VIRI可视化工具：基于空间填充与节点链接混合方法的树协调分析新策略

为解决宿主-共生体共进化研究中树协调可视化存在的交叉混乱和布局不一致问题，Patrignani等人开发了VIRI可视化工具。该工具采用空间填充(宿主树)与节点链接(共生体树)的混合布局算法，支持多协调方案对比分析，并能标识时间不可行事件。研究成果显著提升了共进化模式的分析效率，已发表于《BMC Bioinformatics》。

　　

在宿主与共生生物协同进化的研究领域，cophylogeny reconciliation（共系统发育协调）是一种至关重要的分析方法。通过将共生体的系统发育树映射到宿主的系统发育树上，研究人员能够识别四种关键的生物学事件：cospeciation（共 speciation，当宿主与共生体同时分化）、duplication（复制事件，共生体独立分化）、host switch（宿主转换，共生体跨越宿主谱系转移）以及extinction（灭绝事件）。然而，现有的可视化工具面临显著挑战：传统节点链接图示在多重映射时产生视觉混乱，空间填充方法在大量宿主转换事件中易出现交叉重叠，且不同工具间的数据兼容性差，导致比较分析困难。

针对这些痛点，Patrignani等人开发了VIRI（Visual Inspector of Reconciliation Instances），这是一个专为树协调可视化设计的网络应用程序。该工具创新性地融合了icicle plot（冰柱图）空间填充技术（用于宿主树）和传统节点链接图示（用于共生体树），通过算法优化显著减少视觉交叉，并首次实现了多协调方案在同一宿主树布局下的并行可视化，有效维护用户的认知连贯性。研究成果已发表于《BMC Bioinformatics》期刊。

研究采用的关键技术方法包括：1) 基于GDToolkit库的图平面性检测算法(SearchMaximalPlanar heuristic)，用于识别最大平面子图；2) 宿主转换缩短优化策略(ShortenHostSwitches heuristic)，降低长距离跨宿主连线交叉；3) 层级排序算法(HierarchySorting heuristic)，基于Sugiyama分层理论减少边交叉；4) 多协调方案统一宿主树布局技术(ShowMultipleReconciliations)，确保比较时视觉一致性。所有算法均支持标准CAPyBARA输出格式，用户可通过转换脚本兼容其他协调工具数据。

Implementation：混合架构实现交互可视化

VIRI采用客户端-服务器混合架构：基础布局计算通过浏览器端JavaScript实现，而涉及平面性检测的复杂算法则通过服务器调用C++版GDToolkit库处理。用户交互功能包含节点悬停高亮（宿主节点浅蓝色、共生体节点黄/红色）、时间不可行事件橙色标识（基于Tofigh等人定义的时间可行性判定），以及多种视图参数调节（直线/曲线边、叶节点对齐、间距调整等）。

Results and discussion：优化布局提升解读效率

通过Rodents & Pinworms等经典案例的测试表明，VIRI的四种启发式算法均能有效优化布局：ShortenHostSwitches通过缩短宿主转换距离降低交叉；SearchMaximalPlanar优先绘制平面子图后添加非平面边；RandomMethod提供随机基线；HierarchySorting进一步优化层级排序。特别在平面化实例（如Anicetus寄生蜂与介壳虫宿主系统）中，前三类算法均可实现零交叉可视化。多协调方案比较功能（如Cichlidogyrus与Tropheini的6种协调方案）通过固定宿主树布局，使用户专注于共生体拓扑差异。

Conclusions：开放平台推动共进化研究

VIRI解决了现有可视化工具在交叉控制、布局一致性和数据兼容性方面的核心痛点。其空间填充与节点链接的混合隐喻直观呈现了复制事件（共生体边指向同一宿主子节点）、灭绝事件（边穿越宿主矩形）和宿主转换（虚线标注）等生物过程。工具支持用户数据存储与共享，为领域研究提供协作平台。未来计划增加节点自定义布局、地理信息颜色编码、大数据集预计算优化等功能，并扩展支持节点-边映射等替代协调模型。

研究的重要意义在于：首次实现了多协调方案在统一宿主树布局下的可视化比较，通过算法保证视觉一致性；创新采用空间填充技术降低复杂映射的视觉混乱；开源特性（GNU GPLv3许可）和web服务模式（https://viri.di.uniroma1.it/）显著降低了使用门槛。这些进展使研究人员能更高效地识别共进化模式，特别是在宿主-寄生系统、基因-物种树协调等研究领域具有广泛应用前景。