Kernelizations for the hybridization number problem on multiple nonbinary trees
给定一个有限集合$X$，一个$X$上有根系统发生树的集合$\mathcal{T}$和一个整数$k$，杂交数问题询问是否存在一个$X$上的系统发生网络，该网络显示来自$\mathcal{T}$的所有树，并且具有至多$k$的网状数。本文给出了两种混合数核化算法，核大小分别为$4k(5k)^t$和$20k^2(Δ^+-1)$，其中$t$表示输入树的个数，$Δ^+$表示输入树的最大出度.模拟数据上的实验证明了这些核化算法的实际意义。此外，我们还提出了一个$n^{f(k)}t$ -时间算法，其中$n=|X|$和$f$是$k$的可计算函数.
2016-03-22 cs.DM q-bio.PE
A Short Note on the Exact Counting of Tree-Child Networks
树子网络是遗传学中用来模拟网状进化的一类重要网络。在最近的一篇论文中，Pons和Batle（2021）阐述了树子网络和某些单词之间的关系。在这个简短的说明中，我们证明了他们的猜想（重要）类的单成分树的孩子网络。
2021-10-08 math.CO q-bio.PE
A quadratic kernel for computing the hybridization number of multiple trees
最近的研究表明，如果一个问题的实例恰好由两棵这样的树组成，那么通过杂交网络计算解释一组有根二元系统发育树所需的最小杂交事件数的NP难题是固定参数的。在本文中，我们表明，这个问题仍然是固定参数易处理的任意大的一组有根二元系统发育树。特别是，我们提出了一个二次内核。
2012-03-19 q-bio.PE
Characterization of tree-child networks in terms of mu vectors
Universitat de les Illes Balears（巴利阿里群岛大学）；University of East Anglia（东英吉利大学）
本文通过mu向量刻画树-子系统发育网络，提出有序树路径分解及纯向量条件，给出可行性判据，为重建和算法应用提供基础。
2026-09-23 math.CO q-bio.PE
A simple fixed parameter tractable algorithm for computing the hybridization number of two (not necessarily binary) trees
本文提出了一种新的固定参数的易处理算法，用于计算分类单元集合X上的两个有根的、不一定是二元的系统发育树在时间上的杂交数r（6^r.r！）。poly（n）$，其中n= |X|。这种方法的新颖之处在于它使用了终端，终端是X上自然偏序的最大元素，以及软件集群文献中的一些见解。这产生了一个令人惊讶的简单和实用的有界搜索算法，并提供了一个替代的角度对底层的组合结构的杂交数问题。
2012-07-25 math.CO q-bio.PE q-bio.QM
Computing the Bounds of the Number of Reticulations in a Tree-Child Network That Displays a Set of Trees
本文针对展示一组有根二叉系统发育树的树-子网络，提出计算网状事件数量下界的计算方法并给出上界理论结果，通过模拟证明其可用于大型树数据。
2023-11-30 q-bio.PE
A Practical Fixed-Parameter Algorithm for Constructing Tree-Child Networks from Multiple Binary Trees
我们提出了第一个固定参数的算法，用于构建一个树的孩子的系统发育网络，显示任意数量的二进制输入树，并在所有这样的网络中具有最小的网状数量。该算法采用最近引入的樱桃采摘序列框架，在$O((8k)^k \mathrm{poly}(n, t))$时间内运行，其中$n$为每棵树的叶子数，$t$为树的个数，$k$为所构建网络的网状数.此外，我们提供了一个有效的并行实现的算法，并表明它可以处理高达$100$输入树在一个标准的台式计算机，从而提供了一个重大的改进，以前的系统发育网络建设方法。
2019-07-19 cs.DM math.CO q-bio.PE
Weakly displaying trees in temporal tree-child network
最近有相当大的兴趣，在这个问题中找到一个系统发育网络与最小数量的网状顶点，显示一组给定的系统发育树，即网络与最小的混合数。即便如此，对于某些进化场景，坚持网络显示树的集合可能是一个过于限制性的假设。在本文中，我们考虑了限制性较小的显示概念，称为弱显示，特别是其中的一种特殊情况，我们称之为严格显示。我们的特点是，当两棵树可以严格显示的时间树的孩子网络的叉采摘序列，这是密切相关的樱桃采摘序列的概念。我们还表明，在它存在的情况下，刚性混合数为两个系统发育树是由一个最小的重量叉采摘序列的树木，刚性混合数可以是完全不同的相关珠和时间的混合数。
2020-04-03 cs.DM q-bio.PE
