Maschinelles Lernen-gestützte phylogenetische Analyse
Die maschinelles Lernen-gestützte phylogenetische Analyse integriert überwachte, unüberwachte oder tiefe Lernmodelle in den Workflow zur Inferenz von Evolutionsbäumen, um Geschwindigkeit, Genauigkeit oder Skalierbarkeit über das hinaus zu verbessern, was klassische Maximum-Likelihood- und Bayes'sche Methoden allein erreichen. Anwendungen reichen von der Auswahl von Substitutionsmodellen und der Vorhersage von Baumtopologien bis hin zur Platzierung neuer Sequenzen auf bestehenden Referenzbäumen und der Erkennung von Rekombinations- oder horizontalen Gentransferereignissen.
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Quellen
- Nesterenko, L., et al. (2024). Machine learning methods in phylogenetics: A review of applications and perspectives. Briefings in Bioinformatics, 25(1), bbad441. link ↗
- Suvorov, A., Hochuli, J., & Schrider, D. R. (2020). Accurate inference of tree topologies from multiple sequence alignments using deep learning. Systematic Biology, 69(2), 221–233. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted Phylogenetic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/machine-learning-assisted-phylogenetic-analysis
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- Genomweite Assoziationsstudie (GWAS)Bioinformatik↔ compare
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