Projektbeschreibung
Ein probabilistischer Ansatz zur statistischen Analyse der Phylogenetik
Die statistische Analyse phylogenetischer Modelle ist derzeit eines der aktivsten Forschungsgebiete in der Bioinformatik mit einer Vielzahl von Anwendungsbereichen wie der Evolutionstheorie, Epidemiologie und Forensik. Bestehende computergestützte Ansätze zur Inferenz auf der Grundlage der Markov-Chain-Monte-Carlo-Methoden (MCMC) sind jedoch nicht so effizient wie sequentielle Monte-Carlo-Inferenzalgorithmen (SMC). Ziel des EU-finanzierten Projekts PhyPPL ist die Anwendung probabilistischer Programmierung zur automatischen Generierung von SMC-Inferenzmodellen für jene Probleme in der Phylogenetik, die mit MCMC-Methoden schwierig zu lösen sind. Insbesondere sollen statistische Inferenzalgorithmen für komplexe Diversifikationsmodelle mit variabler Baumtopologie und merkmalsabhängigem Verzweigungsprozess erstellt werden. Zur Verdeutlichung des Potenzials der neuen Algorithmen will das Projekt sie dazu einsetzen, die Auswirkungen der Anden-Orogenese auf die biologische Vielfalt in der Neotropis zu bestimmen.
Ziel
Statistical analysis of phylogenetic models is one of the most active areas of research in computational biology today with wide applications in the Theory of Evolution, epidemiology, forensics, etc. Current phylogenetic software packages limit the user to the set of phylogenetic models and inference strategies that have been pre-programmed in the tool. Inference under certain important phylogenetic models is very difficult with the Markov chain Monte-Carlo strategy implemented in current packages for phylogenetic analysis. The new paradigm of probabilistic programming, coming from computational statistics and theoretical computer science, solves the model expression problem and enables the user to implement novel inference methods. We utilize probabilistic programming to automatically generate Sequential Monte Carlo (SMC) inference machinery for MCMC-hard problems in phylogentics. SMC algorithms may be more efficient, provide unbiased solutions, and provide likelihoods estimates for model comparison.
The goal of the proposed research is to carry out some of the first applications of probabilistic programming to real-world problems of empirical interest in evolutionary biology. The objectives are (1) to design and implement statistical inference machinery for complex diversification models with variable tree topology and a trait-dependent branching process under probabilistic programming, (2) to do a pilot study on the applicability of this inference machinery by studying the effect of the orogeny of the Andes on Neotropical biodiversity, and (3) contribute to the design and implementation of a novel probabilistic programming language for phylogenetics, TreePPL, by utilizing the insights gained from (1) and (2).
We also propose dissemination and communication measures that target scientists and the general public throughout Europe and in particular new and aspiring EU member states.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schweden