GeneRax: A Tool for Species-Tree-Aware Maximum Likelihood-Based Gene Family Tree Inference under Gene Duplication, Transfer, and Loss

Inferring phylogenetic trees for individual homologous gene families is difficult because alignments are often too short, and thus contain insufficient signal, while substitution models inevitably fail to capture the complexity of the evolutionary processes. To overcome these challenges, species-tree-aware methods also leverage information from a putative species tree. However, only few methods are available that implement a full likelihood framework or account for horizontal gene transfers. Furthermore, these methods often require expensive data preprocessing (e.g., computing bootstrap trees) and rely on approximations and heuristics that limit the degree of tree space exploration. Here, we present GeneRax, the first maximum likelihood species-tree-aware phylogenetic inference software. It simultaneously accounts for substitutions at the sequence level as well as gene level events, such as duplication, transfer, and loss relying on established maximum likelihood optimization algorithms. GeneRax can infer rooted phylogenetic trees for multiple gene families, directly from the per-gene sequence alignments and a rooted, yet undated, species tree. We show that compared with competing tools, on simulated data GeneRax infers trees that are the closest to the true tree in 90% of the simulations in terms of relative Robinson–Foulds distance. On empirical data sets, GeneRax is the fastest among all tested methods when starting from aligned sequences, and it infers trees with the highest likelihood score, based on our model. GeneRax completed tree inferences and reconciliations for 1,099 Cyanobacteria families in 8 min on 512 CPU cores. Thus, its parallelization scheme enables large-scale analyses. GeneRax is available under GNU GPL at https://github.com/BenoitMorel/GeneRax (last accessed June 17, 2020)

Formal methods applied to the analysis of phylogenies: Phylogenetic model checking

