[en] Phylogenetic trees are diagrams that represent the evolutionary relationships among various entities, such as biological species, based on the similarities and differences in their characteristics. In these diagrams, nodes represent individual elements or taxa, while branches represent the evolutionary connections between them. In this context, specific distance-based methods need to be defined or analyzed to determine how they create a phylogenetic tree and understand the evolutionary history they provide. This thesis has two main goals. The first is to investigate different distance -based algorithms applied in the creation and analysis of phylogenetic trees, focusing on the implications of ties in proximity that can lead to ambiguities in binary phylogenetic tree structures. We analyze how these inexact trees affect our understanding of evolutionary relationships. The analysis developed in this thesis demonstrates that ties in proximity hinder the accurate representation of evolutionary histories, potentially misleading interpretations of phylogenetic relationships. Additionally, we propose a new method for generating phylogenetic trees that effectively addresses the ties in proximity problem, thereby enhancing the reliability of evolutionary inference. The second focus of the thesis is the interpretability of Graph Convolutional Networks (GCNs), which are advanced deep learning models for graph-structured data. Despite their efficacy, GCNs are often criticized for their "black box" nature, posing challenges in transparency and trust, especially in critical applications like healthcare. Saliency map generators (SMGs) offer post-hoc explanations for GCNs decisions by highlighting key features in the input data. We investigate the effectiveness of these saliency maps and propose metrics to evaluate their performance, thereby enhancing the interpretability of GCNs.

[es] Los árboles filogenéticos son diagramas que representan las relaciones evolutivas entre varias entidades, como las especies biológicas, basadas en los parecidos y diferencias en sus características. En estos diagramas, los nodos representan elementos individuales o taxones, mientras que las ramas representan las conexiones evolutivas entre ellos. En este contexto, hay que definir o analizar métodos específicos basados en distancias para determinar como crean un árbol filogenético y entender la historia evolutiva que proporcionan. Esta tesis tiene dos objetivos principales. El primero es investigar diferentes algoritmos basados en la distancia aplicados en la creación y el análisis de árboles filogenéticos, centrándose en las implicaciones de los lazos en la proximidad que pueden conducir a ambigüedades en las estructuras de los árboles filogenéticos binarios. Analizamos como estos árboles inexactos afectan nuestra comprensión de las relaciones evolutivas. El análisis desarrollado en esta tesis demuestra que los lazos de proximidad dificultan la representación precisa de las historias evolutivas, interpretaciones potencialmente engañosas de las relaciones filogenéticas. Además, proponemos un nuevo método para generar árboles filogenéticos que aborde eficazmente los vínculos en el problema de proximidad, mejorando así la fiabilidad de la inferencia evolutiva. El segundo foco de la tesis es la interpretabilitat de Graph Convolutional Networks (GCNs), que son modelos avanzados de aprendizaje profundo para datos estructurados por grafos. A pesar de su eficacia, los GCN son a menudo criticados por su naturaleza de "caja negra", planteando retos en transparencia y confianza, especialmente en aplicaciones críticas como la atención sanitaria. Los generadores de mapas de relevancia (SMGs) ofrecen explicaciones puesto-hoc para las decisiones de los GCNs resaltando las características clave a los datos de entrada. Investigamos la eficacia de estos mapas de relevancia y proponemos métricas para evaluar su rendimiento, mejorando así la interpretabilitat de los GCN.