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多物种合并下物种划分和系统发育估计的算法改进。 (英语) Zbl 1357.92057号

摘要:本文的重点是一种贝叶斯方法,该方法使用来自多个位点的分子序列在多物种合并模型下推断物种定界和物种树。物种划分不需要预先将个体分配给物种,也不需要导向树。该方法在名为STACEY for BEAST2的包中实现,是作者的DISSECT包的扩展。在这里,我们通过使用三个新的算子从后验点进行采样,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法,并通过使用物种树分支上的种群大小参数模型,将这些参数整合出来,从而证明了效率的显著提高。通过对实现的测试,验证了这些动作的正确性。在多物种合并的情况下,使用流水线方法进行物种划分的实践表明,在模拟数据上存在主要问题[M.奥拉夫等人,“上游分析造成了基于DNA的物种划界问题”,Syst。生物学63,第2期,263–271(2014;doi:10.1093/sysbio/syt106)]. 使用相同的模拟数据集证明了该方法的准确性和改进的收敛性。我们还将性能与*BEAST进行了比较,以对大型数据集进行固定定界分析,并再次显示了改进的收敛性。

MSC公司:

92D15型 与进化有关的问题
92D10型 遗传学和表观遗传学
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
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全文: 内政部 内政部

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