贝叶斯系统发育在线推断算法研究补充材料

数据集概述

本数据集为关于贝叶斯系统发育在线推断算法的研究补充材料，聚焦于解决传染病爆发监测中序列数据持续输入时的系统发育分析效率问题，提出了基于序贯蒙特卡洛（SMC）的在线算法及改进方案。

文件详解

• 文件名称: supplement.pdf
• 文件格式: PDF
• 文件内容: 该文档是研究论文的补充材料，提供了关于在线系统发育序贯蒙特卡洛（OPSMC）算法的详细说明、实验验证数据及结果分析，包括引导提议密度的设计、加热机制的优化等技术细节。

适用场景

• 计算生物学研究: 用于分析在线系统发育推断算法的性能与优化方法
• 传染病监测应用: 探索高效处理动态序列数据的系统发育分析技术
• 贝叶斯统计方法研究: 研究序贯蒙特卡洛算法在复杂模型中的改进策略
• 生物信息学工具开发: 为开发实时系统发育分析软件提供理论与实验依据