Supermatrix and supertree are two methods for constructing a phylogenetic tree by using multiple data sets. However, these methods are not a panacea, as conflicting signals between data sets can lead to misinterpret the evolutionary history of taxa. In particular, the supermatrix approach is expected to be misleading if the species-tree signal is not dominant after the combination of the data sets. Moreover, most current supertree methods suffer from two limitations: (i) they ignore or misinterpret secondary (non-dominant) phylogenetic signals of the different data sets; and (ii) the logical basis of node robustness measures is unclear.

To overcome these limitations, we propose a new approach, called SuperTRI, which is based on the branch support analyses of the independent data sets, and where the reliability of the nodes is assessed using three measures: the supertree Bootstrap percentage and two other values calculated from the separate analyses: the mean branch support (mean Bootstrap percentage or mean posterior probability) and the reproducibility index.

The SuperTRI approach is tested on a data matrix including seven genes for 82 taxa of the family Bovidae (Mammalia, Ruminantia), and the results are compared to those found with the supermatrix approach. The phylogenetic analyses of the supermatrix and independent data sets were done using four methods of tree reconstruction: Bayesian inference, maximum likelihood, and unweighted and weighted maximum parsimony. The results indicate, firstly, that the SuperTRI approach shows less sensitivity to the four phylogenetic methods, secondly, that it is more accurate to interpret the relationships among taxa, and thirdly, that interesting conclusions on introgression and radiation can be drawn from the comparisons between SuperTRI and supermatrix analyses. To cite this article: A. Ropiquet et al., C. R. Biologies 332 (2009).

Deux méthodes sont couramment utilisées pour construire un arbre phylogénétique à partir de plusieurs jeux de données : l’analyse combinée (ou supermatrice) et l’approche des superabres. Dans les cas où les différents jeux de données portent des messages conflictuels, ces deux méthodes peuvent conduire à une mauvaise interprétation de l’histoire évolutive des taxons. En particulier, l’approche supermatrice peut entraîner des erreurs systématiques lorsque le signal phylogénétique de l’arbre des espèces n’est pas dominant après concaténation des données. Par ailleurs, la plupart des méthodes de superarbres souffrent de deux types de limitations : (i) elles ignorent ou interprètent de façon erronée les signaux phylogénétiques secondaires (non dominants) contenus dans les différents jeux de données ; et (ii) la logique des indices de robustesse des nœuds n’est pas claire.

Afin de pallier à ces problèmes, nous proposons ici une nouvelle approche, appelée « SuperTRI », reposant sur une analyse de la robustesse des hypothèses phylogénétiques reconstruites à partir de plusieurs jeux de données indépendants, et pour laquelle la fiabilité des nœuds est estimée à l’aide de trois mesures : le pourcentage de Bootstrap du superarbre, ainsi que deux valeurs calculées à partir des analyses séparées : le soutien moyen des nœuds (moyenne des valeurs de Bootstrap ou des probabilités postérieures) et l’indice de reproductibilité.

L’approche SuperTRI a été appliquée à l’étude de la famille des Bovidae (Mammalia, Ruminantia) en analysant une matrice contenant sept gènes et 82 taxons. Les résultats ont été comparés à ceux de l’approche supermatrice. Les analyses phylogénétiques de la supermatrice et des jeux de données indépendants ont été réalisées avec quatre méthodes de reconstruction d’arbres : l’inférence Bayésienne, le maximum de vraisemblance, et deux approches de parcimonie (pondérée et non pondérée). Les résultats indiquent que l’approche SuperTRI est moins sensible aux quatre méthodes phylogénétiques. Par ailleurs, elle se révèle plus fiable pour interpréter les relations de parenté. Enfin, il apparaît que la comparaison des analyses SuperTRI et supermatrice permet de tirer des conclusions intéressantes sur les phénomènes d’introgression et de radiation. Pour citer cet article : A. Ropiquet et al., C. R. Biologies 332 (2009).