Los árboles filogenéticos son abstracciones útiles para modelar y caracterizar la evolución de un conjunto de especies o poblaciones respecto del tiempo. La proposición, verificación y generalización de hipótesis sobre un árbol filogenético inferido juegan un papel importante en el estudio y comprensión de las relaciones evolutivas. Actualmente, uno de los principales objetivos científicos es extraer o descubrir los mensajes biológicos implícitos y las propiedades estructurales subyacentes en la filogenia. Por ejemplo, la integración de información genética en una filogenia ayuda al descubrimiento de genes conservados en todo o parte del árbol, la identificación de posiciones covariantes en el ADN o la estimación de las fechas de divergencia entre especies. Consecuentemente, los árboles ayudan a comprender el mecanismo que gobierna la deriva evolutiva. Hoy en día, el amplio espectro de métodos y herramientas heterogéneas para el análisis de filogenias enturbia y dificulta su utilización, además del fuerte acoplamiento entre la especificación de propiedades y los algoritmos utilizados para su evaluación (principalmente scripts ad hoc). Este problema es el punto de arranque de esta tesis, donde se analiza como solución la posibilidad de introducir un entorno formal de verificación de hipótesis que, de manera automática y modular, estudie la veracidad de dichas propiedades definidas en un lenguaje genérico e independiente (en una lógica formal asociada) sobre uno de los múltiples softwares preparados para ello. La contribución principal de la tesis es la propuesta de un marco formal para la descripción, verificación y manipulación de relaciones causales entre especies de forma independiente del código utilizado para su valoración. Para ello, exploramos las características de las técnicas de model checking, un paradigma en el que una especificación expresada en lógica temporal se verifica con respecto a un modelo del sistema que representa una implementación a un cierto nivel de detalle. Se ha aplicado satisfactoriamente en la industria para el modelado de sistemas y su verificación, emergiendo del ámbito de las ciencias de la computación. Las contribuciones concretas de la tesis han sido: A) La identificación e interpretación de los árboles filogeneticos como modelos de la evolución, adaptados al entorno de las técnicas de model checking. B) La definición de una lógica temporal que captura las propiedades filogenéticas habituales junto con un método de construcción de propiedades. C) La clasificación de propiedades filogenéticas, identificando categorías de propiedades según estén centradas en la estructura del árbol, en las secuencias o sean híbridas. D) La extensión de las lógicas y modelos para contemplar propiedades cuantitativas de tiempo, probabilidad y de distancias. E) El desarrollo de un entorno para la verificación de propiedades booleanas, cuantitativas y paramétricas. F) El establecimiento de los principios para la manipulación simbolica de objetos filogenéticos, p. ej., clados. G) La explotación de las herramientas de model checking existentes, detectando sus problemas y carencias en el campo de filogenia y proponiendo mejoras. H) El desarrollo de técnicas "ad hoc" para obtener ganancia de complejidad alrededor de dos frentes: distribución de los cálculos y datos, y el uso de sistemas de información. Los puntos A-F se centran en las aportaciones conceptuales de nuestra aproximación, mientras que los puntos G-H enfatizan la parte de herramientas e implementación. Los contenidos de la tesis están contrastados por la comunidad científica mediante las siguientes publicaciones en conferencias y revistas internacionales. La introducción de model checking como entorno formal para analizar propiedades biológicas (puntos A-C) ha llevado a la publicación de nuestro primer artículo de congreso [1]. En [2], desarrollamos la verificación de hipótesis filogenéticas sobre un árbol de ejemplo construido a partir de las relaciones impuestas por un conjunto de proteínas codificadas por el ADN mitocondrial humano (ADNmt). En ese ejemplo, usamos una herramienta automática y genérica de model checking (punto G). El artículo de revista [7] resume lo básico de los artículos de congreso previos y extiende la aplicación de lógicas temporales a propiedades filogenéticas no consideradas hasta ahora. Los artículos citados aquí engloban los contenidos presentados en las Parte I--II de la tesis. El enorme tamaño de los árboles y la considerable cantidad de información asociada a los estados (p.ej., la cadena de ADN) obligan a la introducción de adaptaciones especiales en las herramientas de model checking para mantener un rendimiento razonable en la verificación de propiedades y aliviar también el problema de la explosión de estados (puntos G-H). El artículo de congreso [3] presenta las ventajas de rebanar el ADN asociado a los estados, la partición de la filogenia en pequeños subárboles y su distribución entre varias máquinas. Además, la idea original del model checking rebanado se complementa con la inclusión de una base de datos externa para el almacenamiento de secuencias. El artículo de revista [4] reúne las nociones introducidas en [3] junto con la implementación y resultados preliminares presentados [5]. Este tema se corresponde con lo presentado en la Parte III de la tesis. Para terminar, la tesis reaprovecha las extensiones de las lógicas temporales con tiempo explícito y probabilidades a fin de manipular e interrogar al árbol sobre información cuantitativa. El artículo de congreso [6] ejemplifica la necesidad de introducir probabilidades y tiempo discreto para el análisis filogenético de un fenotipo real, en este caso, el ratio de distribución de la intolerancia a la lactosa entre diversas poblaciones arraigadas en las hojas de la filogenia. Esto se corresponde con el Capítulo 13, que queda englobado dentro de las Partes IV--V. Las Partes IV--V completan los conceptos presentados en ese artículo de conferencia hacia otros dominios de aplicación, como la puntuación de árboles, y tiempo continuo (puntos E-F). La introducción de parámetros en las hipótesis filogenéticas se plantea como trabajo futuro. Referencias [1] Roberto Blanco, Gregorio de Miguel Casado, José Ignacio Requeno, and José Manuel Colom. Temporal logics for phylogenetic analysis via model checking. In Proceedings IEEE International Workshop on Mining and Management of Biological and Health Data, pages 152-157. IEEE, 2010. [2] José Ignacio Requeno, Roberto Blanco, Gregorio de Miguel Casado, and José Manuel Colom. Phylogenetic analysis using an SMV tool. In Miguel P. Rocha, Juan M. Corchado Rodríguez, Florentino Fdez-Riverola, and Alfonso Valencia, editors, Proceedings 5th International Conference on Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics, volume 93 of Advances in Intelligent and Soft Computing, pages 167-174. Springer, Berlin, 2011. [3] José Ignacio Requeno, Roberto Blanco, Gregorio de Miguel Casado, and José Manuel Colom. Sliced model checking for phylogenetic analysis. In Miguel P. Rocha, Nicholas Luscombe, Florentino Fdez-Riverola, and Juan M. Corchado Rodríguez, editors, Proocedings 6th International Conference on Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics, volume 154 of Advances in Intelligent and Soft Computing, pages 95-103. Springer, Berlin, 2012. [4] José Ignacio Requeno and José Manuel Colom. Model checking software for phylogenetic trees using distribution and database methods. Journal of Integrative Bioinformatics, 10(3):229-233, 2013. [5] José Ignacio Requeno and José Manuel Colom. Speeding up phylogenetic model checking. In Mohd Saberi Mohamad, Loris Nanni, Miguel P. Rocha, and Florentino Fdez-Riverola, editors, Proceedings 7th International Conference on Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics, volume 222 of Advances in Intelligent Systems and Computing, pages 119-126. Springer, Berlin, 2013. [6] José Ignacio Requeno and José Manuel Colom. Timed and probabilistic model checking over phylogenetic trees. In Miguel P. Rocha et al., editors, Proceedings 8th International Conference on Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics, Advances in Intelligent and Soft Computing. Springer, Berlin, 2014. [7] José Ignacio Requeno, Gregorio de Miguel Casado, Roberto Blanco, and José Manuel Colom. Temporal logics for phylogenetic analysis via model checking. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 10(4):1058-1070, 2013

