The ITS2 Database

The internal transcribed spacer 2 (ITS2) has been used as a phylogenetic marker for more than two decades.  As ITS2 research mainly focused on the very ...

University of Würzburg

&#x5185;&#x90E8;&#x7684;&#x8F6C;&#x5F55;&#x7684;&#x95F4;&#x9694; 2 (ITS2) &#x662F;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x4F7F;&#x7528;&#x7684;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x53D1;&#x80B2;&#x6807;&#x8BB0;&#x3002;&#x5728;&#x8FC7;&#x53BB;&#xFF0C;&#x5B83;&#x5DF2;&#x4E3B;&#x8981;&#x88AB;&#x7528;&#x4E8E;&#x7269;&#x79CD;&#x7EA7;&#x5206;&#x7C7B;&#x3002;&#x4ECA;&#x65F6;&#x4ECA;&#x65E5;&#xFF0C;&#x9002;&#x7528;&#x8303;&#x56F4;&#x66F4;&#x5E7F;&#x53D8;&#x5F97;&#x660E;&#x663E;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#xFF0C;&#x5B88;&#x6052;&#x7684; RNA &#x5206;&#x5B50;&#x7684;&#x7ED3;&#x6784;&#x65B9;&#x9762;&#x53D1;&#x6325;&#x7740;&#x81F3;&#x5173;&#x91CD;&#x8981;&#x7684;&#x4F5C;&#x7528;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5F00;&#x53D1;&#x4E86; ITS2 &#x6570;&#x636E;&#x5E93; &#xFF08;http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de&#xFF09; &#x5728;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x4E2D;&#x4FDD;&#x5B58;&#x5E8F;&#x5217;&#x3001; &#x7ED3;&#x6784;&#x548C;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x5206;&#x7C7B;&#x7814;&#x7A76;&#x6240;&#x6709; ITS2 &#x4FE1;&#x606F;&#x3002;&#x5728;&#x65B0;&#x7248;&#x672C;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x4F7F;&#x7528;&#x9690;&#x9A6C;&#x5C14;&#x79D1;&#x592B;&#x6A21;&#x578B; (HMMs) &#x7684;&#x9274;&#x5B9A;&#x548C; ITS2 &#x5212;&#x5B9A;&#x9020;&#x6210;&#x91CD;&#x5927;&#x7684;&#x91CD;&#x65B0;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x7684;&#x6279;&#x6CE8;&#x7BA1;&#x9053;&#x3002;&#x8FD9;&#x5141;&#x8BB8;&#x8D85;&#x8FC7; 160 000 &#x8BC6;&#x522B;&#x6B63;&#x786E;&#x5B8C;&#x6574;&#x957F;&#x5EA6;&#x548C;&#x8D85;&#x8FC7; 50,000 &#x7684;&#x90E8;&#x5206;&#x7ED3;&#x6784;&#x3002;&#x5728; web &#x754C;&#x9762;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x53EF;&#x4EE5;&#x73B0;&#x5728;&#x641C;&#x7D22;&#x4E0E;&#x542F;&#x7528;&#x5FEB;&#x901F;&#x5206;&#x7C7B;&#x62BD;&#x6837;&#x8003;&#x8651;&#x5E8F;&#x5217;&#x548C;&#x7ED3;&#x6784;&#xFF0C;&#x4FEE;&#x6539;&#x540E;&#x7206;&#x70B8;&#x3002;&#x53EF;&#x4EE5;&#x4F7F;&#x7528;&#x55EF;&#x6CE8;&#x660E;&#x65B0;&#x578B;&#x5E8F;&#x5217;&#x57FA;&#x4E8E;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x6839;&#x636E;&#x591A;&#x4E2A;&#x6A21;&#x677F;&#x7ED3;&#x6784;&#x4EFF;&#x6548;&#x3002;&#x5E8F;&#x5217;&#x53EF;&#x4EE5;&#x641C;&#x7D22;&#x5DF2;&#x77E5;&#x548C;&#x65B0;&#x53D1;&#x73B0;&#x7684;&#x56FE;&#x6848;&#x3002;&#x5728;&#x4E00;&#x8D77;&#xFF0C;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x548C; web &#x670D;&#x52A1;&#x5668;&#x5EFA;&#x7ACB;&#x8BE6;&#x5C3D;&#x7684;&#x8D44;&#x6E90; ITS2 &#x57FA;&#x4E8E;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x53D1;&#x80B2;&#x5206;&#x6790;&#x3002;

ITS2 &#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x7B2C;&#x4E09; &mdash; &mdash; &#x5E8F;&#x5217;&#x548C;&#x7ED3;&#x6784;&#x7684;&#x4EB2;&#x7F18;&#x5173;&#x7CFB;&#x3002;

