Tropical Density Estimation of Phylogenetic Trees
本文提出用热带几何中的热带度量对系统发育树空间上的基因树分布进行非参数核密度估计，以识别离群基因树，并通过模拟和 Apicomplexa 数据证明其比 BHV 度量方法计算更快、精度更高。
2023-07-11 q-bio.PE
Computational Performance and Statistical Accuracy of *BEAST and Comparisons with Other Methods
在多物种结合的分子进化模型下，基因树在一个共享的物种树中具有独立的进化历史。相比之下，超矩阵连接方法假设基因树共享一个共同的系谱历史，从而将基因合并等同于物种分化。以前的研究发现，它的预测分布拟合经验数据的多物种聚结的支持，并串联是不是一个一致的估计的物种树。*BEAST是多物种合并的完全贝叶斯实现，很受欢迎，但计算密集，因此系统发育数据集的大小增加既是计算挑战，也是更好的系统学的机会。使用模拟研究，我们表征了 *BEAST的缩放行为，并能够定量预测增加位点数量对计算性能和统计准确性的影响。在广泛的参数范围内进行的后续模拟表明，*BEAST相对于串联的统计性能随着分支长度的减少和基因座数量的增加而改善。最后，使用基于来自两个基因组数据集的估计参数的模拟，我们比较了一系列物种树和串联方法的性能，以表明使用具有数十个位点的 *BEAST比使用具有数千个位点的串联更可取。我们的研究结果提供了深入了解贝叶斯物种树估计的实用性，所需的位点的数量，以获得一个给定的准确度和超矩阵或总结方法的情况下，将优于完全贝叶斯多物种合并。
2015-10-06 q-bio.PE
Two results on expected values of imbalance indices of phylogenetic trees
我们计算了Yule模型下生成的系统发育树的Colless指数的期望值的显式公式，以及均匀模型下生成的系统发育树的Sackin指数的期望值的显式公式。
2012-01-18 q-bio.PE
Rank conditions on phylogenetic networks
系统发育网络比系统发育树更灵活，它可以描述更广泛的进化事件。在本文中，我们解释了如何将秩不变量从系统发育树扩展到一般马尔可夫模型和等变模型下的系统发育网络。
2020-04-27 q-bio.PE
The Fair Proportion is a Shapley Value on phylogenetic networks too
系统发育树中物种的公平比例是一个非常简单的衡量标准，用于评估其相对于树所代表的整体系统发育多样性的价值。最近Fuchs和Jin证明了它等于联盟博弈的Shapley值，该联盟博弈将物种的每个子集发送到树中的根系统发育多样性。在本文中，我们证明了这一结果扩展到自然翻译的公平比例和根系统发育多样性根系统发育网络。我们还推广到有根系统发育网络的表达无根系统发育多样性游戏的系统发育树由Haake，Kashiwada和苏。
2018-04-05 q-bio.PE
Imputing phylogenetic trees using tropical polytopes over the space of phylogenetic trees
本文提出一种基于热带几何中热带多胞体的新方法，用于填补基因树缺失部分，并证明估计树与真实树的RF距离至多为4，模拟实验验证了其有效性。
2023-07-03 q-bio.PE
Phylogenetic Networks Do not Need to Be Complex: Using Fewer Reticulations to Represent Conflicting Clusters
系统发育树被广泛用于显示物种群体如何进化的估计。每一棵系统发育树都可以被看作是一个簇的集合，这些簇是从一个共同祖先进化而来的物种的亚群。当针对多个数据集（例如针对不同的基因）获得系统发育树时，它们的聚类通常是矛盾的。因此，这种数据集的所有聚类的集合不能被组合成单个系统发育树。系统发生网络是系统发育树的推广，可用于显示更复杂的进化历史，包括杂交、重组和水平基因转移等网状事件。在这里，我们提出了新的CASS算法，可以将任何一组聚类组合成一个系统发育网络。我们表明，CASS构造的网络通常比其他可用的方法构造的网络简单。此外，我们表明，CASS是保证产生一个网络，最多有两个双连通组件，每当这样的网络存在。我们已经实现了CASS，并将其集成到免费提供的Dendroscope软件中。
2009-10-16 q-bio.PE
Estimation of Phylogenetic Tree using Gene Sequencing Data
本研究融合现有系统发育树估算模型与遗传算法，采用NCBI的Entrez数据库数据和模块化并行方法，构建独立平台以实现基因序列数据的最优系统发育树估算。
2025-09-01 q-bio.PE
Distinguishing level-1 phylogenetic networks on the basis of data generated by Markov processes
