Mrbayes学习
系统发育分析
系统发育分析实习四: 系统发育分析－PHYLIP, MEGA, MrBayes实习⽬的1. 学会使⽤PHYLIP，MEGA和MrBayes构建进化树2. 学会分析建树结果，体会各种⽅法差异实习内容：⼀、PHYLIPPHYLIP⽹址： /doc/d40e7fe51711cc7931b716b1.html /PHYLIP.htmlPHYLIP是⼀个免费的系统发育树构建软件，它的功能⽐较全⾯，可⽤距离法、最⼤简约法和最⼤似然法分别进⾏建树，还可以对进化树可靠性进⾏检验。
PHYLIP没有多序列⽐对功能，所以先要⽤其它序列⽐对软件完成序列⽐对，并保存为phy格式后，才可提交给PHYLIP 进⾏分析。
1.1 ⽐对序列的准备1．将教学材料⾥demo sequence.zip⽂件解压到D盘根⽬录下，分别⽤其中的mRNA和protein序列学习进化树构建。
⾸先我们⽤实习2学过的多序列⽐对软件对序列进⾏⽐对。
这⾥以CLUSTAX为例来说明。
强烈建议：将你的所有同源核酸（或蛋⽩质）序列存到⼀个⽂本⽂档⾥，将”>”之后那⾏只保留物种名称，或物种名称_蛋⽩（或基因）名称，⽅便后⾯分析⽐较。
2．⽤CLUSTALX进⾏多条序列⽐对，在Alignment - output format option选中PHYLIP 格式，对序列进⾏⽐对（Alignment - Do complete alignment）。
将⽣成的phy⽂件保存，此⽂件可以⽤写字板打开浏览，⾥⾯内容是多条序列⽐对结果。
（Figure 1.1）Figure 1.1 ⽤clustalx进⾏多条序列⽐对及⽣成的phy⽂件3．双击解压PHYLIP-3.69.zip⽂件，得到三个⽂件夹，其中doc⽂件夹⾥是关于所有PHYLIP ⼦程序的使⽤说明，exe⽂件夹⾥是直接可以使⽤的可执⾏程序，src⽂件夹⾥是所有程序的源代码。
4．打开PHYLIP的exe⽂件夹，将上步保存的phy⽂件复制到exe⽂件夹中。
bayes 分类器设置实验总结
bayes 分类器设置实验总结Bayes 分类器设置实验总结在机器学习领域中，分类算法是一个常见的任务之一。
Bayes 分类器是一种基于概率统计的分类算法，它基于贝叶斯定理对样本进行分类。
在本次实验中，我们将对Bayes 分类器的设置进行实验，并总结实验结果。
一、实验目的Bayes 分类器是一种简单但有效的分类算法，通过实验设置我们的目的是验证Bayes 分类器在不同参数下的分类效果，并探索如何对其进行优化。
我们希望通过实验的设计和分析，能够决定最佳的参数设置，并对Bayes 分类器的性能有更深入的了解。
二、数据集选择在进行实验之前，我们需要选择一个合适的数据集作为实验对象。
数据集应具备以下特点：1. 包含有标签的样本数据：由于Bayes 分类器是一种监督学习算法，我们需要有样本的标签信息来进行分类。
2. 具备多类别分类的情况：我们希望能够测试Bayes 分类器在多类别分类问题上的表现，以便更全面地评估其性能。
三、实验设置1. 数据预处理：根据所选数据集的特点，我们需要对数据进行适当的预处理。
可能的预处理步骤包括特征选择、特征缩放、处理缺失值等。
2. 分类器参数设置：Bayes 分类器的性能会受到不同参数的影响，我们希望通过实验找到最佳的参数设置。
例如，在朴素贝叶斯分类器中，我们可以选择不同的先验概率分布，或者使用不同的平滑技术来处理零概率问题。
3. 评价指标选择：为了评估分类器的性能，我们需要选择合适的评价指标。
常见的评价指标包括准确率、召回率、精确率和F1 分数等。
四、实验结果在实验完成后，我们将根据所选的评价指标对实验结果进行分析和总结。
我们可以比较不同参数设置下的分类器性能，并选择最佳的参数设置。
此外，我们还可以考虑其他因素对分类器性能的影响，如数据预处理方法和样本量等。
五、实验总结在本次实验中，我们通过对Bayes 分类器的设置进行实验，得到了一些有价值的结果和经验。
根据实验结果，我们可以总结以下几点：1. 参数设置的重要性：Bayes 分类器的性能受到参数设置的影响。
MrBayes操作指南
MrBayes操作指南MrBayes教程传统的系统进化学研究⼀般采⽤的要么是表型的数据，要么是化⽯的证据。
化⽯的证据依赖于考古学的发现，⽽表型数据往往极难量化，所以往往会得到许多极具争议的结论。
如今，现代分⼦⽣物学尤其是测序技术的发展为重建进化史提供了⼤量的数据，如多态性数据（如SNPs或微卫星）、基因序列、蛋⽩序列等等。
常规的做法⼀般都是利⽤某⼀个或者⼏个基因来构建物种树（species tree），但是⼀个基因的进化史能不能完全代表所有被研究物种的进化史呢？这是⾮常值得讨论的问题，但这不是我们本次实验的重点，在这⾥就不多赘述了。
所以，我们这⾥所指的进化树如⾮特别说明，指的都是基因树（gene tree）。
经典的研究系统进化的⽅法主要有距离法、最⼤简约法（maximum parsimony，MP）、最⼤似然法（maximum likelihood，ML）等等。
这些⽅法各有各的优点，也分别有其局限性，例如距离法胜在简单快速、容易理解，但是其模糊化了状态变量，将其简化为距离，也就不可避免的丧失了许多序列本⾝所提供的信息。
⽽最⼤简约法虽然⽤的是原始数据，但也只是原始数据的⼀⼩部分。
特别是在信息位点⽐较⼩的情况下，其计算能⼒还不如距离法。
相对来说，最⼤似然法虽然考虑问题更加全⾯，但带来的另⼀个结果是其计算量⼤⼤增加，因此常常需要采⽤启发式（heuristic）⽅法推断模型参数，重建进化模型。
本实验利⽤的是贝叶斯⽅法来重建基因进化史。
1.贝叶斯⽅法概述不可免俗的，我们还是要来看看贝叶斯模型，并分别对模型内部的⼀系列内容⼀⼀进⾏简单的介绍。
Bayes模型将模型参数视作随机变量（r.v.），并在不考虑序列的同时为参数假设先验分布（prior distribution）。
