首页> 美国卫生研究院文献>BMC Bioinformatics >EmpPrior: using outside empirical data to inform branch-length priors for Bayesian phylogenetics
【2h】

EmpPrior: using outside empirical data to inform branch-length priors for Bayesian phylogenetics

机译:EmpPrior:使用外部经验数据来告知贝叶斯系统发生学的分支长度先验

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

BackgroundBranch-length parameters are a central component of phylogenetic models and of intrinsic biological interest. Default branch-length priors in some Bayesian phylogenetic software can be unintentionally informative and lead to branch- and tree-length estimates that are unreasonable. Alternatively, priors may be uninformative, but lead to diffuse posterior estimates. Despite the widespread availability of relevant datasets from other groups, biologists rarely leverage outside information to specify branch-length priors that are specific to the analysis they are conducting.
机译:背景分支长度参数是系统发育模型的核心组成部分,具有内在的生物学意义。在某些贝叶斯系统发育软件中,默认的分支长度先验可能会无意提供信息,并导致不合理的分支和树长估计。可替代地,先验可能是无用的,但是会导致后验估计的分散。尽管其他群体的相关数据集已广泛使用,但生物学家很少利用外部信息来指定特定于其进行的分析的分支长度先验。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号