Orienting undirected phylogenetic networks to tree-child network
本文研究将无向二分系统发育网络定向为tree-child网络的问题，给出了tree-child可定向性的必要条件与图规模紧致上界，引入了jellyfish图和ladder图等新网络族，并提出用最少额外叶子节点将ladder图定向为tree-child网络的算法。
2023-05-17 cs.DM math.CO q-bio.PE
Computing Hybridization Networks for Multiple Rooted Binary Phylogenetic Trees by Maximum Acyclic Agreement Forests
已知的事实是，给定两个有根的二元系统发育树，最大无环一致森林的概念足以计算具有最小杂交数的杂交网络。在这项工作中，我们首先提出了一个算法，然后显示其正确性，这一概念也是足够的情况下，多输入树。更确切地说，我们表明，计算最小的杂交网络多根二元系统发育树在同一组类群，它足以考虑到最大的无环协议森林。此外，本文包含一个证明，一组有根二元系统发育树在同一组类群的最小杂交数也可以计算通过解决子问题，指的是共同的集群的输入树。
2015-12-17 cs.DS q-bio.PE
A sharp lower bound for the number of phylogenetic trees displayed by a tree-child network
本文针对不含底层3圈的树-子系统发育网络，给出了其展示的系统发育树数量的锐利下界，并刻画了达到该下界的网络结构。
2025-08-19 math.CO q-bio.PE
Note on the Maximum Number of Trees Displayed by a Tree-Child Network
Delft Institute of Applied Mathematics, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学应用数学研究所）；School of Mathematics and Statistics, University of Canterbury（坎特伯雷大学数学与统计学院）
本文证明对于任意n≥2，具有n个叶子的二元树-子网络显示的不同有根二元系统发育X-树的数量最多为2^{n-1}-1，且该上界是紧的；若恰好显示该数量，则恰好一棵树被显示两次，且可通过迭代替换网状樱桃得到该树。
2026-06-15 cs.DM math.CO q-bio.PE
Characterising rooted and unrooted tree-child networks
本文通过樱桃采摘序列给出有根树-子网络的新特征刻画，并将其推广到无根情形，为判定无根系统发育网络能否定向为有根树-子网络提供了新思路。
2024-08-30 math.CO q-bio.PE
Counting cherry reduction sequences is counting linear extensions (in phylogenetic tree-child networks)
本文证明在系统发育树子网络中计数樱桃与网状樱桃缩减序列数量等价于计数网络诱导偏序集的线性扩展，并提出了一个复杂度受网络层级约束的算法。
2024-03-21 q-bio.PE
Generation of Tree-Child phylogenetic networks
系统发生网络通过允许网状进化事件的模型化来概括系统发生树。在文献中提出的各种系统发育网络中，二叉树子网络是研究最多的一类。然而，很少有人知道这些网络的组合结构。在本文中，我们解决的问题，生成所有可能的二叉树的孩子网络与给定数量的叶子在一个有效的方式，通过减少/增强操作，扩展和推广类似的操作系统发育树和生物相关。由于我们的解决方案是递归的，这也为我们提供了一个递归关系，给出了此类网络数量的上限。
2019-02-24 cs.DS q-bio.PE
A Class of Unrooted Phylogenetic Networks Inspired by the Properties of Rooted Tree-Child Networks
Delft Institute of Applied Mathematics, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学应用数学研究所）；Department of Computer Science, Middlesex University（中伦敦大学计算机科学系）；School of Computer Science, University of Auckland（奥克兰大学计算机科学学院）；Faculty of Computer Science, Dalhousie University（达尔豪斯大学计算机科学学院）
本文提出了一种新的无向系统发育网络类别，称为q-可切网络，以替代树-子网络，具有多项式时间识别性和计算实用性。
2026-03-07 cs.DS math.CO q-bio.PE