所谓先验分布，是对参数分布的初始化估计。
根据Bayes定理，可以不断对参数进⾏改进：f(θ|D)=f(D|θ)f(θ)f(D)(1) 其中f(θ|D)为后验概率分布（posterior probability distribution），⽽f(θ)是先验概率分布（prior probability distribution），⽽f(D|θ)为似然值。
Mrbayes 3.2 编译并行
How to download and compile the most recent version of MrBayes 3.2 (Mac and Unix) from the MrBayes svn repository on SourceForge1. If a Mac, open Terminal (located in Applications/Utilities). Then check that you have gcc installed by typing$ which gccThis should result in the directory location of your current copy of gcc, if you have one installed. If not, install one from the Developer Tools CD that came with your computer. Most Unix systems will already have gcc installed.2. Type (on one line):svn co https:///svnroot/mrbayes/trunk/src mrbayesYou should now get a number of files downloaded to your directory, in a folder named ”mrbayes”.3. Change to the mrbayes directory by typing:$ cd mrbayes4. Create the Makefile, which contains the instructions for the compiler (the ”make” command), by typing:$ ./configure5. Now compile the program by typing:$ makeIt will take a few minutes for the compiler to assemble the binary version of the program.6. Run the program by typing:$ ./mbYou may want to put the executable in your path. Consult a Unix savvy person on how to do this.Compiling and running the MPI version of MrBayes1. Download the source code and shift to the ”mrbayes” directory as described above.2. In step 4, use the following command to create the Makefile instead:$ ./configure --enable-mpi=yes3. Now compile the program by typing$ makeIt will take a few minutes for the compiler to assemble the binary version of the program. If the first entry on each line printed during the compilation step is ”mpicc”, you are compiling the parallel version. If it is ”gcc”, something went wrong during the configure step and you are compiling the serial version instead.If you have already compiled the serial version of the program in the same directory, you first need to remove the compiled objects by running$ make cleanThen you run the ”make” command as above. Note that the compiled program is going to be called ”mb” both for the serial and the parallel version, so the compilation of the parallel version will overwrite the serial version unless you rename or move the latter executable first.4. Run the parallel version of the program using the command$ mpirun -np 2 ./mbwhere 2 is the number of available processors or processor cores. The MrBayes header should say that