1 / 76

T. Bayes, Phil. Trans. Roy. Soc. , 330 (1763).

Bayesian Inference of Phylogeny. T. Bayes, Phil. Trans. Roy. Soc. , 330 (1763). p ( Ti | S ) probability of the tree Ti given the sequence data S p ( S | Ti ) probability or likelihood of the data S given tree Ti p ( Ti) prior probability of Ti

edan-stevens
Télécharger la présentation

T. Bayes, Phil. Trans. Roy. Soc. , 330 (1763).

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Bayesian Inference of Phylogeny T. Bayes, Phil. Trans. Roy. Soc., 330 (1763). p(Ti|S) probability of the tree Tigiven the sequence data S p(S|Ti) probability or likelihood of the data S given tree Ti p(Ti)prior probability of Ti “The denominator sums the probabilities over all possible trees”

  2. ESTIMACION BAYESIANA • Inferencias están basadas en la probabilidad de distribución posterior de un parámetro. • La unión de las probabilidades de todos los parámetros son calculados. • Las probabilidades están basadas en algún modelo (esperado a priori), luego de aprender algo de los datos.

  3. ESTIMACION BAYESIANA

  4. DADOS

  5. ESTIMACION BAYESIANA • ¿Cuál es la probabilidad de tomar un dado trucado? • Respuesta :1/10. • Esta número representa la probabilidad a priori de tomar un dado sesgado.

  6. ESTIMACION BAYESIANA Supongamos ahora que otra persona toma un par de dados de la caja y los tira. Resultando: ¿Podemos creer que este resultado esta sesgado? Dos aproximaciones: Maximum Likelihood e Inferencia Bayesiana.

  7. PROBABILIDADES OBSERVACION NORMALES SESGADOS

  8. PROBABILIDADES PR NORM PR SESG

  9. ESTIMACION BAYESIANA

  10. Pr [Sesgados INFERENCIA BAYESIANA

  11. ESTIMACION BAYESIANA

  12. 11 44

  13. posterior a priori

  14. Likelihood Probabilidad a priori Probabilidad a posteriori Σ de todas las probabilidades a posteriori Integración de todas las posibles combinaciones de largo de ramas y modelos de sustitución nucleotídica.

  15. INFERIR UNA FILOGENIA

  16. POSIBLES FILOGENIAS

  17. Arboles equiprobables Proporcional a observaciones: supuestos ej. alineamiento Combinación: probabilidades a priori y Likelihood

  18. ALINEAMIENTO

  19. Estimación de las probabilidades a posteriori : ¿Cómo aproximarse? • Calcular esta probabilidad implica: involucrar todos los árboles posibles….para cada árbol se debe integrar sobre todas las combinaciones de largo de rama y modelos de sustitución nucleotídica. (IMPOSIBLE ANALÍTICAMENTE!!!) • Por necesidad la solución debe ser aproximada • Método de Montecarlo

  20. Monte Carlo y cadenas Markovianas (MCMC) • MCMC trabaja del siguiente modo: • a) Comienza una cadena markoviana con un árbol ya sea 1) elegido al azar o 2) elegido por el investigador. • b) Un nuevo árbol es propuesto….el proceso de cambio del arbol 1 al 2 debe satisfacer las siguientes condiciones: 1) El mecanismo debe ser estocástico; 2) cada arbol posible debe ser obtenido por aplicaciones repetidas del mismo mecanismo y 3) la cadena debe ser aperiodica.

More Related