TOWARD AN ALGEBRAIC UNDERSTANDING OF HAPLOTYPE INFERENCE BY PURE PARSIMONY
Notice bibliographique
Résumé
Haplotype inference by pure parsimony (HIPP) is known to be NP-Hard. Despite this, many algorithms successfully solve HIPP instances on simulated and real data. In this paper, we explore the connection between algebraic rank and the HIPP problem, to help identify easy and hard instances of the problem. The rank of the input matrix is known to be a lower bound on the size an optimal HIPP solution. We show that this bound is almost surely tight for data generated by randomly pairing p haplotypes derived from a perfect phylogeny when the number of distinct population members is more than (1 + epsilon/2)p log p (for some positive epsilon). Moreover, with only a constant multiple more population members, and a common mutation, we can almost surely recover an optimal set of haplotypes in polynomial time. We examine the algebraic effect of allowing recombination, and bound the effect recombination has on rank. In the process, we prove a stronger version of the standard haplotype lower bound. We also give a complete classification of the rank of a haplotype matrix derived from a galled tree. This classification identifies a set of problem instances with recombination when the rank lower bound is also tight for the HIPP problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».