Efficient Bayesian phylogenomic dating with new models of trait evolution and rich diversities of living and fossil species
利用性状进化的新模型以及活体和化石物种的丰富多样性进行有效的贝叶斯系统发育测定
基本信息
- 批准号：BB/T012951/1
- 负责人：
- 金额：$ 31.38万
- 依托单位：
- 依托单位国家：英国
- 项目类别：Research Grant
- 财政年份：2020
- 资助国家：英国
- 起止时间：2020 至 无数据
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
Abstracts are not currently available in GtR for all funded research. This is normally because the abstract was not required at the time of proposal submission, but may be because it included sensitive information such as personal details.
目前，GtR 中尚未提供所有资助研究的摘要。这通常是因为在提交提案时不需要摘要，但可能是因为它包含个人详细信息等敏感信息。
项目成果
期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Multispecies coalescent and its applications to infer species phylogenies and cross-species gene flow.
多物种合并及其在推断物种系统发育和跨物种基因流中的应用。
- DOI：http://dx.10.1093/nsr/nwab127
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：20.6
- 作者：Jiao X
- 通讯作者：Jiao X
DNA Sequences Are as Useful as Protein Sequences for Inferring Deep Phylogenies.
DNA 序列与蛋白质序列一样可用于推断深层系统发育。
- DOI：http://dx.10.1093/sysbio/syad036
- 发表时间：2023
- 期刊：
- 影响因子：6.5
- 作者：Kapli P
- 通讯作者：Kapli P
Full-Likelihood Genomic Analysis Clarifies a Complex History of Species Divergence and Introgression: The Example of the erato-sara Group of Heliconius Butterflies.
全似然基因组分析阐明了物种分化和基因渗入的复杂历史：以erato-sara 蝴蝶群为例。
- DOI：http://dx.10.1093/sysbio/syac009
- 发表时间：2022
- 期刊：
- 影响因子：6.5
- 作者：Thawornwattana Y
- 通讯作者：Thawornwattana Y
Bayesian Phylogenetic Inference using Relaxed-clocks and the Multispecies Coalescent.
使用松弛时钟和多物种合并进行贝叶斯系统发育推断。
- DOI：http://dx.10.1093/molbev/msac161
- 发表时间：2022
- 期刊：
- 影响因子：10.7
- 作者：Flouri T
- 通讯作者：Flouri T
Complexity of the simplest species tree problem.
最简单的物种树问题的复杂性。
- DOI：http://dx.10.1093/molbev/msab009
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：10.7
- 作者：Zhu T
- 通讯作者：Zhu T
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Ziheng Yang其他文献
Taxon sampling and the accuracy of large phylogenies.
分类单元采样和大系统发育的准确性。
- DOI：
10.1080/106351598260680 - 发表时间：
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- 影响因子：6.5
- 作者：
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Rasmus Nielsen
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- 影响因子：0
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- 发表时间：
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NE/X002071/1 - 财政年份：2023
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$ 31.38万 - 项目类别：
Research Grant
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BB/X007553/1 - 财政年份：2023
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$ 31.38万 - 项目类别：
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用于群体基因组数据分析的多物种合并渗入 (MSci) 模型的贝叶斯实施
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$ 31.38万 - 项目类别：
Research Grant
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多物种合并模型下使用基因组序列数据进行系统发育地理学推断
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BB/P006493/1 - 财政年份：2017
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Research Grant
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BB/N000609/1 - 财政年份：2016
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Statistical Methods for Genomic Analysis of Species Divergences
物种差异基因组分析的统计方法
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整合化石和分子信息的物种分化时间的贝叶斯估计
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$ 31.38万 - 项目类别：
Standard Grant
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- 批准号：
EP/Y029755/1 - 财政年份：2024
- 资助金额：
$ 31.38万 - 项目类别：
Research Grant
Rapid, Scalable, and Joint Assessment of Seismic Multi-Hazards and Impacts: From Satellite Images to Causality-Informed Deep Bayesian Networks
地震多重灾害和影响的快速、可扩展和联合评估：从卫星图像到因果关系深度贝叶斯网络
- 批准号：
2242590 - 财政年份：2024
- 资助金额：
$ 31.38万 - 项目类别：
Standard Grant
EAGER: Search-Accelerated Markov Chain Monte Carlo Algorithms for Bayesian Neural Networks and Trillion-Dimensional Problems
EAGER：贝叶斯神经网络和万亿维问题的搜索加速马尔可夫链蒙特卡罗算法
- 批准号：
2404989 - 财政年份：2024
- 资助金额：
$ 31.38万 - 项目类别：
Standard Grant
Collaborative Research: NSFGEO-NERC: Advancing capabilities to model ultra-low velocity zone properties through full waveform Bayesian inversion and geodynamic modeling
合作研究：NSFGEO-NERC：通过全波形贝叶斯反演和地球动力学建模提高超低速带特性建模能力
- 批准号：
2341237 - 财政年份：2024
- 资助金额：
$ 31.38万 - 项目类别：
Continuing Grant