Applications and Algorithms for Inference of Huge Phylogenetic Trees: a Review

Abstract Phylogenetics enables us to use various techniques to extract evolutionary relationships from sequence analysis. Most of the phylogenetic analysis techniques produce phylogenetic trees that represent relationship between any set of species or their evolutionary history. This article presents a comprehensive survey of the applications and the algorithms for inference of huge phylogenetic trees and also gives the reader an overview of the methods currently employed for the inference of phylogenetic trees. A comprehensive comparison of the methods and algorithms is presented in this paper

Improved methods for phylogenetics

textPhylogenetics is the study of evolutionary relationships. It is a scientific endeavour to discover history, and it is not easy. Massive amounts of data together with computationally difficult optimization problems mean that heuristics are prevalent, and ever better techniques are sought. New approaches are valuable if they are more accurate, but are considered even more so if they are faster than pre-existing methods. Improvements to existing algorithms, whether in terms of space requirements, or faster running times, are also worthwhile. This dissertation explores three new techniques, each of which is valuable according to the previous definitions. The first contribution is TASPI, a system for storing collections of phylogenetic trees, and performing post-tree analyses. TASPI stores collections of trees more compactly than the previous method, and this compact structure lends itself to post-tree analyses. This results in the ability to compute strict and majority consensus trees faster than common alternatives. As an added benefit, TASPI is written in ACL2, which allows properties of the algorithms and data structures to be formally verified. The second contribution is an improved method to generate phylogenetic trees. A common methodology involves two steps, first estimating a Multiple Sequence Alignment (MSA), and then estimating a tree using that MSA. This method changes the way in which the MSA is estimated, and this leads to improved accuracy of the resultant trees. Also, in some cases, the time required is also reduced. The third contribution is BLuTGEN, a method by which a phylogenetic tree is estimated from sequence data, but without ever generating an MSA for the full dataset. BLuTGEN is as accurate as one of the best published tree estimation techniques (SATé), but takes a novel approach which allows it to be applied to much larger datasets.Computer Science

Molecular phylogenetic analysis: design and implementation of scalable and reliable algorithms and verification of phylogenetic properties

