Méthodes combinatoires de reconstruction de réseaux phylogénétiques

Combinatorial Methods for Phylogenetic Network Reconstruction

• Auteur / Autrice : Philippe Gambette
• Direction : Christophe Paul, Vincent Berry
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 30/11/2010
• Etablissement(s) : Montpellier 2
• Ecole(s) doctorale(s) : Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; École Doctorale ; 2009-2014)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....)
• Jury : Président / Présidente : Violaine Prince
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alain Guénoche, Eric Tannier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Guillaume Fertin, Vincent Moulton

Mots clés

Mots clés contrôlés

Phylogénie

Optimisation combinatoire

Algorithmes génétiques

Informatique

Mots clés libres

Phylogénie

Réseaux phylogénétiques

Combinatoire

Algorithmique des graphes

Phylogeny

Phylogenetic networks

Combinatorics

Graph algorithms

Résumé

Les réseaux phylogénétiques généralisent le modèle de l'arbre pour décrire l'évolution, en permettant à des arêtes entre les branches de l'arbre d'exprimer des échanges de matériel génétique entre espèces coexistantes. De nombreuses approches combinatoires - fondées sur la manipulation d'ensembles finis d'objets mathématiques - ont été conçues pour reconstruire ces réseaux à partir de données extraites de plusieurs arbres de gènes contradictoires. Elles se divisent en plusieurs catégories selon le type de données en entrées (triplets, quadruplets, clades ou bipartitions) et les restrictions de structure sur les réseaux reconstruits. Nous analysons en particulier la structure d'une classe de réseaux restreints, les réseaux de niveau k, et adaptons ce paramètre de niveau au contexte non enraciné. Nous donnons aussi de nouvelles méthodes combinatoires pour reconstruire des réseaux phylogénétiques, à partir de clades - méthode implémentée dans le logiciel Dendroscope - ou de quadruplets. Nous étudions les limites de ces méthodes combinatoires (explosion de complexité, bruit et silence dans les données, ambiguïté des réseaux reconstruits) et la façon de les prendre en compte, en particulier par un pré-traitement des données. Finalement, nous illustrons les résultats de ces méthodes de reconstruction sur des données réelles avant de conclure sur leur utilisation dans une méthodologie globale qui intègre des aspects statistiques.

Phylogenetic networks generalize the tree concept to model Evolution, by allowing edges between branches inside the tree to reflect genetic material exchanges between coexisting species. Lots of combinatorial approaches have been designed to reconstruct networks from data extracted from a set of contradictory gene trees. These approaches can be divided into several categories depending on the kind of input, i.e. triplets, quartets, clusters and splits, and on the kind of structure restrictions they impose on reconstructed networks.We particularly analyze the structure of one class of such restricted networks, namely level-k phylogenetic networks, and adapt this level parameter to the unrooted context. We also give new combinatorial methods to reconstruct phylogenetic networks from clusters - implemented in Dendroscope - or quartets. We study the limits of combinatorial methods (complexity explosion, noise and silence in the data, ambiguity in the reconstucted network), and the way to tackle them, in particular with an appropriate data preprocessing. Finally we illustrate the results of these reconstruction methods on a dataset, and we conclude on how to use them in a global methodology which integrates statistical aspects.