Wir danken Mitglieder der O&#39;Halloran Labor für Kommentare zum Manuskript. Wir danken der George Washington University Department of Biological Sciences und Columbian College of Arts and Sciences für die Finanzierung der Maßnahmen D. O&#39;Halloran.

1. Grund Local Alignment Search Tool (BLAST): Online-Schnittstelle <ol><li> Klicken Sie auf diesen Link, um den BLAST ein Web-Server am National Center for Biotechnology Information (NCBI) zu besuchen. - <a href="http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi">http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi</a> (Abbildung 1). </li><li> Geben Sie einen formatierten Text FASTA Sequenz (siehe Abbildung 2 zum Beispiel) in das Suchfeld. </li><li> Klicken Sie auf den entsprechenden BLAST-Programms und entsprechende Datenbank oder einzelne Spezies von Interesse, bei der Suche zu verwenden und dann auf &quot;BLAST&quot;. Hinweis: FASTA formatierte Sequenz beginnt mit einem durch ein &quot;&gt;&quot;-Zeichen angegeben Beschreibungszeile. Die Beschreibung muss unmittelbar nach dem Zeichen &quot;&gt;&quot;, der Folge (dh. Nukleotide oder Aminosäuren), folgen Sie der Beschreibung auf der nächsten Zeile zu folgen. Die Ausgabe aus dem BLAST-Suche als HTML, Text, XML, oder schlagen ta angesehenBles (Text-oder CSV) mit der Standard-HTML-Set (Abbildung 3). </li></ol> 2. Grund Local Alignment Search Tool (BLAST): Lokale Executables <ol><li> Laden Sie die neuesten BLAST-Befehlszeile ausführbaren BLAST über diesen Link: <a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/</a> - </li><li> em&gt; Für PC-Nutzer: Doppelklicken Sie auf die neueste Hoch win32.exe Datei und die Lizenzvereinbarung akzeptieren und klicken Sie auf installieren. Hinweis: Das Standardinstallationsverzeichnis ist C: ncbi-blast-2.2.27 +. </li><li> Konfigurieren Sie den PC-Umgebungsvariable wie folgt: <ol><li> Klicken Sie auf die PC-Schaltfläche &quot;Start&quot;, und dann rechts auf &quot;Computer&quot;, </li><li> Klicken Sie auf &quot;Eigenschaften&quot; und im Pop-up klicken Sie auf die Registerkarte &quot;Erweitert&quot; </li><li> Klicken Sie auf die &quot;Schaltfläche Umgebungsvariablen&quot;, und in der neuen Pop-up klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Neu&quot; unter the &quot;Benutzervariablen für den Benutzer&quot; Abschnitt </li><li> In dem Pop-up hinzufügen den Namen der Variablen &quot;Path&quot; und variablen Wert &quot;C: ncbi-blast-2.2.27 + bin. Hinweis: Das Verzeichnis bin enthält die ausführbare Datei (dh blastp etc.).. </li></ol></li><li> em&gt; Für Mac-Anwender: Öffnen Sie das Terminal-Programm (dieses nur geöffnet &quot;Finder&quot; zu tun und suchen &quot;Terminal&quot; und dies wird die &quot;Terminal&quot;-Symbol angezeigt). In das Terminal-Fenster-Typ: &gt; Ftp <a href="ftp://ftp.ncbi.nih.gov">ftp.ncbi.nih.gov</a> Hinweis: kann auch die URL oben im Beispiel für PC </li><li> Um die NCBI FTP-Site-Typ &quot;anonym&quot; für Name und Kennwort ein, und geben Sie dann zuzugreifen: &gt; Cd Explosion / ausführbare Dateien / AKTUELL </li><li> Listen Sie die ausführbaren Dateien durch Eingabe von: &gt; Ls </li><li> Holen Sie sich die neueste Version durch Eingabe des folgenden (oder was auch immer die neueste Version aktuell ist): 2; bekommen ncbi-blast-2.2.7-macosx.tar.gz </li><li> Beenden Sie die FTP-Server NCBI Website durch Eingabe von &quot;exit&quot;. </li><li> Entpacken Sie die heruntergeladenen Dateien durch Eingabe von: &gt; Tar-xzf ncbi-blast-2.2.7-macosx.tar.gz </li><li> Fügen Sie den Speicherort der Binärdateien für den Hoch ausführbare Datei, um Ihren Weg, so dass die Schale durch dieses Verzeichnis, wenn man für Befehle, indem Sie suchen: &gt; PATH = $ PATH: new_folder_location </li><li> Prüfen Sie, ob dieser Mehr die Lage, Ihren Weg durch Eingabe von: &gt; Echo $ PATH </li><li> Laden Sie eine vorformatierte BLAST-Datenbanken (die täglich aktualisiert werden), indem Sie hier klicken: <a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/</a> </li><li> Legen Sie die Datenbank in den &quot;db&quot;-Ordner. </li><li> em&gt; Auf einem PC: Öffnen Sie eine MS-DOS-Eingabeaufforderung und wechseln Sie in das Verzeichnis der NCBI Blast-Ordner, indem Sie (um diese auf &quot;Start&quot; und geben Sie &quot;cmd&quot; in die Suchleiste zu tun): C: Users&gt; cd .. [bewegtbis einem Ordner] C: &gt; cd ncbi-blast-2.2.27 + Damit wird das Verzeichnis zu ändern: C: ncbi-blast-2.2.27 +&gt; </li><li> Erstellen Sie die Datenbank mit dem folgenden Befehl &quot;makedb&quot;: &gt; Makedb-in db / briggsae.fasta-dbtype prot-out db / briggsae Anmerkung: In dem folgenden Beispiel (Fig. 4) wird die Datenbank &quot;briggsae&quot; genannt und besteht aus einer Verbindungsgruppe aus dem Organismus Caenorhabditis briggsae besteht. </li><li> Erstellen Sie eine Abfrage Proteinsequenz namens &quot;test&quot; durch Einsetzen einer FASTA formatierten Text Protein-Sequenz in das &quot;db&quot;-Ordner. </li><li> Fragen Sie die Datenbank über eine blastp Suche, indem Sie den folgenden Befehl ein: &gt; Blastp-query db / test.txt-db db / briggsae-out text.txt </li><li> em&gt; Auf einem Mac: Laden Sie eine Datenbank für lokale BLAST-Suchen durch Zugriff auf den FTP-NCBI-Website nach den Anweisungen oben (Schritt 2.4) und dien-Typ: &gt; Lcd .. / Datenbanken / </li><li> Laden Sie die Genom-Sequenz von Interesse oder durch Eingabe von: &gt; Bekommen NC_ [Accession #]. Fna Anmerkung: &quot;. Fna&quot; bezieht sich auf die FASTA formatierte Nucleotidsequenz und &quot;FAA.