El término bioinformática tiene muchas acepciones, una gran parte referentes a la bioinformática molecular: el conjunto de métodos matemáticos, estadísticos y computacionales que tienen como objetivo dar solución a problemas biológicos, haciendo uso exclusivamente de las secuencias de ADN, ARN y proteínas y su información asociada. La filogenética es el área de la bioinformática encargada del estudio de la relación evolutiva entre organismos de la misma o distintas especies. Al igual que sucedía con la definición anterior, los trabajos realizados a lo largo de esta tesis se centran en la filogenética molecular: la rama de la filogenética que analiza las mutaciones hereditarias en secuencias biológicas (principalmente ADN) para establecer dicha relación evolutiva. El resultado de este análisis se plasma en un árbol evolutivo o filogenia. Una filogenia suele representarse como un árbol con raíz, normalmente binario, en el que las hojas simbolizan los organismos existentes actualmente y, la raíz, su ancestro común. Cada nodo interno representa una mutación que ha dado lugar a una división en la clasificación de los descendientes. Las filogenias se construyen mediante procesos de inferencia en base a la información disponible, que pertenece mayoritariamente a organismos existentes hoy en día. La complejidad de este problema se ha visto reflejada en la clasificación de la mayoría de métodos propuestos para su solución como NP-duros [1-3].El caso real de aplicación de esta tesis ha sido el ADN mitocondrial. Este tipo de secuencias biológicas es relevante debido a que tiene un alto índice de mutación, por lo que incluso filogenias de organismos muy cercanos evolutivamente proporcionan datos significativos para la comunidad biológica. Además, varias mutaciones del ADN mitocondrial humano se han relacionado directamente con enfermedad y patogenias, la mayoría mortales en individuos no natos o de corta edad. En la actualidad hay más de 30000 secuencias disponibles de ADN mitocondrial humano, lo que, además de su utilidad científica, ha permitido el análisis de rendimiento de nuestras contribuciones para datos masivos (Big Data). La reciente incorporación de la bioinformática en la categoría Big Data viene respaldada por la mejora de las técnicas de digitalización de secuencias biológicas que sucedió a principios del siglo 21 [4]. Este cambio aumentó drásticamente el número de secuencias disponibles. Por ejemplo, el número de secuencias de ADN mitocondrial humano pasó de duplicarse cada cuatro años, a hacerlo en menos de dos. Por ello, un gran número de métodos y herramientas usados hasta entonces han quedado obsoletos al no ser capaces de procesar eficientemente estos nuevos volúmenes de datos.Este es motivo por el que todas las aportaciones de esta tesis han sido desarrolladas para poder tratar grandes volúmenes de datos. La contribución principal de esta tesis es un framework que permite diseñar y ejecutar automáticamente flujos de trabajo para la inferencia filogenética: PhyloFlow [5-7]. Su creación fue promovida por el hecho de que la mayoría de sistemas de inferencia filogenética existentes tienen un flujo de trabajo fijo y no se pueden modificar ni las herramientas software que los componen ni sus parámetros. Esta decisión puede afectar negativamente a la precisión del resultado si el flujo del sistema o alguno de sus componentes no está adaptado a la información biológica que se va a utilizar como entrada. Por ello, PhyloFlow incorpora un proceso de configuración que permite seleccionar tanto cada uno de los procesos que formarán parte del sistema final, como las herramientas y métodos específicos y sus parámetros. Se han incluido consejos y opciones por defecto durante el proceso de configuración para facilitar su uso, sobre todo a usuarios nóveles. Además, nuestro framework permite la ejecución desatendida de los sistemas filogenéticos generados, tanto en ordenadores de sobremesa como en plataformas hardware (clusters, computación en la nube, etc.). Finalmente, se han evaluado las capacidades de PhyloFlow tanto en la reproducción de sistemas de inferencia filogenética publicados anteriormente como en la creación de sistemas orientados a problemas intensivos como el de inferencia del ADN mitocondrial humano. Los resultados muestran que nuestro framework no solo es capaz de realizar los retos planteados, sino que, en el caso de la replicación de sistemas, la posibilidad de configurar cada elemento que los componen mejora ampliamente su aplicabilidad.Durante la implementación de PhyloFlow descubrimos varias carencias importantes en algunas bibliotecas software actuales que dificultaron la integración y gestión de las herramientas filogenéticas. Por este motivo se decidió crear la primera biblioteca software en Python para estudios de filogenética molecular: MEvoLib [8]. Esta biblioteca ha sido diseñada para proveer una sola interfaz para los conjuntos de herramientas software orientados al mismo proceso, como el multialineamiento o la inferencia de filogenias. MEvoLib incluye además configuraciones por defecto y métodos que hacen uso de conocimiento biológico específico para mejorar su precisión, adaptándose a las necesidades de cada tipo de usuario. Como última característica relevante, se ha incorporado un proceso de conversión de formatos para los ficheros de entrada y salida de cada interfaz, de forma que, si la herramienta seleccionada no soporta dicho formato, este es adaptado automáticamente. Esta propiedad facilita el uso e integración de MEvoLib en scripts y herramientas software.El estudio del caso de aplicación de PhyloFlow al ADN mitocondrial humano ha expuesto los elevados costes tanto computacionales como económicos asociados a la inferencia de grandes filogenias. Por ello, sistemas como PhyloTree [9], que infiere un tipo especial de filogenias de ADN mitocondrial humano, recalculan sus resultados con una frecuencia máxima anual. Sin embargo, como ya hemos comentado anteriormente, las técnicas de secuenciación actuales permiten la incorporación de cientos o incluso miles de secuencias