系统探索系统发育树拓扑结构的高似然集合

贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛对树空间的探索缓慢，部分原因在于其频繁返回同一树拓扑。一种替代策略是系统地探索树空间，且从不返回同一拓扑。在本文中，我们提出了一种高效的并行化方法，通过系统搜索描绘系统发育树拓扑的高似然集合，我们证明其为树拓扑高后验集合的良好近似。此处拓扑的“似然”指对应树在优化枝长后的树似然。我们称此方法为“系统发育地形绘制器”（PT）。PT 策略非常简单：从若干局部拓扑极大值（由从随机起点爬山获得）出发，利用局部拓扑重排向外探索，仅穿过优于最佳观测拓扑以下某似然阈值的拓扑。我们证明归一化拓扑似然可作为这些拓扑贝叶斯后验概率的有用代理。通过使用以树拓扑唯一表示为键的非阻塞哈希表，我们避免了在所有并发探索树空间的线程中重复访问拓扑。我们展示 PT 可直接用于近似贝叶斯一致树拓扑。当与评估每拓扑边际似然的精确方法结合时，PT 给出了获取系统发育树拓扑上贝叶斯后验分布的替代流程。