克隆树枚举算法与数据集分析
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克隆树枚举算法与数据集分析
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AI 综述
研究团队设计了多种算法,用于枚举指定突变数量下不同类别的克隆树,并对 Infinite Sites Assumption 与 k-Dollo 两种突变获得模型下的四类克隆树做了理论分析。 团队用这些算法生成多个数据集并分析所生成的树,发现一些符合预期与出乎意料的模式;其中一个数据集显示,在突变数量较小时,线性树比分支树普遍得多。分析还将枚举数据集与两种常用模拟数据采样流程比较,显示二者对空间的采样方式不同。 相关代码已公开于 bitbucket.org/oesperlab/tree-space。
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最新进展11月3日 20:41
克隆树空间的枚举与探索:基于 Infinite Sites 与 k-Dollo 模型的理论分析与数据集生成报道时间线
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11月3日
- Bioinformatics Advances克隆树空间的枚举与探索:基于 Infinite Sites 与 k-Dollo 模型的理论分析与数据集生成
研究设计了多种算法,用于枚举指定突变数量下不同类别的克隆树,并对 Infinite Sites Assumption 与 k-Dollo 两种突变获得模型下的四类克隆树做了理论分析。利用这些算法生成了多个数据集并分析所生成的树,发现了一些符合预期与出乎意料的模式。分析还将枚举数据集与两种常用模拟数据采样流程进行比较,显示二者对空间的采样方式不同。其中一个数据集显示,在突变数量较小时,线性树比分支树普遍得多。相关代码已公开。
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