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DNA 서열 데이터를 이용한 계통 나무를 추정하기 위한 개선된 베이지안 방법이 제시됩니다. 종 샘플링이 포함된 출생-사망 과정이 계통의 사전 분포 및 조상의 분화 시간을 지정하는 데 사용되며, 계통의 사후 확률은 최대 사후 확률(MAP) 나무를 추정하는 데 사용됩니다. 특정 나무에 대해 조상의 분화 시간을 통합하는 데 몬테카를로 적분이 사용됩니다. 마르코프 체인 몬테카를로 방법을 사용하여 가장 높은 사후 확률을 가진 나무의 집합을 생성합니다. 분화 및 절멸 비율의 추정치가 사후 확률을 계산하는 데 사용되는 경험적 베이지안 분석을 위한 방법이 설명되며, 이러한 매개변수가 추가 통합을 통해 모델에서 제거되는 계층적 베이지안 분석 방법도 설명됩니다. 마르코프 체인 몬테카를로 방법은 모든 가능한 형태의 합계를 계산하여 MAP 나무를 얻기 위한 이전 방법의 필요성을 피합니다(이로 인해 분석에서 약 다섯 개의 분류군으로 제한됨). 이 방법은 9종의 영장류에 대한 DNA 서열 분석에 적용되며, 최대 가능성 추정치와 동일한 MAP 나무는 약 95%의 확률을 가집니다.
Yang et al. (Tue,)은 이 문제를 연구했습니다.