Estimation of core size distribution of magnetic nanoparticles using high-Tc SQUID magnetometer and particle swarm optimizer-based inversion technique

In this work, the core size estimation technique of magnetic nanoparticles (MNPs) using the static magnetization curve obtained from a high-Tc SQUID magnetometer and a metaheuristic inversion technique based on the Particle Swarm Optimizer (PSO) algorithm is presented. The high-Tc SQUID magnetometer is constructed from a high-Tc SQUID sensor coupled by a flux transformer to sense the modulated magnetization signal from a sample. The magnetization signal is modulated by the lateral vibration of the sample on top of a planar differential detection coil of the flux transformer. A pair of primary and excitation coils are utilized to apply an excitation field parallel to the sensitive axis of the detection coil. Using the high-Tc SQUID magnetometer, the magnetization curve of a commercial MNP sample (Resovist) was measured in a logarithmic scale of the excitation field. The PSO inverse technique is then applied to the magnetization curve to construct the magnetic moment distribution. A multimodal normalized log-normal distribution was used in the minimization of the objective function of the PSO inversion technique, and a modification of the PSO search region is proposed to improve the exploration and exploitation of the PSO particles. As a result, a good agreement on the Resovist magnetic core size was obtained between the proposed technique and the non-negative least square (NNLS) inversion technique. The estimated core sizes of 8.0484 nm and 20.3018 nm agreed well with the values reported in the literature using the commercial low-Tc SQUID magnetometer with the SVD and NNLS inversion techniques. Compared to the NNLS inversion technique, the PSO inversion technique had merits in exploring an optimal core size distribution freely without being regularized by a parameter and facilitating an easy peak position determination owing to the smoothness of the constructed distribution. The combination of the high-Tc SQUID magnetometer and the PSO-based reconstruction technique offers a powerful approach for characterizing the MNP core size distribution, and further improvements can be expected from the recent state-of-the-art optimization algorithm to optimize further the computation time and the best objective function value

Cophylogenetic analysis of dated trees

Parasites and the associations they form with their hosts is an important area of research due to the associated health risks which parasites pose to the human population. The associations parasites form with their hosts are responsible for a number of the worst emerging diseases impacting global health today, including Ebola, HIV, and malaria. Macro-scale coevolutionary research aims to analyse these associations to provide further insights into these deadly diseases. This approach, first considered by Fahrenholz in 1913, has been applied to hundreds of coevolutionary systems and remains the most robust means to infer the underlying relationships which form between coevolving species. While reconciling the coevolutionary relationships between a pair of evolutionary systems is NP-Hard, it has been shown that if dating information exists there is a polynomial solution. These solutions however are computationally expensive, and are quickly becoming infeasible due to the rapid growth of phylogenetic data. If the rate of growth continues in line with the last three decades, the current means for analysing dated systems will become computationally infeasible. Within this thesis a collection of algorithms are introduced which aim to address this problem. This includes the introduction of the most efficient solution for analysing dated coevolutionary systems optimally, along with two linear time heuristics which may be applied where traditional algorithms are no longer feasible, while still offering a high degree of accuracy 91%. Finally, this work integrates these incremental results into a single model which is able to handle widespread parasitism, the case where parasites infect multiple hosts. This proposed model reconciles two competing theories of widespread parasitism, while also providing an accuracy improvement of 21%, one of the largest single improvements provided in this field to date. As such, the set of algorithms introduced within this thesis offers another step toward a unified coevolutionary analysis framework, consistent with Fahrenholz original coevolutionary analysis model