A Short Combinatorial Proof of the Pons-Batle Identity for Counting Tree-Child Networks
National University of Singapore（新加坡国立大学）
针对计数树-子网络的Pons-Batle恒等式，本文给出一个简短的组合证明，明确了相关网络数目满足的递推关系。
2026-09-07 math.CO q-bio.PE
The compressions of reticulation-visible networks are tree-child
有根系统发生网络是有根无圈有向图。它们被用来模拟复杂的进化，其中杂交，重组和其他网状事件发挥重要作用。在分析聚类、树和有根系统进化网络关系的基础上，给出了网络压缩的严格定义。这个概念揭示了两个研究得很好的网络类之间的另一个有趣的联系|树子网络和网状可见网络|并使我们能够定义一类新的网络，其中群集包含问题具有线性时间算法。
2018-06-20 cs.DS q-bio.PE
A first step towards computing all hybridization networks for two rooted binary phylogenetic trees
最近，相当大的努力已经投入到开发快速算法来重建一个有根系统发育网络，解释两个有根系统发育树，并具有最小数目的杂交顶点。由于解决这个问题的标准方法是组合的，因此重建的网络很少是唯一的。因此，从生物学的角度来看，不仅要计算一个网络，而且要计算所有可能的网络。在本文中，我们提出了第一个算法-称为allMAAFs-，计算所有的最大无环协议森林的两个有根二元系统发育树在同一组类群接近这一目标的第一步。
2011-09-15 q-bio.PE
NOC NOC, who's there? Clustering systems of tree-child and normal networks
Stockholm University（斯德哥尔摩大学）；Leipzig University（莱比锡大学）
本文通过非重叠覆盖（NOC）性质刻画正规和树孩子网络的聚类系统，证明NOC等价于包含可见性，给出二次上界与多项式时间识别算法，并探讨了其在枚举、序理论和最小集合覆盖等方面的推论。
2026-09-15 cs.DM cs.DS math.CO
Recovering tree-child networks from shortest inter-taxa distance information
系统发生网络是生物学家用来表示过去包括网状事件的物种的进化历史的一类叶子标记的、无环的、有向图。如果每个非叶顶点是树顶点或叶的父节点，则系统发育网络是树子网络。在一定的等价性下，最近的研究表明，在两种不同类型的权重下，边加权树子网络由每对分类群之间的距离集合决定。然而，这些集合的大小在分类群集合的大小中可以是指数的。在本文中，我们表明，如果我们忽略冗余的边缘，得到相同的结果，只有一个平方数的类群间的距离，通过使用每对类群之间的最短距离。证明是建设性的，并给出了构建这种加权网络的分类群集的大小的实时算法。
2017-11-24 cs.DS math.CO q-bio.PE
Bounding the SNPR distance between two tree-child networks using generalised agreement forests
本文提出一致有向图概念，将一致森林从系统发育树推广到系统发育网络，并利用其给出两个树-子网络之间子网剪接重接距离的上下界，且证明该界是紧的。
2025-09-19 math.CO q-bio.PE
The parental parsimony problem on binary, tree-child phylogenetic networks
Maastricht University（马斯特里赫特大学）
针对二元树子系统发育网络上的亲本简约分数问题（PPS），提出首个常数因子近似算法，并引入精确求解算法，在模拟数据上分析性能。
2026-11-11 math.OC q-bio.PE
A 2-approximation algorithm for the softwired parsimony problem on binary, tree-child phylogenetic networks
针对系统发育网络上的简约问题NP难且多数拓扑不可近似的问题，本文将Fitch算法扩展为原始-对偶形式，提出在二叉树-孩子网络上实现2倍近似保证的多项式时间算法，且近似界紧，强化了多面体方法与系统发育学的关联。
2025-01-13 math.OC q-bio.PE
Combinatorial and stochastic properties of ranked tree-child networks
树子网络是最近描述的一类有向无圈图，在遗传学（进化树和网络的研究）中已经变得突出。虽然这些网络具有许多吸引人的数学性质，但与之相关的许多组合问题仍然难以解决。在本文中，我们表明，赋予这些网络与生物相关的排名结构产生数学上易于处理的对象，我们称之为排名树子网络（RTCN）。我们解释了如何获得精确和明确的组合结果，这些网络的枚举和生成。我们还探讨了概率问题的RTCN的属性时，他们均匀随机抽样。这些问题包括根和叶之间的随机游动的长度（从根到叶和从叶到根）;网络中樱桃数量的分布;以及以显示给定树为条件的RTCN采样。我们还制定了一个猜想的过程中，计数的祖先的一片叶子的谱系数的缩放限制。本文的主要思想，即使用排名作为实现组合易处理性的一种方式，也可以扩展到其他类别的网络。