you are running the parallel version and it should also give the number of processors (cores) available.5. In practical use, it is often convenient to run the MPI version of MrBayes in batch mode. For instance, you can prepare a Nexus batch file ”batch.nex”, which contains a MrBayes block. To use such a file and have the screen output written to the log file”log.txt”, use the command:$ mpirun -np 2 ./mb batch.nex > log.txt &You can now look into the end of the log file every now and then to see what the run is doing currently using$ tail log.txtIf you wish to continuously follow what is being printed to the log file, you can use$ tail -f log.txtThere are many other ways of running the MPI version of MrBayes. Clusters often come with special instructions on how to run mpi programs; they typically involve launching the MrBayes MPI runs through an appropriate script. Consult your supercomputer support for instructions.。
bayes法
Bayes法概述Bayes法，也称为贝叶斯法或贝叶斯统计学，是以英国数学家Thomas Bayes命名的一种统计学方法。
Bayes法基于贝叶斯定理，通过利用相关先验概率和观测数据的条件概率，推断出后验概率分布。
Bayes法在各个领域都有广泛的应用，包括机器学习、人工智能、自然语言处理等。
贝叶斯定理贝叶斯定理是Bayes法的核心基础。
贝叶斯定理是一种用于更新概率估计的公式，它表达了在观测到新信息后如何更新先验概率。
贝叶斯定理的数学表达如下：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中，P(A|B)表示在B发生的条件下A发生的概率，P(B|A)表示在A发生的条件下B发生的概率，P(A)和P(B)分别表示A和B的先验概率。
贝叶斯分类器贝叶斯分类器是Bayes法在机器学习领域的一个重要应用。
贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，通过计算给定特征条件下每个类别的后验概率，来预测未知实例的类别。
贝叶斯分类器在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务中有广泛的应用。
贝叶斯分类器的基本原理是先计算每个类别的先验概率，然后计算给定特征条件下每个类别的似然概率，最后通过贝叶斯定理计算后验概率，选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。
贝叶斯分类器在计算后验概率时，通常假设特征之间是独立的，这称为朴素贝叶斯分类器。
贝叶斯网络贝叶斯网络是一种用于建模不同变量之间条件依赖关系的图模型。
贝叶斯网络由有向无环图表示，其中节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络可以用于推断变量之间的概率分布，根据已知的变量值，推断未知变量的概率分布。
贝叶斯网络常用于处理不确定性的推理问题，包括诊断、预测、决策等。
贝叶斯网络还可用于发现变量之间的因果关系和生成概率模型。
贝叶斯网络在医学诊断、图像处理、金融风险分析等领域有广泛的应用。
贝叶斯优化贝叶斯优化是一种优化算法，用于解决黑盒函数的最优化问题。
贝叶斯优化通过不断探索和利用函数在搜索空间中的信息，逐步优化目标函数的值。
贝叶斯深度主动深度学习讲解
VA E - A C G A N 损 失 函 数 • 这个模型框架的损失函数由VAE和ACGAN两部分构成：
l ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ lVAE lACGAN
• lVAE 由重构损失lrec 和先验正则化损失 lprior 相加构成
• ACGAN网络损失函数:
• 算法过程：
试验结果：
ACGAN和VAE-ACGAN产 生的样本信息量值：
t
p^tc log 1 T
t
p^tc 1 T
c,t
pc ^t log pc^t
T 表示交互的次数， P^t
p
^
t 1
,....,
p^t c
soft max
f
X ; t
函数 f 代表着在第 t 次迭代时用 t 表示的后验概率 p | D。
二 数据扩充
Variational Auto-Encoder（VAE）网络
ACGAN网络结构示意：
• 扩充数据样本 X '，y* 中 X·由VAE-ACGAN网络生成，其包含一个编码器和
解码器。
X ' gex*
• 编码器和解码器都是由两个深度卷积网络构成。
为了定量描述生成样本和真实样本之间的相似性，作者计算了两者特征向 量之间的范数。
|| X' X* ||
