論文の概要: Variational phylogenetic inference with products over bipartitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15110v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 00:06:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:10:27.182530
• Title: Variational phylogenetic inference with products over bipartitions
• Title（参考訳）: 産出物と二分詞の変異系統推定
• Authors: Evan Sidrow, Alexandre Bouchard-Côté, Lloyd T. Elliott,
• Abstract要約: 単一連鎖クラスタリングの合体時間に基づく新しい変分族を示し,木上の分布の閉形式密度を導出する。 我々の手法はすべての木空間に対して推論を行い、マルコフ連鎖モンテカルロ部分ルーチンは不要であり、我々の変分族は微分可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.2982114295171
• License:
• Abstract: Bayesian phylogenetics requires accurate and efficient approximation of posterior distributions over trees. In this work, we develop a variational Bayesian approach for ultrametric phylogenetic trees. We present a novel variational family based on coalescent times of a single-linkage clustering and derive a closed-form density of the resulting distribution over trees. Unlike existing methods for ultrametric trees, our method performs inference over all of tree space, it does not require any Markov chain Monte Carlo subroutines, and our variational family is differentiable. Through experiments on benchmark genomic datasets and an application to SARS-CoV-2, we demonstrate that our method achieves competitive accuracy while requiring significantly fewer gradient evaluations than existing state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: ベイズ系統学は、木上の後方分布の正確かつ効率的な近似を必要とする。 本研究では,超音速系統樹に対する変分ベイズ的アプローチを開発した。 単一連鎖クラスタリングの合体時間に基づく新しい変分族を示し,木上の分布の閉形式密度を導出する。 超測度木に対する既存の方法とは異なり、我々の手法はすべての木空間にわたって推論を行うが、マルコフ連鎖モンテカルロのサブルーチンは不要であり、我々の変分族は微分可能である。 ベンチマークゲノミクスデータセットの実験とSARS-CoV-2の適用により,本手法は既存の最先端技術よりもかなり低い勾配評価を必要としながら,競争精度を達成できることが実証された。

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