biológicas nuevas cada mes. Este desfase entre productor y consumidor hace que dichas filogenias queden desactualizadas en unos pocos meses. Para solucionar este problema hemos diseñado un nuevo algoritmo que permite la actualización de una filogenia mediante la incorporación iterativa de nuevas secuencias: PHYSER [10]. Además, la propia información evolutiva se utiliza para detectar posibles mutaciones introducidas artificialmente por el proceso de secuenciación, inexistentes en la secuencia original. Las pruebas realizadas con ADN mitocondrial han probado su eficacia y eficiencia, con un coste temporal por secuencia inferior a los 20 segundos.El desarrollo de nuevas herramientas para el análisis de filogenias también ha sido una parte importante de esta tesis. En concreto, se han realizado dos aportaciones principales en este aspecto: PhyloViewer [11] y una herramienta para el análisis de la conservación [12]. PhyloViewer es un visualizador de filogenias extensivas, es decir, filogenias que poseen al menos un millar de hojas. Esta herramienta aporta una novedosa interfaz en la que se muestra el nodo seleccionado y sus nodos hijo, así como toda la información asociada a cada uno de ellos: identificador, secuencia biológica, ... Esta decisión de diseño ha sido orientada a evitar el habitual “borrón” que se produce en la mayoría de herramientas de visualización al mostrar este tipo de filogenias enteras por pantalla. Además, se ha desarrollado en una arquitectura clienteservidor, con lo que el procesamiento de la filogenia se realiza una única vez por parte el servidor. Así, se ha conseguido reducir significativamente los tiempos de carga y acceso por parte del cliente. Por otro lado, la aportación principal de nuestra herramienta para el análisis de la conservación se basa en la paralelización de los métodos clásicos aplicados en este campo, alcanzando speed-ups cercanos al teórico sin pérdida de precisión. Esto ha sido posible gracias a la implementación de dichos métodos desde cero, incorporando la paralelización a nivel de instrucción, en vez de paralelizar implementaciones existentes. Como resultado, nuestra herramienta genera un informe que contiene las conclusiones del análisis de conservación realizado. El usuario puede introducir un umbral de conservación para que el informe destaque solo aquellas posiciones que no lo cumplan. Además, existen dos tipos de informe con distinto nivel de detalle. Ambos se han diseñado para que sean comprensibles y útiles para los usuarios.Finalmente, se ha diseñado e implementado un predictor de mutaciones patógenas en ADN mitocondrial desarollado en máquinas de vectores de soporte (SVM): Mitoclass.1 [13]. Se trata del primer predictor para este tipo de secuencias biológicas. Tanto es así, que ha sido necesario crear el primer repositorio de mutaciones patógenas conocidas, mdmv.1, para poder entrenar y evaluar nuestro predictor. Se ha demostrado que Mitoclass.1 mejora la clasificación de las mutaciones frente a los predictores más conocidos y utilizados, todos ellos orientados al estudio de patogenicidad en ADN nuclear. Este éxito radica en la novedosa combinación de propiedades a evaluar por cada mutación en el proceso de clasificación. Además, otro factor a destacar es el uso de SVM frente a otras alternativas, que han sido probadas y descartadas debido a su menor capacidad de predicción para nuestro caso de aplicación.REFERENCIAS[1] L. Wang and T. Jiang, “On the complexity of multiple sequence alignment,” Journal of computational biology, vol. 1, no. 4, pp. 337–348, 1994.[2] W. H. E. Day, D. S. Johnson, and D. Sankoff, “The Computational Complexity of Inferring Rooted Phylogenies by Parsimony,” Mathematical Biosciences, vol. 81, no. 1, pp. 33–42, 1986.[3] S. Roch, “A short proof that phylogenetic tree reconstruction by maximum likelihood is hard,” IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (TCBB), vol. 3, no. 1, p. 92, 2006.[4] E. R. Mardis, “The impact of next-generation sequencing technology on genetics,” Trends in genetics, vol. 24, no. 3, pp. 133–141, 2008.[5] J. Álvarez-Jarreta, G. de Miguel Casado, and E. Mayordomo, “PhyloFlow: A Fully Customizable and Automatic Workflow for Phylogeny Estimation,” in ECCB 2014, 2014.[6] J. Álvarez-Jarreta, G. de Miguel Casado, and E. Mayordomo, “PhyloFlow: A Fully Customizable and Automatic Workflow for Phylogenetic Reconstruction,” in IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), pp. 1–7, IEEE, 2014.[7] J. Álvarez, R. Blanco, and E. Mayordomo, “Workflows with Model Selection: A Multilocus Approach to Phylogenetic Analysis,” in 5th International Conference on Practical Applications of Computational Biology & Bioinformatics (PACBB 2011), vol. 93 of Advances in Intelligent and Soft Computing, pp. 39–47, Springer Berlin Heidelberg, 2011.[8] J. Álvarez-Jarreta and E. Ruiz-Pesini, “MEvoLib v1.0: the First Molecular Evolution Library for Python,” BMC Bioinformatics, vol. 17, no. 436, pp. 1–8, 2016.[9] M. van Oven and M. Kayser, “Updated comprehensive phylogenetic tree of global human mitochondrial DNA variation,” Human Mutation, vol. 30, no. 2, pp. E386–E394, 2009.[10] J. Álvarez-Jarreta, E. Mayordomo, and E. Ruiz-Pesini, “PHYSER: An Algorithm to Detect Sequencing Errors from Phylogenetic Information,” in 6th International Conference on Practical Applications of Computational Biology & Bioinformatics (PACBB 2012), pp. 105–112, 2012.[11] J. Álvarez-Jarreta and G. de Miguel Casado, “PhyloViewer: A Phylogenetic Tree Viewer for Extense Phylogenies,” in ECCB 2014, 2014.[12] F. Merino-Casallo, J. Álvarez-Jarreta, and E. Mayordomo, “Conservation in mitochondrial DNA: Parallelized estimation and alignment influence,” in 2015 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM 2015), pp. 1434–1440, IEEE, 2015.[13] A. Martín-Navarro, A. Gaudioso-Simón, J. Álvarez-Jarreta, J. Montoya, E. Mayordomo, and E. Ruiz-Pesini, “Machine learning classifier for identification of damaging missense mutations exclusive to human mitochondrial DNA-encoded polypeptides,” BMC Bioinformatics, vol. 18, no. 158, pp. 1–11, 2017.<br /

