개체군 유전학에서 개선된 마르코프 체인 몬테 카를로 방법을 위한 펠젠스타인 방정식 내 통합

1988년, 펠젠스타인은 모든 가능한 계보 역사가 고려되는 유전 데이터 세트의 가능성을 평가하기 위한 프레임워크를 설명했습니다. 각 역사는 그 확률에 비례하여 고려됩니다. 비해석적으로 해결할 수는 없지만, 마르코프 체인 몬테 카를로 방법 등 여러 접근 방식이 근사 솔루션을 찾기 위해 개발되었습니다. 여기에서는 마르코프 체인 몬테 카를로 시뮬레이션을 사용하여 계보 공간에서 통합하고, 다른 매개변수는 해석적으로 통합하는 방법을 설명합니다. 그 결과는 모델 매개변수의 전체 조인트 후밀도에 대한 근사치입니다. 많은 목적에 대해 이 함수는 가능성으로 취급될 수 있으며, 이를 통해 Nested 모델의 가능성 비율 테스트를 포함한 가능성 기반 분석이 가능합니다. 침팬지 아종의 분화에 대한 응용을 포함한 여러 예제가 제공됩니다.