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首页> 外文期刊>Journal of computational biology: A journal of computational molecular cell biology >Variational upper and lower bounds for probabilistic graphical models
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Variational upper and lower bounds for probabilistic graphical models

机译：概率图形模型的上下界

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Probabilistic phylogenetic models which relax the site independence evolution assumption often face the problem of infeasible likelihood computations, for example, for the task of selecting suitable parameters for the model. We present a new approximation method, applicable for a wide range of probabilistic models, which guarantees to upper and lower bound the true likelihood of data, and apply it to the problem of probabilistic phylogenetic models. The new method is complementary to known variational methods that lower bound the likelihood, and it uses similar methods to optimize the bounds from above and below. We applied our method to aligned DNA sequences of various lengths from human in the region of the CFTR gene and homologous from eight mammals, and found the bounds to be appreciably close to the true likelihood whenever it could be computed. When computing the exact likelihood was not feasible, we demonstrated the proximity of the upper and lower variational bounds, implying a tight approximation of the likelihood.
机译：放宽位点独立性进化假设的概率系统发育模型经常面临不可行的似然计算的问题，例如，为模型选择合适参数的任务。我们提出了一种适用于各种概率模型的新的近似方法，该方法可以保证上下限数据的真实可能性，并将其应用于概率系统发育模型问题。新方法是对已知方法的补充，该方法降低了可能性的下限，并且使用类似的方法从上方和下方优化范围。我们将我们的方法应用于CFTR基因区域中与人类不同长度的DNA序列的比对，并与8个哺乳动物的同源性进行了比对，发现只要可以计算，该界限就非常接近真实可能性。当计算精确的可能性不可行时，我们证明了上下变化范围的接近性，这暗示了可能性的近似值。

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