Statistical Methods In Molecular Evolution

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En el campo de la evolución molecular, las inferencias sobre acontecimientos evolutivos pasados se hacen usando datos moleculares de especies vivas actualmente. Con la disponibilidad de datos genómicos de múltiples especies, la evolución molecular se ha convertido en uno de los campos de estudio más activos y de rápido crecimiento en genómica y bioinformática. La mayoría de los estudios en la evolución molecular dependen en gran medida de los procedimientos estadísticos basados en el proceso estocástico de modelado y métodos computacionales avanzados, incluyendo la optimización numérica de alta dimensión y Markov cadena de Monte Carlo.Este libro ofrece una visión general de la teoría estadística y los métodos utilizados en estudios de evolución molecular. Incluye una sección introductoria para los lectores que son nuevos en el campo, una sección que discute métodos prácticos para el análisis de datos, y secciones más especializadas que discuten modelos específicos y que tratan asuntos estadísticos relacionados con la estimación y la elección del modelo. Los capítulos son escritos por los líderes de campo y que llevará al lector de material introductorio básico a los métodos estadísticos de última generación.Este libro es adecuado para los estadísticos que buscan aprender más acerca de las aplicaciones en la molecular evolutiva molecular y biólogos evolutivos Con un interés en aprender más sobre la teoría detrás de los métodos estadísticos aplicados en el campo. Los capítulos del libro no asumen ninguna habilidad matemática avanzada más allá del cálculo básico, aunque la familiaridad con la teoría básica de la probabilidad ayudará al lector. Los conceptos estadísticos más importantes se introducen en el libro en el contexto de su aplicación en la evolución molecular, y el libro debe ser accesible para la mayoría de los estudiantes de postgrado de biología con un interés en los métodos cuantitativos y la teoría.Rasmus Nielsen recibió su Ph.D. La Universidad de California en Berkeley en 1998 y después de un postdoc en la Universidad de Harvard, asumí una posición de la facultad en genómica estadística en la universidad de Cornell. Actualmente es miembro de Ole Romer en la Universidad de Copenhague y tiene una beca Sloan Research Fellowship. Su es editor asociado del Journal of Molecular Evolution y ha publicado más de cincuenta artículos originales en revistas revisadas por pares sobre el tema de este libro. De las críticas: "... En general este es un libro muy útil en un área de Importancia creciente "-" Diario de la Sociedad Estadística Real ". (...)

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