三 生成样本信息量验证过程
• 抽出的 x * 是属于样本池 Dpool 的点。
• 由抽样策略函数可知 x*是一个局部最大值所以：
x (x*, M ) 0
经过多次迭代以后 || X' X* || 已经满足
x (x*, M ) 0 (x, M ) (x*, M ) x (x*, M )T (x x*) (x*, M )
bayse定律
bayse定律贝叶斯定律的形式可以表示为：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)，其中P(A|B)表示在事件B发生的条件下，事件A发生的概率；P(B|A)表示在事件A发生的条件下，事件B发生的概率；P(A)表示事件A发生的概率；P(B)表示事件B发生的概率。
在贝叶斯定律中，事件A被称为“先验概率”，即在没有任何其他信息的情况下，事件A发生的概率；事件B被称为“后验概率”，即在得到观测数据后，事件B发生的概率。
贝叶斯定律的核心是通过后验概率来更新先验概率，从而得到更加准确的概率估计。
贝叶斯定律在各个领域都有着广泛的应用，尤其在机器学习和人工智能领域中占据着重要的地位。
贝叶斯定律可以被用来构建分类模型、推断模型参数、处理缺失数据等任务，从而提高模型的准确性和鲁棒性。
在机器学习中，贝叶斯定律通常被用来构建朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）。
朴素贝叶斯分类器是一种简单且高效的分类算法，通过基于特征条件独立性的假设，利用贝叶斯定律计算出每个类别的后验概率，从而实现对未知样本的分类。
除了在机器学习领域，贝叶斯定律还被广泛应用于自然语言处理、图像识别、医学诊断、金融风控等领域。
通过利用贝叶斯定律来处理不确定性信息和结构化数据，可以更好地理解数据之间的关联性，从而做出更加准确的预测和决策。
尽管贝叶斯定律在实际应用中取得了显著的成就，但是也存在一些局限性和挑战。
其中最主要的挑战是如何选择先验概率的分布，这在某些情况下可能会导致后验概率的偏差。
此外，贝叶斯定律在处理大规模数据和高维数据时也会面临计算复杂度的问题。
总的来说，贝叶斯定律是一种强大的工具，能够有效地处理不确定性信息和推断问题。
随着数据科学领域的不断发展，贝叶斯定律将继续发挥着重要的作用，为解决实际问题提供理论支持和方法指导。
贝叶斯网络的参数学习方法(六)
贝叶斯网络是一种概率图模型，它以有向无环图的形式表示随机变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络的参数学习是指在已知数据集的情况下，通过对数据进行学习，来估计贝叶斯网络中的概率分布参数。
本文将从贝叶斯网络的参数学习方法入手，介绍常见的参数学习算法及其应用。
1. 极大似然估计法极大似然估计法是最简单的参数学习方法之一。
对于贝叶斯网络中的每个节点，我们可以根据观测到的数据来估计其条件概率分布。
以一个简单的例子来说明，假设有两个随机变量X和Y，它们之间存在依赖关系。
对于X和Y的联合分布P(X,Y)，我们可以通过观测到的数据样本来估计条件概率P(X|Y)。
假设我们观测到了n组(Xi,Yi)的数据样本，那么P(X|Y)的估计值可以通过计算在给定Y的条件下X的分布来得到。
具体地，P(X|Y)的估计值可以通过统计每个Y取值对应的X的分布来得到。
极大似然估计法简单直观，但是在数据较少或者存在稀疏数据时容易出现过拟合问题。
2. 贝叶斯估计法贝叶斯估计法是对极大似然估计法的改进。
在贝叶斯估计法中，我们引入了先验概率分布来对参数进行估计。
通过引入先验概率分布，我们可以在一定程度上减小对观测数据的过拟合。
对于贝叶斯网络中的每个节点，我们可以通过最大后验估计来估计其条件概率分布参数。
具体地，我们可以通过观测到的数据样本来更新先验概率分布，得到后验概率分布，然后再根据后验概率分布得到条件概率分布参数的估计值。
贝叶斯估计法在参数学习中更加稳健，尤其在数据较少的情况下表现更好。
3. EM算法EM算法是一种常见的参数学习算法，它在贝叶斯网络中也有广泛的应用。
EM 算法通过迭代的方式来估计模型参数。
在每一次迭代中，EM算法分两步进行：E步(Expectation step)和M步(Maximization step)。
在E步中，我们计算隐变量的期望值，然后在M步中，基于这些期望值来更新模型参数。
EM算法在处理存在隐变量的情况下具有很好的效果，所以在贝叶斯网络中也有着广泛的应用。
系统发生分析程序MrBayes3_1使用方法介绍
系统发生分析程序M rBayes 3.1使用方法介绍王勇1,陈克平23,姚勤2 (1.江苏大学食品与生物工程学院,江苏镇江212013;2.江苏大学生命科学研究院,江苏镇江212013)摘要 在介绍M r Bayes 3.1程序基本特点以及Nexus 文件准备的基础上,选取普通DNA 序列、普通蛋白质序列、含编码区域的DNA 序列、mRNA 序列以及混合型数据文件为例分别介绍了M r Bayes 3.1程序的基本使用方法,为初学者正确使用该程序提供了操作指南,同时为深入学习与掌握该程序的特殊用途打好基础。
