深度溯祖视角下：重访网络中的树
种群与进化
2016-06-24 v1
摘要
系统发育网络用于模拟网状演化历史。过去二十年间，在建立数学结果和开发推断与分析这些网络的计算方法方面，兴趣日益增长。这些进展中一个突出的核心概念是：一个网络展示一组树，而这些树可用于推断、分析和研究该网络。本文中，我们证明在存在溯祖效应的情况下，所展示的树集合不足以捕捉网络。我们正式定义了网络的亲本树集合，并基于此定义做出三项贡献。首先，我们将异常区的概念扩展到系统发育网络，并报告了不同网络的异常结果。其次，我们展示了溯祖事件如何负面影响推断物种树的能力，而该物种树本可被扩充为正确的网络。第三，我们展示了如何将系统发育网络视为一个混合模型，该模型可通过基因树聚类实现一种新颖的推断方法。我们的结果证明了在分析和推断网络时，仅关注网络所展示的树集合的局限性。我们的发现可为推断系统发育网络时实现更高准确性奠定基础，并为该领域的研究开辟新途径，包括基于网络亲本树概念的新问题表述。
引用
@article{arxiv.1606.07350,
title = {In the Light of Deep Coalescence: Revisiting Trees Within Networks},
author = {Jiafan Zhu and Yun Yu and Luay Nakhleh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.07350},
year = {2016}
}