系统发生网络可以代表系统发育树无法描述的进化事件。这些网络能够纳入网状进化事件，如杂交，基因渗入和横向基因转移。最近，基于网络的DNA序列进化的马尔可夫模型已经被引入，以及基于模型的方法重建系统发育网络。为了使这些方法保持一致，网络参数需要从模型下生成的数据中识别出来。在这里，我们表明，半有向网络参数的三角形，1级网络模型与任何固定数量的网状顶点是一般可识别的Jukes-Cantor下，木村2参数，或木村3参数的约束。
2021-07-07 q-bio.PE
Phylogenetic consensus networks: Computing a consensus of 1-nested phylogenetic networks
计算一个\emph{consensus tree}以总结一系列有根系统发育树的共同特征是系统发育遗传学中一个重要且研究得很好的问题，所有的叶子集合都被同一个物种集合X双射标记。然而，最近，它已成为兴趣，找到一个更一般的，根有向无环图的集合的所有的sink集双射标记的~（X），所谓的有根\emph{phylogenetic networks}的共识。这些网络用于分析相互交叉的物种的进化，例如植物和病毒。在本文中，我们介绍了一种算法，用于计算一个所谓的1- \emph{nested}系统发育网络的集合的共识。我们的方法建立在Roselló等人之前的结果之上。该结果描述了任何1-嵌套系统发育网络的编码，即（X）的子集的有序对的集合。更具体地说，我们描述了作为某些1-嵌套系统发育网络的编码而出现的有序对的集合，然后使用这个特征来计算$O(t|X|^2+|X|^3)$时间内~ $t$ 1-嵌套网络集合的\emph{consensus network}。将我们的算法应用到一组系统发育树上，得到了著名的多数规则共识树。我们的方法为未来的工作带来了几个新的方向，我们希望它能提供一个有用的新工具来帮助理解复杂的进化场景。
2021-07-20 q-bio.PE
The Identifiability of Covarion Models in Phylogenetics
性状进化的协方差模型描述了随时间推移的替代过程中的不均匀性。在生物遗传学中，这些模型被用来描述生物序列进化过程中不断变化的功能约束或选择机制。在这项工作中，建立了一个已知的系统发育树上的通用参数的这种模型的可识别性，提供的协方差类的数量不超过可观察的状态空间的大小。此处所用的“通用参数”是指所有参数，但参数空间内的一组测量零中的参数可能除外。结合早期的结果，这意味着树和通用的数值参数是可识别的，如果类的数量是严格小于可观测状态的数量。
2008-05-26 q-bio.PE
A Practical Algorithm for Reconstructing Level-1 Phylogenetic Networks
近年来，系统发育网络的构建受到了广泛的关注，该网络通过对系统发育树进行泛化来适应复杂的进化过程。在这里，我们提出了一个有效的，实用的算法重建1级系统发育网络-一种类型的网络略比一般的系统发育树-从三元组。我们的算法已公开作为程序LEV 1ATHAN。它结合了思想，从几个已知的理论算法的系统发育树和网络重建与两个新的子程序。即，指数时间精确和贪婪算法，这两个是独立的理论兴趣。最重要的是，LEV 1ATHAN在多项式时间内运行，并始终构建一个1级网络。如果数据与系统发育树一致，则算法构建这样的树。此外，如果输入三元组集是稠密的，并且与某个一级网络完全一致，它将找到这样的网络。通过广泛的模拟研究和生物学数据集探索了LEV 1 ATHAN的潜力。我们的结论之一是，LEV 1ATHAN能够构建与高比例的输入三元组一致的网络，即使这些输入三元组受到低到中等水平的噪声影响。
2009-10-21 q-bio.PE
On Tree-Network Distinguishability and Full Identifiability of Phylogenetic 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）；European Molecular Biology Laboratory, European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI)（欧洲分子生物学实验室欧洲生物信息学研究所）
研究在JC、K2P和K3P模型下系统发育网络拓扑的可识别性，证明一级网络半定向参数完全可识别，还区分了网络与树，表明网状进化在叶模式分布中多能产生可检测特征，对可识别性有广泛意义。
2026-08-26 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
On the Quirks of Maximum Parsimony and Likelihood on Phylogenetic Networks
