アンサンブル変数選択による進化的シフト検出【JST・京大機械翻訳】

Zhang Wensha; Kenney Toby; Ho Lam Si Tung

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213626707201 整理番号：22P0331320

アンサンブル変数選択による進化的シフト検出【JST・京大機械翻訳】

Evolutionary shift detection with ensemble variable selection

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発行年： 2022年04月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月12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)

1.突然の環境変化は形質進化の進化的シフトをもたらす。これらのシフトを同定することは,表現型の進化史を理解する上で重要なステップである。2.進化的シフト検出タスクのためのアンサンブル変数選択法(RパッケージELPASO)を提案し,いくつかのシナリオの下で既存の方法(Rパッケージl1ouと系統EM)と比較する。3.方法の性能は選択基準に大きく依存した。信号サイズが小さいとき,Bayes情報判定基準(BIC)を使用する方法は,より良い性能を持った。そして,信号サイズが十分に大きいとき,系統発生的Bayes情報判定基準(pBIC)(Khababazianら,2016)を使用する方法は,より良い性能を持った。さらに,性能は測定誤差とツリー再構成誤差によって強く影響を受ける。4.アンサンブル法+pBICは,l1ou+pBICより保存的でない傾向があり,Ensemble法+BICはl1ou+BICより保存的である。系統発生EMは小信号サイズでさらに保存的であり,l1ou+pBICとEnsemble法+BICの間に大きな信号サイズを持つ。結果は,方法の間で異なることができるが,しかし,明らかに他のものより優れていなかった。単一データセットに複数の方法を適用することにより,方法間の一致に基づいて,各検出シフトのロバスト性をアクセスできる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

進化論一般 , 分子・遺伝情報処理

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