关键词 系统发生分析;贝叶斯推理法;M r Bayes 3.1;使用方法中图分类号 TP 311 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2009)33-16665-05An I ntroduction to the O pera tion M ethod of Phylogenetic Ana lysis Program M rBayes 3.1W ANG Y ong et a l (School of Food and B iological Engineering,J iangsu University,Zhenjiang,J iangsu 212013)Abstract After giving a brief intr oducti on t o the characteristics ofM r Bayes 3.1p rogram and the p reparation of Nexus files,the basic operat 2ing methods of M r Bayes 3.1p rogram were introduced by taking common DNA sequences,common p r otein sequences,DNA sequences with coding regions,mRNA sequences and m ixed data file as examp les .This article p rovided an operating guidance for p ri mary users t o run the p rogram correctly .Meanwhile,it constituted the necessary p reparatory operations for further study and mastery of s pecific app lications of the p rogram.Key words Phyl ogenetic analysis;Bayesian inference;M r Bayes 3.1;Operating method基金项目 江苏大学高级人才科研启动基金项目(09JDG029);江苏省农业科技支撑项目(BE2008379)。
Bayes网络模型及其学习算法研究
Bayes网络模型及其学习算法研究Bayes网络模型及其学习算法研究一、引言贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种概率图模型，也被称为信念网络（Belief Network）或是贝叶斯网络。
它可以用来处理不确定性的问题，并且在人工智能、数据挖掘、模式识别等领域中有着广泛的应用。
在贝叶斯网络中，节点表示随机变量，边表示节点之间的依赖关系。
本文将对贝叶斯网络的基本原理进行介绍，并重点讨论贝叶斯网络的学习算法。
二、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络由图与条件概率表组成。
图用来表示条件依赖关系，条件概率表则用来表示变量之间的联合概率分布。
在贝叶斯网络中，每个节点表示一个随机变量，节点之间的有向边表示两个变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络中的边可以表示原因-效果关系、决策-效果关系等。
如果变量X的父节点为Y，则X的条件概率分布可以表示为P(X|Y)，即给定Y的情况下X发生的概率。
贝叶斯网络的条件概率分布满足概率链式法则，即每个节点的条件概率分布只依赖于其父节点的取值。
贝叶斯网络的一个重要特性是能够通过观察到的证据来推理未观察到的变量的概率分布。
这是通过贝叶斯定理实现的，即根据已有的证据，更新相应的节点概率分布。
三、贝叶斯网络的学习算法由于贝叶斯网络的结构和参数都未知，需要根据样本数据来进行学习。
贝叶斯网络学习可以分为结构学习和参数学习两个阶段。
结构学习的目标是从数据样本中推断出贝叶斯网络的结构。
常用的贝叶斯网络学习算法有搜索和评分算法。
搜索算法通过搜索可能的网络结构空间，并使用某种准则进行评估，从而找到最优的网络结构。
评分算法根据评分准则对所有可能的网络结构进行评估，并选择评分最高的网络结构。
参数学习的目标是根据样本数据估计出贝叶斯网络中每个节点的条件概率表。
常用的参数学习算法有最大似然估计算法和期望最大化算法。
最大似然估计算法假设样本数据是独立同分布的，通过最大化似然函数求解参数估计。
期望最大化算法（EM算法）被广泛用于贝叶斯网络的学习。
Bayes方法在学习效果评价上的应用
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｍ ａ ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ，Ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ｇ ａ ｎ ｇ Ｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ３ ８ ０ ０ ０ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
一
布为， 即Ｘ 已 知时０的条件 分布万 （ Ｊ ） 可表示为
（ Ｉ ） 了
・
定理２ ． ２ 设随机变量 Ｘ： ｆ （ ｘ ， ， ０ ∈ Ｏ， ０的先
验分布为 万 （ ） ． 在平方损失函数下， 则 ０的Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ 估计为
＝
Ｅ （ ｏ ｌ ｘ ） ＝ Ｌ ｏ ￣ （ ｏ ｌ １ ・
满 足 ‘ ： ｛ ： （ ） ＝ 『 ０ （ Ｉ ） ＞ ｝ ‘
定 理 ２ ． ４ 设 ， Ｌ 为 独 立 同 分 布 样 本， 有
Ｘ ｌ ：Ⅳ 【 ， ） ， ， ｃ ｒ ０ 已 知 ． 假 设 的 先 验 分 布 为， 已 知 ． 对 于单
Ｘ Ｒ
般 呈正 态或接 近正态 分布 ． 本文主 要研 究总体服从 正态 分布
Ｎ（ ， ） ， ２ 方 差 已 知 的 情 况 下 总 体 平 均 成 绩 的 推 断 。
１ 总体平均成绩 的 Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ假设检验