&quot; Bezieht sich auf den FASTA formaAminosäureSequenzen. </li><li> Geben Sie &quot;Beenden&quot;, um die FTP-Site zu verlassen. </li><li> Stellen Sie die Datenbank durch Eingabe von: &gt; Makeblastdb-in db / mouse.faa-out-Maus-dbtype prot </li><li> Legen Sie eine formatierte FAST Abfrage-Sequenz in den Ordner &quot;bin&quot; und befragen Sie die Datenbank mit dem folgenden Befehl: &gt; Blastp-Abfrage &quot;Ihr query.fasta&quot;-db &quot;Datenbank&quot;-out results.txt </li></ol> 3. Generieren Multiple Sequence Alignments <ol><li> Klicken Sie auf diese Links, um häufig verwendete Multiple Sequenz Alignment (MSA) Programme zugreifen: ClustalW 6 <a href="http://www.clustal.org/">http://www.clustal.org/</a> Kalign 7 <a href="http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi">http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi</a> MAFFT 8,9 <a href="http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/">http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/</a> MUSCLE 10 <a href="http://www.drive5.com/muscle/">http://www.drive5.com/muscle/</a> T-Coffee 11 <a href="http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/">http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/</a> Probcons 12 <a href="http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons">http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons</a> </li><li> Klicken Sie auf diesen Link - <a href="http://tcoffee.crg.cat/apps/tcoffee/do:regular">http://tcoffee.crg.cat/apps/tcoffee/do:regular</a> - und Eingabe FASTA formatierten Sequenzdaten in das Suchfeld Hinweis: Die Ausgabe von T-Kaffee kann in Fig. 5 gesehen werden kann, sind ähnliche Rückstände Farbe codiert. </li><li> Laden Sie die Clustal MSA als Kommandozeilenversion (ClustalW) oder einer grafischen version (ClustalX), indem Sie auf diesen Link: <a href="http://www.clustal.org/clustal2/">http://www.clustal.org/clustal2/</a> - dann klicken Sie auf die entsprechende ausführbare (dh Win, Linux, Mac OS X). </li><li> Daten hochladen, wie FASTA formatierte Textfolge und ausrichten (Abbildung 6). </li></ol> 4. Bestimmen Best-Fit-Modelle Evolution <ol><li> Klicken Sie hier, um die ProtTest 13 Programm herunterladen: <a href="http://darwin.uvigo.es/our-software/">http://darwin.uvigo.es/our-software/</a> </li><li> Sobald ProtTest heruntergeladen ist, doppelklicken Sie auf die Datei ProtTest.jar </li><li> Sobald ProtTest gestartet wird, klicken Sie auf &quot;Datei auswählen&quot; und laden Sie die Sequenzdaten (Abbildung 7). </li><li> Dann klicken Sie auf &quot;Start&quot; und das Programm wird (Abbildung 8) beginnen. Hinweis: Nach Beendigung der Lauf (Abbildung 8), wird das Programm das beste Modell, basierend auf Kriterien angeben zB<html> &quot;Beste Modell nach AIC: WAG + I + G&quot; </li></ol> 5. Herleitung Sequence Based Phylogenien von Maximum-Likelihood-oder Bayes-Inferenz <ol><li> Heruntergeladene PhyML 4 hier: <a href="https://code.google.com/p/phyml/">https://code.google.com/p/phyml/</a> </li><li> Starten Sie die ausführbare durch Doppelklick auf die entsprechende Anwendung (dh phyml Windows phyml Linux, etc.) Und die Schnittstelle Fenster öffnet sich (Abbildung 9). </li><li> Laden Sie die Eingangssequenz als PHYLIP formatiert Sequenz durch Eingabe von: &gt; &quot;Dateiname&quot;. Phy Hinweis: Um zwischen Sequenzformate zu konvertieren, benutzen Sie die &quot;Readseq&quot; Web-Programm zur Verfügung - <a href="http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi">http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi</a> . </li><li> Starten Sie das Programm durch Eingabe von &quot;Y&quot;. </li><li> Laden Sie mrbayes 5 hier: rceforge.net / download.php &quot;&gt; http://mrbayes.sourceforge.net/download.php </li><li> Um das Programm, klicken Sie auf die ausführbare Datei starten und NEXUS formatiert Sequenzdaten lesen, in das Programm durch Eingabe von: &gt; Execute &quot;Dateiname&quot;. Nex </li><li> Stellen Sie die Evolutionsmodell. </li><li> Wählen Sie die Anzahl der Generationen, die von der Eingabe ausgeführt wird: &gt; Mcmcp ngen = 1000000 [Dies legt die Anzahl der Generationen, 1000000] &gt; Sumpf Burnin = 10000 [dies wird die Burnin 10000] </li><li> Speichern Sie die Zweiglängen in der Ergebnisdatei, indem Sie: &gt; Mcmcp savebrlens = yes </li><li> Führen Sie die Analyse durch Eingabe von: &gt; Mcmc </li><li> Fassen Sie die Bäume mit dem Befehl &quot;SUMT&quot;. </li></ol> 6. Visualisierung Phylogenien <ol><li> Sehen Sie sich eine Liste der Baum-Viewer-Programme hier: <a href="http://www.treedyn.org/overview/editors.html">http://www.treedyn.org/overview/editors.html</a> </li><li> Laden Sie die TreeView 14 progrbin hier: <a href="http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html">http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html</a> </li></ol>