Calonectria spp. causing leaf spot, crown and root rot of ornamental plants in Tunisia

Calonectria spp. are important pathogens of ornamental plants in nurseries, especially in the Northern Hemisphere. They are commonly associated with a wide range of disease symptoms of roots, leaves and shoots. During a recent survey in Tunisia, a number of Calonectria spp. were isolated from tissues of ornamental plants showing symptoms of leaf spot, crown and root rot. The aim of this study was to identify these Calonectria spp. using morphological and DNA sequence comparisons. Two previously undescribed Calonectria spp., C. pseudomexicana sp. nov. and C. tunisiana sp. nov., were recognised. Calonectria mexicana and C. polizzii are newly reported for the African continent. Pathogenicity tests with all four Calonectria spp. showed that they are able to cause disease on seedlings of Callistemon spp., Dodonaea viscosa, Metrosideros spp. and Myrtus communis

A Rapid Bootstrap Algorithm for the RAxML Web Servers

Despite recent advances achieved by application of high-performance computing methods and novel algorithmic techniques to maximum likelihood (ML)-based inference programs, the major computational bottleneck still consists in the computation of bootstrap support values. Conducting a probably insufficient number of 100 bootstrap (BS) analyses with current ML programs on large datasets—either with respect to the number of taxa or base pairs—can easily require a month of run time. Therefore, we have developed, implemented, and thoroughly tested rapid bootstrap heuristics in RAxML (Randomized Axelerated Maximum Likelihood) that are more than an order of magnitude faster than current algorithms. These new heuristics can contribute to resolving the computational bottleneck and improve current methodology in phylogenetic analyses. Computational experiments to assess the performance and relative accuracy of these heuristics were conducted on 22 diverse DNA and AA (amino acid), single gene as well as multigene, real-world alignments containing 125 up to 7764 sequences. The standard BS (SBS) and rapid BS (RBS) values drawn on the best-scoring ML tree are highly correlated and show almost identical average support values. The weighted RF (Robinson-Foulds) distance between SBS- and RBS-based consensus trees was smaller than 6% in all cases (average 4%). More importantly, RBS inferences are between 8 and 20 times faster (average 14.73) than SBS analyses with RAxML and between 18 and 495 times faster than BS analyses with competing programs, such as PHYML or GARLI. Moreover, this performance improvement increases with alignment size. Finally, we have set up two freely accessible Web servers for this significantly improved version of RAxML that provide access to the 200-CPU cluster of the Vital-IT unit at the Swiss Institute of Bioinformatics and the 128-CPU cluster of the CIPRES project at the San Diego Supercomputer Center. These Web servers offer the possibility to conduct large-scale phylogenetic inferences to a large part of the community that does not have access to, or the expertise to use, high-performance computing resource