The viability of coral populations in the Anthropocene

Andreas Dietzel examined demographic trends in corals at large spatial and temporal scales. He found that while few Pacific coral species face an elevated risk of global extinction, long-term shifts in colony sizes indicate declines in reproduction and the spatial scale of mass bleaching events jeopardizes population connectivity and recovery

Models, Optimizations, and Tools for Large-Scale Phylogenetic Inference, Handling Sequence Uncertainty, and Taxonomic Validation

Das Konzept der Evolution ist in der modernen Biologie von zentraler Bedeutung. Deswegen liefert die Phylogenetik, die Lehre über die Verwandschaften und Abstam- mung von Organismen bzw. Spezies, entscheidende Hinweise zur Entschlüsselung einer Vielzahl biologischer Prozesse. Phylogenetische Stammbäume sind einerseits für die Grundlagenforschung wichtig, da sie in Studien über die Diversifizierung und Umweltanpassung einzelner Organismengruppen (z.B. Insekten oder Vögel) bis hin zu der großen Herausforderung, die Entstehung und Entwicklung aller Lebensfor- men in einem umfassenden evolutionären Baum darzustellen (der sog. Tree of Life) Anwendung finden. Andererseits werden phylogenetische Methoden auch in prax- isnahen Anwendungen eingesetzt, um beispielsweise die Verbreitungsdynamik von HIV-Infektionen oder, die Heterogenität der Krebszellen eines Tumors, zu verstehen. Den aktuellen Stand der Technik in der Stammbaumrekonstruktion stellen Meth- oden Maximum Likelihood (ML) und Bayes’sche Inferenz (BI) dar, welche auf der Analyse molekularer Sequenzendaten (DNA und Proteine) anhand probabilistis- cher Evolutionsmodelle basieren. Diese Methoden weisen eine hohe Laufzeitkom- plexität auf (N P -schwer), welche die Entwicklung effizienter Heuristiken unabding- bar macht. Hinzu kommt, dass die Berechnung der Zielfunktion (sog. Phylogenetic Likelihood Function, PLF) neben einem hohen Speicherverbrauch auch eine Vielzahl an Gleitkommaarithmetik-Operationen erfordert und somit extrem rechenaufwendig ist. Die neuesten Entwicklungen im Bereich der DNA-Sequenzierung (Next Gener- ation Sequencing, NGS) steigern kontinuierlich den Durchsatz und senken zugleich die Sequenzierungskosten um ein Vielfaches. Für die Phylogenetik hat dies zur Folge, dass die Dimensionen der zu analysierenden Datensätze alle 2–3 Jahre, um eine Grössenordnung zunhemen. War es bisher üblich, einige Dutzend bis Hun- derte Spezies anhand einzelner bzw. weniger Gene zu analysieren (Sequenzlänge: 1–10 Kilobasen), stellen derzeit Studien mit Tausenden Sequenzen oder Genen keine Seltenheit mehr dar. In den nächsten 1–2 Jahren ist zu erwarten, dass die Anal- ysen Tausender bis Zehntausender vollständiger Genome bzw. Transkriptome (Se- quenzlänge: 1–100 Megabasen und mehr) anstehen. Um diesen Aufgaben gewachsen zu sein, müssen die bestehenden Methoden weiterentwickelt und optimiert werden, um vor allem Höchstleistungsrechner sowie neue Hardware-Architekturen optimal nutzen zu können. Außerdem führt die sich beschleunigende Speicherung von Sequenzen in öffentli- chen Datenbanken wie NCBI GenBank (und ihren Derivaten) dazu, dass eine hohe Qualität der Sequenzannotierungen (z. B. Organismus- bzw. Speziesname, tax- onomische Klassifikation, Name eines Gens usw.) nicht zwangsläufig gewährleistet ist. Das hängt unter anderem auch damit zusammen, dass eine zeitnahe Korrektur durch entsprechende Experten nicht mehr möglich ist, solange ihnen keine adäquaten Software-Tools zur Verfügung stehen. In dieser Doktroarbeit leisten wir mehrere Beiträge zur Bewältigung der oben genannten Herausforderungen. Erstens haben wir