FASTER SOLUTION TO THE MAXIMUM QUARTET CONSISTENCY PROBLEM WITH CONSTRAINT PROGRAMMING
Notice bibliographique
Résumé
Evolution is an important sub-area of study in biological science, whereby the evolutionary history, or phylogeny, would shed light on the genetic linkage and the functional correlation for the species under consideration. Many kinds of species data can be deployed for the task and many phylogeny reconstruction methods have been examined in the literature. A quartet approach is to build a local phylogeny for every 4 species, which is called a quartet for these 4 species, and then to assemble a phylogeny for the whole set of species satisfying the topological constraints imposed by these quartets built. In practice, those predicted quartets might not agree each other and the optimization problem, the well-known Maximum Quartet Consistency (MQC) problem, is to construct a phylogeny to satisfy a maximum number of the predicted quartets. An equivalent representation for the MQC problem through searching for a certain ultrametric matrix via Answer Set Programming has recently been proposed. This paper follows the approach and presents a number of optimization techniques to speed up the searching process. The experimental results on both the simulated and real datasets suggest that the new representation combined with Constraint Programming presents a unique perspective to the MQC problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».