Bayesiaanse fylogenetische analyse — MCMC-gebaseerde inferentie van evolutionaire bomen
Bayesiaanse fylogenetische analyse maakt gebruik van de stelling van Bayes en Markov Chain Monte Carlo (MCMC)-sampling om de a posteriori kansverdeling over fylogenetische bomen en modelparameters te schatten, gegeven geobserveerde sequentiedata. In tegenstelling tot bootstrapped maximum-likelihood methoden die één beste boom opleveren, resulteert Bayesiaanse inferentie in een geloofwaardige set bomen met bijbehorende a posteriori kansen, wat een gefundeerde maatstaf biedt voor fylogenetische onzekerheid. Het is het dominante raamwerk voor het schatten van divergentietijden en voorouderlijke relaties in moleculaire evolutie.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Phylogenetic Analysis using Markov Chain Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/bioinformatics/bayesian-phylogenetic-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesiaanse GWASBio-informatica↔ compare
- Fylogenetische AnalyseBio-informatica↔ compare
- Sequentie-uitlijningBio-informatica↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →