基因组重排问题中Bayesian MCMC抽样的改进

认识基因组重排对研究生物间的相互关系以及进化树的建立起着十分重要的作用。自上个世纪80年代以来，人们对基因组重排算法进行了大量的研究。但是绝大部分的研究是基于等权值最优化算法的基础上的，即所有的基因组重排方法等概率发生并且所得的算法使得有一个基因组变化到另一个基因组的重排次数最少。近些年，人们开始运用贝叶斯马尔科夫链蒙特卡罗方法（BayesianMCMC）对基因组重排中的逆转（Reversion）、调换（Tmnsposition）以及逆转调换（InvertedTransposition）进行研究。