2021-05-27 math.CO math.PR q-bio.PE
Combining Networks using Cherry Picking Sequences
系统发生网络对于进化研究非常重要。寻找此类网络的方法越来越多，但大多数此类方法只能重建小网络。为了找到更大的网络，可以尝试合并小网络。在本文中，我们研究了{ \sc网络混合}问题，一个低复杂度的网络组合成另一个网络的问题。我们通过一个限制性问题{ \sc Tree-child Network Hybridization}来描述这种复杂性，并提出了一个FPT算法来有效地解决这个限制性问题。
2019-12-09 cs.DM math.CO q-bio.PE
Identifiability of tree-child phylogenetic networks under a probabilistic recombination-mutation model of evolution
系统发生网络是系统发育树的延伸，系统发生树用于表示发生网状事件（如重组和杂交）的进化历史。这种网络的一个核心问题是可识别性，它本质上是问在什么情况下我们可以可靠地识别产生观测数据的系统发育网络？最近，可识别性的结果已经出现了相对于一个模型的序列进化，概括了标准的马尔可夫模型用于系统发育树的网络。然而，这些结果是相当有限的，在所考虑的网络的复杂性。在本文中，通过引入一个替代的概率模型，沿着网络的进化是基于一些突破性的工作，由Thatte的谱系，我们能够获得一个可识别的结果，为一个更大的类的系统发育网络（本质上是所谓的树孩子网络类）。为了证明我们的主要定理，我们得出了一些新的结果组合识别树的孩子网络，然后适应一些技术开发的Thatte谱系表明，我们的组合结果意味着在概率设置的可识别性。我们希望我们的新网络模型的引入可以导致可靠地构建系统发育网络的新方法。
2017-12-12 math.PR q-bio.PE
The Sackin Index of Simplex Networks
一个系统发育网络是一个单纯形（或1-组件树孩子）网络，如果每个网状节点的孩子是一个网络的叶子。单纯形网络是系统发育树的超类，也是树子网络的子类。将Sackin指数推广到系统进化网络，证明了随机单纯形网络的期望Sackin指数在均匀模型下渐近为$Ω(n^{7/4})$.
2021-12-31 q-bio.PE
Comparison of Galled Trees
Galled树，有向无环图模型的进化历史与孤立的杂交事件，已成为非常受欢迎的，由于其生物意义和存在的多项式时间算法的重建。在本文中，我们建立在何种程度上的进化网络的比较距离的措施是磨损树的指标，因此，当他们可以安全地用来评估磨损树重建方法。
2009-06-05 cs.CE cs.DM q-bio.PE
Trinets encode tree-child and level-2 phylogenetic networks
系统发生网络概括了进化树，通常用于表示经历网状进化过程（如杂交、重组和横向基因转移）的物种的进化历史。最近，人们对尝试开发从三联体（即三个物种的有根树）构建有根系统发育网络的方法产生了极大的兴趣。然而，尽管三联体确定或编码有根系统发育树，但它们通常不编码有根系统发育网络，这是任何此类方法的潜在问题。受这一事实的启发，Huber和Moulton最近引入了trinitial，作为有根三元组对网络的自然扩展。特别是，他们表明，1级系统发育网络是由它们的tradition编码的，并且还强调所有"可恢复的"有根系统发育网络都是由它们的tradition编码的。在这里，我们证明了可恢复的二进制2级网络和二叉树子网络也是由它们的trunk编码的。要做到这一点，我们证明了两个分解定理的基础上traditional持有所有可恢复的二元根系统发育网络。我们的研究结果提供了一些额外的证据支持的猜想，traditional编码所有可恢复的根系统发育网络，也可能导致新的方法来构建系统发育网络从traditional。
2012-10-01 math.CO q-bio.PE
Beyond level-1: Identifiability of a class of galled tree-child networks
本研究针对 galled tree-child 半有向网络子类证明了强可识别性，展示了在多基因树模型下四分体一致性因子数据满足相关条件，将可识别性扩展至比 level-1 更广泛的非平面网络，并为未来其他数据类型的可识别性证明提供了途径。
2025-04-29 q-bio.PE
A practical approximation algorithm for solving massive instances of hybridization number for binary and nonbinary trees
