Tajima 异时 n-合并模型：基于异时采样分子数据的推断
统计方法学
2021-06-22 v2 种群与进化
摘要
在某一基因座上观测到的序列变异反映了样本的进化历史及过去种群规模动态。Kingman 合并过程被用于分子序列变异的生成模型以推断进化参数。然而，众所周知，该模型下的推断随样本量增大而难以扩展。本文基于近期以低分辨率合并过程（Tajima 合并）建模纵向样本的研究展开。Kingman 合并建模带标签个体的祖先，而异时 Tajima 合并建模按采样时间标记个体的祖先。我们提出一种基于该模型重建有效种群规模轨迹的新推断方案，有望提升计算效率。对纵向样本的建模在应用中（如古 DNA 与来自快速进化病原体如病毒的 RNA）是必要的，且在统计上是可取的（降低方差与参数可辨识性）。我们提出一种高效计算似然的算法，并采用贝叶斯非参数过程推断种群规模轨迹。我们提供了一种新的 MCMC 采样器以探索异时 Tajima 系谱与模型参数空间。我们在模拟与应用中将我们的方法与最先进方法进行比较。
引用
@article{arxiv.2004.06826,
title = {The Tajima heterochronous n-coalescent: inference from heterochronously sampled molecular data},
author = {Lorenzo Cappello and Amandine Veber and Julia A. Palacios},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.06826},
year = {2021}
}