最大简约法是系统发育树重建中最常用的方法之一。然而，近年来越来越明显的是，系统发育树往往不足以准确地描述进化。例如，杂交或横向基因转移等过程在许多生物群体中很常见，并导致关系的马赛克模式，不能用单一的系统发育树来表示。这就是为什么能够显示这些事件的系统发育网络在系统发育研究中越来越受到关注的原因。因此，有必要将最大简约性等概念从系统发育树扩展到网络。在最近的文献中可以找到一些可能的扩展建议，例如软件和硬件简约概念。在本文中，我们分析了这两个概念下的大简约问题，即我们研究了最大简约网络，并分析了它们的性质。特别是，我们发现一个软最大简约网络是可能的多项式时间。我们还表明，一组最大简约网络的硬连线定义总是包含至少一个系统发育树。最后，我们研究了系统发育网络上的简约性与不同似然概念的一些相似之处。
2016-10-24 q-bio.PE
Phylogenetic mixtures on a single tree can mimic a tree of another topology
系统发育混合模型通常在数据中观察到的不均匀分子进化。系统发育重建方法的基础数据是由一个混合模型的性能引起了相当大的争论。大部分的争议源于一个给定的树拓扑结构的重建算法输出一个不同的拓扑结构的树的混合模型数据的模拟，这些研究结果被认为是特定的树重建方法的缺点。这样做的基本假设是，如果有足够的数据和“正确”的方法，一个拓扑结构上的混合模型数据可以与另一个拓扑结构的未混合树上的数据区分开来。在这里，我们证明这个假设可能是错误的。对于生物学家来说，我们的结果意味着，例如，来自两个基因的组合数据，其系统发育树仅在分支长度方面不同，可以完美地适合不同拓扑结构的树。
2007-06-30 q-bio.PE
On the Evolutionary Fate of Mutant Allele at Duplicate Loci: a Theoretical and Simulation Study
基因复制是进化新颖性的主要驱动力之一。我们采用基因复制的群体遗传学模型，研究了在重复基因座上突变等位基因固定过程中进化力的作用。研究了双隐性模型（DNR）和单倍不足模型（HI）下突变等位基因在重复基因座上的固定时间。同时，我们还研究了选择系数和其他进化力量对重复位点突变等位基因固定频率的影响。我们的研究结果表明，选择在重复基因的进化命运中起着重要作用，紧密的连锁将有助于保留在重复基因座的突变等位基因。我们的理论模拟与基因组学数据分析结果一致，即选择而不是漂移在重复位点的建立中起重要作用，并且重组有很大的机会作用于选择。
2012-03-15 q-bio.PE
Epidemic reconstruction in a phylogenetics framework: transmission trees as partitions
从遗传数据重建流行病的传播树是最近引起一些兴趣的主题。已经证明，传播树结构可以通过增加系统发育树的内部节点来研究，该系统发育树是使用来自流行病的病原体序列与关于持有相应谱系的宿主的信息构建的。在本文中，我们注意到，这种增强相当于传输树和分区的系统发育树到连接的子树，每个子树包含一个提示之间的对应关系，并提供了一个框架，马尔可夫链蒙特卡罗推理的遗传学，以这种方式划分，给出了一种新的方法来共同估计两棵树。该程序集成在现有的系统发育推断包BEAST。
2014-06-02 q-bio.PE
Autopolyploidy, allopolyploidy, and phylogenetic networks with horizontal arcs
多倍化是一个进化过程，通过这个过程，一个物种获得了其完整染色体组的多个拷贝。它留下的信号的网状性质意味着系统发育网络提供了一个框架来重建受其影响的物种的进化历史。这样做的主要策略是首先构建一个所谓的多重标记树，然后以某种方式从中推导出这样的网络。因此，出现了以下问题：如果这样一棵树不容易找到，那么关于过去又能说多少呢？通过将多倍体数据集视为我们称之为倍性（水平）配置文件的特定向量，我们表明，在其他结果中，总是存在以串珠状系统发育树形式的系统发育网络，其具有实现给定倍性配置文件的附加弧。有趣的是，几乎所有这些额外弧的两个端点都可以被解释为在时间上共存，从而为我们的网络增加了生物真实性，这是一个通常不被系统发育网络所享受的特征。此外，我们表明，我们的网络可以被看作是一个发电机的倍性配置文件空间，一个新的概念，类似于系统发育树空间，我们引入能够比较系统发育网络，实现一个和相同的倍性配置文件。我们说明了我们的研究结果在一个公开的中提琴数据集。
2023-02-19 q-bio.PE
Estimating phylogenetic trees from genome-scale data
随着研究人员收集越来越大的分子数据集来重建生命之树，不同生物体基因组中信号的异质性对传统的系统发育分析提出了挑战。已经提出了一类被称为“物种树方法”的系统发育方法，以直接解决基因树异质性的一个重要来源，即当进化谱系快速辐射时发生的不完全谱系排序或深度合并，导致来自单个底层物种树的基因树的多样性。虽然这种方法越来越受欢迎，但在某些方面，它们被谨慎采用，部分原因是越来越多的例子表明，连接或超矩阵方法与物种树方法之间存在强烈的系统发育冲突。在这里，我们回顾理论和实证的例子，帮助澄清这些冲突。将连接视为多物种合并器提供的更一般模型的特殊情况，可以帮助解释两种方法在多物种基因组数据集上的行为差异。最近的工作表明，物种树的方法是更强大的连接方法，一些系统发育分析的经典挑战，包括快速演变的DNA序列，碱基组成的异质性和长分支的吸引力的网站。我们发现，如分箱，旨在增加物种树分析中的信号的方法，可以扭曲基因树的分布和不一致。计算效率高的物种树方法，结合生物现实主义是一个关键的全基因组数据的系统发育分析。
