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首页> 外文期刊>Cladistics: The international journal of the Willi Hennig Society >Maximum a posteriori probability assignment (MAP-A): an optimality criterion for phylogenetic trees via weighting and dynamic programming
【24h】

Maximum a posteriori probability assignment (MAP-A): an optimality criterion for phylogenetic trees via weighting and dynamic programming

机译：最大后验概率分配（MAP-A）：通过加权和动态规划对系统树的最佳判据

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One of the most time-consuming aspects of Bayesian posterior probability analysis in the analysis of phylogenetic trees is the use of Metropolis-coupled Markov chain Monte Carlo (MC3) methods to determine relative posteriors and identify maximum a posteriori (MAP) trees. Here, analytical and numerical methods are presented to determine tree likelihoods that are integrated over edge-length (and other parameter) distributions. Given topological (tree) priors (flat or otherwise), this allows for identification of the maximum posterior probability assignment (MAP-A) of character states to non-leaf tree vertices via dynamic programming. Using this form of posterior probability as an optimality criterion, tree space can be searched using standard trajectory techniques and heuristically optimal MAP-A trees can be identified with considerable time savings over MC3. Example cases are presented using aligned and unaligned molecular sequences as well as combined molecular and anatomical data.
机译：贝叶斯后验概率分析在系统树分析中最耗时的方面之一是使用大都会耦合的马尔可夫链蒙特卡罗（MC3）方法来确定相对后验树并识别最大后验树（MAP）。在这里，提出了分析和数值方法来确定在边缘长度（和其他参数）分布上积分的树似然性。给定拓扑（树）先验（平坦或其他），这允许通过动态编程将字符状态分配给非叶树顶点的最大后验概率分配（MAP-A）。使用这种形式的后验概率作为最佳准则，可以使用标准轨迹技术搜索树空间，并且可以比MC3节省大量时间来启发式地确定MAP-A树。使用比对和不比对的分子序列以及结合的分子和解剖学数据展示了示例病例。

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