网状事件在决定进化关系中起着重要作用。计算这类事件的最小数量来解释两个系统发育树之间的不一致性的问题是一个很难计算的问题。即使对于二叉树，精确求解器也很难解决网格数大于40-50的实例。在这里，我们提出了CycleKiller和NonbinaryCycleKiller，第一种方法来产生解决方案，可验证接近最优的情况下，数百甚至数千个网格。使用模拟，我们证明了这些算法运行迅速，大型和困难的情况下，产生的解决方案是非常接近最优。作为我们模拟的副产品，我们还介绍了TerminusEst，这是目前可以处理非二叉树的最快的精确方法：这是用来衡量NonbinaryCycleKiller算法的准确性。所有这三种方法都是基于以前的理论工作的扩展，并且是公开的。我们还将我们的方法应用于真实数据。
2014-05-01 q-bio.PE
Generating Normal Networks via Leaf Insertion and Nearest Neighbor Interchange
在理论群体遗传学中，Galled树是一种重组模型。这类系统发生网络通过放松结构条件而被推广到树子网络、正常网络和基于树的网络。虽然这些网络很简单，但它们的拓扑结构还没有被完全理解。众所周知，$n$分类群上的所有系统发育树可以通过将第$n$分类群插入到$n-1$分类群上的所有系统发育树的每个边缘来生成。我们证明了$n$分类群上所有具有$k$网状节点的树子网络可以通过三个操作从$n-1$分类群上所有具有$k-1$或$k$网状节点的树子网络唯一地生成。这一结果的应用被发现在计数树子网络和正常网络。特别是，一个简单的公式给出了一个网状节点的有根系统发育网络的数量。
2019-08-02 cs.DS math.CO q-bio.PE
Generation of orchard and tree-child networks
本文研究果园网络与树子网络的生成问题，通过选择最小约简过程获得网络的整数对序列唯一表示，提出递归方法高效生成具有给定叶子数和网状节点数的所有网络，并提供了C语言实现。
2023-07-30 q-bio.PE
Asymptotic enumeration of normal and hybridization networks via tree decoration
本文通过在有根二叉树边上随机加弧的树装饰构造，证明固定或缓慢增长的 k 条弧几乎必然产生正常网络，并由此得到正常及杂交网络的渐近计数。
2025-03-17 q-bio.PE
A Fast and Scalable Method for Inferring Phylogenetic Networks from Trees by Aligning Lineage Taxon Strings
本文提出ALTS方法，通过比对系统发育树中的谱系分类单元字符串快速推断最小树-子网络，突破了现有工具在大规模网状事件推断上的局限。
2023-04-13 q-bio.PE
Fast Algorithms for Reconciliation under Hybridization and Incomplete Lineage Sorting
将基因树与物种树相结合是一项重要的任务，它揭示了基因、基因组和物种的进化，以及基因的分子功能。在某些进化事件下，如杂交、基因复制/丢失或不完整的谱系排序，已经设计了一系列广泛的计算工具来完成这项任务。在两个或两个以上的这些事件下，协调基因树与物种遗传的工作也开始出现。我们的小组最近设计了简约和概率框架，用于调和基因树与系统发育网络，从而允许在不完整谱系排序的情况下检测杂交。虽然这些框架是通用的，可以处理任何拓扑结构，但它们是计算密集型的，使其应用于大型数据集不可行。在本文中，我们提出了两种新的方法来解决这两个框架，是基于祖先配置的概念的计算挑战。我们的方法仍然计算精确的解决方案，同时提高计算时间高达五个数量级。这些在速度上的实质性提高使这些统一的协调框架适用于更大的数据集。我们讨论了基因树和系统发育网络的拓扑特征如何影响新算法的性能。我们已经在我们的PhyloNet软件包中实现了这些算法，该软件包以开源形式公开提供。
2012-12-09 cs.DS q-bio.PE
Proximity Measures for Classes of Phylogenetic Networks
Delft Institute of Applied Mathematics, TU Delft（代尔夫特理工大学应用数学研究所）；School of Mathematics and Statistics, Central China Normal University（华中师范大学数学与统计学院）
研究系统发生网络类别，考虑基于叶添加、有效弧删除和弧删除的三种近似度量，研究其成对可比性、复杂性结果及网络类别的极值界限，以衡量给定网络与特定类别接近程度。
2026-07-14 cs.DM math.CO q-bio.PE
Detectability of Varied Hybridization Scenarios using Genome-Scale Hybrid Detection Methods
本研究综述了6种主流杂交检测汇总方法，通过模拟不同深度、数量、基因流速率的复杂杂交场景测试其性能，并在蜜蜂Nomiinae亚科超保守元件数据上验证，明确了各方法的适用场景与局限。
2023-11-07 q-bio.PE
