On the complexity of non-binary tree reconciliation with endosymbiotic gene transfer
Notice bibliographique
Résumé
Reconciling a non-binary gene tree with a binary species tree can be done efficiently in the absence of horizontal gene transfers, but becomes NP-hard in the presence of gene transfers. Here, we focus on the special case of endosymbiotic gene transfers (EGT), i.e. transfers between the mitochondrial and nuclear genome of the same species. More precisely, given a multifurcated (non-binary) gene tree with leaves labeled 0 or 1 depending on whether the corresponding genes belong to the mitochondrial or nuclear genome of the corresponding species, we investigate the problem of inferring a most parsimonious Duplication, Loss and EGT (DLE) Reconciliation of any binary refinement of the tree. We present a general two-steps method: ignoring the 0-1 labeling of leaves, output a binary resolution minimizing the Duplication and Loss (DL) Reconciliation and then, for such resolution, assign a known number of 0s and 1s to the leaves in a way minimizing EGT events. While the first step corresponds to the well studied non-binary DL-Reconciliation problem, the complexity of the label assignment problem corresponding to the second step is unknown. We show that this problem is NP-complete, even when the tree is restricted to a single polytomy, and even if transfers can occur in only one direction. We present a general algorithm solving each polytomy separately, which is shown optimal for a unitary cost of operation, and a polynomial-time algorithm for solving a polytomy in the special case where genes are specific to a single genome (mitochondrial or nuclear) in all but one species. This work represents the first algorithmic study for reconciliation with endosymbiotic gene transfers in the case of a multifurcated gene tree.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».