Genome-scale orthology assignments are usually based on reciprocal best matches. In the absence of horizontal gene transfer (HGT), every pair of orthologs forms a reciprocal best match. Incorrect orthology assignments therefore are always false positives in the reciprocal best match graph. We consider duplication/loss scenarios and characterize unambiguous false-positive (u-fp) orthology assignments, that is, edges in the best match graphs (BMGs) that cannot correspond to orthologs for any gene tree that explains the BMG. Moreover, we provide a polynomial-time algorithm to identify all u-fp orthology assignments in a BMG. Simulations show that at least $75\%$ of all incorrect orthology assignments can be detected in this manner. All results rely only on the structure of the BMGs and not on any a priori knowledge about underlying gene or species trees.


翻译:在没有横向基因转移(HGT)的情况下,每对正对正正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对。我们考虑重复/损对正对式对正对准的假设,即最佳正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正的图(U-fp)对正对正对正对正对正对正对正(BMG)对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正。此外对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正正正对正对正对正对正对正对正对正对正对正对正正正正正正正正正正正正正对正正对正正正正正正正正正对正对正对正正对正

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
243+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月15日
A Sketch-Based System for Semantic Parsing
Arxiv
4+阅读 · 2019年9月12日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月10日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
243+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员