Fixed-Parameter and Approximation Algorithms for Maximum Agreement Forests of Multifurcating Trees
我们提出了有效的算法计算一对多叉（nonbinary）有根树的最大协议森林（MAF）。我们的算法匹配的运行时间，目前最好的算法的二进制情况。MAF的大小对应于两棵树的子树修剪和嫁接（SPR）距离，并与它们的杂交数密切相关。这些距离的措施是必要的工具，了解网状进化，如横向基因转移，重组和杂交。多叉树是由于当前树构造方法中的统计不确定性而自然产生的。
2013-05-02 cs.DS q-bio.PE
A short note on exponential-time algorithms for hybridization number
本文证明了，给定同一类群X上的两个（不一定是二元的）有根系统发育树T_1，T_2，其中|X| =n，T_1和T_2的杂交数可以在时间上计算为O^{*}（2 ^n），即O（2^{n} poly（n））。该结果还意味着可以在相同的时间范围内计算最大无环协议森林（MAAF）。
2013-12-04 math.CO q-bio.PE
Interfertile oaks in an island environment. II. Limited hybridization between Quercus alnifolia Poech and Q. coccifera L. in a mixed stand
通过对川滇高山栎（Quercus alnifolia Poech）与川滇高山栎（Q. alnifolia Poech）的杂交和渐渗研究。[医]球虫属通过形态学性状、核DNA和叶绿体DNA标记等分析，研究了水稻的遗传多样性。研究地点是特罗多斯山脉（塞浦路斯）的混合林分，分析的材料包括成年树和特定母树的后代。形态性状的多变量分析表明，两种植物可以很好地区分使用简单的叶片形态测量参数。栎属遗传多样性〈动〉<动>较低。alnifolia比Q.核和叶绿体微卫星分析支持了两个种之间的高种间分化。四个指定的杂交种的中间性是通过叶形态测量和遗传数据来验证的。后代阵列分析提供的证据表明，种间杂交是罕见的。叶绿体基因组的有限渐渗进一步支持了这一发现。生殖障碍（如异步物候，合子后不兼容性）可能会导致这一结果。利用Q. Alnifolia作为花粉供体。开花物候和物种分布的差异可能影响了种内不同母树有效花粉云的基因流方向和遗传分化。
2013-06-14 q-bio.PE
Advances in Computational Methods for Phylogenetic Networks in the Presence of Hybridization
系统发育网络扩展了系统发育树，以允许模拟网状进化过程，如杂交。它们的形状是一个有根的、有向的、无环的图，当用进化参数（如发散时间和种群大小）进行参数化时，它们形成了分子序列进化的生成过程。系统发育网络推断的计算方法的早期工作完全集中在网状结构上，并寻找具有最少网状结构的网络来拟合数据。由于不完全谱系排序（ILS）等过程可能与杂交同时发生，因此过去十年的工作已经转向ILS存在下系统发育网络推断的计算方法。在如此短的时间内，在开发和实施这种计算方法方面取得了重大进展。特别是，简约性，似然，贝叶斯方法已被设计用于估计系统发育网络和相关参数使用估计的基因树作为数据。这些推理方法的使用已经被用于特定杂交假设的统计检验，如D-统计量。最近，直接从序列数据推断系统发育网络的贝叶斯方法被开发和实施。在本章中，我们将回顾这些进展，并讨论模型假设以及方法的优势和局限性。我们还讨论了平行的努力，在群体遗传学社区旨在推断类似的结构。最后，我们强调了该领域未来研究的主要方向。
2018-08-27 q-bio.PE
Statistical Inference of Allopolyploid Species Networks in the Presence of Incomplete Lineage Sorting
多倍体是一种重要的物种形成机制，特别是在陆地植物中。异源多倍体物种是在不育亲本物种之间杂交后形成的。最近的理论进展导致成功实施的物种树模型，考虑到人口遗传参数。然而，这些模型没有包括异源多倍体杂交和异源多倍体物种树推断时所施加的特殊问题。在这里，两个新的模型的异源多倍体的进化历史的统计推断进行评估，使用模拟和两个经验数据集上证明。假设两个二倍体物种之间存在单一杂交事件，导致基因组异源四倍体。进化历史可以表示为一个网络或一个多标记树，其中一些对尖端被标记为相同的物种。在其中一个模型（AlloppMUL）中，直接推断多重标记树。这是最简单的模型，也是最广泛适用的模型，因为所做的假设较少。第二个模型（AlloppNET）明确地结合了杂交事件，这意味着需要估计的参数更少。这两个模型都在BEAST框架中实现。模拟表明，这两种模型都是有用的，如果它所基于的假设是有效的，AlloppNET是更准确的。该模型表明，以前分析的数据从属Pachycladon（菊科）和属蝇子草（石竹科）。
2012-08-17 q-bio.PE stat.AP
Tree-like Reticulation Networks - When Do Tree-like Distances Also Support Reticulate Evolution?
