Advanced Methods for Phylogenetic Post-Analysis

Bootstrap analysis is a common method in phylogenetic inference for assessing to what degree the underlying genetic data support evolutionary relationships. The result of such an analysis can be flawed by the presence of rogue taxa in the dataset. These problematic taxa may assume various ambiguous positions in the phylogenetic tree. We review methods for identification of rogue taxa, propose appropriate variations, and also develop novel approaches. Some of the methods we propose are capable of identifying rogue taxa without using bootstrap trees as input. We define a criterion that specifies the optimality of a bootstrap analysis. Under this criterion, we compare how much the result of a bootstrap analysis can be improved, when rogue taxa as identified by competing methods are removed. We show that, the support in consensus trees can be substantially improved. A simple algorithm, that we propose, outperforms all other methods for identifying rogue taxa under the optimality criterion we define. We examine the question, whether we have to compute a new collection of bootstrap trees after removing identified rogue taxa from the original alignment. We find that, this is not necessary with respect to the optimality criterion. Thus, the direct output of our algorithm (a reduced consensus tree) can be used as a result. Furthermore, we provide an optimized implementation for a resolution-optimizing approach of rogue taxa identification that is two to three orders of magnitude faster than the original implementation. Die Bootstrap-Analyse ist eine in phylogenetischen Studien häufig eingesetzte Methode, um zu bestimmen, wie stark evolutionäre Beziehungen durch die zu Grunde liegenden genetischen Daten unterstützt werden. Das Ergebnis einer solchen Studie kann erheblich verschlechtert werden, wenn sich im Datensatz sogenannte rogue taxa befinden. Diese Art problematischer Taxa kann verschiedene nicht eindeutige Positionen im phylogenetischen Baum einnehmen und somit das gesamte Signal empfindlich stören. In dieser Arbeit werden Methoden diskutiert, um rogue taxa zu identifizieren. Wir schlagen Variationen und neuartige Ansätze vor. Einige der von uns vorgeschlagenen Methoden können rogue taxa identifizieren ohne eine vorher berechnete Sammlung von Bootstrap-Bäumen dafür zu benötigen. Wir definieren zunächst ein Optimalitätskriterium für Bootstrap-Analysen. Anhand dieses Kriteriums evaluieren wir, zu welchem Grad das Ergebnis einer Bootstrap-Analyse (die Auflösung und Unterstützung des entsprechenden Konsensus-Baumes basierend auf den Bootstrap-Replikanten) verbessert werden kann, wenn rogue taxa (die anhand der verschiedenen Methoden identifiziert wurden) entfernt werden. Ein einfacher von uns vorgeschlagener Algorithmus übertrifft bei diesem Vergleich alle anderen Methoden bei der Identifizierung von rogue taxa signifikant in Bezug auf das Optimalitätskriterium. Wir untersuchen die Fragestellung, ob es notwendig ist, erneut eine Sammlung von Bootstrap-Bäumen zu berechnen, nachdem rogue taxa aus dem Orginalalignment entfernt wurden. Wir kommen zu dem Ergebnis, dass bezüglich des Optimalitätskriteriums dies nicht der Fall ist und somit die direkte Ausgabe unseres Algorithmus (ein reduzierter Konsensus-Baum) als Ergebnis verwendet werden kann. Des Weiteren, stellen wir eine optimierte Implementierung für einen Ansatz zur Identifizierung von rogue taxa zur Verfügung, dessen Ziel darin besteht die Auflösung des Konsensus-Baumes einer Bootstrap-Analyse zu optimieren. Diese Implementierung ist zwei bis drei Größenordnungen schneller als die ursprünglich veröffentlichte Version.