<ol>
	<li>Altschul, S. F., Carroll, R. J., Lipman, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Weights+for+data+related+by+a+tree.">Weights for data related by a tree.</a> J. Mol. Biol. 207 (4), 647-653 (1989).</li><li>Akaike, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+new+look+at+the+statistical+model+identification.">A new look at the statistical model identification.</a> IEEE Trans. Automat. Contr. 19 (6), 706-723 (1974).</li><li>Schwarz, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimating+the+dimension+of+a+model.">Estimating the dimension of a model.</a> Ann. 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S., Brudno, M., Batzoglou, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ProbCons:+Probabilistic+consistency-based+multiple+sequence+alignment.">ProbCons: Probabilistic consistency-based multiple sequence alignment.</a> Genome Res. 15 (2), 330-340 (2005).</li><li>Darriba, D., Taboada, G. L., Doallo, R., Posada, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ProtTest+3:+Fast+selection+of+best-fit+models+of+protein+evolution.">ProtTest 3: Fast selection of best-fit models of protein evolution.</a> Bioinformatics. 27 (8), 1164-1165 (2011).</li><li>Page, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TreeView:+An+application+to+display+phylogenetic+trees+on+personal+computers.">TreeView: An application to display phylogenetic trees on personal computers.</a> Comput. Appl. Biosci. 12 (4), 357-358 (1996).</li><li>Darriba, D., Taboada, G. L., Doallo, R., Posada, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=jModelTest+2:+More+models,+new+heuristics+and+parallel+computing.">jModelTest 2: More models, new heuristics and parallel computing.</a> Nat. Methods. 9 (8), 772 (2012).</li><li>Chevenet, F., Brun, C., Banuls, A. L., Jacq, B., Christen, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TreeDyn:+Towards+dynamic+graphics+and+annotations+for+analyses+of+trees.">TreeDyn: Towards dynamic graphics and annotations for analyses of trees.</a> BMC Bioinformatics. 7, 439 (2006).</li></ol>

Wir haben nichts zu offenbaren.

Unsere Hoffnung für diesen Artikel ist, dass es als Ausgangspunkt dienen, um Forscher und Studenten, die neu für phylogenetics sind zu führen. Genomsequenzierungsprojekte sind günstiger geworden in den letzten Jahren und in der Folge die Nachfrage der Nutzer nach dieser Technologie nimmt zu, und jetzt ist die Produktion von großen Datenmengen Sequenz ist alltäglich in kleinen Labors. Diese Datensätze bieten oft Forscher mit Gruppen von Genen, die eine phylogenetische Rahmen benötigen, um zu beginnen, um ihre Fun...

