序列表示为在二次势中演化的高斯向量，描述作用于演化实体的选择力。在贝叶斯框架下，我们为这些序列开发了一种重建算法，并获得了量化估计质量的分析表达式。通过将我们的方法应用于Potts模型，我们将这种形式推广到离散值序列。我们表明，对于连续和离散配置，存在广泛的参数，为了正确重建祖先序列，必须考虑谱内相关性。我们还证明，对于含有离散元素的序列，我们的重建算法优于基于独立位置近似的传统方案。

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埃德温·罗德里格斯·奥尔塔（Edwin Rodríguez-Horta）、亚历杭德罗·拉盖·卡斯特拉诺斯（Alejandro Lage-Castellanos）、罗伯托·穆莱特（Roberto Mulet）。共同进化模型的祖先序列重建。统计力学杂志：理论与实验2021年、2022年（1），第013502页。⟨10.1088/1742-5468/ac3d93⟩.⟨哈尔-03556943⟩

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