2015-01-15 q-bio.PE
Transformations to simplify phylogenetic networks
本文形式化研究系统发育网络到同叶集树的变换及其一致性，证明 LSA 树方法满足新增物种下的一致性，而多种常用及新方法不满足。
2024-12-06 q-bio.PE
On the information content of discrete phylogenetic characters
系统发育推断的目的是根据遗传（或其他）数据重建不同物种的进化关系。离散字符是一种特殊类型的数据，其中包含有关如何将物种分组在一起的信息。然而，人们早就知道有些字符比其他字符包含更多的信息。例如，一个将相同的状态分配给每个物种的字符将所有物种分组在一起，因此无法洞察所考虑的物种之间的关系。在另一个极端，为每个物种分配不同状态的字符也没有传递系统发育信号。在这份手稿中，我们研究了一个自然的组合措施的信息内容的一个单独的字符和分析特性，提供最大的系统发育信息，特别是，国家的数量，这样一个字符使用和如何不同的国家必须分布在物种或类群的系统发育树。
2017-12-19 q-bio.PE
Transforming phylogenetic networks: Moving beyond tree space
系统发生网络是系统发育树的推广，用于表示网状进化。无根系统发育网络是一类特殊的网络，它自然地推广了无根系统发育树。在本文中，我们定义了两个无根系统发育网络上的操作，其中之一是一个众所周知的最近邻交换（NNI）操作系统发育树的推广。我们表明，任何无根的系统发育网络可以转化为任何其他这样的网络，只使用这些操作。这概括了一个众所周知的事实，即任何系统发育树都可以仅使用NNI操作转换为任何其他这样的树。它还允许我们定义树空间的推广，并定义一些新的度量无根系统发育网络。为了证明我们的主要结果，我们采用了一些有趣的新的连接系统发育网络和立方图，我们最近发现的。我们的研究结果应该是有用的，在开发新的策略，以寻找最佳的系统发育网络，一个话题，最近在文献中产生了一些兴趣，以及提供新的方法来比较网络。
2016-01-08 math.CO q-bio.PE
Phylogenetic trees
我们介绍了Macaulay2的软件包PhylogeneticTrees，它允许用户计算基于组的树模型的系统发育不变量。我们提供了一些背景信息的系统发育代数几何和展示如何包PhylogeneticTrees可以用来计算一个系统发育的理想，以及其维数的下限生成集。最后，我们展示了如何在包内的方法可以用来计算任何两个理想的连接生成集。
2016-11-17 math.AG 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
Nonbinary tree-based phylogenetic networks
有根系统发生网络用于描述包含非树状进化事件的进化历史，如杂交和水平基因转移。在某些情况下，这样的历史可以通过具有附加链接弧的系统发育基树来描述，其可以例如表示基因转移事件。这样的系统发育网络被称为基于树的。在这里，我们考虑两种可能的概括这一概念的非二进制网络，我们称之为基于树和严格基于树的非二进制系统发育网络。我们给出了简单的图论特征的树为基础的和严格的树为基础的非二元系统发育网络。此外，我们证明了这两个类中的每一个，它可以在多项式时间内决定一个给定的网络是否包含在类中。我们的方法也提供了一个新的观点基于树的二元系统发育网络。最后，我们讨论了两个例子，在生物学中的非二元系统发育网络，并显示我们的结果可以应用于他们。
2016-09-30 cs.DS 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
Relevant phylogenetic invariants of evolutionary models
最近有几个尝试，以提供一整套的发电机的理想的代数品种相关联的进化树下的代数模型。这些代数簇已被证明是有用的遗传学。在本文中，我们证明，系统发育重建的目的，这是足够的考虑发电机来自边缘的树，所谓的边缘不变量。这是类似于布尼曼分裂等价定理的代数。这一结果的兴趣依赖于它在遗传学中的潜在应用，广泛使用的进化模型，如Jukes-Cantor，Kimura 2和3参数，和一般马尔可夫模型。
2009-12-10 math.AG q-bio.PE
A Perl Package and an Alignment Tool for Phylogenetic Networks
系统发生网络是系统发育树的一种推广，它允许代表在种群水平上起作用的进化事件，如基因之间的重组，谱系之间的杂交和横向基因转移。虽然大多数遗传学工具在系统发育树上实现了广泛的算法，但只有少数应用程序可以与系统发育网络一起工作，并且也没有开源库。为了改善这种情况，我们开发了一个Perl包，它依赖于BioPerl包，并在系统发育网络上实现了许多算法。我们还开发了一个Java小程序，它利用上述Perl包，并允许用户进行简单的实验与系统发育网络，而不必自己开发一个程序或Perl脚本。Perl包已被接受为BioPerl包的一部分。它可以从http://dmi.uib.es/~gcardona/BioInfo/Bio-PhyloNetwork.tgz下载。基于网络的应用程序可在http://dmi.uib.es/~gcardona/BioInfo/上获得。Perl软件包包括其所有特性的完整文档。
