累积突变的马尔可夫模型

我们引入并分析了一个用于遗传变化累积的等待时间模型。连续时间合取贝叶斯网络 (continuous time conjunctive Bayesian network) 由突变的偏序集和每个突变的固定速率定义。该偏序编码了突变在群体中固定顺序的约束，揭示了进化过程背后的突变途径。我们研究了该模型的删失版本，并推导了用于执行模型参数最大似然估计的 EM 算法方程。我们还展示了如何选择最大似然偏序集。该模型应用于来自不同癌症和耐药 HIV 样本的遗传数据，表明其对诊断和治疗具有启示意义。