five

Data from: Is BAMM flawed? Theoretical and practical concerns in the analysis of multi-rate diversification models

收藏
DataONE2017-02-15 更新2024-06-26 收录
下载链接:
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
BAMM (Bayesian Analysis of Macroevolutionary Mixtures) is a statistical framework that uses reversible jump MCMC to infer complex macroevolutionary dynamics of diversification and phenotypic evolution on phylogenetic trees. A recent article by Moore and coauthors (MEA) reported a number of theoretical and practical concerns with BAMM. Major claims from MEA are that (1) BAMM's likelihood function is incorrect, because it does not account for unobserved rate shifts; (2) the posterior distribution on the number of rate shifts is overly sensitive to the prior; and (3) diversification rate estimates from BAMM are unreliable. Here, we show that these and other conclusions from MEA are generally incorrect or unjustified. We first demonstrate that MEA's numerical assessment of the BAMM likelihood is compromised by their use of an invalid likelihood function. We then show that “unobserved rate shifts” appear to be irrelevant for biologically-plausible parameterizations of the diversification process. We find that the purportedly extreme prior sensitivity reported by MEA cannot be replicated with standard usage of BAMM v2.5, or with any other version, when conventional Bayesian model selection is performed. Finally, we demonstrate that BAMM performs very well at estimating diversification rate variation across the ∼20% of simulated trees in MEA's dataset for which it is theoretically possible to infer rate shifts with confidence. Due to ascertainment bias, the remaining 80% of their purportedly variable-rate phylogenies are statistically indistinguishable from those produced by a constant-rate birth-death process and were thus poorly-suited for the summary statistics used in their performance assessment. We demonstrate that inferences about diversification rates have been accurate and consistent across all major previous releases of the BAMM software. We recognize an acute need to address the theoretical foundations of rate-shift models for phylogenetic trees, and we expect BAMM and other modeling frameworks to improve in response to mathematical and computational innovations. However, we remain optimistic that that the imperfect tools currently available to comparative biologists have provided and will continue to provide important insights into the diversification of life on Earth.
创建时间:
2017-02-15
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

China Health and Nutrition Survey (CHNS)

China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。

www.cpc.unc.edu 收录

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2020)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 70 年(1951~2020 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中,计划于 2025 年上半年发布,从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。

国家青藏高原科学数据中心 收录

LibriSpeech

LibriSpeech 是一个大约 1000 小时的 16kHz 英语朗读语音语料库,由 Vassil Panayotov 在 Daniel Povey 的协助下编写。数据来自 LibriVox 项目的已读有声读物,并经过仔细分割和对齐。

OpenDataLab 收录

AISHELL/AISHELL-1

Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库,由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音,录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行,并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查,手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用,旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。

hugging_face 收录

DeepFashion

DeepFashion数据集是一个大规模的时尚识别和检索数据集,包含289,222张多样化的衣物图像,以及详细的边界框、时尚地标、类别和属性标注。该数据集由多媒体实验室,香港中文大学开发,用于支持非商业研究及教育目的。

github 收录