Novel metric for hyperbolic phylogenetic tree embeddings.
Novel metric for hyperbolic phylogenetic tree embeddings.
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DOI：
10.1093/biomethods/bpab006
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发表时间：
2021
影响因子：
3.6
通讯作者：
Fukunaga T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Matsumoto H;Mimori T;Fukunaga T
DNA测序等实验技术的进步，为系统发育方法的应用开辟了新的途径，超越了传统的进化研究应用，扩展到发育、分化、癌症基因组学和免疫基因组学等领域。因此，系统发育方法的重要性越来越被认识到，新的系统发育方法的开发可以为多个研究领域做出贡献。最近，双曲几何的使用在人工智能研究中引起了人们的关注。与欧几里得空间相比，双曲空间可以更好地表示层次结构，因此可用于描述和分析系统发育树。在这项研究中，我们开发了一种新颖的度量，该度量考虑了用于在双曲空间中表示的系统发育树的特征。我们比较了所提出的双曲嵌入、一般双曲嵌入和欧几里德嵌入的性能，并确认我们的方法可以用于更精确地重建进化距离。我们还证明，我们的方法对于预测具有缺失节点的部分系统发育树中的最近邻节点非常有用。此外，我们提出了一种基于我们的度量的新方法来集成多个树来分析树节点或估算缺失距离。这项研究强调了采用几何方法进一步推进系统发育方法应用的效用。
Advances in experimental technologies, such as DNA sequencing, have opened up new avenues for the applications of phylogenetic methods to various fields beyond their traditional application in evolutionary investigations, extending to the fields of development, differentiation, cancer genomics, and immunogenomics. Thus, the importance of phylogenetic methods is increasingly being recognized, and the development of a novel phylogenetic approach can contribute to several areas of research. Recently, the use of hyperbolic geometry has attracted attention in artificial intelligence research. Hyperbolic space can better represent a hierarchical structure compared to Euclidean space, and can therefore be useful for describing and analyzing a phylogenetic tree. In this study, we developed a novel metric that considers the characteristics of a phylogenetic tree for representation in hyperbolic space. We compared the performance of the proposed hyperbolic embeddings, general hyperbolic embeddings, and Euclidean embeddings, and confirmed that our method could be used to more precisely reconstruct evolutionary distance. We also demonstrate that our approach is useful for predicting the nearest-neighbor node in a partial phylogenetic tree with missing nodes. Furthermore, we proposed a novel approach based on our metric to integrate multiple trees for analyzing tree nodes or imputing missing distances. This study highlights the utility of adopting a geometric approach for further advancing the applications of phylogenetic methods.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/bty206
发表时间：
2018-08-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Alanis-Lobato G;Mier P;Andrade-Navarro M
通讯作者：
Andrade-Navarro M
影响因子：
4.3
作者：
Lemey P;Rambaut A;Drummond AJ;Suchard MA
通讯作者：
Suchard MA
影响因子：
3
作者：
Hughes T;Hyun Y;Liberles DA
通讯作者：
Liberles DA
影响因子：
7
作者：
Alföldi J;Lindblad-Toh K
通讯作者：
Lindblad-Toh K
影响因子：
1.1
作者：
Billera, LJ;Holmes, SP;Vogtmann, K
通讯作者：
Vogtmann, K