Avstämning är processen för att lösa meningsskiljaktigheter mellan gen- och artträd, genom att åberopa genfördubblingar och förluster för att förklara topologisk inkongruens. De resulterande resulterande dupliceringshistorier är en värdefull informationskälla för ett brett spektrum av biologiska tillämpningar, inklusive ortologidentifiering, uppskattning av gen dupliceringstider och rotning och korrigering av genträd. Försoning för binära träd är ett dragbart och väl studerat problem. En slående andel av arternas träd är dock icke-binära. Till exempel har 64 % av filialerna i NCBI taxonomi tre eller fler barn. När de tillämpas på träd av icke-binär art överskattar de nuvarande algoritmerna antalet dubbleringar eftersom de inte kan skilja mellan dubblering och djup kolescens. Vi presenterar den första formella algoritmen för att förena binära genträd med icke-binära arter träd under en dubbel-förlust parsimony modell. Med hjälp av en plats effektiv kartläggning från gen till art träd, vår algoritm infer det minsta antalet dubbleringar och förluster i O( på V G) · (k S + h S ) tid, där V G är antalet noder i genträdet, h S är höjden på arten träd och k S är bredden på dess största multifurcation. Vi presenterar också en dynamisk programmeringsalgoritm för en kombinerad förlustmodell, där förluster hos syskonarter kan representeras som en enda förlust i den gemensamma förfadern. Våra algoritmer har implementerats i NOTUNG, ett robust, produktionskvalitet trädpassningsprogram, som ger ett grafiskt användargränssnitt för undersökande analys och även stöder automatiserad, höggenomströmningsanalys av stora datamängder.
I tidigare arbete presenterade vi den första eventinferensalgoritmen för DLI-modellen under ett parsimonikriterium REF ).
Reconciliation with Non-Binary Species Trees
{'venue': 'Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology', 'journal': 'Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology']}