Uncommon Problems in Phylogenetic Inference

Die Phylogenetik ist die Lehre der Entwicklung des Lebens auf der Erde. Das Auf- decken alter evolutionärer Beziehungen zwischen lebenden Arten ist von großem Wert, da sie zu wichtigen Entdeckungen in der Biologie führte, wie beispielsweise zur Entwicklung neuer Medikamente, zur Nachverfolgung der Dynamik einer globa- len Pandemie sowie zu Erkenntnissen über den Ursprung der Menschheit. Heutzu- tage werden phylogenetische Analysen typischerweise mit Hilfe statistischer Modelle durchgeführt, wobei Sequenzdaten, in der Regel molekulare Sequenzen, als Einga- bedaten verwendet werden. Basierend auf diesen statistischen Modellen wird die wahrscheinlichste Erklärung für die Eingabedaten berechnet. Das heißt, der (ver- meintlich) korrekte phylogenetische Baum ist der Baum, der gemäß eines bestimm- ten Modells der Sequenzentwicklung am wahrscheinlichsten ist. Die rasche Zunahme verfügbarer Daten in den letzten Jahren ermöglicht wesentlich kompliziertere phylogenetische Analysen. Paradoxerweise hat diese massive Zunah- me der für die Analyse verfügbaren Daten nicht in allen Fällen zu einer endgültigen Schlussfolgerung geführt, d. h. das verwendete Modell ist unsicher bezüglich der wahrscheinlichsten Schlussfolgerung. Dies kann auf eine Vielzahl von Faktoren zu- rückzuführen sein, wie beispielsweise hochkomplexe Modelle, Rauschen in einigen oder allen Daten sowie physikalische Prozesse, die durch das Modell nicht angemes- sen berücksichtigt werden. Schwierigkeiten aufgrund von Ungewissheit sind weder in der Phylogenetik noch in der Wissenschaft im Allgemeinen neu, doch die Entwick- lung komplizierterer Analysemethoden fordert neue Methoden zur Angabe, Analyse und Integration von Unsicherheiten. Die vorliegende Arbeit präsentiert drei Beiträge zur Verbesserung der Unsicherheits- bewertung. Der erste Beitrag betrifft die Bestimmung der Wurzel von ungewurzelten phylogenetischen Bäumen. Phylogenetische Bäume sind entweder bezüglich der Zeit orientiert, in diesem Fall nennt man sie verwurzelt, oder sie haben keine Orientie- rung, in diesem Fall sind sie unverwurzelt. Die meisten Programme zur Bestimmung phylogenetischer Bäume erzeugen aus rechnerischen Gründen einen ungewurzelten phylogenetischen Baum. Ich habe das Open-Source-Softwaretool RootDigger entwi- ckelt, das sowohl einen ungewurzelten phylogenetischen Baum, als auch eine Vertei- lung der wahrscheinlichen Wurzeln berechnet. Darüber hinaus verfügt RootDigger über ein Parallelisierungsschema mit verteiltem Speicher, welches auch die Analyse großer Datensätze erlaubt, wie beispielsweise die Bestimmung eines phylogenetischen Baumes aus 8736 SARS-CoV-2-Virussequenzen. Mein zweiter Beitrag in der vorliegenden Arbeit ist das Open-Source-Softwaretool Phylourny zur Berechnung des wahrscheinlichsten Gewinners eines Knock-out-Turniers. Der Algorithmus in Phylourny ist angelehnt an den Felsenstein Pruning Algorith- mus, einen dynamischen Programmierungsalgorithmus zur Berechnung der Wahr- scheinlichkeit eines phylogenetischen Baums. Die Verwendung dieses Algorithmus erlaubt eine erhebliche Beschleunigung der Berechnung im Vergleich zu Standard- Turniersimulationen. Mit dieser beschleunigten Methode untersucht Phylourny auch den Parameterraum des Modells mit Hilfe einer MCMC-Methode, um Ergebnisse zu bewerten und zusammenzufassen, die eine ähnliche Wahrscheinlichkeit des Auftre- tens haben. Diese Ergebnisse weichen oft erheblich vom wahrscheinlichsten Ergebnis ab. In der vorliegenden Arbeit präsentiere ich die Performanz von Phylourny anhand zweier realer Fußball- und Basketballturniere. Der finale Beitrag in dieser Arbeit ist die Neugestaltung und Neuimplementierung eines bekannten Tools für historische Biogeografie, mit dem sich Rückschlüsse auf die Verteilung der angestammten Verbreitungsgebiete ziehen lassen. Ein Hauptin- teresse der Biogeographie besteht in der Bestimmung der Verbreitungsgebiete von Arten. Die historische Biogeografie befasst sich daher häufig mit der Ableitung des Verbreitungsgebiets der Vorfahren lebender Arten. Diese Verteilungen des Verbrei- tungsgebiets der Vorfahren sind ein häufiges Ergebnis von biogeografischen Studien, die oft mit einem Modell abgeleitet werden, das zahlreiche Ähnlichkeiten mit Mo- dellen der Sequenzevolution aufweist. Meine neue Version, Lagrange-NG, berechnet die Ergebnisse bis zu 50 Mal schneller als die vorherige Version und bis zu zwei Grö- ßenordnungen schneller als das beliebte analoge Tool BioGeoBEARS. Darüber hinaus habe ich eine neue Abstandsmetrik entwickelt, die es erlaubt Ergebnisse alternativer Tools und Algorithmen zu vergleichen

