【摘 要】
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水平基因转移（Horizontal Gene Transfer,HGT）事件广泛存在于自然界中,它帮助受体物种绕过突变及重组获得新基因,加速基因组革新进程,所以准确识别HGT事件是探究物种之间真实演化关系的重要一环。由于发生转移的基因位置倾向于通过谱系保留,因此可依据基因树与物种树之间拓扑结构不一致性对HGT事件的识别进行研究。RIATA-HGT算法是目前有效识别HGT事件的算法之一,但该算法对于
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水平基因转移（Horizontal Gene Transfer,HGT）事件广泛存在于自然界中,它帮助受体物种绕过突变及重组获得新基因,加速基因组革新进程,所以准确识别HGT事件是探究物种之间真实演化关系的重要一环。由于发生转移的基因位置倾向于通过谱系保留,因此可依据基因树与物种树之间拓扑结构不一致性对HGT事件的识别进行研究。RIATA-HGT算法是目前有效识别HGT事件的算法之一,但该算法对于输入的基因树集合每次仅计算集合内一个基因树数据,所需运算时间较多。为缩短其运行时间,本文采用系统发育分析法基于多线程技术对RIATA-HGT算法进行改进,并融合Kaikoura算法与ER（Exponential Recursive）算法提出HGT事件识别算法M-HGT（Multithreading-HGT）。本文工作如下:M-HGT算法对于输入的物种树与基因树集合通过线程池,将识别物种树和集合内每个基因树的HGT事件任务分配到若干线程中,每个线程首先通过ER算法验证现有共识系统发生网络集合中的元素是否包含输入基因树,对不包含的情况通过Kaikoura算法计算物种树与该基因树的最大一致子树,然后通过RIATA-HGT算法对物种树与该基因树识别HGT事件。M-HGT算法将各线程识别的HGT事件以边形式添加在物种树上,得到共识系统发生网络集合。本文搭建了一个用户交互平台,该平台集成了RIATA-HGT和M-HGT算法,能满足研究者选择这两种算法对HGT事件识别的需求。本文对算法RIATA-HGT和M-HGT通过模拟数据和生物真实数据进行了实验分析,结果表明:M-HGT算法在与RIATA-HGT算法保持相同准确性的基础上,减少了运行时间,提高了效率。
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