2007-11-22 cs.CE 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
Mathematical Framework for Phylogenetic Birth-And-Death Models
系统发育生灭模型是一种用于所谓系统发育谱的概率图形模型，即，同源基因家族在同源基因组末端节点的大小分布。图谱数据集用于生物信息学分析，用于推断进化树和基因家族之间的功能关联，以及用于量化指导基因组进化的各种过程。在这里，我们描述了系统发育的出生和死亡模型的数学形式主义。我们还提出了一个算法计算的可能性在一个增益损失重复模型。
2009-02-05 q-bio.GN q-bio.PE
Classes of Explicit Phylogenetic Networks and their Biological and Mathematical Significance
生物体之间的进化关系传统上是用有根的系统发育树来表示的。然而，由于网状过程，如杂交或横向基因转移，进化并不总是充分代表了一个系统发育树，和有根系统发育网络，描述这种复杂的过程已被引入作为一个推广的有根系统发育树。事实上，从基因组序列数据中估计有根系统发育网络并分析其结构特性是当代遗传学中最重要的任务之一。在过去的二十年中，几个子类的根源系统发育网络（其特征在于某些结构约束）已被引入到文献中，无论是建模特定的生物现象或使易于处理的数学和计算分析。在本手稿中，我们提供了这些网络类的彻底审查，以及提供这些网络的结构约束的生物学解释在可能的情况下。此外，我们还讨论了如何对网络拓扑结构施加结构约束，以解决从经验数据估计系统发育网络所面临的可扩展性和可识别性挑战。
2022-01-18 math.CO q-bio.PE
Phylogenetic invariants: straightforward from the general Markov to equivariant models
本文证明等变模型下系统发育树的不变量可直接从一般马尔可夫模型的不变量导出，无需表示理论，并给出基于矩阵展平秩约束的实用判据，可扩展至系统发育网络。
2025-07-03 math.AG q-bio.PE
Locating a tree in a phylogenetic network
系统发育树和网络是描述物种进化历史的叶标图。树包含问题询问给定的系统发育树是否嵌入到给定的系统发育网络中。给定一个系统发育网络和一个物种簇，簇包含问题询问给定的簇是否是嵌入网络中的某个系统发育树的簇。这两个问题一般都是NP完全问题。在这篇文章中，我们考虑这些问题的限制，几个研究良好的类的系统发育网络。我们表明，树包含是多项式时间可解的正常网络，二叉树的孩子的网络，和水平$k$网络。另一方面，我们表明，即使是树兄弟，时间一致的，定期网络，树包容和集群包容仍然是NP完全的。
2010-06-16 cs.DS q-bio.PE
PhyloGen: Language Model-Enhanced Phylogenetic Inference via Graph Structure Generation
Zhejiang University（浙江大学）；Westlake University（西湖大学）
PhyloGen利用预训练基因组语言模型，将系统发育推断转化为条件约束的树结构生成问题，通过三个核心模块联合优化树拓扑与分支长度，并在八个真实数据集上验证了其有效性与鲁棒性。
2024-12-25 cs.AI q-bio.PE
Toric ideals of phylogenetic invariants for the general group-based model on claw trees $K_{1,n}$
我们解决的问题，研究了一个一般的基于组的模型上的任意爪树的系统发育不变量的环面理想。我们专注于组$\mathbb Z_2$，并选择一个自然的递归方法，扩展到其他组。对与每个系统发育理想相关联的晶格的研究产生了生成相应晶格理想的电路列表。此外，我们明确地描述了一个二次字典Gröbner基础的环面理想的不变量的爪树的任意数量的叶子。结合Sturmfels和Sullivant的结果，这意味着组$\mathbb Z_2$的每棵树的系统发育理想具有二次Gröbner基。因此，环面簇的坐标环是一个Koszul代数。
2007-04-19 math.AC q-bio.PE
Comparing the topology of phylogenetic network generators
系统发生网络代表了物种的进化历史，可以记录基因水平转移和基因重组等自然网状进化过程。这使得系统发育网络比系统发育树更全面地代表了进化历史。生成随机树或网络的随机过程是进化分析中的重要工具，特别是在遗传重建中，它们可以用于验证或作为贝叶斯方法的先验。然而，随着越来越多的网络生成器的开发，缺乏对不同生成器的讨论或比较。为了弥合这一差距，我们比较了一组系统发育网络生成器，通过分析生成的网络的拓扑汇总统计数据的数量的网状结构和比较的拓扑配置文件。
