Bayes'sche Phylogenetische Analyse — MCMC-basierte Inferenz evolutionärer Bäume
Die bayesianische phylogenetische Analyse nutzt den Satz von Bayes und die Markov-Chain-Monte-Carlo-(MCMC)-Stichprobenziehung, um die A-posteriori-Wahrscheinlichkeitsverteilung über phylogenetische Bäume und Modellparameter angesichts beobachteter Sequenzdaten zu schätzen. Im Gegensatz zu bootstrapped Maximum-Likelihood-Methoden, die einen einzelnen besten Baum zurückgeben, liefert die bayesianische Inferenz eine glaubwürdige Menge von Bäumen mit zugehörigen A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten, was ein prinzipienbasiertes Maß für die phylogenetische Unsicherheit darstellt. Sie ist der dominierende Rahmen für die Schätzung von Divergenzzeiten und Vorfahrenbeziehungen in der Molekularevolution.
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Quellen
- Ronquist, F., & Huelsenbeck, J. P. (2003). MrBayes 3: Bayesian phylogenetic inference under mixed models. Bioinformatics, 19(12), 1572–1574. DOI: 10.1093/bioinformatics/btg180 ↗
- Drummond, A. J., & Rambaut, A. (2007). BEAST: Bayesian evolutionary analysis by sampling trees. BMC Evolutionary Biology, 7(1), 214. DOI: 10.1186/1471-2148-7-214 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Phylogenetic Analysis using Markov Chain Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/bayesian-phylogenetic-analysis
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