スーパーツリー

スーパーツリーとは、異なるデータセット（形態学的および分子学的データセットなど）または異なる分類群の選択を使用して組み立てられた、より小さな系統樹の組み合わせから組み立てられた単一の系統樹です。 ^[1] スーパーツリーアルゴリズムは、追加データによって曖昧さを最も効果的に解決できる領域を強調表示できます。^[2] スーパーツリーの入力ツリーは、より大きなツリーのサンプルとして動作する必要があります。^[3]

スーパーツリーの構築は、含まれる分類群の数に応じて指数関数的に拡大します。したがって、妥当なサイズのツリーでは、すべての可能性のあるスーパーツリーを調べて、入力情報を組み合わせる成功を評価することは不可能です。 したがって、ヒューリスティックな方法が不可欠ですが、これらの方法は信頼性が低い可能性があります。抽出された結果は、入力データの無関係な特性によって偏ったり影響を受けたりすることがよくあります。^[1]

スーパーツリー構築の最もよく知られている方法は、マトリックス表現と簡約性 (MRP) です。この方法では、入力ソースツリーが 0、1、? のマトリックスで表現され (つまり、各ソースツリーの各エッジはリーフセットを 2 つの分離した部分に分割し、一方のリーフは 0、もう一方のリーフは 1、欠落したリーフは ? になります)、マトリックスが連結されてから、最大簡約性のヒューリスティックを使用して分析されます。^[4] スーパーツリー構築の別のアプローチには、MRP の最大尤度バージョンである「MRL」(尤度付きマトリックス表現) があります。これは、同じ MRP マトリックスを分析しますが、スーパーツリーを構築するために最大簡約性ではなく最大尤度に関するヒューリスティックを使用します。

ロビンソン-ファウルズ距離は、スーパーツリーが入力ツリーにどれだけ似ているかを測定する多くの方法の中で最も一般的なものです。これは、スーパーツリーに保持される入力ツリーからの系統の数の指標です。ロビンソン-ファウルズ最適化法は、（バイナリ）スーパーツリーと各入力ツリー間の合計（合計）ロビンソン-ファウルズ差を最小化するスーパーツリーを検索します。^[1]この場合、スーパーツリーは、ロビンソン-ファウルズ距離に従って入力ツリーの中央値として見ることができます。別の指標に基づいて中央スーパーツリーを推測する代替アプローチが開発されており、たとえばツリーのトリプレットまたはカルテット分解に依存しています。^[5]

最近の革新は、最大尤度スーパーツリーの構築と、2つのスーパーツリーのテストを実行するための「入力ツリーごとの」尤度スコアの使用です。^[6]

その他の手法としては、最小カットスーパーツリーアプローチ、^[7]最も類似したスーパーツリー分析（MSSA）、距離適合（DFIT）、カルテット適合（QFIT）などがあり、ソフトウェアCLANNに実装されています。^{[8] [9]}

スーパーツリーは、被子植物^[10] 、真核生物^[11]、哺乳類^[12]など、多くのグループの系統樹を作成するために適用されてきました。 また、多様性の起源、絶滅の脆弱性^{[13] 、生態学的構造の進化モデル[14} ]などのより大規模な問題にも適用されてきました。

• Bininda-Emonds, OR P (2004)。系統発生スーパーツリー：情報を組み合わせて生命の樹を明らかにする。Springer。ISBN 978-1-4020-2328-6。
• Bininda-Emonds, ORP; Gittleman, JL; Steel , MA (2002)。「(スーパー)生命の樹: 手順、問題、展望」。Annual Review of Ecology and Systematics。33 : 265–289。doi : 10.1146 /annurev.ecolsys.33.010802.150511。JSTOR  3069263。