4446
правок
Необщие ребра в филогенетических деревьях: различия между версиями
Материал из WEGA
Необщие ребра в филогенетических деревьях (посмотреть исходный код)
Версия от 14:23, 1 октября 2023
, 1 октября 2023нет описания правки
Irina (обсуждение | вклад) м (→Применение) |
Irina (обсуждение | вклад) мНет описания правки |
||
| (не показаны 3 промежуточные версии этого же участника) | |||
| Строка 45: | Строка 45: | ||
'''Теорема 2. Пусть <math>\varepsilon \;</math> – параметр, <math>\varepsilon > 0 \;</math>. Тогда существует рандомизированный алгоритм, такой, что с вероятностью не менее <math>1 - k^{-2} \;</math> расстояние в необщих ребрах между каждой парой входных филогенетических деревьев из <math>\Delta \;</math> может быть аппроксимировано с коэффициентом <math>(1 + \varepsilon) \;</math> от действительного расстояния; время | '''Теорема 2. Пусть <math>\varepsilon \;</math> – параметр, <math>\varepsilon > 0 \;</math>. Тогда существует рандомизированный алгоритм, такой, что с вероятностью не менее <math>1 - k^{-2} \;</math> расстояние в необщих ребрах между каждой парой входных филогенетических деревьев из <math>\Delta \;</math> может быть аппроксимировано с коэффициентом <math>(1 + \varepsilon) \;</math> от действительного расстояния; время выполнения этого алгоритма составляет <math>O(k(n^2 + k \; log \; k) / \varepsilon^2)</math>.''' | ||
В общем случае, пусть даны два входных филогенетических дерева R и R' с одним и тем же множеством меток листьев и одним и тем же мультимножеством весов ребер, n – число листьев в каждом дереве. Обобщенная задача нахождения расстояния в необщих ребрах может быть легко решена за время <math>O(n^2) \;</math> путем последовательного применения теоремы 1. Время | В общем случае, пусть даны два входных филогенетических дерева R и R' с одним и тем же множеством меток листьев и одним и тем же мультимножеством весов ребер, n – число листьев в каждом дереве. Обобщенная задача нахождения расстояния в необщих ребрах может быть легко решена за время <math>O(n^2) \;</math> путем последовательного применения теоремы 1. Время выполнения удалось улучшить Хону и коллегам [5]. | ||
| Строка 56: | Строка 56: | ||
Филогенетические деревья широко используются в биологии для моделирования эволюционных взаимоотношений между видами. Многие применяемые методы реконструкции (такие как максимальная экономичность, максимальное правдоподобие, совместимость и матрица расстояний) дают в результате разные филогенетические деревья на основе одного и того же набора видов; любопытно было бы вычислить расхождения между этими деревьями. Кроме того, в процессе сравнения можно обнаружить информацию о редких генетических событиях – таких как рекомбинация или конверсия генов. Чаще всего применяется метрика расхождения под названием «метрика Робинсона-Фоулдса» [11], представляющая собой расстояние в необщих ребрах. | Филогенетические деревья широко используются в биологии для моделирования эволюционных взаимоотношений между видами. Многие применяемые методы реконструкции (такие как максимальная экономичность, максимальное правдоподобие, совместимость и матрица расстояний) дают в результате разные филогенетические деревья на основе одного и того же набора видов; любопытно было бы вычислить расхождения между этими деревьями. Кроме того, в процессе сравнения можно обнаружить информацию о редких генетических событиях – таких как рекомбинация или конверсия генов. Чаще всего применяется метрика расхождения под названием «метрика Робинсона-Фоулдса» [11], представляющая собой расстояние в необщих ребрах. | ||
Были предложены и другие метрики расхождения – например, [[Обмен ближайшими соседями и относительные расстояния|обмен ближайшими соседями (NNI) и расстояние переноса поддеревьев (STT)]] (подробнее об этом в [2]). Иногда биологи предпочитают именно эти метрики, поскольку они могут использоваться для обнаружения биологических событий, которые и вызвали расхождение. Однако вычислить эти метрики обычно значительно сложнее. В частности, ДасГупта и коллеги показали, что задачи вычисления расстояний NNI и STT являются NP-полными [1, 2]. Для этих задач были разработаны алгоритмы | Были предложены и другие метрики расхождения – например, [[Обмен ближайшими соседями и относительные расстояния|обмен ближайшими соседями (NNI) и расстояние переноса поддеревьев (STT)]] (подробнее об этом в [2]). Иногда биологи предпочитают именно эти метрики, поскольку они могут использоваться для обнаружения биологических событий, которые и вызвали расхождение. Однако вычислить эти метрики обычно значительно сложнее. В частности, ДасГупта и коллеги показали, что задачи вычисления расстояний NNI и STT являются NP-полными [1, 2]. Для этих задач были разработаны аппроксимационные алгоритмы (NNI: [4, 8], STT: [1, 6]). Любопытно, что для вычисления коэффициентов аппроксимации эти алгоритмы используют расстояние в необщих ребрах. | ||
== См. также == | == См. также == | ||
Родственная задача измерения сходства между двумя входными филогенетическими деревьями | Родственная задача измерения сходства между двумя входными филогенетическими деревьями: | ||
* ''[[Поддерево максимального соответствия]] | * ''[[Поддерево максимального соответствия]] | ||
== Литература == | == Литература == | ||