Um zu verstehen, wie sich zwei (oder mehr) Spezies entwickelt, ist es zunächst erforderlich, Sequenz oder morphologische Daten von jeder Probe zu erhalten, diese Daten darstellen Mengen, die wir nutzen können, um ihre Beziehung durch evolutionäre Raum zu messen. Genau wie bei der Messung der Luftlinie, mit mehr Daten zur Verfügung (z. B. Meilen, Zoll, Mikrometer) wird zu einer genaueren Messung gleichzusetzen. Ergo, die Genauigkeit, mit der ein Forscher kann evolutionäre Distanz abzuleiten ist stark durch das Volumen der informativen Daten, um Beziehungen zu messen beeinflusst. Darüber hinaus, weil verschiedene Proben mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten und durch unterschiedliche Mechanismen zu entwickeln, die Methode, die wir verwenden, um die Beziehung zwischen zwei Taxa messen auch direkten Einfluss auf die Richtigkeit der Evolutionsmessungen. Dadurch, dass evolutionären Beziehungen sind nicht direkt beobachtet, sondern aus Sequenz oder morphologischen Daten, das Problem der Ableitung evolutionären extrapoliertBeziehungen zu einem der Statistik. Phylogenetics ist der Zweig der mit der Anwendung statistischer Modelle, Muster der Evolution, um optimal zu rekonstruieren, die evolutionäre Geschichte zwischen Taxa betroffenen Biologie. Diese Rekonstruktion zwischen Taxa wird als der Taxa der Stammesgeschichte bezeichnet. Um zu helfen, die Lücke im Fachwissen zwischen Molekularbiologen und Evolutionsbiologen beschreiben wir hier eine Schritt für Schritt-Pipeline zur Ableitung Phylogenien aus einer Menge von Sequenzen. Erstens haben wir ausführlich die Schritte im Datenbankabfrage, die Basic Local Alignment Search Tool (BLAST-1)-Algorithmus über die Web-basierte Schnittstelle und auch mit lokalen Executables beteiligt, dies ist oft der erste Schritt bei der Erlangung einer Liste von ähnlichen Sequenzen an einen unbekannten Abfrage, obwohl einige Forscher vielleicht auch an der Sammlung von Daten für eine einzelne Gruppe über Web-Schnittstellen wie Phylota (http://www.phylota.net/). BLAST ist ein Algorithmus für comparing primären Aminosäure-oder Nukleotid-Sequenzdaten mit einer Datenbank von Sequenzen für &quot;Hits&quot;, der die Abfragesequenz ähneln suchen. Das BLAST-Programm wurde von Stephen Altschul et al ausgelegt. an der National Institutes of Health (NIH) ein. Die BLAST-Server besteht aus einer Reihe verschiedener Programme, und hier ist eine Liste von einigen der häufigsten BLAST-Programme: i) Nukleotid-Nukleotid-BLAST (blastn): Dieses Programm erfordert eine DNA-Sequenz-Eingang und gibt die meisten ähnliche DNA-Sequenzen aus der DNA-Datenbank, die der Benutzer angibt (z. B. für einen bestimmten Organismus). ii) Protein-Protein-BLAST (blastp): Hier gibt der Benutzer eine Proteinsequenz und das Programm kehrt die ähnlichsten Proteinsequenzen aus der Proteindatenbank, die der Benutzer angibt. iii) Position-Specific Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp): Die Benutzereingabe ist ein protein Sequenz, die eine Reihe von eng verwandten Proteinen gibt, und aus diesem Datensatz eine konservierte Profil erzeugt. Als nächstes wird eine neue Abfrage wird unter Verwendung nur dieser konservierten &quot;Motive&quot;, die verwendet wird, um ein Protein-Datenbank abzufragen erzeugt und dieses liefert eine größere Gruppe von Proteinen aus dem ein neuer Satz von konservierten &quot;Motive&quot; extrahiert und dann verwendet, um ein Protein-Datenbank abzufragen, bis eine noch größere Reihe von Proteinen werden erneut abgestimmt und ein anderes Profil erzeugt wird, und der Vorgang wiederholt. Indem verwandten Proteinen in der Abfrage in jedem Schritt dieses Programm ermöglicht dem Benutzer, die mehr divergierenden Sequenzen zu identifizieren. iv) Nukleotid-6-Frame-Übersetzung-Protein (blastx): Hier stellt der Benutzer eine Nukleotid-Sequenz-Eingang, der in die sechs-konzeptionellen Rahmen Translationsprodukte (dh umgewandelt wird, beide Stränge) gegen eine Proteinsequenz-Datenbank.. v) 6-Nucleotid-Nucleotid-Frame-Übersetzung6-Raster-Translation (tblastx): Dieses Programm nimmt eine DNA Nukleotidsequenz Eingang und wandelt die Eingabe in allen sechs Rahmen Translation der Produkte, die sie gegen die sechs-Rahmen-Übersetzung einer Nukleotidsequenz-Datenbank vergleicht. vi) Protein-Nukleotid-6-Raster-Translation (tblastn): Dieses Programm verwendet eine Proteinsequenz Eingangs gegen alle sechs Leseraster einer Nukleotidsequenz-Datenbank zu vergleichen. Weiter beschreiben wir häufig verwendete Programme zur Erzeugung eines Multiple Sequenz Alignment (MSA) aus einer Sequenz-Datensatz, und dies wird durch eine Benutzerführung, um Programme, die die Best-Fit-Modelle der Evolution für eine Sequenz-Datensatz zu bestimmen gefolgt. Die phylogenetische Rekonstruktion ist ein statistisches Problem, und aus diesem Grund, müssen phylogenetischen Methoden, um einen statistischen Rahmen zu integrieren. Diese statistischen Rahmen wird ein Evolutionsmodell, das Sequenzänderung innerhalb des Datasets enthält. Dieser evolutionäre model ist aus einer Reihe von Annahmen über den Prozess der Nukleotid-oder Aminosäure-Substitutionen umfasst und die Best-Fit-Modell für eine bestimmte Datenmenge kann durch statistische Tests ausgewählt werden. Die Anpassung an die Daten der verschiedenen Modelle können über Likelihood Ratio Tests (LRT) oder Informationskriterien, um die Best-Fit-Modell innerhalb einer Reihe von möglichen zu wählen verglichen werden. Zwei gemeinsame Informationskriterien sind das Akaike Informationskriterium (AIC) 2 und die Bayes-Informationskriterium (BIC) 3. Sobald eine optimale Ausrichtung erzeugt wird, gibt es viele verschiedene Methoden, um eine phylogeny aus den ausgerichteten Daten. Es gibt zahlreiche Methoden zur Ableitung evolutionären Beziehungen; breit sind, können sie in zwei Kategorien unterteilt werden: abstandsbasierten Verfahren und sequenzbasierte Methoden. Distanz-basierte Methoden berechnen paarweisen Abstände von Sequenzen, und verwenden Sie diese Abstände, um den Baum zu erhalten, dann. Sequenz-basierte Methoden verwenden das Sequenz-Alignment direkt, und in der Regel suchen die tree Raum mit einem Optimalitätskriterium. Wir skizzieren zwei Sequenz-basierte Methoden zur Rekonstruktion von Verwandtschaftsbeziehungen: das sind PhyML 4, die das Maximum-Likelihood-Framework implementiert und mrbayes 5, die Bayes-Markov-Chain-Monte-Carlo-Inferenz verwendet. Wahrscheinlichkeit und Bayes-Methoden liefern eine statistischen Rahmen für phylogenetische Rekonstruktion. Durch die Bereitstellung von Informationen über Benutzer häufig verwendete Baum-Gebäude-Tools, führen wir den Leser auf die notwendigen Daten erforderlich, um Verwandtschaftsverhältnisse zu schließen.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="713">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">BLAST webpage&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi">http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">BLAST executables&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Preformatted BLAST databases</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Clustal</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://www.clustal.org/">http://www.clustal.org/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Kalign</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi">http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">MAFFT</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/">http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">MUSCLE</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://www.drive5.com/muscle/">http://www.drive5.com/muscle/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">T-Coffee</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/">http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">PROBCONS</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons">http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons&#160;</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Se-Al&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://tree.bio.ed.ac.uk/software/seal/">http://tree.bio.ed.ac.uk/software/seal/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">BSEdit&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://www.bsedit.org/">http://www.bsedit.org/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">JalView</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://www.jalview.org/">http://www.jalview.org/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">SeaView</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://pbil.univ-lyon1.fr/software/seaview.html">http://pbil.univ-lyon1.fr/software/seaview.html</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">ProtTest&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td style="width:447px;"><a href="https://code.google.com/p/prottest3/">https://code.google.com/p/prottest3/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Java Runtime&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://www.java.com/en/download/chrome.jsp">http://www.java.com/en/download/chrome.jsp</a></td>
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		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Readseq</td>
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			<td><a href="http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi">http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi</a></td>
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		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">jModelTest</td>
			<td></td>
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			<td style="width:447px;"><a href="https://code.google.com/p/jmodeltest2/">https://code.google.com/p/jmodeltest2/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">PhyML</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="https://code.google.com/p/phyml/">https://code.google.com/p/phyml/</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">MrBayes</td>
			<td></td>
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			<td><a href="http://mrbayes.sourceforge.net/download.php">http://mrbayes.sourceforge.net/download.php</a></td>
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		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">TreeView</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html">http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html</a></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">TreeDyn</td>
			<td></td>
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			<td style="width:447px;"><a href="http://www.treedyn.org/">http://www.treedyn.org/</a></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a practical guide to phylogenetics for nonexperts

