JST「さきがけ」による助成

2008年から2012年の間,課題「ランダムグラフによるゲノム進化の確率モデリング」について,科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業個人型研究(さきがけ)の制度による助成を頂きました.感謝しますとともに,成果を紹介いたします.

内容

相互作用する粒子系の確率モデルは,生命科学・物理学・経済学などの様々な現象のモデルとして現われます.データを用いてパラメタを推定するためには,モデルがデータを生成する確率(尤度)が必要ですが,複雑なモデルの尤度は明示的には得られません.相互作用する粒子系の確率モデルの解析において,双対な確率モデルが有効に働くことがあります.本課題では,DNA配列の時間発展の拡散モデルを対象として,データをグラフとして生成する双対な確率モデルを導き,そのシミュレーションにより尤度を求める可能性を追求しました.

成果

出版した論文

  1. Mano S. 2013. Ancestral graph with bias in gene conversion. J. Appl. Probab. 50: 239-255. arXiv: 0907.1127
  2. Mano S. 2013. Duality between the two-locus Wright-Fisher diffusion model and the ancestral process with recombination. J. Appl. Probab. 50: 256-271. arXiv: 1201.5557
  3. Mano S. 2009. Duality, ancestral and diffusion processes in models with selection. Theor. Popul. Biol. 75: 164-175. arXiv: 0804.2696

準備中の論文

  1. Mano S. Ancestral graph with collision and an interacting particle system on graphs.

関連する論文

  1. Mano S. 2013. Ordered sizes in exchangeable random partitions and their asymptotics. arXiv: 1306.2056
  2. Nakagome S, Fukumizu K, Mano S. 2012. Kernel approximate Bayesian computation in population genetic inferences. Stat. Appl. Genet. Mol. Biol. 12: 667-678. arXiv: 1205.3246