Phylogenetic networks allow modeling reticulate evolution, capturing events such as hybridization and horizontal gene transfer. A fundamental computational problem in this context is the Tree Containment problem, which asks whether a given phylogenetic network is compatible with a given phylogenetic tree. However, the classical statement of the problem is not robust to poorly supported branches in biological data, possibly leading to false negatives. In an effort to address this, a relaxed version that accounts for uncertainty, called Soft Tree Containment, has been introduced by Bentert, Malík, and Weller [SWAT'18]. We present an algorithm that solves Soft Tree Containment in $2^{O(Δ_T \cdot k \cdot \log(k))} \cdot n^{O(1)}$ time, where $k = \operatorname{sw}(Γ) + Δ_N$, with $Δ_T$ and $Δ_N$ denoting the maximum out-degrees in the tree and the network, respectively, and $\operatorname{sw}(Γ)$ denoting the ``scanwidth'' [Berry, Scornavacca, and Weller, SOFSEM'20] of a given tree extension of the network, while $n$ is the input size. Our approach leverages the fact that phylogenetic networks encountered in practice often exhibit low scanwidth, making the problem more tractable.


翻译:系统发育网络能够建模网状进化过程,捕捉杂交和水平基因转移等事件。在此背景下,一个基础的计算问题是树包含问题,即判断给定的系统发育网络是否与给定的系统发育树兼容。然而,该问题的经典表述对生物数据中支持度较弱的分支缺乏鲁棒性,可能导致假阴性结果。为解决这一问题,Bentert、Malík和Weller [SWAT'18] 引入了一种考虑不确定性的松弛版本,称为软树包含问题。我们提出一种算法,可在 $2^{O(Δ_T \cdot k \cdot \log(k))} \cdot n^{O(1)}$ 时间内求解软树包含问题,其中 $k = \operatorname{sw}(Γ) + Δ_N$,$Δ_T$ 和 $Δ_N$ 分别表示树和网络中的最大出度,$\operatorname{sw}(Γ)$ 表示网络给定树扩展的“扫描宽度” [Berry, Scornavacca和Weller, SOFSEM'20],而 $n$ 为输入规模。我们的方法利用了实践中遇到的系统发育网络通常具有较低扫描宽度的特性,从而使问题更易处理。

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