Edit distance metrics for measuring dissimilarity between labeled gene trees

Abstract

Les arbres phylogénétiques sont des instruments de biologie évolutive offrant de formidables moyens d'étude pour la génomique comparative. Ils fournissent des moyens de représenter des mécanismes permettant de modéliser les relations de parenté entre les espèces ou les membres de familles de gènes en fonction de la diversité taxonomique, ainsi que des observations et des renseignements sur l'histoire évolutive, la structure et la variation des processus biologiques. Cependant, les méthodes traditionnelles d'inférence phylogénétique ont la réputation d'être sensibles aux erreurs. Il est donc indispensable de comparer les arbres phylogénétiques et de les analyser pour obtenir la meilleure interprétation des données biologiques qu'ils peuvent fournir. Nous commençons par aborder les travaux connexes existants pour déduire, comparer et analyser les arbres phylogénétiques, en évaluant leurs bonnes caractéristiques ainsi que leurs défauts, et discuter des pistes d'améliorations futures. La deuxième partie de cette thèse se concentre sur le développement de mesures efficaces et précises pour analyser et comparer des paires d'arbres génétiques avec des nœuds internes étiquetés. Nous montrons que notre extension de la métrique bien connue de Robinson-Foulds donne lieu à une bonne métrique pour la comparaison d'arbres génétiques étiquetés sous divers modèles évolutifs, et qui peuvent impliquer divers événements évolutifs.

Phylogenetic trees are instruments of evolutionary biology offering great insight for comparative genomics. They provide mechanisms to model the kinship relations between species or members of gene families as a function of taxonomic diversity. They also provide evidence and insights into the evolutionary history, structure, and variation of biological processes. However, traditional phylogenetic inference methods have the reputation to be prone to errors. Therefore, comparing and analysing phylogenetic trees is indispensable for obtaining the best interpretation of the biological information they can provide. We start by assessing existing related work to infer, compare, and analyse phylogenetic trees, evaluating their advantageous traits and flaws, and discussing avenues for future improvements. The second part of this thesis focuses on the development of efficient and accurate metrics to analyse and compare pairs of gene trees with labeled internal nodes. We show that our attempt in extending the popular Robinson-Foulds metric is useful for the preliminary analysis and comparison of labeled gene trees under various evolutionary models that may involve various evolutionary events.