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【2h】

GeneRax: A Tool for Species-Tree-Aware Maximum Likelihood-Based Gene  FamilyTree Inference under Gene Duplication Transfer and Loss

机译：fa1sax：物种 - 树感知最大似然基因系列的工具基因复制转移和损失下的树推断

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Inferring phylogenetic trees for individual homologous gene families is difficult becausealignments are often too short, and thus contain insufficient signal, while substitutionmodels inevitably fail to capture the complexity of the evolutionary processes. Toovercome these challenges, species-tree-aware methods also leverage information from aputative species tree. However, only few methods are available that implement a fulllikelihood framework or account for horizontal gene transfers. Furthermore, these methodsoften require expensive data preprocessing (e.g., computing bootstrap trees) and rely onapproximations and heuristics that limit the degree of tree space exploration. Here, wepresent GeneRax, the first maximum likelihood species-tree-aware phylogenetic inferencesoftware. It simultaneously accounts for substitutions at the sequence level as well asgene level events, such as duplication, transfer, and loss relying on established maximumlikelihood optimization algorithms. GeneRax can infer rooted phylogenetic trees formultiple gene families, directly from the per-gene sequence alignments and a rooted, yetundated, species tree. We show that compared with competing tools, on simulated dataGeneRax infers trees that are the closest to the true tree in 90% of the simulations interms of relative Robinson–Foulds distance. On empirical data sets, GeneRax is the fastestamong all tested methods when starting from aligned sequences, and it infers trees withthe highest likelihood score, based on our model. GeneRax completed tree inferences andreconciliations for 1,099 Cyanobacteria families in 8 min on 512 CPU cores. Thus, itsparallelization scheme enables large-scale analyses. GeneRax is available under GNU GPL athttps://github.com/BenoitMorel/GeneRax (last accessed June 17, 2020).
机译：推断为个体同源基因家族的系统发育树是困难的，因为对准通常太短，因此替换时含有不足的信号，而替换模型不可避免地无法捕捉进化过程的复杂性。到克服这些挑战，物种 - 树感知方法也利用了一个信息推定物种树。但是，只有很少的方法可以实现完整的疗法框架或占水平基因转移的概念。此外，这些方法通常需要昂贵的数据预处理（例如，计算引导树）并依赖于限制树空间探索程度的近似和启发式。在这里，我们目前的生成，第一个最大可能性物种 - 无感知系统发育推论软件。它同时占序列级别的替换以及基因级事件，如重复，转移和损失依赖于既定最大值可能性优化算法。 Generax可以推断出生根的系统发育树多种基因家族，直接来自均基因序列对齐和根未定的物种树。我们表明与竞争工具相比，模拟数据fainaax Infers树是最接近的真实树，在90％的模拟中相对robinson-foulds距离的条款。在经验数据集上，Generax是最快的在从对齐的序列开始时所有测试方法中，它是患有的树木基于我们的模型，似乎最高的似然分数。 generax完成树推论和在512个CPU核心8分钟内为1,099个蓝色细菌家庭的对账。因此，它是并行化方案能够进行大规模分析。 Gensax可在GNU GPL下获得https://github.com/benoitmorel/generax（最后访问6月17日，2020年6月）。

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