Computational Methods for Evaluating Phylogenetic Models of Coding Sequence Evolution with Dependence between Codons
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, molecular evolutionary models formulated as site-interdependent Markovian codon substitution processes have been proposed as means of mechanistically accounting for selective features over long-range evolutionary scales. Under such models, site interdependencies are reflected in the use of a simplified protein tertiary structure representation and predefined statistical potential, which, along with mutational parameters, mediate nonsynonymous rates of substitution; rates of synonymous events are solely mediated by mutational parameters. Although theoretically attractive, the models are computationally challenging, and the methods used to manipulate them still do not allow for quantitative model evaluations in a multiple-sequence context. Here, we describe Markov chain Monte Carlo computational methodologies for sampling parameters from their posterior distribution under site-interdependent codon substitution models within a phylogenetic context and allowing for Bayesian model assessment and ranking. Specifically, the techniques we expound here can form the basis of posterior predictive checking under these models and can be embedded within thermodynamic integration algorithms for computing Bayes factors. We illustrate the methods using two data sets and find that although current forms of site-interdependent models of codon substitution provide an improved fit, they are outperformed by the extended site-independent versions. Altogether, the methodologies described here should enable a quantified contrasting of alternative ways of modeling structural constraints, or other site-interdependent criteria, and establish if such formulations can match (or supplant) site-independent model extensions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».