Evolutionary histories are often represented by rooted phylogenetic networks, whose leaves correspond to extant taxa and whose internal vertices represent ancestral lineages. Since such histories must usually be inferred from incomplete data, in particular from genomic sequences of present-day taxa, one often obtains only local information about relative evolutionary proximity. For instance, sequence data may suggest that two taxa $x$ and $y$ are more closely related to each other than either is to a third taxon $z$. This information is classically encoded by a rooted triple $xy|z$. In this paper, we study rooted triples in phylogenetic networks under an ancestor-based interpretation: $xy|z$ is displayed if the unique least common ancestor (LCA) of $x$ and $y$ lies strictly below the unique LCA of $x$ and $z$, respectively of $y$ and $z$, and the latter two LCAs coincide. We also introduce anchored triples $\underline{x}y|z$, which retain only the asymmetric comparison that the LCA of $x$ and $y$ lies below the LCA of $x$ and $z$. This relaxation is natural in networks, where different pairwise ancestral relationships need not behave as they do in trees. We consider several variants of consistency problems for ordinary and anchored triples, both with and without forbidden triples. Somewhat surprisingly, these ancestor-based consistency questions for triples in phylogenetic networks do not appear to have been addressed before despite their direct biological interpretation and the fact that such constraints can be inferred naturally from genomic sequence data. By translating these questions into realization problems for required and forbidden LCA-constraints, we show that all resulting problems can be solved in polynomial time. Moreover, whenever a solution exists, a suitable realizing DAG and phylogenetic network can be constructed within the same time bound.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
57+阅读 · 2021年1月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
论文浅尝 | 基于Universal Schema与Memory Network的知识+文本问答
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
一文详解LSTM网络
论智
18+阅读 · 2018年5月2日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
CapsNet入门系列之四:胶囊网络架构
论智
12+阅读 · 2018年2月23日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
机器的崛起:美海军陆战队组建机器人营思考
专知会员服务
3+阅读 · 9月8日
无面之战:人工智能如何重绘权力版图
专知会员服务
2+阅读 · 9月8日
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
9+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
7+阅读 · 9月7日
相关VIP内容
专知会员服务
57+阅读 · 2021年1月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
论文浅尝 | 基于Universal Schema与Memory Network的知识+文本问答
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
一文详解LSTM网络
论智
18+阅读 · 2018年5月2日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
CapsNet入门系列之四:胶囊网络架构
论智
12+阅读 · 2018年2月23日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员