Distance Computation in the Space of Phylogenetic Trees
Notice bibliographique
Résumé
A phylogenetic tree represents the evolutionary history of a set of organisms. There are many different methods to construct phylogenetic trees from biological data. To either compare one such algorithm with another, or to find the likelihood that a certain tree is generated from the data, researchers need to be able to compute the distance between trees. In 2001, Billera, Holmes, and Vogtmann introduced a space of phylogenetic trees, and defined the distance between two trees to be the length of the shortest path between them in that space. We use the combinatorial and geometric properties of the tree space to develop two algorithms for computing this geodesic distance. In doing so, we show that the possible shortest paths between two trees can be compactly represented by a partially ordered set. We calculate the shortest distance between the start and target trees for each potential path by converting the problem into one of finding the shortest path through a certain subspace of Euclidean space. In particular, we show there is a linear time algorithm for finding the shortest path between a point in the all positive orthant and a point in the all negative orthant of R^k contained in the subspace of R^k consisting of all orthants with the first i coordinates non- positive and the remaining coordinates non-negative for 0 <= i <= k. This case is of interest, because the general problem of finding a shortest path through higher dimensional Euclidean space with obstacles is NP-hard. The resulting algorithms for computing the geodesic distance appear to be the best available to date.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».