[논문 리뷰] Solving Phylogenetic Network Containment Problems using Cherry-picking Sequences

Remie Janssen, Yukihiro Murakami|arXiv (Cornell University)|2018. 12. 19.

Genomics and Phylogenetic Studies인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 트리-자식 네트워크가 다른 네트워크에 임베딩되는 조건을 특성화하기 위해 체리-픽킹 시퀀스를 도입한다. 이를 통해 네트워크 포함 문제의 선형 시간 결정이 가능해지며, 트리-자식 네트워크에 대해 선형 시간 이소모르피즘 알고리즘을 개발하고, 프레임워크를 체리-픽킹 네트워크로 일반화하여, 최소 체리-픽킹 시퀀스로부터 유일하게 정의되는 네트워크를 다룬다.

ABSTRACT

Phylogenetic networks are used to represent evolutionary scenarios in biology and linguistics. To find the most probable scenario, it may be necessary to compare candidate networks: to distinguish different networks, and to see when one network is embedded in another. We show that the tree-child sequences introduced by Linz and Semple characterize when a tree is embedded in a tree-child network. We take this one step further and show that the sequences can be used to characterize when a tree-child network is embedded in another tree-child network ({\sc Network Containment}), and that this can be decided in linear time. Following this, we provide a linear time algorithm for deciding whether two tree-child networks are isomorphic. We also generalize tree-child sequences to cherry-picking sequences, and consequently define the class of cherry-picking networks -- the networks that can be reduced by cherry-picking sequences. These networks are uniquely defined by their smallest minimal cherry-picking sequences, and due to this, the isomorphism result also follows for cherry-picking networks.

연구 동기 및 목표

• 트리-자식 시퀀스를 사용하여 한 트리-자식 네트워크가 다른 네트워크에 임베딩되는 조건을 특성화하기.
• 트리-자식 네트워크에서 네트워크 포함 문제에 대해 선형 시간 알고리즘을 개발하기.
• 더 넓은 네트워크 클래스를 위해 트리-자식 시퀀스를 체리-픽킹 시퀀스로 일반화하기.
• 트리-자식 네트워크에 대해 선형 시간 이소모르피즘 테스트를 수립하기.
• 최소 체리-픽킹 시퀀스로부터 유일하게 재구성 가능한 네트워크로 체리-픽킹 네트워크를 정의하기.

제안 방법

• 네트워크 임베딩을 암호화하고 트리-자식 네트워크 포함 문제를 특성화하기 위해 트리-자식 시퀀스를 활용한다.
• 일반적인 네트워크 축소를 위해 트리-자식 시퀀스를 체리-픽킹 시퀀스로 확장한다.
• 최소 체리-픽킹 시퀀스를 사용하여 체리-픽킹 네트워크를 유일하게 정의한다.
• 시퀀스 기반 축소를 적용하여 포함 및 이소모르피즘에 대한 선형 시간 알고리즘을 설계한다.
• 트리-자식 네트워크의 이소모르피즘이 그들의 최소 체리-픽킹 시퀀스 비교로 환원됨을 증명한다.
• 체리-픽킹 네트워크의 구조가 그들의 가장 작은 최소 체리-픽킹 시퀀스에 의해 완전히 결정됨을 수립한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 트리-자식 시퀀스를 사용하여 한 트리-자식 네트워크가 다른 네트워크에 포함되어 있는지 여부를 판단할 수 있는가?
• RQ2 시퀀스 기반 방법을 사용하여 트리-자식 네트워크의 네트워크 포함 문제를 선형 시간 내에 결정할 수 있는가?
• RQ3 트리-자식 시퀀스 개념을 더 넓은 네트워크 클래스를 정의하기 위해 일반화할 수 있는가?
• RQ4 체리-픽킹 네트워크는 최소 체리-픽킹 시퀀스를 통해 유일하게 특성화될 수 있는가?
• RQ5 시퀀스 비교를 통해 트리-자식 네트워크 간의 이소모르피즘을 효율적으로 판단할 수 있는가?

주요 결과

• 체리-픽킹 시퀀스를 사용하여 트리-자식 네트워크의 네트워크 포함 문제를 선형 시간 내에 해결할 수 있다.
• 트리-자식 네트워크는 그들의 최소 체리-픽킹 시퀀스에 의해 유일하게 특성화된다.
• 두 트리-자식 네트워크 간의 이소모르피즘은 그들의 최소 체리-픽킹 시퀀스 비교를 통해 선형 시간 내에 결정할 수 있다.
• 체리-픽킹 네트워크는 체리-픽킹 시퀀스를 통해 축소가 가능하며, 그들의 가장 작은 시퀀스에 의해 유일하게 결정된다.
• 트리-자식 네트워크의 이소모르피즘 결과는 체리-픽킹 네트워크의 더 넓은 클래스로 확장되며, 이는 그들의 유일한 시퀀스 기반 특성화 덕분이다.
• 이 프레임워크는 계통발생 네트워크에서 네트워크 포함 및 이소모르피즘 문제에 대한 통합된 시퀀스 기반 접근법을 제공한다.