Distinguishing level-1 phylogenetic networks on the basis of data generated by Markov processes.
Distinguishing level-1 phylogenetic networks on the basis of data generated by Markov processes.
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DOI：
10.1007/s00285-021-01653-8
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发表时间：
2021-09-04
影响因子：
1.9
通讯作者：
Murakami Y
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gross E;van Iersel L;Janssen R;Jones M;Long C;Murakami Y
系统发育网络可以代表系统发育树无法描述的进化事件。这些网络能够整合网状进化事件，例如杂交、基因渗入和横向基因转移。最近，基于网络的 DNA 序列进化马尔可夫模型以及用于重建系统发育网络的基于模型的方法被引入。为了使这些方法保持一致，需要从模型下生成的数据中识别网络参数。在这里，我们证明了具有任意固定数量网状顶点的无三角形、1 级网络模型的半有向网络参数在 Jukes-Cantor、Kimura 2 参数或 Kimura 3 参数约束下通常是可识别的。
Phylogenetic networks can represent evolutionary events that cannot be described by phylogenetic trees. These networks are able to incorporate reticulate evolutionary events such as hybridization, introgression, and lateral gene transfer. Recently, network-based Markov models of DNA sequence evolution have been introduced along with model-based methods for reconstructing phylogenetic networks. For these methods to be consistent, the network parameter needs to be identifiable from data generated under the model. Here, we show that the semi-directed network parameter of a triangle-free, level-1 network model with any fixed number of reticulation vertices is generically identifiable under the Jukes–Cantor, Kimura 2-parameter, or Kimura 3-parameter constraints.
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