VaiPhy:系統発生のための変分推論ベースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Koptagel Hazal; Kviman Oskar; Melin Harald; Safinianaini Negar; Lagergren Jens

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201413190347 整理番号：22P0297771

VaiPhy:系統発生のための変分推論ベースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

VaiPhy: a Variational Inference Based Algorithm for Phylogeny

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年01月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

系統発生学は,今日,癌発生の文脈において,単一細胞データの医学調査に高度に関連する計算生物学における古典的方法論である。樹木空間の指数サイズは,不幸にも,局所操作に依存するので,Markov連鎖モンテカルロベース手法を用いたBayes系統発生推論の実質的な障害である。そして,より最近の変分推論(VI)ベースの方法は速度改善を提供するが,それらは変分パラメータを学習するための高価な自動分化操作に依存する。拡張木空間における近似事後推論のための非常に速いVIベースアルゴリズムであるVaiPhyを提案した。VaiPhyは,実際のデータに関する最先端の方法に関して,限界対数尤度推定を生み出して,それが自動分化を必要としないので,かなり速かった。代わりに,VaiPhyは2つの新しいサンプリング方式と座標上昇更新方程式を結合した。(i)SLANTIS,拡張木空間におけるツリートポロジーのための提案分布,および(ii)JCサンプラ,(ii)JCサンプラは,一般的なJukes-Cantorモデルから,直接サンプリング枝長に対する第1のスキームである。密度推定と実行時間に関してVaiPhyを比較した。さらに,ベースラインの再現性を評価した。このコードをGitHub:url{https://github.com/Lagergren Lab/VaiPhy}に提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 信号理論 , 医用画像処理 , システム・制御理論一般 , 数値計算

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