Viele Forscher, auf unglaublich vielfältige Schwerpunkte sind die Anwendung phylogenetics, ihre Forschungs Frage (n). Allerdings sind viele Forscher neu in diesem Thema und so präsentiert sie inhärente Probleme. Hier erstellen wir eine praktische Einführung in phylogenetics für Nichtexperten. Wir skizzieren in einer Schritt-für-Schritt-Weise, eine Pipeline für die Erzeugung zuverlässiger Phylogenien Gensequenz von Datensätzen. Wir beginnen mit einem Benutzer-Leitfaden für Ähnlichkeitssuche über Online-Tools, Schnittstellen sowie lokale ausführbare Dateien. Weiter, wir Programme zur Erzeugung von multiplen Sequenz-Alignments, gefolgt von Protokollen für die Verwendung von Software, um Best-Fit-Modelle der Evolution bestimmen, zu erkunden. Wir skizzieren dann Protokolle für die Rekonstruktion phylogenetischen Beziehungen über Maximum-Likelihood-und Bayes-Kriterien zu beschreiben und schließlich Werkzeuge zur Visualisierung von Stammbäumen. Zwar ist dies keineswegs eine erschöpfende Beschreibung der phylogenetischen Ansätze, tut es dem Leser praktische Start informatIonen auf die wichtigsten Software-Anwendungen häufig von phylogeneticists genutzt. Die Vision für diesen Artikel wäre, dass es könnte als praktisches Trainingsgerät für Forscher sie sich auf phylogenetische Studien dienen und dienen auch als pädagogische Ressource, die in einem Klassenzimmer oder Lehrlabor aufgenommen werden könnte.

Die Suche nach Ähnlichkeiten zu einer Abfrage ermöglicht es den Forschern, um eine mögliche Identität, neue Sequenzen zuschreiben und auch schließen, Beziehungen zwischen Sequenzen. Die Datei Eingangstyp für BLAST ist ein FASTA formatierten Text-Sequenz oder GenBank-Zugangsnummer. FASTA formatierte Sequenz beginnt mit einem durch ein &quot;&gt;&quot;-Zeichen (Abbildung 2) angegeben Beschreibungszeile. Die Beschreibung muss unmittelbar nach dem Zeichen &quot;&gt;&quot;, der Folge (dh...

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A Practical Guide to Phylogenetics for Nonexperts

Hier beschreiben wir eine Schritt-für-Schritt-Pipeline zum Erzeugen von zuverlässigen Phylogenien von Nukleotid-oder Aminosäuresequenz Datensätze. Dieser Leitfaden soll den Forschern oder Studenten neue phylogenetische Analyse dienen.

A Practical Guide to Phylogenetics für Nichtexperten

Many researchers, across incredibly diverse foci, are applying phylogenetics to their research question(s). However, many researchers are new to this ...

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Research

JoVE Journal

Biology

35.2K Aufrufe.  The George Washington University.  Hier beschreiben wir eine Schritt-für-Schritt-Pipeline zum Erzeugen von zuverlässigen Phylogenien von Nukleotid-oder Aminosäuresequenz Datensätze. Dieser Leitfaden soll den Forschern oder Studenten neue phylogenetische Analyse dienen. 

Serie: A Practical Guide to Phylogenetics for Nonexperts

The Ladder Rung Walking Task: A Scoring System and its Practical Application.

Progress in the development of animal models for/stroke, spinal cord injury, and other neurodegenerative disease requires tests of high sensitivity to elaborate distinct aspects of motor function and to determine even subtle loss of movement capacity. To enhance efficacy and resolution of testing, tests should permit qualitative and quantitative measures of motor function and be sensitive to changes in performance during recovery periods. The present study describes a new task to assess skilled walking in the rat to measure both forelimb and hindlimb function at the same time. Animals are required to walk along a horizontal ladder on which the spacing of the rungs is variable and is periodically changed. Changes in rung spacing prevent animals from learning the absolute and relative location of the rungs and so minimize the ability of the animals to compensate for impairments through learning. In addition, changing the spacing between the rungs allows the test to be used repeatedly in long-term studies. Methods are described for both quantitative and qualitative description of both fore- and hindlimb performance, including limb placing, stepping, co-ordination. Furthermore, use of compensatory strategies is indicated by missteps or compensatory steps in response to another limb&#x2019;s misplacement. 

The ladder rung walking task is a new test to assess skilled walking and measure both forelimb and hindlimb placing, stepping, and inter-limb co-ordination.

Die Leitersprosse Walking-Aufgabe: Ein Scoring-System und seine praktische Anwendung.

Progress in the development of animal models for/stroke, spinal cord injury, and other neurodegenerative disease requires tests of high sensitivity to ...

