Modèle deces

2019-02-15 07:57

Pour accélérer l`analyse, nous assumerons une horloge stricte pour ce petit jeu de données. Dataset. Cependant, la sélection d`un modèle d`horloge pour une analyse différente et réelle ne doit pas être prise à la légère. Puisque notre alignement contient des séquences échantillonnées à des moments différents et que ces temps sont mesurés en années, nous devons utiliser un taux d`horloge exprimé en unités de substitutions attendues par site par année. Habituellement, la valeur exacte est inconnue et donc le comportement par défaut de BEAUti est de supposer que ce taux doit être estimé. Pour accélérer le mixage nous avons fixé la valeur de départ de la fréquence d`horloge à 0,005, que nous savons de la recherche pour être beaucoup plus proche de la vérité que la valeur par défaut de 1. Le panneau modèle d`horloge doit maintenant regarder comme illustré à la figure 10. Le modèle de la mort binomiale offert ici est une amélioration par rapport au modèle de décès exponentiel pour plusieurs raisons: ici, nous avons un arbre de consensus complet annotée par les emplacements aux noeuds de coalescence et montrant l`incertitude de hauteur de noeud, avec la largeur des bords représentant la certitude que nous pouvons être de l`emplacement estimé à chaque point de l`arbre. Il s`agit d`un résumé beaucoup plus complet du côté phylogénétique de notre analyse. Une chose à prêter attention à ici, c`est que l`emplacement racine le plus probable dans l`arbre récapitulatif est Hong Kong (sous notre modèle qui suppose que seuls Hong Kong et la Nouvelle-Zélande existent). En plaçant le curseur de la souris sur le petit bord au-dessus de la racine, vous obtiendrez une table dans laquelle la probabilité postérieure de l`emplacement racine affiché (type. prob) peut être observée. Dans cette analyse, nous voyons qu`il est d`environ 88,8%.

L`analyse soutient donc fortement une origine hongkongaise sur une origine néo-zélandaise pour cet échantillon de grippe. Dans cette section, nous définissons formellement le modèle FBD sous spéciation asymétrique comme illustré à la Fig. 2. En tant que modèle de spéciation et d`extinction, nous supposons un processus de mort-naissance avec chaque lignée ayant un taux de spéciation de ramification ? et un taux d`extinction ?. Le processus commence par une lignée au temps x 0 dans le passé (également appelé le temps d`origine) et se termine à l`heure actuelle. Le tableau 1 donne une vue d`ensemble de ces définitions et de tous les autres paramètres utilisés dans ce document. Les prévisions historiques de naissance/décès sont disponibles à www.bls.gov/web/empsit/cesbdhst.htm. Dans cet article, nous fournissons un cadre de modélisation mathématique général de FBD qui prend explicitement en compte les «gammes stratigraphiques», avec une plage stratigraphique étant définie comme l`intervalle de lignage associé à une seule espèce, allant dans le temps à partir de la d`abord à la dernière apparition fossile de l`espèce. Pour assigner une séquence d`échantillons fossiles dans l`arbre phylogénétique à la même espèce, c`est-à-dire pour spécifier une plage stratigraphique, nous devons définir le mode de spéciation. Nous fournissons des expressions pour tenir compte de trois modes de spéciation courants: la spéciation en bourgeonnement (ou asymétrique), la spéciation de bifurcation (ou symétrique) et la spéciation anagenétique. Voir aussi: Time Series introduction, modélisation de séries chronologiques en finance, modèles géométriques de mouvement brownien, modèles autorégressifs, modèles de chaîne de Markov, séries chronologiques dans ModelRisk dans ce didacticiel, nous utiliserons le paquet BEAST2 BDMM pour effectuer une phylogénétique bayésienne analyse d`un ensemble de données sur l`influenza à l`aide du modèle Multitype de décès à la naissance (Kühnert, Stadler, Vaughan, & Drummond, 2016).

Nous modélisons explicitement le mode de spéciation dans un cadre phylogénétique. Après la littérature paléontologique, nous modélisons la spéciation asymétrique (en bourgeonnement), symétrique (bifurcation) et anagenétique (Foote, 1996).