利用超树和协调进行基因树构建与校正

超树问题旨在寻找一棵能够展示一组一致输入树的树，该问题已被广泛用于物种树的重建。在此，我们探索这一框架以从部分数据的输入基因树集合中重建基因树。在此视角下，包含感兴趣基因的物种系统发育树可用于从众多可能的兼容“超级基因树”中进行选择，最自然的标准是最小化协调成本。我们开发了一系列利用超树框架构建和校正基因树的算法解决方案。首先针对约束较少的问题版本，开发了一种动态规划超树算法，用于构建或校正基因树，其复杂度随输入树的数量呈指数增长。随后将其适配于节点标记为复制或物种形成的基因树，附加约束是保持基因间的直系同源和旁系同源关系。接着，开发了一种二次时间复杂度的算法，用于高效校正初始基因树，同时保留一组“可信”子树及其间的相对系统发育距离，适用于标记或未标记的输入树两种情况。通过将这些算法应用于 Ensembl 基因树集合，我们表明这种新的校正框架特别有助于校正支持度较弱的复制节点。文中描述的算法和模拟的 C++ 源代码可在 https://github.com/UdeM-LBIT/SuGeT 获取。