Root Digger: a root placement program for phylogenetic trees

Background In phylogenetic analysis, it is common to infer unrooted trees. However, knowing the root location is desirable for downstream analyses and interpretation. There exist several methods to recover a root, such as molecular clock analysis (including midpoint rooting) or rooting the tree using an outgroup. Non-reversible Markov models can also be used to compute the likelihood of a potential root position. Results We present a software called RootDigger which uses a non-reversible Markov model to compute the most likely root location on a given tree and to infer a confidence value for each possible root placement. We find that RootDigger is successful at finding roots when compared to similar tools such as IQ-TREE and MAD, and will occasionally outperform them. Additionally, we find that the exhaustive mode of RootDigger is useful in quantifying and explaining uncertainty in rooting positions. Conclusions RootDigger can be used on an existing phylogeny to find a root, or to asses the uncertainty of the root placemen

Lagrange-NG: The next generation of Lagrange

Computing ancestral ranges via the Dispersion Extinction and Cladogensis (DEC) model of biogeography is characterized by an exponential number of states relative to the number of regions considered. This is because the DEC model requires computing a large matrix exponential, which typically accounts for up to 80% of overall runtime. Therefore, the kinds of biogeographical analyses that can be conducted under the DEC model are limited by the number of regions under consideration. In this work, we present a completely redesigned efficient version of the popular tool Lagrange which is up to 49 times faster with multithreading enabled, and is also 26 times faster when using only one thread. We call this new version Lagrange-NG (Lagrange-Next Generation). The increased computational efficiency allows Lagrange-NG to analyze datasets with a large number of regions in a reasonable amount of time, up to 12 regions in approximately 18 min. We achieve these speedups using a relatively new method of computing the matrix exponential based on Krylov subspaces. In order to validate the correctness of Lagrange-NG, we also introduce a novel metric on range distributions for trees so that researchers can assess the difference between any two range inferences. Finally, Lagrange-NG exhibits substantially higher adherence to coding quality standards. It improves a respective software quality indicator as implemented in the SoftWipe tool from average (5.5; Lagrange) to high (7.8; Lagrange-NG). Lagrange-NG is freely available under GPL2. [Biogeography; Phylogenetics; DEC Model.

