Posterior Summarization in Bayesian Phylogenetics Using Tracer 1.7
Posterior Summarization in Bayesian Phylogenetics Using Tracer 1.7
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DOI：
10.1093/sysbio/syy032
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发表时间：
2018-09-01
影响因子：
6.5
通讯作者：
Suchard, Marc A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rambaut, Andrew;Drummond, Alexei J.;Suchard, Marc A.
使用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 进行系统发育的贝叶斯推断在从分子序列数据理解进化历史方面发挥着核心作用。可视化和分析 MCMC 生成的后验分布样本是任何重要贝叶斯推理的关键步骤。我们提出了软件包 Tracer（版本 1.7），用于可视化和分析通过贝叶斯系统发育推理生成的 MCMC 跟踪文件。 Tracer 提供核密度估计、多变量可视化、人口统计轨迹重建、条件后验分布摘要等。
Bayesian inference of phylogeny using Markov chain Monte Carlo (MCMC) plays a central role in understanding evolutionary history from molecular sequence data. Visualizing and analyzing the MCMC-generated samples from the posterior distribution is a key step in any non-trivial Bayesian inference. We present the software package Tracer (version 1.7) for visualizing and analyzing the MCMC trace files generated through Bayesian phylogenetic inference. Tracer provides kernel density estimation, multivariate visualization, demographic trajectory reconstruction, conditional posterior distribution summary, and more.