Descripción del proyecto
Enfoque probabilístico para el análisis estadístico de la filogenética
Actualmente, el análisis estadístico de los modelos filogenéticos es una de las áreas de investigación más activas de la biología informática, con amplias aplicaciones en la teoría de la evolución, la epidemiología y las ciencias forenses. Los enfoques computacionales existentes a los métodos de Monte Carlo basados en cadenas de Markov (MCMC, por sus siglas en inglés) fundamentados en la inferencia no son tan eficientes como los algoritmos de inferencia de Monte Carlo secuenciales (SMC, por sus siglas en inglés). El objetivo del proyecto PhyPPL, financiado con fondos europeos, es aplicar la programación probabilística a generar automáticamente modelos de inferencia de SMC para esos problemas filogenéticos difíciles de resolver con métodos de MCMC. En particular, el proyecto diseñará algoritmos de inferencia estadística para modelos de diversificación complejos con una topología en árbol variable y un proceso de ramificación en función de los rasgos. Para demostrar el potencial de los nuevos algoritmos, el proyecto los utilizará para trazar el impacto de la orogenia andina en la biodiversidad neotropical.
Objetivo
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.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias naturales informática y ciencias de la información software
- ciencias naturales matemáticas matemáticas puras topología
- ciencias naturales ciencias biológicas biología evolutiva
- ciencias naturales informática y ciencias de la información ciencias de la computación
- ciencias naturales ciencias biológicas ecología ecosistemas
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMA PRINCIPAL
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-IF-2019
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
SE 114 18 Stockholm
Suecia
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.