Given N genomes of N species, we wish to rebuild the phylogenetic tree of these species using bayesian inference.
Un arbre à N espèces contient N-1 noeuds parentaux.
Using the Jukes-Cantor model for mutations:
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In a time interval t,
p( X->Y | t ) = (1 - exp(-ut))*1/4 + exp(-ut)*(X==Y)
Calculer la vraissemblance d'un arbre T:
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Avec PI le produit sur les colonnes i de l'alignement des génomes,
p( D | T,u ) = PI[ p( Ci | T,u ) ]
Car on considère que les mutations sont indépendantes les unes des autres (en tout cas à propos des sites de mutation).
à chaque noeud, p(D|N==i) = [ sum_j=ACGT( p(i->j à gauche).p(D|Ng==j)) ] x [ sum_j=ACGT( p(i->j à droite).p(D|Nd==j)) ]
p(Ci|T,u) = 1/4 * sum_i=ACGT[ p(Ci|N==i) ]
Prior non informative:
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- Probabilité uniforme sur les arbres
- Probabilité exponentielle de moyenne 1 sur u
Donc prior p(T,u) = p(T)p(u)
Th. de Bayes:
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p( T,u | D ) prop. p( D | T,u ).p(T)p(u)
MCMC: Algorithme de Metropolis: (detailed balance OK dans un premier temps)
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- Proposition de changement: (T,u) -> (T*,u*)
- Time-Move: Changer la date d'un noeud
- Topo-Move: Changer la topologie de l'arbre (décrocher une branche, la greffer ailleurs à la même date) = mouvement de SPR: Subtree pruning and regrafting
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- Calculer le rapport alpha = p(T*,u* | D) / p(T,u | D)
- Accepter le changement avec un proba min(1, alpha)
Tunning parameters:
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tirer V ~ Unif(0,1)
multiplier par delta = 0.1 (param du sampler, taille des sauts)
proposer u* = u + delta*(V-0.5)
Permet d'avoir une balance équilibrée. (Pas de Hastings)