DupLoss-2: Improved Phylogenomic Species Tree Inference under Gene Duplication and Loss

基因复制 推论 系统基因组学 树(集合论) 生物 进化生物学 基因 计算生物学 计算机科学 遗传学 系统发育学 数学 人工智能 组合数学 克莱德
作者
Rachel Parsons,Mukul S. Bansal
标识
DOI:10.1101/2024.09.05.611565
摘要

Abstract Accurate species tree reconstruction in the presence of widespread gene duplication and loss is a challenging problem in eukaryote phylogenomics. Many phylogenomics methods have been developed over the years to address this challenge; these range from older methods based on gene tree parsimony to newer quartet-based methods. In this work, we introduce improved software for gene tree parsimony-based species tree reconstruction under gene duplication and loss. The new software, DupLoss-2, uses an improved procedure for computing gene losses and is far more accurate and much easier to use than its previous version released over a decade ago. We thoroughly evaluate DupLoss-2 and eight other existing methods, including ASTRAL-Pro, ASTRAL-Pro 2, DISCO-ASTRAL, DISCO-ASTRID, FastMulRFS, and SpeciesRax, using existing benchmarking data and find that DupLoss-2 outperforms all other methods on most of the datasets. It delivers an average of almost 30% reduction in reconstruction error compared to iGTP-Duploss, the previous version of this software, and a 10% reduction compared to the best performing existing method. DupLoss-2 is written in C++ and is freely available open-source.

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