Abstrakt. Korrekt rekonstruktion av fylogenier är fortfarande en viktig utmaning i evolutionsbiologin. De flesta biologiskt rimliga formuleringar av problemet är formellt NP-hård, utan känd effektiv lösning. Standarden i praktiken är snabba heuristiska metoder som empiriskt sett fungerar mycket bra i allmänhet, men som kan ge resultat godtyckligt långt ifrån optimala. Praktiska exakta metoder, som ger exponentiellt värsta möjliga drifttider men i allmänhet mycket bättre tider i praktiken, utgör ett viktigt alternativ. Vi rapporterar om framsteg i denna riktning genom att införa en påvisbart optimal metod för det viktade multi-state maximal parsimon phylogeny problemet. Metoden är baserad på generalisering av begreppet Buneman grafen, en konstruktion nyckel till effektiva exakta metoder för binära sekvenser, så att tillämpas på sekvenser med godtyckliga finita tal av stater med godtyckliga tillstånd övergångsvikter. Vi implementerar ett heltal linjär programmering (ILP) metod för multi-state problem med hjälp av denna generaliserade Buneman graf och visa att den resulterande metoden kan lösa datamängder som är intractable genom tidigare exakta metoder i kör tider jämförbara med populära heuristiker. Vårt arbete ger den första metoden för bevisligen optimal maximal parsimon phylogeny inference som är praktiskt för multi-state datauppsättningar med mer än några tecken.
Schwartz m.fl. REF ger en algoritm baserad på en Integer Linear Programmering (ILP) formulering för att lösa multi-state problemet optimalt, och visa experimentellt algoritmen är effektiv på små instanser.
Generalized Buneman pruning for inferring the most parsimonious multi-state phylogeny
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Mathematics', 'Computer Science']}