MCAN：ハプロタイプネットワークを構築および視覚化するための新しい計算アルゴリズムとプラットフォーム

ハプロタイプネットワークは、一連の分類群間の進化的関係を表すために使用されるグラフであり、密接に関連するゲノムの系図関係の分析における直感性によって特徴付けられます。ここでは、MCANと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案します。これは、突然変異スペクトルの歴史（祖先ハプロタイプの変異を子孫ハプロタイプに含めるべきである）、ノードサイズ（特定のノードのサンプル数に対応）、およびハプロタイプネットワークの構築時のサンプリング時間を提案します。MCANは、正確性を失うことなく、最先端のアルゴリズムよりも2桁高速であり、多数のシーケンスの分析に適していることを示しています。アルゴリズムに基づいて、ハプロタイプネットワーク構造、コミュニティ系統の決定、およびインタラクティブなネットワーク視覚化のためのオンラインWebサーバーとオフラインツールを開発しました。MCANは、大規模なゲノムデータの分析と視覚化に非常に適しており、ゲノムの進化の理解を高めるのに役立つことを実証しています。可用性：ソースコードはC/C ++で記述され、https://github.com/theory-lun/mcanおよびhttps://ngdc.cncb.ac.cn/biocode/tools/bt007301で入手できます。Webサーバーはhttps://ngdc.cncb.ac.cn/bit/hapnet/で入手できます。SARS-Cov-2データセットは、https：//ngdc.cncb.ac.cn/ncov/で入手できます。連絡先：songshh@big.ac.cn（song s）、zhaowm@big.ac.cn（zhao w）、baoym@big.ac.cn（bao y）、zhangzhang@big.ac.cn（zhang z）、ybxue@big.ac.cn（xue y）。

Haplotype networks are graphs used to represent evolutionary relationships between a set of taxa and are characterized by intuitiveness in analyzing genealogical relationships of closely related genomes. We here propose a novel algorithm termed McAN that considers mutation spectrum history (mutations in ancestry haplotype should be contained in descendant haplotype), node size (corresponding to sample count for a given node) and sampling time when constructing haplotype network. We show that McAN is two orders of magnitude faster than state-of-the-art algorithms without losing accuracy, making it suitable for analysis of a large number of sequences. Based on our algorithm, we developed an online web server and offline tool for haplotype network construction, community lineage determination, and interactive network visualization. We demonstrate that McAN is highly suitable for analyzing and visualizing massive genomic data and is helpful to enhance the understanding of genome evolution. Availability: Source code is written in C/C++ and available at https://github.com/Theory-Lun/McAN and https://ngdc.cncb.ac.cn/biocode/tools/BT007301 under the MIT license. Web server is available at https://ngdc.cncb.ac.cn/bit/hapnet/. SARS-CoV-2 dataset are available at https://ngdc.cncb.ac.cn/ncov/. Contact: songshh@big.ac.cn (Song S), zhaowm@big.ac.cn (Zhao W), baoym@big.ac.cn (Bao Y), zhangzhang@big.ac.cn (Zhang Z), ybxue@big.ac.cn (Xue Y).