ExaML, eine dedizierte Software zur ML-basierten Stamm- baumrekonstruktion für Höchstleistungsrechner, auf den Intel Xeon Phi Hardware- beschleuniger portiert. Der Xeon Phi bietet im Vergleich zu klassischen x86 CPUs eine höhere Rechenleistung, die allerdings nur anhand architekturspezifischer Op- timierungen vollständig genutzt werden kann. Aus diesem Grund haben wir zum einen die PLF-Berechnung für die 512-bit-Vektoreinheit des Xeon Phi umstrukturi- ert und optimiert. Zum anderen haben wir die in ExaML bereits vorhandene reine MPI-Parallelisierung durch eine hybride MPI/OpenMP-Lösung ersetzt. Diese hy- bride Lösung weist eine wesentlich bessere Skalierbarkeit für eine hohe Zahl von Kernen bzw. Threads innerhalb eines Rechenknotens auf (>100 HW-Threads für Xeon Phi). Des Weiteren haben wir eine neue Software zur ML-Baumrekonstruktion na- mens RAxML-NG entwickelt. Diese implementiert, bis auf kleinere Anpassungen, zwar denselben Suchalgorithmus wie das weit verbreitete Programm RAxML, bietet aber gegenüber RAxML mehrere Vorteile: (a) dank den sorgfältigen Optimierungen der PLF-Berechnung ist es gelungen, die Laufzeiten um den Faktor 2 bis 3 zu reduzieren (b) die Skalierbarkeit auf extrem großen Eingabedatensätzen wurde verbessert, in- dem ineffiziente topologische Operationen eliminiert bzw. optimiert wurden, (c) die bisher nur in ExaML verfügbaren, für große Datensätze relevanten Funktionen wie Checkpointing sowie ein dedizierter Datenverteilungsalgorithmus wurden nachimple- mentiert (d) dem Benutzer steht eine größere Auswahl an statistischen DNA-Evo- lutionsmodellen zur Verfügung, die zudem flexibler kombiniert und parametrisiert werden können (e) die Weiterentwicklung der Software wird aufgrund der modularen Architektur wesentlich erleichtert (die Funktionen zur PLF-Berechnung wurden in eine gesonderte Bibliothek ausgeglidert). Als nächstes haben wir untersucht, wie sich Sequenzierungsfehler auf die Genau- igkeit phylogenetischr Stammbaumrekonstruktionen auswirken. Wir modifizieren den RAxML bzw. RAxML-NG Code dahingehend, dass sowohl die explizite Angabe von Fehlerwahrscheinlichkeiten als auch die automatische Schätzung von Fehlerraten mittels der ML-Methode möglich ist. Unsere Simulationen zeigen: (a) Wenn die Fehler gleichverteilt sind, kann die Fehlerrate direkt aus den Sequenzdaten geschätzt werden. (b) Ab einer Fehlerrate von ca. 1% liefert die Baumrekonstruktion unter Berücksichtigung des Fehlermodells genauere Ergebnisse als die klassische Methode, welche die Eingabe als fehlerfrei annimmt. Ein weiterer Beitrag im Rahmen dieser Arbeit ist die Software-Pipeline SATIVA zur rechnergestützten Identifizierung und Korrektur fehlerhafter taxonomischer An- notierungen in großen Sequenzendatenbanken. Der Algorithmus funktioniert wie folgt: für jede Sequenz wird die Platzierung im Stammbaum mit dem höchst- möglichen Likelihood-Wert ermittelt und anschließend geprüft, ob diese mit der vorgegeben taxonomischen Klassifikation übereinstimmt. Ist dies nicht der Fall, wird also eine Sequenz beispielsweise innerhalb einer anderen Gattung platziert, wird die Sequenz als falsch annotiert gemeldet, und es wird eine entsprechende Umklassifizierung vorgeschlagen. Auf simulierten Datensätzen mit zufällig eingefüg- ten Fehlern, erreichte unsere Pipeline eine hohe Identifikationsquote (>90%) sowie Genauigkeit (>95%). Zur Evaluierung anhand empirischer Daten, haben wir vier öffentliche rRNA Datenbanken untersucht, welche zur Klassifizierung von Bakterien häufig als Referenz benutzt werden. Dabei haben wir je nach Datenbank 0.2% bis 2.5% aller Sequenzen als potenzielle Fehlannotierungen identifiziert