１ ． １ 基本原理
定义 ２ ． １ 将总体 中的未知参数０∈０看成随机变量 ， 的
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ：Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｗ ｅ ｏ ｆ ｔ ｅ ｎ ｕ ｓ ｅ ｔ ｅ ｓ ｔ ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｏ ｒ ｅ ｆ ｌ ｅ ｃ ｔ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｔ ｕ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ． Ｗ ｅ ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍ ａ ｔ ｅ ｓ ｏ ｍ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ，ｂ ｕ ｔ ａ ｌ ｓ ｏ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｈ ｙ ｐ ｏ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ Ｓ ｔ ｅ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｒ ｅ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅ ．Ｂ ｅ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ ｉ ａ ｎ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ’ Ｓ ａ ｄ ｖ ａ ｎｔ ａ ｇ ｅ ｃ ａ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｕ ｓ ｅ ｐ ｒｉ ｏ ｒ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ａ ｍ ｏ ｒ ｅ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｅ ｘ ｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｓ ｕｌ ｔ ．
Mrbayes使用说明
Mrbayes使用说明Mrbayes(运行过)文件格式为.nex，转化方法：将比对后利用DnaSp输出的NEXUS数据按如图1（tcs模板）格式进行调整，需要重新比对分析，然后将序列拷贝到模板中。
其中ntax为个体数，nchar为碱基数，即包括“-”的最大碱基数。
“-”为缺失碱基位点，注意在每条碱基名称中不能出现“-”，否则无法识别。
图11．在DOS下依次输入如下命令：exe *.nex其中*为要输入的文件名，文件需转化为.nex格式。
打开后会显示“Successfully read matrix”“Exiting data block”和“Reached end of file”。
2.如完成上步，输入下面命令，其中lset nst=?，数字为建模后得到的，如果建模后所得到的partition = 012012，两两相同则为2，如果partition = 000000，全一样则为1，如果partition = 012345，全不同则为6。
括号内的不用输入。
lset nst=2（hky）rates=invgamma3.成功后输入下一步：其中代表文件中外群样本的编号。
outgroup /4、成功后输入下一步，回车后如果文件夹中存在相同文件名则需要将相同文件替换掉，输入Y后回车。
mcmc ngen=1000000 samplefre=105、当要求的代数已经运行完毕，窗口会提示询问是否继续运行，如果回答yes，会要求输入继续运行的代数。
在回答之前，我们一般要先检查the average standard deviation of split frequencies的值，该值代表两个独立分析当前的相似性程度，越接近0越好，如果数值小于0.01则终止运行（一般在0.01-0.05之间即可），但决不能大于0.1，否则继续加10万运行。
sump burnin=25000（注：这里的burnin为buRnin,而不是buMin）6.这时会出现mybayes,输入下一步。
统计学习理论中的Bayes算法
统计学习理论中的Bayes算法Bayes算法在统计学习理论中的应用统计学习理论是一门研究如何从数据中学习模型和进行预测的学科。
在统计学习理论中，Bayes算法是一种重要的方法，它基于贝叶斯定理，通过对已知数据的分析和后验概率的计算来进行模型的学习和预测。
本文将详细介绍Bayes算法在统计学习理论中的原理和应用。
一、Bayes算法的原理Bayes算法是基于贝叶斯定理的一种统计学习方法。
贝叶斯定理是概率统计中的一个基本定理，用于计算在已知一些先验信息的情况下，根据新的观测数据来更新对事件发生概率的估计。
贝叶斯定理可以用公式表示如下：P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)其中，P(A|B)表示已知B发生的情况下A发生的概率，P(B|A)表示已知A发生的情况下B发生的概率，P(A)和P(B)分别表示A和B发生的概率。
Bayes算法通过贝叶斯定理来推导和计算模型参数的后验概率，并结合先验概率进行模型的学习和预测。
它的基本思想是将数据和先验知识进行结合，通过不断更新模型参数的估计值，提高模型的预测精度。
