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J-GLOBAL ID：201702238324306893   整理番号：17A1242254

樹上のシフトした確率過程を用いた系統発生上の適応シフトの検出【Powered by NICT】

Detection of adaptive shifts on phylogenies by using shifted stochastic processes on a tree

著者 (8件)： Bastide Paul (AgroParisTech, Paris) ,  Bastide Paul (Institut National de la Recherche Agronomique, Jouy-en-Josas and Paris) ,  Bastide Paul (Universite Paris-Saclay, France) ,  Mariadassou Mahendra (Institut National de la Recherche Agronomique, Jouy-en-Josas and Paris) ,  Mariadassou Mahendra (Universite Paris-Saclay, France) ,  Robin Stephane (AgroParisTech, Paris) ,  Robin Stephane (Institut National de la Recherche Agronomique, Jouy-en-Josas and Paris) ,  Robin Stephane (Universite Paris-Saclay, France)
資料名： Journal of the Royal Statistical Society. Series B. Statistical Methodology  (Journal of the Royal Statistical Society. Series B. Statistical Methodology)
巻： 79  号： 4  ページ： 1067-1093  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0675A  ISSN： 1369-7412  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 比較と進化生態学者が関係する種間の量的形質の分布に注目した。これらの分布に対する古典的フレームワークは,種関連系統樹の枝に沿って走るランダムプロセスから構成されている。プロセスパラメータにおけるシフト,生態的地位の変化への迅速な適応を明らかにすることを考察した。シフトを持つモデルは,一般的に同定可能ではないことを示した。シフト数の節約であることをモデルの制約部分問題を軽減するいくつかの進化的シナリオはまだ現存種の同じ結合分布を提供することができる。すべての等価シナリオ数を計数し,効果的に異なるシナリオの数を計数するために再帰アルゴリズムを提案した。不完全データフレームワークを導入し,期待値最大化アルゴリズムに基づく最大尤推定法を開発した。最後に,および,オラクル不等式を証明するシフトの数を推定するために,効果的なシナリオの基本に基づいて,モデル選択法を提案した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  *確率過程 ,  系統樹 ,  *系統発生 ,  プロセスパラメータ ,  不等式
準シソーラス用語： モデル選択 ,  推定法 ,  EMアルゴリズム ,  不完全データ ,  再帰アルゴリズム ,  部分問題 ,  ニッチ ,  量的遺伝形質 ,  進化生態学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 適応シフト ,  変化点検出 ,  モデル選択 ,  Ornstein-Uhlenbeck過程 ,  Phylogeny ,  ツリー上のランダム過程

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 樹 ,  シフト ,  確率過程 ,  系統発生 ,  適応