Comparison of phylogenetic trees defined on different but mutually overlapping sets of taxa: A review
Notice bibliographique
Résumé
Phylogenetic trees represent the evolutionary relationships and ancestry of various species or groups of organisms. Comparing these trees by measuring the distance between them is essential for applications such as tree clustering and the Tree of Life project. Many distance metrics for phylogenetic trees focus on trees defined on the same set of taxa. However, some problems require calculating distances between trees with different but overlapping sets of taxa. This study reviews state-of-the-art distance measures for such trees, covering six major approaches, including the constraint-based Robinson-Foulds (RF) distance RF(-), the completion-based RF(+), the generalized RF (GRF), the dissimilarity measure, the vectorial tree distance, and the geodesic distance in the extended Billera-Holmes-Vogtmann tree space. Among these, three RF-based methods, RF(-), RF(+), and GRF, were examined in detail on generated clusters of phylogenetic trees defined on different but mutually overlapping sets of taxa. Additionally, we reviewed nine related techniques, including leaf imputation methods, the tree edit distance, and visual comparison. A comparison of the related distance measures, highlighting their principal advantages and shortcomings, is provided. This review offers valuable insights into their applicability and performance, guiding the appropriate use of these metrics based on tree type (rooted or unrooted) and information type (topological or branch lengths).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».