Parallelization of the maximum likelihood approach to phylogenetic inference

Phylogenetic inference refers to the reconstruction of evolutionary relationships among various species, usually presented in the form of a tree. DNA sequences are most often used to determine these relationships. The results of phylogenetic inference have many important applications, including protein function determination, drug discovery, disease tracking and forensics. There are several popular computational methods used for phylogenetic inference, among them distance-based (i.e. neighbor joining), maximum parsimony, maximum likelihood, and Bayesian methods. This thesis focuses on the maximum likelihood method, which is regarded as one of the most accurate methods, with its computational demand being the main hindrance to its widespread use. Maximum likelihood is generally considered to be a heuristic method providing a statistical evaluation of the results, where potential tree topologies are judged by how well they predict the observed sequences. While there have been several previous efforts to parallelize the maximum likelihood method, sequential implementations are more widely used in the biological research community. This is due to a lack of confidence in the results produced by the more recent, parallel programs. However, because phylogenetic inference can be extremely computationally intensive, with the number of possible tree topologies growing exponentially with the number of species, parallelization is necessary to reduce the computation time to a reasonable amount. A parallel program was developed for phylogenetic inference based on the trusted algorithms of fastDNAml, a sequential program for phylogenetic inference utilizing the maximum likelihood approach. Parallelization is achieved using the popular master/workers scheme, where workers evaluate potential tree topologies in parallel. Three innovative optimizations are employed to alleviate the associated communication bottleneck encountered when using the master/workers technique with large-scale systems and problems. First, message packing reduces the number of messages sent out by the master, along with the associated overheads. Secondly, allowing workers to keep the best trees evaluated reduces the number of messages received by the master, as low-scoring results are discarded by the workers. Finally, multiple masters are utilized to parallelize the responsibilities of what is traditionally a single master process. These last two optimizations led to a dramatic improvement in performance over the unoptimized parallelization under the conditions tested. Message packing, however, demonstrated a slight reduction in performance. Although testing with large-scale systems and problems was not possible, results for all three optimizations suggested likely performance enhancement under such conditions, potentially leading to relief of the bottleneck

Large-scale Tree Parsimony

Finding the tree of life is one of the major challenges that scientists are attempting to solve. It is widely believed that the evolution of species can (mostly) be depicted in a tree graph, the phylogenetic tree. However, the true phylogenetic species tree is often unknown. One approach is to computationally infer phylogenetic trees from phylogenetic information encoded in genomic data. With the advancement of sequencing techniques, we have a rapidly growing availability of phylogenetic data, which enable the construction of large-scale phylogenetic trees. This thesis addresses algorithmic issues for the construction of large-scale phylogenetic species trees, the supertrees, and the exploration and analysis of large-scale phylogenetic trees. We present (i) new algorithms for local search methods for supertree construction that reduce the time complexity by an order of magnitude and a parallelization for these methods, (ii) new methods for constructing better supertrees from estimated trees and inferring small, exact phylogenetic trees, and (iii) a novel, interactive visual method for the large-scale tree exploration and the concurrent analysis of multiple gene trees and one species tree

A new species of Calonectria causing leaf blight and cutting rot of three forest tree species in Brazil

Several species of Calonectria cause diseases on a wide range of forest tree species that are propagated either via seedlings or rooted cuttings. In nurseries these fungi cause damping-off, cutting and root rots, stem lesions, and leaf blights. Recently a Calonectria sp. was isolated from rooted cuttings of Anadenanthera peregrina (Fabaceae), Piptadenia gonoacantha (Fabaceae), and Azadirachta indica (Meliaceae) exhibiting leaf blight and cutting rot in a forest nursery at the Universidade Federal de Viçosa, Brazil. Morphological comparisons and DNA sequences of three loci containing partial gene sequences of ß-tubulin (TUB2), calmodulin (CAL), and elongation factor (TEF-1a) indicated that these isolates represent an unnamed species of Calonectria, described here as C. hodgesii sp. nov. Sprayinoculated plants of all three hosts with a suspension at 1x104 conidia mL-1 induced leaf lesions, cutting rot, and intense defoliation as observed under natural conditions. Calonectria hodgesii was re-isolated from infected tissue, which fulfilled Koch's postulates and confirmed its status as a pathogen with a wide host range