从宏基因组数据推断群落系统发育结构的贝叶斯方法

宏基因组学为研究与环境中的进化相互作用提供了强大的新工具集。然而，由于缺乏基于模型的统计方法，研究人员往往无法充分利用这些复杂信息。我们提出了一种贝叶斯方法，用于推断宏基因组样本中发现的相关生物之间的系统发育关系。我们的方法利用分类单元在样本间频率的变化，同时推断每个谱系的单倍型、连接它们的系统发育树以及它们在每个样本中的频率。将该算法应用于模拟数据的结果表明，即使在样本间存在强烈混合的情况下，我们的方法也能恢复大部分系统发育结构。我们提供了该方法应用于从南极湖泊回收的绿硫细菌数据、混合恶性疟原虫感染中的质体以及致病性脑膜炎奈瑟菌样本的实例。