Phylourny: efficiently calculating elimination tournament win probabilities via phylogenetic methods

The prediction of knockout tournaments represents an area of large public interest and active academic as well as industrial research. Here, we show how one can leverage the computational analogies between calculating the phylogenetic likelihood score used in the area of molecular evolution to efficiently calculate, instead of approximate via simulations, the exact per-team tournament win probabilities, given a pairwise win probability matrix between all teams. We implement and make available our method as open-source code and show that it is two orders of magnitude faster than simulations and two or more orders of magnitude faster than calculating the exact per-team win probabilities naïvely, without taking into account the substantial computational savings induced by the tournament tree structure. Furthermore, we showcase novel prediction approaches that now become feasible due to this order of magnitude improvement in calculating tournament win probabilities. We demonstrate how to quantify prediction uncertainty by calculating 100,000 distinct tournament win probabilities for a tournament with 16 teams under slight variations of a reasonable pairwise win probability matrix within one minute on a standard laptop. We also conduct an analogous analysis for a tournament with 64 teams

From Easy to Hopeless - Predicting the Difficulty of Phylogenetic Analyses

Phylogenetic analyzes under the Maximum-Likelihood (ML) model are time and resource intensive. To adequately capture the vastness of tree space, one needs to infer multiple independent trees. On some datasets, multiple tree inferences converge to similar tree topologies, on others to multiple, topologically highly distinct yet statistically indistinguishable topologies. At present, no method exists to quantify and predict this behavior. We introduce a method to quantify the degree of difficulty for analyzing a dataset and present Pythia, a Random Forest Regressor that accurately predicts this difficulty. Pythia predicts the degree of difficulty of analyzing a dataset prior to initiating ML-based tree inferences. Pythia can be used to increase user awareness with respect to the amount of signal and uncertainty to be expected in phylogenetic analyzes, and hence inform an appropriate (post-)analysis setup. Further, it can be used to select appropriate search algorithms for easy-, intermediate-, and hard-to-analyze datasets

A LASSO-based approach to sample sites for phylogenetic tree search

Motivation In recent years, full-genome sequences have become increasingly available and as a result many modern phylogenetic analyses are based on very long sequences, often with over 100 000 sites. Phylogenetic reconstructions of large-scale alignments are challenging for likelihood-based phylogenetic inference programs and usually require using a powerful computer cluster. Current tools for alignment trimming prior to phylogenetic analysis do not promise a significant reduction in the alignment size and are claimed to have a negative effect on the accuracy of the obtained tree. Results Here, we propose an artificial-intelligence-based approach, which provides means to select the optimal subset of sites and a formula by which one can compute the log-likelihood of the entire data based on this subset. Our approach is based on training a regularized Lasso-regression model that optimizes the log-likelihood prediction accuracy while putting a constraint on the number of sites used for the approximation. We show that computing the likelihood based on 5% of the sites already provides accurate approximation of the tree likelihood based on the entire data. Furthermore, we show that using this Lasso-based approximation during a tree search decreased running-time substantially while retaining the same tree-search performance

Phylogenetic Analysis of SARS-CoV-2 Data Is Difficult

Numerous studies covering some aspects of SARS-CoV-2 data analyses are being published on a daily basis, including a regularly updated phylogeny on nextstrain.org. Here, we review the difficulties of inferring reliable phylogenies by example of a data snapshot comprising a quality-filtered subset of 8,736 out of all 16,453 virus sequences available on May 5, 2020 from gisaid.org. We find that it is difficult to infer a reliable phylogeny on these data due to the large number of sequences in conjunction with the low number of mutations. We further find that rooting the inferred phylogeny with some degree of confidence either via the bat and pangolin outgroups or by applying novel computational methods on the ingroup phylogeny does not appear to be credible. Finally, an automatic classification of the current sequences into subclasses using the mPTP tool for molecular species delimitation is also, as might be expected, not possible, as the sequences are too closely related. We conclude that, although the application of phylogenetic methods to disentangle the evolution and spread of COVID-19 provides some insight, results of phylogenetic analyses, in particular those conducted under the default settings of current phylogenetic inference tools, as well as downstream analyses on the inferred phylogenies, should be considered and interpreted with extreme caution