SAASI：基于样本意识的祖先状态推断方法

《Nature Communications》：SAASI: Sampling Aware Ancestral State Inference

　　

摘要

在系统地理学中，祖先状态推断方法用于确定病毒或细菌谱系的地理起源或宿主物种来源，并重建它们随时间的传播历史。然而，不同状态之间的采样差异可能会对这些推断方法产生偏差。在这里，我们介绍了一种考虑采样差异的祖先状态推断方法（SAASI）。我们将SAASI应用于2024年H5N1病毒在美国的多宿主传播情况，发现当对野生鸟类的采样量较少时（与其他物种相比），从野生鸟类到牛的传播事件发生的时间被估计得更晚。通过模拟实验，我们发现：在存在采样偏差的情况下，SAASI比标准方法能够更准确地推断出病毒的过去位置和宿主物种；该方法适用于大型数据集，并且可以处理具有10万个分支的复杂系统树。