杂交进化和水平基因转移（HGT）的过程中，进化关系可能更准确地描述了一个网状网络比树。在这样的网络中，任何两个现存物种之间通常会有几条路径，反映了遗传物质可能从共同祖先传递到这些物种的可能途径。这些路径通常具有不同的长度，但仍然可以计算任何两个分类群之间的“平均距离”。在这篇文章中，我们问这个平均距离是否能够区分网状进化和纯树状进化。我们考虑两种类型的网状网络：杂交网络和HGT网络。对于前者，我们建立了一个一般性的结果表明，现存类群之间的平均距离可以出现树状，但只有在一个单一的杂交事件附近的根，在所有其他情况下，两种形式的进化可以区分的平均距离。对于HGT网络，我们证明了一些类似的，但更复杂的结果。
2014-09-23 q-bio.PE
Notes on Hybridization in Leaf frogs of the Genus Agalychnis (Anura, Hylidae, Phyllomedusinae)
本文报道了两种濒危叶蛙（Agalychnis moortii和Agalychnis anortii）在人工饲养条件下的首次杂交。这两种叶蛙均属于叶蛙亚科（Phyllomedusinae）的树蛙<动物>。在此之前，这些分布于中美洲的物种被认为是明显独立的。遗传分析表明，这两个物种的杂交育种是非常密切的关系，A。moeltii和A.首次提出了一种新的方法。为了保护的目的，物种和同一物种的不同种群之间的遗传变异的识别程度的重要性，突出和讨论。
2011-02-20 q-bio.PE
Fast computation of all maximum acyclic agreement forests for two rooted binary phylogenetic trees
显示网状事件的进化场景通常由有根系统发育网络表示。由于生物学原因，这些事件很少发生，因此，包含最小数量的此类事件的网络，即所谓的最小杂交网络，对研究特别感兴趣。此外，为了研究网状进化，生物学家不仅需要一个子集，而且需要所有这些网络。为了实现这一目标，可以使用不太复杂的有根系统发育树的概念作为构建块。在这里，作为第一个重要步骤，树被分离成公共部分，所谓的最大无环协议森林，然后可以通过应用进一步的网络构建算法变成最小杂交网络。在本文中，我们提出了两个修改的第一个非天真的算法-所谓的allMAAFs -计算所有最大的无环协议森林的两个有根二元系统发育树在同一组类群。通过模拟研究，我们表明，通过这些修改的算法是平均8倍的速度比原来的算法，使该算法更大的输入树，从而更广泛的生物问题。
2015-12-17 cs.DS q-bio.PE
Deciding the existence of a cherry-picking sequence is hard on two trees
在这里，我们表明，决定是否两个有根的二元系统发育树在同一组的类群允许一个樱桃采摘序列，一种特殊类型的消除顺序的类群，是NP完全的。这改善了先前的结果，证明了八个或更多的树的硬度。通过一个已知的等价性之间的樱桃采摘序列和时间系统发育网络，我们的结果证明，它是NP-完全的，以确定存在的时间系统发育网络，包含拓扑嵌入的两棵树。硬度的结果也大大加强了以前的最小时间杂交数问题的不可近似性结果。这是该问题的优化版本，我们希望构建一个时间系统发育网络，该网络在拓扑上嵌入两个给定的有根二元系统发育树，并且具有最少数量的indegree-2节点，这些节点代表杂交和水平基因转移等事件。我们结束一个积极的注意，指出在这方面的固定参数易处理的结果可能会确保持续的时间系统发育网络模型的相关性。
2019-01-25 cs.DS q-bio.PE
On the Identifiability of Phylogenetic Networks under a Pseudolikelihood model