2021-06-12 math.CO math.PR q-bio.PE
The space of tree-based phylogenetic networks
系统发生网络是系统发育树的概括，它允许表示网状事件，如水平基因转移或杂交，也可以表示推理中的不确定性。这些，树为基础的系统发育网络的一个子类，已被引入到捕获的程度，网状进化，但广泛遵循树状模式。近年来已经开发了几种改变一般系统发育网络的重要操作，并且对于允许算法在网络空间中移动非常重要;这是在给定一些生物学数据的情况下找到最佳网络的重要组成部分。这种操作的一个关键是最近邻交换（NNI）。虽然已经知道无根系统发育网络的空间在NNI下是连通的，但还不清楚这是否也适用于基于树的网络的子空间。在本文中，我们证明了基于无根树的系统发育网络的空间确实是连接下的NNI操作。我们通过明确地展示如何从一个这样的网络到另一个网络而不丢失基于树的方式来实现。此外，我们引入了一些新的概念，例如“shoat网络”，并得出了一些有趣的方面有关树为基础的。最后，我们使用我们的结果来推导基于树的网络的空间的大小的上界。
2019-10-13 math.CO q-bio.PE
TreeFlow: probabilistic modelling and automatic differentiation for phylogenetics
The University of Auckland（奥克兰大学）；University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；Tulane University（杜兰大学）；Fred Hutchinson Cancer Research Center（弗雷德·哈钦森癌症研究中心）；University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；University of Washington（华盛顿大学）
TreeFlow将系统发育树嵌入TensorFlow Probability，实现固定拓扑下模型的概率推断与自动微分，支持快速建模评估，性能与专用库相当。
2026-09-15 q-bio.PE stat.CO
Phylogenetic diversity indices from an affine and projective viewpoint
本文引入了基于子集（簇）和二分（分裂）的更一般系统发育多样性指数，利用仿射与射影几何的离散类比建立统一框架，为基于有根和无根系统发育树的指数提供推广、新证明及新变体。
2024-03-23 math.CO q-bio.PE
Toric ideals of phylogenetic invariants
进化的统计模型是系统发育树叶色联合概率分布空间中的代数簇。一个模型的系统发育不变量是在簇上消失的多项式。几种广泛使用的生物序列模型具有可以通过阿贝尔群的傅里叶变换对角化的转移矩阵。它们的系统发育不变量在傅立叶坐标中形成复曲面理想。我们确定这些复曲面理想的生成元和Gröbner基。对于二叉树上的Jukes-Cantor和Kimura模型，我们的Gröbner基由某些显式构造的次数至多为4的多项式组成。
2004-02-07 math.AC q-bio.PE
pplacer: linear time maximum-likelihood and Bayesian phylogenetic placement of sequences onto a fixed reference tree
基于似然性的系统发育推断通常被认为是对未知序列最可靠的分类方法。然而，由于计算复杂性问题和缺乏系统发育信号，传统的基于似然性的系统发育方法无法应用于下一代测序的大量短读段。“系统发生放置”，其中参考树是固定的，未知的查询序列通过参考比对被放置到树上，是一种将基于似然性的方法的推理能力带到大数据集的方法。本文介绍了一个软件包，用于系统发育的位置和随后的可视化。该算法可以放置两万个短的阅读每小时一千个类群的参考树每个处理器，具有基本上线性的时间和内存的参考类群的数量的复杂性，并且很容易并行运行。Pplacer的特点是计算边缘上放置的后验概率，这是一种在逐边缘基础上量化不确定性的统计严格方法。它还可以通过计算放置位置之间的预期距离来通知用户查询序列的位置不确定性，这对于使用良好采样的参考树来估计不确定性至关重要。该软件提供可视化使用分支厚度和颜色来表示放置的数量及其不确定性。使用从631个COG比对产生的读段的模拟研究显示了在宽范围的比对多样性上系统发育放置的高水平的准确性，以及边缘不确定性估计测量放置置信度的能力。Pplacer能够实现高效的系统发育放置和随后的可视化，使基于可能性的遗传学方法适用于大量的读取;它可以作为源代码，二进制文件和Web服务提供。
2010-03-30 q-bio.GN q-bio.PE
Distribution of phylogenetic diversity under random extinction