二、Bayes算法的应用1. 文本分类Bayes算法在文本分类中有广泛的应用。
通过统计分析已知文本的特征和类别的关系，计算出先验概率和条件概率，并利用贝叶斯定理来进行文本分类。
这种基于Bayes算法的文本分类方法被称为朴素贝叶斯分类器。
朴素贝叶斯分类器假设特征之间是条件独立的，通过计算每个特征在给定类别下的概率来进行分类。
这种方法简单高效，并且在一些文本分类任务中取得了较好的效果。
2. 垃圾邮件过滤Bayes算法在垃圾邮件过滤中也有应用。
通过对已知的垃圾邮件和正常邮件进行分析，计算出各个特征在给定类别下的概率，并利用贝叶斯定理来进行邮件的分类。
将概率高于某个阈值的邮件视为垃圾邮件，从而实现垃圾邮件的自动过滤。
这种基于Bayes算法的垃圾邮件过滤方法具有较高的准确率和召回率，并且能够自适应地更新模型参数，适应不断变化的垃圾邮件特征。
贝叶斯知识图谱学习算法性能评估与选择
贝叶斯知识图谱学习算法性能评估与选择随着信息时代的到来，海量的数据被不断产生和积累，如何利用这些数据进行智能化分析和应用成为了当今的热点问题。
知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，能够有效地存储和组织各种类型的信息，为数据的关联和推理提供了强大的支持。
贝叶斯知识图谱学习算法是一种常见的知识图谱构建方法，本文将探讨其性能评估与选择。
一、贝叶斯知识图谱学习算法概述贝叶斯知识图谱学习算法是一种基于贝叶斯统计理论的图谱构建方法，其核心思想是利用已有的知识和数据样本来推断未知的知识。
该算法通过统计分析和推理识别实体、关系和属性之间的联系，并将其表示为一个概率图模型。
通过对已有数据进行学习和训练，贝叶斯知识图谱学习算法能够自动地从数据中学习到知识的概率分布，并应用于未知数据的推断和预测。
二、贝叶斯知识图谱学习算法性能评估指标在选择合适的贝叶斯知识图谱学习算法之前，我们需要进行性能评估，以确定算法在实际应用中的可行性和有效性。
以下是常用的几个评估指标：1. 精确度（Precision）：即在预测中正确的实体/关系数量与总预测数量之比。
精确度越高，表示算法的预测结果越准确。
2. 召回率（Recall）：即在所有实际存在的实体/关系中，被算法预测正确的数量与总实际存在数量之比。
召回率越高，表示算法能够更好地找到实际存在的实体/关系。
3. F1值（F1-Score）：精确度和召回率的调和均值，可以综合评估算法的预测效果。
F1值越高，表示算法的预测结果越好。
4. 准确率（Accuracy）：即所有预测正确的实体/关系数量与总预测数量之比。
准确率越高，表示算法的整体预测能力越强。
5. 平均准确率均值（Average Precision）：通过计算不同阈值下的精确度和召回率，并求其平均值来评估算法的性能。
三、贝叶斯知识图谱学习算法选择原则在进行贝叶斯知识图谱学习算法选择时，我们应该根据实际应用需求和评估指标对不同算法进行综合考量。
使用贝叶斯方法构建系统发育树—MrBayes
使用贝叶斯方法构建系统发育树—MrBayesmrBayes需要的比对文件格式为：nex，可以在比对是选择输出此种文件格式mtBayes可以在命令提示符里面运行在CMD里面输入mrBayes，出现如下界面在界面内输入 exe file(或者execute file，其中file为序列文件名)，得到如下界面如果没有错误，则说明数据文件格式是正确的。
设置替换模型参数可以使用help lset查看lset设置的参数Nucmodel: 指的是核酸的类型。
4by4指的是不区分序列上的位点。
而codon指的是使用密码子模型。
这时序列上每个位点的替换速率会根据密码子模型来推断。
Doublet通常用于具有协同进化效应的序列。
一般情况下可以使用4by4，如果是编码序列的话，最好使用codonNst：核酸替换模型。
1 是JC69模型，即单参数模型。
2为F81模型。
6为GTR模型。
在mrBayes中，可以尝试分别使用三个模型运行，以选择最优的结果。
Code: 指的是密码子编码的规律。
Universal指的是通用密码子使用规律。
如果是推测线粒体内的基因，需要使用Metmt，叶绿体则需要使用MycoplasmaPloidy: 物种是单倍体还是二倍体。
Rates：指定序列上每个位点的替换速率。
Equal表示替换速率都是一致的。
Gamma表示用gamma来确定序列上的替换速率。
Ngammacat：配合上面的参数，如果替换速率设置为Gamma、Invgamma、Adgamma，则需要设置此选项。
Nbetacat：同上。
使用lset Nst=6 Rate=gamma类似命令设置参数。
设置模型的相关先验信息使用help prset查看相关参数及其说明一般情况下，需要关注的参数有：Tratiopr：指定转换和颠换的比例。
可以使用fixed指定，也可以使用beta分布来模拟产生。
Revmatpr：指定GTR模型里面替换速率的先验分布。
Aamodelpr：指定氨基酸替换模型中参数的先验分布。
Bayes使用方法
实验3 用贝叶斯方法重建基因进化历史传统的系统进化学研究一般采用的要么是表型的数据，要么是化石的证据。
化石的证据依赖于考古学的发现，而表型数据往往极难量化，所以往往会得到许多极具争议的结论。
如今，现代分子生物学尤其是测序技术的发展为重建进化史提供了大量的数据，如多态性数据（如SNPs或微卫星）、基因序列、蛋白序列等等。
常规的做法一般都是利用某一个或者几个基因来构建物种树（species tree），但是一个基因的进化史能不能完全代表所有被研究物种的进化史呢？这是非常值得讨论的问题，但这不是我们本次实验的重点，在这里就不多赘述了。
所以，我们这里所指的进化树如非特别说明，指的都是基因树（gene tree）。