生命之树是一种图形结构，代表了从生命起源的单细胞生物到我们今天看到的巨大生物多样性的进化过程。从基因组序列重建这棵树是具有挑战性的，因为塑造数据中信号的生物力量多种多样，并且许多过程，如不完整的谱系排序和杂交，可能会产生混淆信息。在这里，我们提出了在SNaQ中的伪随机模型下系统发育网络的可识别性证明的数学版本。我们建立了检测不同杂交事件的能力取决于杂交斑点上的节点数量，小斑点（对应于密切相关的物种）是最难检测到的。我们的工作主要集中在1级网络，但引起了人们对更广泛的网络类的系统发育推理方法的可识别性研究的重要性的关注。
2020-10-05 math.ST q-bio.PE stat.TH
Order-Dependent Dissimilarity Measures on Phylogenetic Trees
本文比较有根系统发育树的三种阶依赖向量表示度量与rSPR距离、杂交数等指标的关系，证明在特定排序最小化下杂交数与时间树-子杂交数分别与这些向量度量等价。
2025-07-15 math.CO q-bio.PE
On Tree Based Phylogenetic Networks
通过在树的边之间添加水平边，可以从树中获得一大类系统发育网络。这些网络称为树型网络。网状可见网络和子兄弟网络都是基于树的。在这项工作中，我们提出了一个简单的必要和充分条件，树为基础的网络，并证明了有一个通用的树为基础的网络，每一个物种，使每一个系统发育树上相同的物种是这个网络的基础。基于泛树的网络的存在意味着，对于任何给定的系统发育树集合（分别为：集群）上存在一个基于树的网络，显示所有这些。
2015-09-08 q-bio.PE
A dissimilarity measure for semidirected networks
本文定义了一类通用的半定向系统发育网络，提出基于边的表示方法，并据此定义了一种可在近二次时间内高效计算的网络间相异度，该相异度推广了 Robinson-Foulds 距离，且在 tree-child 半定向网络空间上被证明是一个真正的距离。
2024-10-11 math.CO q-bio.PE
Phylogenetic diversity and biodiversity indices on phylogenetic networks
在生物多样性保护中，通常需要优先保护物种。现有的优先排序方法，如公平比例指数和沙普利值，是基于系统发育树和排名物种根据其对整体系统发育多样性的贡献。然而，在许多情况下，进化并不是树状的，因此，系统发育网络作为系统发育树的推广而脱颖而出，允许表示非树状的进化事件，如水平基因转移或杂交。在这里，我们将系统发育多样性和系统发育多样性指数的概念从系统发育树扩展到系统发育网络。一方面，我们考虑系统发育网络的树状内容，例如网络显示的（多）组系统发育树以及与之相关的LSA树;另一方面，我们直接从网络的内部结构推导出分类单元子集的系统发育多样性和生物多样性指数。此外，我们介绍我们的软件包NetDiversity，这是在Perl中实现的，并允许计算所有广义的系统发育多样性和广义系统发育多样性指数建立在本说明中，是独立的遗传概率的措施。我们将我们的方法应用到一个代表剑尾鱼和鸭嘴鱼（剑尾鱼：Poeciliidae），一组广泛杂交的物种之间的进化关系的遗传网络。
2018-02-05 math.CO math.PR q-bio.PE
On Nakhleh's latest metric for phylogenetic networks
我们证明了Nakhleh的最新相异度的系统发育网络是一个度量类的树的孩子的系统发育网络，半二进制时间一致的树兄弟系统发育网络，和多标记的系统发育树。我们还证明了它区分不同的简化版本的系统发育网络。通过这种方式，它成为迄今为止具有最强分离能力的系统发育网络的相异性度量。
2008-08-31 q-bio.PE
