BAPS 2：遗传群体结构分析的可能性增强

总结：基于模拟技术的贝叶斯统计方法最近被证明为分析遗传种群结构提供了强大的工具。我们之前开发了一种马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法，用于基于分子标记和数据集地理抽样设计来表征遗传分化群体。然而，对于大规模数据集，此类算法可能会陷入参数空间的局部极大值。因此，我们修改了我们的早期算法，以支持多个并行MCMC链，与早期版本的算法相比，具有增强的功能，能够实现更快、更可靠的估计。我们还考虑了层次树表示，从中可以提取贝叶斯模型平均结构估计。该算法在具有用户友好界面和内置图形的计算机程序中实现。通过对模拟数据和大量人类分子数据集的分析，说明了增强的特征。

可利用性：免费提供地址：http://www.rni.helsinki.fi/~jic/bapspage.html