论评估贝叶斯系统发育推断中拓扑收敛的重要性
种群与进化
2024-08-20 v2 基因组学
定量方法
摘要
现代系统发育学研究通常在贝叶斯框架内进行，使用马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 等采样算法来近似后验分布。这些算法需要对生成样本的质量进行仔细评估。在系统发育学领域，一种经常采用的诊断方法是评估有效样本量 (ESS) 并检查采样参数的轨迹图。这些方法的一个主要局限性在于它们是为连续参数开发的，因此与这些推断中的一个关键参数不兼容：树拓扑结构。最近的一些进展旨在将这些诊断扩展到拓扑空间。在这篇反思性论文中，我们提出了两个案例研究——一个关于埃博拉病毒，另一个关于 HIV——说明了这些拓扑诊断如何包含标准诊断中未发现的信息，以及关于计算哪些诊断的决策如何影响关于 MCMC 收敛和混合的推断。我们的结果表明了运行多次重复分析并利用这些重复分析的输出仔细评估拓扑收敛的重要性。为此，我们说明了评估和可视化这些重复分析拓扑收敛的不同方法。鉴于在贝叶斯系统发育分析中检测收敛和混合问题至关重要，而目前缺乏统一的方法来解决这一问题，因此需要采取进一步行动，特别是现在研究人员可以使用额外的工具。
引用
@article{arxiv.2402.11657,
title = {On the importance of assessing topological convergence in Bayesian phylogenetic inference},
author = {Marius Brusselmans and Luiz Max Carvalho and Samuel L. Hong and Jiansi Gao and Frederick A. Matsen and Andrew Rambaut and Philippe Lemey and Marc A. Suchard and Gytis Dudas and Guy Baele},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.11657},
year = {2024}
}