Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

First use of probabilistic programming for hard problems in statistical phylogenetics

Opis projektu

Probabilistyczne podejście do analizy statystycznej filogenetyki

Analiza statystyczna modeli filogenetycznych jest obecnie jednym z najbardziej aktywnych obszarów badawczych w biologii obliczeniowej, ponieważ wpisuje się w inne dziedziny, takie jak teoria ewolucji, epidemiologia i kryminalistyka. Wykorzystywane dotychczas obliczeniowe podejścia do wnioskowania oparte na metodach próbkowania Monte Carlo łańcuchami Markowa (MCMC) nie są jednak tak wydajne jak sekwencyjna metoda Monte Carlo (SMC) i oparte na niej algorytmy. Uczestnicy finansowanego przez Unię Europejską projektu PhyPPL zamierzają wykorzystać programowanie probabilistyczne w celu automatycznego generowania modeli SMC na potrzeby problemów filogenetycznych trudnych lub niemożliwych do rozwiązania przy pomocy metod MCMC. Naukowcy zamierzają skupić się na opracowaniu statystycznych algorytmów wnioskowania na potrzeby złożonych modeli dywersyfikacji o zmiennej topologii drzewa i zależnym od cech procesie rozgałęziania. Aby zademonstrować potencjał nowych algorytmów, badacze zamierzają wykorzystać je do badania wpływu orogenezy andyjskiej na bioróżnorodność neotropową.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-MSCA-IF-2019

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

NATURHISTORISKA RIKSMUSEET
Wkład UE netto
€ 203 852,16
Koszt całkowity
€ 203 852,16