系统发育多样性是描述一个物种子集在进化树中所占的比例的一种度量。如果将此应用于在未来某个时间仍然存在的当前物种的（未知）子集，则这种“未来系统发育多样性”提供了对生物多样性保护中各种灭绝情景影响的衡量。在本文中，我们研究了一个简单的灭绝模型（广义的子弹场模型）下的未来系统发育多样性的分布。我们表明，未来的系统发育多样性的分布收敛到一个正态分布的物种数量的增长（在温和的条件下，这是必要的）。我们还描述了一种算法来计算有效的分布，提供的边长是完整的，并简要概述了我们的研究结果对生物多样性保护的意义。
2007-08-02 q-bio.PE q-bio.SC
Markovian log-supermodularity, and its applications in phylogenetics
我们建立了一个日志超模块性属性的概率分布在任何2-状态马尔可夫过程下产生的树的尖端观察到的二进制模式。我们说明了这一结果的适用性，通过推导出一个相关的不平等估计预期未来的物种灭绝模型下的系统发育多样性的遗传学。在进一步的应用中的对数超模块性的属性，我们得到一个纯粹的组合不等式的简约得分的二进制字符。我们的结果的证明利用了有限集合组合学中的两个经典定理。
2008-05-19 q-bio.PE q-bio.QM
Invariants for level-1 phylogenetic networks under the random walk 4-state Markov model
本文确定了随机游走4状态马尔可夫模型下sunlet网络的二次不变量，并通过toric纤维积推广到1级系统发育网络，证明了新不变量不足以识别quarnets，同时提供了更高效的不变量计算方法。
2024-07-16 math.AG q-bio.PE
Comparison of Tree-Child Phylogenetic Networks
系统发生网络是系统发育树的一种推广，它允许表示非树状的进化事件，如重组、杂交或横向基因转移。在本文中，我们提出并研究了一类新的系统发育网络，称为树子系统发育网络，其中每个不存在的物种都有一些后代通过突变。我们提供了一个内射表示这些网络的自然数向量的多集，他们的路径多重向量，我们用这种表示来定义这个类的距离，并给出一个对齐方法对这些网络。据我们所知，他们分别是第一个真正的距离和第一个比对方法定义在一个有意义的类的系统发育网络严格扩展类的系统发育树。提供了简单的多项式算法，用于从其路径多样性向量重构树子系统发生网络，用于计算两个树子系统发生网络之间的距离，以及用于对齐一对树子系统发生网络，并且它们已经被实现为Perl包和Java applet，并且它们可以在http://bioinfo.uib.es/~recerca/phylonetworks/mudistance上获得
2007-08-27 cs.CE cs.DM q-bio.PE
Phylogenetic analysis accounting for age-dependent death and sampling with applications to epidemics
通过将流行病学模型拟合到系统发育树中，基于从流行病中连续采样的病毒基因序列数据重建系统发育树，提供了对过去传播动态的估计。据我们所知，目前在遗传学中使用的流行病学模型都不能解释恢复率和采样率取决于传播后的时间。在这里，我们介绍了一个流行病模型，感染者离开流行病，无论是通过恢复或采样，经过一段随机时间，可能遵循任意分布。我们推导出一个表达式的可能性的系统发育树的采样感染下，我们的一般流行病学模型。在本文中开发的分析概念将有助于推断过去的流行病学动态，并提供了一个分析框架，进行非常有效的模拟系统发育树在我们的模型。我们分析研究的主要思想是，非马尔可夫流行病模型产生的系统发育树随着时间的推移垂直增长，可以表示为一个马尔可夫“聚结点过程”的水平增长的聚结和采样时间对顺序添加。作为例子，我们讨论我们的一般模型的两个特殊情况，即应用到流感和应用到艾滋病毒。虽然用流行病学术语表述，但我们的框架也可以用于例如将宏观进化模型拟合到现存和灭绝物种的遗传学中，解释一般物种的寿命分布。
2013-06-14 math.PR q-bio.PE
Unrooted non-binary tree-based phylogenetic networks
系统发生网络是系统发育树的一种推广，它可以表示非树状的进化事件，如杂交。典型地，这样的网络已经基于它们的“级别”，即基于它们的2-边连接的分量的复杂性来分析。然而，最近的问题是如何“树状”的系统发育网络已成为各种研究的关注中心。这导致了\emph{tree-based networks}的引入，即可以通过添加额外的边从称为\emph{base tree}的系统发育树构建的网络。虽然基于树的概念最初是为有根系统发育网络引入的，但最近也被认为是无根网络。在本研究中，我们比较和对比无根\emph{binary}树为基础的网络无根\emph{non-binary}网络的结果。特别是，虽然我们知道在第4级之前，所有无根二进制网络都是基于树的，但我们证明了在非二进制网络的情况下，这个结果只适用于第3级。
2020-05-07 math.CO q-bio.PE
Approximating genealogies for partially linked neutral loci under a selective sweep
