基于马蹄铁先验的贝叶斯非参数有效种群规模轨迹估计

系统发育动力学是群体遗传学的一个领域，利用遗传序列数据估计过去的种群动态。现代最先进的用于恢复未知形式种群规模轨迹的贝叶斯非参数方法使用变点模型或高斯过程先验。变点模型在变点数量未知且需要估计时存在计算问题。基于高斯过程的方法缺乏局部适应性，无法准确恢复表现出趋势突变或平滑度变化等特征的轨迹。我们提出了一种新颖的、局部适应的贝叶斯非参数系统发育动力学推断方法，其灵活性可容纳一大类函数行为。局部适应性源于将对数变换后的有效种群规模先验建模为马蹄铁马尔可夫随机场，这是一种最近提出的统计模型，融合了变点和高斯过程建模范式的最佳性质。我们使用模拟数据评估模型性能，发现与现有方法相比，我们提出的方法降低了偏差并提高了精度。我们还使用我们的模型重建了埃及人类丙型肝炎病毒遗传多样性的过去变化，并估计了古代和现代草原野牛的种群规模变化。这些分析表明，我们的新方法捕捉到了最先进方法遗漏的种群规模轨迹特征。