Forschung

Biologie

A Practical Approach to Genetic Inducible Fate Mapping: A Visual Guide to Mark and Track Cells In Vivo

Fate maps are generated by marking and tracking cells in vivo to determine how progenitors contribute to specific structures and cell types in developing and adult tissue. An advance in this concept is Genetic Inducible Fate Mapping (GIFM), linking gene expression, cell fate, and cell behaviors in vivo, to create fate maps based on genetic lineage.
GIFM exploits X-CreER lines where X is a gene or set of gene regulatory elements that confers spatial expression of a modified bacteriophage protein, Cre recombinase (CreERT). CreERT contains a modified estrogen receptor ligand binding domain which renders CreERT sequestered in the cytoplasm in the absence of the drug tamoxifen. The binding of tamoxifen releases CreERT, which translocates to the nucleus and mediates recombination between DNA sequences flanked by loxP sites. In GIFM, recombination typically occurs between a loxP flanked Stop cassette preceding a reporter gene such as GFP.
Mice are bred to contain either a region- or cell type-specific CreER and a conditional reporter allele. Untreated mice will not have marking because the Stop cassette in the reporter prevents further transcription of the reporter gene. We administer tamoxifen by oral gavage to timed-pregnant females, which provides temporal control of CreERT release and subsequent translocation to the nucleus removing the Stop cassette from the reporter. Following recombination, the reporter allele is constitutively and heritably expressed. This series of events marks cells such that their genetic history is indelibly recorded. The recombined reporter thus serves as a high fidelity genetic lineage tracer that, once on, is uncoupled from the gene expression initially used to drive CreERT.
We apply GIFM in mouse to study normal development and ascertain the contribution of genetic lineages to adult cell types and tissues. We also use GIFM to follow cells on mutant genetic backgrounds to better understand complex phenotypes that mimic salient features of human genetic disorders.
This video article guides researchers through experimental methods to successfully apply GIFM. We demonstrate the method using our well characterized Wnt1-CreERT;mGFP mice by administering tamoxifen at embryonic day (E)8.5 via oral gavage followed by dissection at E12.5 and analysis by epifluorescence stereomicroscopy. We also demonstrate how to micro-dissect fate mapped domains for explant preparation or FACS analysis and dissect adult fate-mapped brains for whole mount fluorescent imaging. Collectively, these procedures allow researchers to address critical questions in developmental biology and disease models.

A Practical Approach to Genetic Inducible Fate Mapping: A Visual Guide to Mark and Track Cells In Vivo

Genetic Inducible Fate Mapping (GIFM) marks and tracks cells with fine spatial and temporal control in vivo and elucidates how cells from a specific genetic lineage contribute to developing and adult tissues. Demonstrated here are the techniques required to fate map E12.5 mouse embryos for epifluorescent and explant analysis.

A Practical Approach to Genetic Inducible Fate Mapping: A Visual Guide to Mark und Track Cells In Vivo</em

Fate maps are generated by marking and tracking cells in vivo to determine how progenitors contribute to specific structures and cell types in developing ...

A Practical and Novel Method to Extract Genomic DNA from Blood Collection Kits for Plasma Protein Preservation

Laboratory tests can be done on the cellular or fluid portions of the blood. The use of different blood collection tubes determines the portion of the blood that can be analyzed (whole blood, plasma or serum). Laboratories involved in studying the genetic basis of human disorders rely on anticoagulated whole blood collected in EDTA-containing vacutainer as the source of DNA for genetic / genomic analysis. Because most clinical laboratories perform biochemical, serologic and viral testing as a first step in phenotypic outcome investigation, anticoagulated blood is also collected in heparin-containing tube (plasma tube). Therefore when DNA and plasma are needed for simultaneous and parallel analyses of both genomic and proteomic data, it is customary to collect blood in both EDTA and heparin tubes. If blood could be collected in a single tube and serve as a source for both plasma and DNA, that method would be considered an advancement to existing methods. The use of the compacted blood after plasma extraction represents an alternative source for genomic DNA, thus minimizing the amount of blood samples processed and reducing the number of samples required from each patient. This would ultimately save time and resources.
The BD P100 blood collection system for plasma protein preservation were created as an improved method over previous plasma or serum collection tubes1, to stabilize the protein content of blood, enabling better protein biomarker discovery and proteomics experimentation from human blood. The BD P100 tubes contain 15.8 ml of spray-dried K2EDTA and a lyophilized proprietary broad spectrum cocktail of protease inhibitors to prevent coagulation and stabilize the plasma proteins. They also include a mechanical separator, which provides a physical barrier between plasma and cell pellets after centrifugation. Few methods have been devised to extract DNA from clotted blood samples collected in old plasma tubes2-4. Challenges from these methods were mainly associated with the type of separator inside the tubes (gel separator) and included difficulty in recovering the clotted blood, the inconvenience of fragmenting or dispersing the clot, and obstruction of the clot extraction by the separation gel.
We present the first method that extracts and purifies genomic DNA from blood drawn in the new BD P100 tubes. We compare the quality of the DNA sample from P100 tubes to that from EDTA tubes. Our approach is simple and efficient. It involves four major steps as follows: 1) the use of a plasma BD P100 (BD Diagnostics, Sparks, MD, USA) tube with mechanical separator for blood collection, 2) the removal of the mechanical separator using a combination of sucrose and a sterile paperclip metallic hook, 3) the separation of the buffy coat layer containing the white cells and 4) the isolation of the genomic DNA from the buffy coat using a regular commercial DNA extraction kit or a similar standard protocol.

We are describing a new method of isolating genomic DNA from whole blood collected for plasma/serology. After plasma collection, the compacted blood is usually discarded. Our novel method represents a significant improvement over existing methods and makes DNA and plasma available from a single collection, without requesting additional blood.

Eine praktische und neuartige Methode, um genomische DNA aus Blutentnahme Kits Auszug für Plasma Protein Preservation

Laboratory tests can be done on the cellular or  fluid portions of the blood. The use of different blood collection tubes  determines the portion of the ...

