First use of probabilistic programming for hard problems in statistical phylogenetics

Informazioni relative al progetto

PhyPPL

ID dell’accordo di sovvenzione: 898120

DOI

10.3030/898120

Progetto chiuso

Data della firma CE 8 Aprile 2020

Data di avvio 4 Maggio 2020

Data di completamento 24 Agosto 2022

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale

€ 203 852,16

Contributo UE

€ 203 852,16

Coordinato da

NATURHISTORISKA RIKSMUSEET
Sweden

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Other (2)

Seroepidemiologic study to detect antibody-mediated immunity against SARS-CoV-2 among residents and healthcare workers in the city of Plovdiv, Bulgaria, weeks 21-24, 2020

Autori: Angel Kunchev. Savina Stoitsova, Viktor Senderov, Siyka Dimcheva, Vanya Rangelova, Ralitsa Raycheva, Meri Hristamyan, Ani Kevorkian, Jordanka Stoilova, Maria Atanasova, Atanaska Petrova, Marianna Murdjeva, Todor Kantardjiev
Pubblicato in: European Scientific Conference on Applied Infectious Disease Epidemiology (ESCAIDE), 2020
Editore: ESCAIDE
DOI: 10.5281/zenodo.7759891

Probabilistic Modeling of Bursts and Gradual Changes of DiversificationRates in Bird Evolution

Autori: Viktor Senderov, Jan Kudlicka, Nicolas Lartillot, Daniel Lundén, Ignacio Quintero, Hélène Morlon, David Broman, Fredrik Ronquist
Pubblicato in: Congress of European Society of Evolutionary Biology, 2022
Editore: ESEB
DOI: 10.5281/zenodo.7759914

Peer reviewed articles (1)

Universal probabilistic programming offers a powerful approach to statistical phylogenetics

Autori: Viktor Senderov, Fredrik Ronquist, Johannes Borgström, Nicolas Lartillot, Daniel Lundén, Lawrence Murray, Thomas B. Schön, David Broman
Pubblicato in: Communications Biology, Numero 4, 2021, Pagina/e 244, ISSN 2399-3642
Editore: Nature
DOI: 10.1038/s42003-021-01753-7

Conference proceedings (1)

Compiling Universal Probabilistic Programming Languages with Efficient Parallel Sequential Monte Carlo Inference

Autori: Daniel Lundén, Joey Öhman, Jan Kudlicka, Viktor Senderov, Fredrik Ronquist, David Broman
Pubblicato in: Programming Languages and Systems, Numero ESOP 2022, 2022, Pagina/e vol 13240, ISBN 978-3-030-99336-8
Editore: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-030-99336-8_2