经典的研究系统进化的方法主要有距离法、最大简约法（maximum parsimony，MP）、最大似然法（maximum likelihood，ML）等等。
这些方法各有各的优点，也分别有其局限性，例如距离法胜在简单快速、容易理解，但是其模糊化了状态变量，将其简化为距离，也就不可避免的丧失了许多序列本身所提供的信息。
而最大简约法虽然用的是原始数据，但也只是原始数据的一小部分。
特别是在信息位点比较小的情况下，其计算能力还不如距离法。
相对来说，最大似然法虽然考虑问题更加全面，但带来的另一个结果是其计算量大大增加，因此常常需要采用启发式（heuristic）方法推断模型参数，重建进化模型。
本实验利用的是贝叶斯方法来重建基因进化史。
1.贝叶斯方法概述不可免俗的，我们还是要来看看贝叶斯模型，并分别对模型内部的一系列内容一一进行简单的介绍。
Bayes模型将模型参数视作随机变量（r.v.），并在不考虑序列的同时为参数假设先验分布（prior distribution）。
所谓先验分布，是对参数分布的初始化估计。
根据Bayes定理，可以不断对参数进行改进：f(θ|D)=f(D|θ)f(θ)f(D)(1) 其中f(θ|D)为后验概率分布（posterior probability distribution），而f(θ)是先验概率分布（prior probability distribution），而f(D|θ)为似然值。
Mrbayes中文使用说明
输入Help，窗口列出命令列表。
Help <command>，单命令介绍，包括该命令当前状态。
如：help lset。
Manual，在mrbayes文件夹会产生一个命令详细介绍的文件。
（依次输入命令，完成简单也最常用的分析）：Execute filename.nex，打开待分析文件，文件必须和mrbayes程序在同一目录下。
Lset nst=6 rates=invgamma，该命令设置进化模型为with gamma-distributed rate variation across sites和a proportion of invariable sites的GTR模型。
模型可根据需要更改，不过一般无须更改。
mcmc ngen=10000 samplefreq=10，保证在后面的可能性分布中probability distribution至少取到1000个样品。
默认取样频率：every 100th generation。
如果分裂频率分支频率split frequencies的标准偏差standard deviation在100,000代generations以后低于0.01，当程序询问：“Continue the analysis?(yes/no)”，回答no；如果高于0.01，yes继续直到该值低于0.01。
sump burnin=250（在此为1000个样品，即任何相当于你取样的25％的值），参数总结summarize the parameter，程序会输出一个关于样品（sample）的替代模型参数的总结表，包括mean，mode和95 % credibility interval ofeach parameter，要保证所有参数PSRF（the potential scale reduction factor）的值接近1.0，如果不接近，分析时间要延长。
sumt burnin=250，总结树summarize tree。
软件的贝叶斯检验使用
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平衡后将会出现：
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默认状态下， bayes会同时 运行两个（Nruns=2） 完全独立的 但由不同的随机树 开始的分析。
四条链之间的交换频率 在0.1-0.8之间，认为是 合理的，则进行下一项。
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（8）总结样品替代模型参数
图看起来很平稳，没有上升或者下降的趋势。 如果有任何上升或者下降的趋势，可能需要延长分析时间以获得充分的后掩盖率分布取样。
Statefreqpr：该 参数用于指定状态 频率的先验分布概 率。
Shapepr：该参数用 于指定位点间速率变 异的gamma形状参 数的先验概率。
Privarpr：该参数用 于设置不变位点速率。
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（5）分析及设置--“mcmc”命令
Ngen：设置分析要 跑的代数。
Samplefreq：对链取 样的频率。默认状态下， 每第100代，对链取样 一次。如果分析量较小， 我们也许想尽快使其收 敛，可设置为每10代 取样一次。
（2）选择外群--outgroup
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（3）选择模型--“lset”命令
用于指定DNA 模型的一般类型
用于设置替换类 型数
用于设置位点间 速率变异模型
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（4）设置先验参数--“Prset”命令
Revmatpr：该参 数用于设置核酸数 据GTR模型的替换 率的先验概率。
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（7）停止分析
当要求的代数已经运行完毕，窗口会提示询问是否继续运行，如果回 答yes，会要求输入继续运行的代数。在回答之前，我们一般要先检查 the average standard deviation of split frequencies的值，该值 代表两个独立分析当前的相似性程度，越接近0越好。