Dating phylogenies with sequentially sampled tips.
Dating phylogenies with sequentially sampled tips.
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使用连续采样的提示来确定系统发育。
DOI：
10.1093/sysbio/syt030
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发表时间：
2013
影响因子：
6.5
通讯作者：
Ziheng Yang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
T. Stadler;Ziheng Yang
我们提出了一种贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法，用于估计连续采样的分子序列的发散时间。这种类型的数据通常是在病毒流行期间收集的，在古代DNA研究中有时可以从不同的物种获得。在生灭序贯抽样(BDSS)模型下，我们推导出树中节点的年龄分布，并将其作为测年分析中发散时间的先验。我们在PAML包的MCMCtree程序中实现了PIRE，用于发散测年。BDSS先验是非常灵活的，在不同的参数下，可以生成非常不同形状的树，适合于检验后验时间估计的敏感性。我们将该方法应用于SIV/HIV-2基因的数据集，并与基于似然法的方法进行比较，并将该方法应用于来自不同宿主的流感H1基因的数据集，与贝叶斯程序Beast进行比较。我们研究了树的拓扑结构对时间估计的影响，并建议在测年分析中应避免使用多叉共识树。我们发现，对老节点的后验时间估计对时间和速率的先验很敏感，并表明之前的贝叶斯测年研究可能产生了过于自信的估计。
We develop a Bayesian Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm for estimating divergence times using sequentially sampled molecular sequences. This type of data is commonly collected during viral epidemics and is sometimes available from different species in ancient DNA studies. We derive the distribution of ages of nodes in the tree under a birth-death-sequential-sampling (BDSS) model and use it as the prior for divergence times in the dating analysis. We implement the prior in the MCMCtree program in the PAML package for divergence dating. The BDSS prior is very flexible and, with different parameters, can generate trees of very different shapes, suitable for examining the sensitivity of posterior time estimates. We apply the method to a data set of SIV/HIV-2 genes in comparison with a likelihood-based dating method, and to a data set of influenza H1 genes from different hosts in comparison with the Bayesian program BEAST. We examined the impact of tree topology on time estimates and suggest that multifurcating consensus trees should be avoided in dating analysis. We found posterior time estimates for old nodes to be sensitive to the priors on times and rates and suggest that previous Bayesian dating studies may have produced overconfident estimates.
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