IQ-TREE: быстрый и эффективный стохастический алгоритм оценки филогений методом максимального правдоподобия

Крупные филогеномные наборы данных требуют быстрых методов реконструкции деревьев, особенно для филогений, оцениваемых методом максимального правдоподобия (ML). Существуют быстрые программы, однако из-за присущих им эвристик поиска оптимальных деревьев неясно, удается ли найти наилучшее дерево. Поэтому необходимы дополнительные подходы, использующие иные стратегии поиска ML-деревьев и одновременно обладающие скоростью, сопоставимой со скоростью доступных в настоящее время ML-программ. Мы показываем, что комбинацию методов подъема по склону и метода стохастического возмущения можно реализовать эффективно с точки зрения времени вычислений. При ограничении тем же временем работы центрального процессора, что и у RAxML и PhyML, наша программа IQ-TREE находила более высокие значения правдоподобия для 62,2–87,1% исследованных выравниваний, эффективно исследуя пространство деревьев. При использовании критерия остановки IQ-TREE программы RAxML и PhyML оказывались быстрее соответственно в 75,7% и 47,1% выравниваний ДНК, а также в 42,2% и 100% белковых выравниваний. Однако доля случаев, в которых IQ-TREE получала более высокие значения правдоподобия, возрастала до 73,3–97,1%. IQ-TREE находится в свободном доступе по адресу: http://www.cibiv.at/software/iqtree.