Sammanfattning Den ökade användningen av multi-locus dataset för fylogenetisk rekonstruktion har ökat behovet av att avgöra om en uppsättning genträd avviker signifikant från andra geners fylogenetiska mönster. Sådana ovanliga genträd kan ha påverkats av andra evolutionära processer såsom urval, genfördubbling eller horisontell genöverföring. Resultat: Motiverade av detta problem föreslår vi en nonparametrisk godhet-of-fit test för två empiriska distributioner av genträd, och vi utvecklade programvaran GeneOut för att uppskatta ett p-värde för testet. Vårt tillvägagångssätt kartlägger träd in i ett flerdimensionellt vektorutrymme och tillämpar sedan stödvektormaskiner (SVM) för att mäta separationen mellan två uppsättningar fördefinierade träd. Vi använder ett permutationstest för att bedöma betydelsen av SVM-separationen. För att visa GeneOuts prestanda använde vi den till jämförelsen av genträd simulerade inom olika arter träd över en rad arter träddjup. Används direkt på uppsättningar simulerade genträd med stora provstorlekar, GeneOut kunde upptäcka mycket små skillnader mellan två uppsättningar genträd som genererats under olika arter träd. Vårt statistiska test kan också inkludera trädrekonstruktion i sitt testramverk genom en mängd olika fylogenetiska optimala kriterier. När de appliceras på DNA-sekvensdata simulerade från olika uppsättningar av genträd, resulterar i formen av mottagare som fungerar karakteristiska (ROC) kurvor indikerade att GeneOut utfördes väl i upptäckten av skillnader mellan uppsättningar av träd med olika fördelningar i ett flerdimensionellt utrymme. Dessutom kontrollerade den falskt positiva och falska negativa värden mycket väl, vilket tyder på en hög grad av noggrannhet. Den icke-parametriska karaktären hos vårt statistiska test ger snabba och effektiva analyser, och gör det till ett tillämpligt test för alla scenarier där evolutionära eller andra faktorer kan leda till träd med olika multidimensionella fördelningar. Programvaran GeneOut är fritt tillgänglig under GNUs publika licens.
En statistisk icke-parametrisk metod för att upptäcka betydande disharmoni mellan två uppsättningar träd via de stödjande vektormaskinerna infördes genom REF.
A support vector machine based test for incongruence between sets of trees in tree space
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}