V3 Stain-free Workflow for a Practical, Convenient, and Reliable Total Protein Loading Control in Western Blotting

The western blot is a very useful and widely adopted lab technique, but its execution is challenging. The workflow is often characterized as a &#34;black box&#34; because an experimentalist does not know if it has been performed successfully until the last of several steps. Moreover, the quality of western blot data is sometimes challenged due to a lack of effective quality control tools in place throughout the western blotting process. Here we describe the V3 western workflow, which applies stain-free technology to address the major concerns associated with the traditional western blot protocol. This workflow allows researchers: 1) to run a gel in about 20-30 min; 2) to visualize sample separation quality within 5 min after the gel run; 3) to transfer proteins in 3-10 min; 4) to verify transfer efficiency quantitatively; and most importantly 5) to validate changes in the level of the protein of interest using total protein loading control. This novel approach eliminates the need of stripping and reprobing the blot for housekeeping proteins such as &#946;-actin, &#946;-tubulin, GAPDH, etc. The V3 stain-free workflow makes the western blot process faster, transparent, more quantitative&#160;and reliable.

V3 workflow is a western blot procedure using stain-free gels. The stain-free technology allows researchers to visualize protein separation quality, to verify the transfer efficiency, and most importantly, to validate the change in the protein of interest using total protein quantification as a reliable loading control.

V3 Stain-free Workflow für eine praktische, bequeme und zuverlässige Total Protein Loading Control in Western Blotting

The western blot is a very useful and widely adopted lab technique, but its execution is challenging. The workflow is often characterized as a &#34;black ...

A Guide to Modern Quantitative Fluorescent Western Blotting with Troubleshooting Strategies

The late 1970s saw the first publicly reported use of the western blot, a technique for assessing the presence and relative abundance of specific proteins within complex biological samples. Since then, western blotting methodology has become a common component of the molecular biologists experimental repertoire. A cursory search of PubMed using the term &#8220;western blot&#8221; suggests that in excess of two hundred and twenty thousand published manuscripts have made use of this technique by the year 2014. Importantly, the last ten years have seen technical imaging advances coupled with the development of sensitive fluorescent labels which have improved sensitivity and yielded even greater ranges of linear detection. The result is a now truly Quantifiable Fluorescence based Western Blot (QFWB) that allows biologists to carry out comparative expression analysis with greater sensitivity and accuracy than ever before. Many &#8220;optimized&#8221; western blotting methodologies exist and are utilized in different laboratories. These often prove difficult to implement due to the requirement of subtle but undocumented procedural amendments. This protocol provides a comprehensive description of an established and robust QFWB method, complete with troubleshooting strategies.

The advancement of western blotting using fluorescence has allowed detection of subtle changes in protein expression enabling quantitative analyses. Here we describe a robust methodology for detection of a range of proteins across a variety of species and tissue types. A strategy to overcome common technical problems is also provided.

A Guide to Modern Quantitative Fluoreszenz Western Blot mit Strategien zur Fehlersuche

The late 1970s saw the first publicly reported use of the western blot, a technique for assessing the presence and relative abundance of specific proteins ...

Endotracheal Intubation of Rabbits Using a Polypropylene Guide Catheter

Endotracheal intubation in rabbits can be challenging due to their unusual anatomy. Achieving a patent airway during anesthesia is critical for the avoidance of airway obstruction, prevention of gastric tympany, and to allow ventilatory support. Due to the difficulty of intubation, alternative methods such as the use of laryngeal mask airways or laryngeal tubes have been explored. However, these methods do not result in direct access to the trachea and thus may present a risk for development of complications. In addition, lack of direct intubation of the trachea can result in personnel exposure to waste anesthetic gases. Numerous methods for endotracheal intubation have been described, including blind placement, use of a fiberoptic laryngoscope or endoscope, and cricoid placement. Despite these numerous publications, many still struggle to achieve success. Here we provide a detailed description of an intubation technique that can be taught with minimal training with a short time to proficiency. Briefly, after administration of injectable anesthesia and proper positioning of the rabbit, a polypropylene catheter is placed into the trachea by direct visualization using a laryngoscope. The catheter is then used as a guide to direct the endotracheal tube into the trachea. This method allows for intubation without the need for expensive equipment and can be performed by a single individual without the need for an assistant. In conclusion, this technique can be easily taught and performed at very little cost in any clinical or research setting.

Endotracheal intubation in rabbits is challenging due to their unusual anatomy. Here we present a technique for direct intubation of the trachea using a polypropylene catheter as a guide. This method utilizes relatively inexpensive supplies, requires minimal training, and can be easily performed in any clinical setting.

Endotracheale Intubation von Kaninchen mit einem Polypropylen Führungskatheter

Endotracheal intubation in rabbits can be challenging due to their unusual anatomy. Achieving a patent airway during anesthesia is critical for the ...

Practical Use of RNA Interference: Oral Delivery of Double-stranded RNA in Liposome Carriers for Cockroaches

RNA interference (RNAi) has been widely applied for uncovering the biological functions of numerous genes, and has been envisaged as a pest control tool operating by disruption of essential gene expression. Although different methods, such as injection, feeding, and soaking, have been reported for successful delivery of double-stranded RNA (dsRNA), the efficiency of RNAi through oral delivery of dsRNA is highly variable among different insect groups. The German cockroach, Blattella germanica, is highly sensitive to the injection of dsRNA, as shown by many studies published previously. The present study describes a method to demonstrate that the dsRNA encapsulated with liposome carriers is sufficient to retard the degradation of dsRNA by midgut juice. Notably, the continuous feeding of dsRNA encapsulated by liposomes significantly reduces the tubulin expression in the midgut, and led to the death of cockroaches. In conclusion, the formulation and utilization of dsRNA lipoplexes, which protect dsRNA against nucleases, could be a practical use of RNAi for insect pest control in the future.

