論文の概要: EvoVGM: A Deep Variational Generative Model for Evolutionary Parameter Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13034v1
• Date: Wed, 25 May 2022 20:08:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 15:02:31.871760
• Title: EvoVGM: A Deep Variational Generative Model for Evolutionary Parameter Estimation
• Title（参考訳）: EvoVGM:進化的パラメータ推定のための深部変分生成モデル
• Authors: Amine M. Remita and Abdoulaye Banir\'e Diallo
• Abstract要約: 本研究では,局所生物学的進化パラメータの真後部を共同で近似した深部変分ベイズ生成モデルを提案する。 本研究では,いくつかの進化シナリオと実際のウイルス配列アライメントをシミュレートした合成配列アライメントにおける手法の一貫性と有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Most evolutionary-oriented deep generative models do not explicitly consider the underlying evolutionary dynamics of biological sequences as it is performed within the Bayesian phylogenetic inference framework. In this study, we propose a method for a deep variational Bayesian generative model that jointly approximates the true posterior of local biological evolutionary parameters and generates sequence alignments. Moreover, it is instantiated and tuned for continuous-time Markov chain substitution models such as JC69 and GTR. We train the model via a low-variance variational objective function and a gradient ascent algorithm. Here, we show the consistency and effectiveness of the method on synthetic sequence alignments simulated with several evolutionary scenarios and on a real virus sequence alignment.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの進化指向の深層生成モデルは、ベイズ系統推定フレームワーク内で実行されるように、生物学的配列の基盤となる進化力学を明示的に考慮していない。 本研究では,局所的な生物学的進化パラメータの真後部を共同で近似し,配列アライメントを生成する深部変分ベイズ生成モデルを提案する。 さらに、JC69やGTRといったマルコフ連鎖置換モデルのインスタンス化と調整を行う。 低分散変動目的関数と勾配上昇アルゴリズムを用いてモデルを訓練する。 本稿では、いくつかの進化シナリオと実際のウイルス配列アライメントをシミュレートした合成配列アライメントにおける手法の一貫性と有効性を示す。

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