Neighbor Joining y FastNJ: Un estudio comparativo entre algoritmos para inferir filogenias (2020)
Los árboles filogenéticos son artefactos que se utilizan para visualizar las relaciones evolutivas entre especies. Hoy en día la alta disponibilidad de información de material genético permite construir árboles filogenéticos sobre miles de especies, por lo que se han dedicado varios esfuerzos de investigación a proponer algoritmos que infieran filogenias eficientemente. Esto ha tenido contribuciones importantes en áreas como la Taxonomía, Epidemiología o Virología. El propósito de este estudio es comprender, implementar y evaluar dos algoritmos: Neighbor Joining y FastNJ. Se comparó la eficiencia computacional y la calidad de los árboles construidos por cada algoritmo, concluyendo que FastNJ tiene mejores tiempos de ejecución y, que sus árboles conservan mejor los pesos de las ramas con respecto a los árboles de referencia. Se realizó una comparación adicional con RAxML, una herramienta del estado del arte para inferir filogenias y, se observó que topológicamente RAxML produce mejores árboles, pero FastNJ tiene resultados un poco mejores que RAxML considerando los pesos de las ramas.