假设一个基因位点携带一个最近在一个大群体中固定的强有益等位基因。由于强烈有益的等位基因快速固定，部分连锁的中性基因座的序列多样性降低。这种现象被称为选择性扫描。有益等位基因的固定不仅影响单个中性位点的序列多样性，而且影响多个部分连锁的中性位点的联合等位基因分布。在选择性扫描期间，可以使用部分连锁的中性基因座的样本的祖先重组图来研究这种分布。为了近似这个图，我们扩展了Schweinsberg & Durrett 2005和Etheridge，Pfaffelhuber & Wakolbinger 2006的最新工作，使用标记的Yule树在一个中性位点与一个强有益位点相连的系谱。我们主要研究在两个部分连锁的中性基因座上的联合系谱，即基因座间重组率ρ= O（α/ \log α）和选择系数α较大的情况。我们的方法导致了一个完整的描述的系谱与O（（\log α）^{-2}）的概率的准确性。作为一个应用程序，我们推导出预期的Lewontin的D作为衡量非随机关联的等位基因。
2006-11-08 math.PR q-bio.PE
Invariants for level-1 phylogenetic networks under the Cavendar-Farris-Neyman Model
系统发生网络可以模拟树木无法捕捉的更复杂的进化现象，如水平基因转移和杂交。同样的马尔可夫模型，用于模拟树上的进化也可以扩展到网络和类似的问题，如网络参数的可识别性或模型的不变量，可以问。在本文中，我们专注于寻找Cavendar-Farris-Neyman（CFN）模型的不变量的水平-1进化网络。我们通过将问题简化为寻找sunlet网络的不变量来做到这一点，sunlet网络是由每个顶点都有叶子的单个循环组成的1级网络。然后，我们确定所有的二次不变量的sunlet网络理想，我们猜想产生的充分理想。
2021-02-05 math.AG q-bio.PE
Rearrangement operations on unrooted phylogenetic networks
重排操作将系统发生树转化为另一个系统发生树，从而在系统发生树的空间上引入度量。无根系统发生树的常用操作是NNI（最近邻交换）、SPR（子树修剪和重接）和TBR（树平分和重接）。最近，这些操作已被扩展到无根系统发育网络，这是概括的系统发育树，可以模拟网状的进化关系。在这里，我们研究了这三种操作下的系统发育网络空间的全局和局部性质。特别是，我们证明了连通性和渐近边界上的不同类别的系统发育网络，包括树为基础的网络和k级网络的空间的直径。我们还研究了一个类中两个系统发育网络之间的最短TBR序列的行为，以及如果允许来自其他类的中间网络，TBR距离是否会改变：例如，系统发育树的空间是TBR下系统发育网络空间的等距子图。最后，我们证明了计算两个系统发育网络的TPR-距离和PR-距离是NP-困难的。
2019-12-21 cs.DS math.CO q-bio.PE
The transposition distance for phylogenetic trees
在系统发育树上寻找相似性和不相似性度量的动机是一致树的计算、系统发育数据库中的相似性搜索以及生物信息学中聚类结果的评估。转座距离完全解决系统发育树是最近除了广泛收集可用的度量比较系统发育树。在本文中，我们推广的换位距离从完全解决任意系统发育树，通过一个建设，涉及一组系统发育树与一个固定数量的标记的叶子嵌入到一个对称组和广义的Reidys-Stadler的对合度量的RNA接触结构。我们还提出了简单的线性时间算法来计算它。
2006-04-18 cs.CE math.GR q-bio.OT
The comparison of tree-sibling time consistent phylogenetic networks is graph isomorphism-complete
在以前的工作中，我们给出了一个度量类的半二叉树兄弟时间一致的系统发育网络，是可计算的多项式时间，特别是，问题的决定，如果两个网络的这种同构是在P.在本文中，我们表明，如果我们删除上述的半二进制条件，那么这个问题变得更加困难。更准确地说，我们证明了同构问题的通用树兄弟时间一致的系统发育网络是多项式等价的图同构问题。由于后者被认为既不是P也不是NP完全的，所以很可能不可能定义一个可以在多项式时间内计算的所有树兄弟时间一致的系统发育网络的度量。
2009-02-26 cs.DM q-bio.PE
Consistency of Bayesian inference of resolved phylogenetic trees
贝叶斯推断是目前从比对序列数据重建系统发育树的主要技术。在这个简短的说明中，我们正式表明，最大后验树拓扑结构提供了一个统计上一致的估计一个完全解决的进化树在各种条件下。这包括从跨分支长度的整个参数范围的比对序列数据中推断基因树，以及在通常的“可识别性”条件成立的模型中的先验的一般条件下。我们将其扩展到从序列数据中推断物种树，其中基因树构成“讨厌的参数”，如在程序 *BEAST中。本说明还解决了早期文献中提出的问题，质疑贝叶斯方法的统计一致性在多大程度上可能普遍存在。
2013-07-11 q-bio.PE q-bio.QM