This manuscript demonstrates the depletion of gene expression in the midgut of the German cockroach through oral ingestion of double-stranded RNA encapsulated in liposomes.

Praktische Anwendung der RNA-Interferenz: mündliche Lieferung von Double-Stranded RNA in Liposomen Träger für Schaben

RNA interference (RNAi) has been widely applied for uncovering the biological functions of numerous genes, and has been envisaged as a pest control tool ...

A Sectioning, Coring, and Image Processing Guide for High-Throughput Cortical Bone Sample Procurement and Analysis for Synchrotron Micro-CT

Bone is a dynamic and mechanically active tissue that changes in structure over the human lifespan. The products of the bone remodeling process have been studied substantially using traditional two-dimensional techniques. Recent advancements in X-ray imaging technology via desktop micro-computed tomography (&#181;CT) and synchrotron radiation micro-computed tomography (SR&#181;CT) have allowed for the acquisition of high-resolution three-dimensional (3D) scans of a larger field of view (FOV) than other 3D imaging techniques (e.g., SEM) providing a more complete picture of microscopic structures within human cortical bone. The specimen should be accurately centered within the FOV, however, to limit the appearance of streak artifacts known to impact data analysis. Previous studies have reported procurement of irregularly shaped rectilinear bone blocks that result in imaging artifacts due to uneven edges or image truncation. We have applied a geological sampling protocol (coring) to procure consistently sized cortical bone core specimens for SR&#181;CT experiments from the anterior aspect of human femora. This coring method is efficient and minimally destructive to tissue. It creates uniform cylindrical samples that decrease imaging artifacts by nature of being isometric during rotation and providing a uniform path length for X-ray beams throughout scanning. Image processing of X-ray tomographic data of cored and irregularly shaped samples confirms the potential of the technique to improve visualization and analysis of cortical bone microarchitecture. A goal of this protocol is to deliver a reliable and repeatable method for the extraction of cortical bone cores that is adaptable for various types of high-resolution bone imaging experiments. An overarching goal of the work is to create a standardized cortical bone procurement for SR&#181;CT that is affordable, consistent, and straightforward. This procedure may further be adapted by researchers in related fields who commonly evaluate hard composite materials such as in biological anthropology, geosciences, or material sciences.

We employed a geological (coring) sampling protocol to procure cortical bone specimens of uniform size for SR&#181;CT experiments from the anterior aspect of human femora. This method is minimally destructive, efficient, results in cylindrical specimens that minimize imaging artifacts from irregular sample shapes and improves microarchitectural visualization and analysis.

Bone is a dynamic and mechanically active tissue that changes in structure over the human lifespan. The products of the bone remodeling process have been ...

A Step-by-Step Guide to Mosquito Electroantennography

Female mosquitoes are the deadliest animals on earth, claiming the lives of more than 1 million people every year due to pathogens they transmit when acquiring a blood-meal. To locate a host to feed on, mosquitoes rely on a wide range of sensory cues, including visual, mechanical, thermal, and olfactory. The study details a technique, electroantennography (EAG), that allows researchers to assess whether the mosquitoes can detect individual chemicals and blends of chemicals in a concentration-dependent manner. When coupled with gas-chromatography (GC-EAG), this technique allows to expose the antennae to a full headspace/complex mixture and determines which chemicals present in the sample of interest, the mosquito can detect. This is applicable to host body odors as well as plant floral bouquets or other ecologically relevant odors (e.g., oviposition sites odorants). Here, we described a protocol that permits long durations of preparation responsiveness time and is applicable to both female and male mosquitoes from multiple genera, including Aedes, Culex, Anopheles, and Toxorhynchites mosquitoes. As olfaction plays a major part in mosquito-host interactions and mosquito biology in general, EAGs and GC-EAG can reveal compounds of interest for the development of new disease vector control strategies (e.g., baits). Complemented with behavioral assays, the valence (e.g., attractant, repellent) of each chemical can be determined.

The present article details a step-by-step protocol for successful and low noise electroantennograms in several genera of mosquitoes, including both females and males.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Mücken-Elektroantennographie

Female mosquitoes are the deadliest animals on earth, claiming the lives of more than 1 million people every year due to pathogens they transmit when ...

Entwicklung eines ovariektomierten Mausmodells mit erhöhtem FSH-Spiegel

Exploring Independent Effects of Follicle-Stimulating Hormone In Vivo in a Mouse Model

During the transition from a reproductive to a nonreproductive phase (menopause), many women experience significant physiological and pathological changes, including decreased bone mass, increased blood lipids, and increased visceral adiposity. Levels of follicle-stimulating hormone (FSH) rise during the menopausal transition. Many studies have shown that FSH in various extragonadal tissues and organs is associated with the pathogenesis of multiple diseases. Thus, building an animal model that can help study the independent effects of FSH in vivo is particularly important. In this study, C57BL/6 female mice were ovariectomized and supplemented with estradiol valerate (OVX + E2) to eliminate the effect of the hypothalamic-pituitary-gonadal axis. The OVX + E2 mice received solvent (N.S.) or different doses of recombinant FSH via intraperitoneal injection to create a mouse model (OVF) characterized by relatively stable estrogen and rising FSH levels. Thus, we successfully generated an experimental mouse model to mimic the early stage of menopause transition, characterized by elevated serum FSH levels. The OVF model has the advantages of being stable, low cost, and easy to operate, which is suitable for studies to explore the extragonadal actions of FSH. Here, we describe detailed protocols for the mouse OVF model.

Autoren-Spotlight: Untersuchung des Zusammenhangs zwischen FSH und pathophysiologischen Veränderungen bei perimenopausalen Frauen - Erkenntnisse aus einem Mausmodell 

Follicle-stimulating hormone (FSH) in various extragonadal tissues and organs is associated with the pathogenesis of multiple diseases. The ovariectomized and FSH-treated mouse model (OVF) can be used to explore the extragonadal actions of FSH.