Confidence Sets for Phylogenetic Trees
系统发育树的置信集合AI 解读 ↓
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代码、数据与补充材料
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系统发育树的置信集合
- 研究问题
- 系统发育树位于非欧几里得空间，如何为这种复杂对象构造置信集合，并同时反映中心与多个方向的变异？
- 方法与思路
- 作者结合树空间中的计算与概率工具，构建树值置信集合，并利用区块重复样本改善检验，连接欧氏与树空间变异。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称形成树对象的推断程序，展示寨卡病毒祖先支持度分析及 HIV 传播假设检验，并拓展树空间的多元分析工具。
- 阅读关注点
- 核对树空间度量、中心及方向变异的定义，检查区块重复样本如何形成、置信集合如何校准及应用假设的统计含义。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；覆盖率条件、重复样本机制和应用检验结果未展开，不能据此确认具体传播关系。
原文摘要
Inferring evolutionary histories (phylogenetic trees) has important applications in biology, criminology, and public health. However, phylogenetic trees are complex mathematical objects that reside in a non-Euclidean space, which complicates their analysis. While our mathematical, algorithmic, and probabilistic understanding of phylogenies in their metric space is mature, rigorous inferential infrastructure is as yet undeveloped. In this manuscript, we unify recent computational and probabilistic advances to construct tree–valued confidence sets. The procedure accounts for both center and multiple directions of tree–valued variability. We draw on block replicates to improve testing, identifying the best supported most recent ancestor of the Zika virus, and formally testing the hypothesis that a Floridian dentist with AIDS infected two of his patients with HIV. The method illustrates connections between variability in Euclidean and tree space, opening phylogenetic tree analysis to techniques available in the multivariate Euclidean setting. Supplementary materials for this article are available online.