The internal transcribed spacer 2 (ITS2) is a widely used phylogenetic marker. In the past, it has mainly been used for species level classifications. Nowadays, a wider applicability becomes apparent. Here, the conserved structure of the RNA molecule plays a vital role. We have developed the ITS2 Database (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de) which holds information about sequence, structure and taxonomic classification of all ITS2 in GenBank. In the new version, we use Hidden Markov models (HMMs) for the identification and delineation of the ITS2 resulting in a major redesign of the annotation pipeline. This allowed the identification of more than 160,000 correct full length and more than 50,000 partial structures. In the web interface, these can now be searched with a modified BLAST considering both sequence and structure, enabling rapid taxon sampling. Novel sequences can be annotated using the HMM based approach and modelled according to multiple template structures. Sequences can be searched for known and newly identified motifs. Together, the database and the web server build an exhaustive resource for ITS2 based phylogenetic analyses.

The ITS2 Database III--sequences and structures for phylogeny.

Le espaceur interne transcrit 2 (ITS2) est un marqueur phylog&#xE9;n&#xE9;tique largement utilis&#xE9;. Dans le pass&#xE9;, il a &#xE9;t&#xE9; principalement utilis&#xE9; pour les classifications niveau de l&#x26;#39;esp&#xE8;ce. De nos jours, une plus grande applicabilit&#xE9; devient apparente. Ici, la structure conserv&#xE9;e de la mol&#xE9;cule d&#x26;#39;ARN joue un r&#xF4;le essentiel. Nous avons d&#xE9;velopp&#xE9; la base de donn&#xE9;es ITS2 (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de) qui d&#xE9;tient des informations sur la classification s&#xE9;quence, la structure et taxonomique de tous les ITS2 dans GenBank. Dans la nouvelle version, nous utilisons des mod&#xE8;les de Markov cach&#xE9;s (MMC) pour l&#x26;#39;identification et la d&#xE9;limitation de l&#x26;#39;ITS2 r&#xE9;sultant dans un remaniement majeur du pipeline d&#x26;#39;annotation. Cela a permis l&#x26;#39;identification de plus de 160.000 pleine longueur correcte et plus de 50.000 structures partielles. Dans l&#x26;#39;interface web, ceux-ci peuvent maintenant &#xEA;tre recherch&#xE9;es avec une modification de BLAST consid&#xE9;rant &#xE0; la fois la s&#xE9;quence et la structure, permettant un pr&#xE9;l&#xE8;vement taxon rapide. Nouvelles s&#xE9;quences peuvent &#xEA;tre annot&#xE9;es en utilisant l&#x26;#39;approche bas&#xE9;e sur HMM et mod&#xE9;lis&#xE9;es en fonction des structures de mod&#xE8;les multiples. Les s&#xE9;quences peuvent &#xEA;tre recherch&#xE9;es pour des motifs connus et nouvellement identifi&#xE9;s. Ensemble, la base de donn&#xE9;es et le serveur Web construire une ressource exhaustive pour les analyses phylog&#xE9;n&#xE9;tiques bas&#xE9;es sur ITS2.

La base de donn&#xE9;es ITS2 III - s&#xE9;quences et des structures pour la phylog&#xE9;nie

Der interne transkribierte Spacer 2 (ITS2) ist ein weit verbreitetes phylogenetischer Marker. In der Vergangenheit wurde es haupts&auml;chlich f&uuml;r Arten Ebene Klassifikationen eingesetzt. Heutzutage wird eine breitere Anwendbarkeit deutlich. Hier spielt die konservierte Struktur des Molek&uuml;ls RNA eine entscheidende Rolle. Wir haben die ITS2-Datenbank (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de) entwickelt, die Informationen zur Sequenz, Struktur und taxonomische Klassifikation von allen ITS2 in GenBank h&auml;lt. In der neuen Version verwenden wir Hidden Markov Modelle (HMMs) f&uuml;r die Ermittlung und Abgrenzung der ITS2 was zu einer gro&szlig;en Neugestaltung der Anmerkung-Pipeline. Dies erlaubt die Identifizierung von mehr als 160.000 in voller L&auml;nge und mehr als 50.000 teilweise Strukturen zu korrigieren. Im Web-Interface k&ouml;nnen dies nun mit einer modifizierten Explosion unter Ber&uuml;cksichtigung der Reihenfolge und Struktur, erm&ouml;glicht schnelle Taxon Probenahme durchsucht werden. Neuartige Sequenzen versehen werden k&ouml;nnen mit der HMM Ansatz und nach mehreren Strukturen der Vorlage modelliert. Sequenzen k&ouml;nnen bekannte und neu identifizierte Motive durchsucht werden. Gemeinsam aufbauen der Datenbank und dem Webserver eine umfassende Ressource f&uuml;r ITS2 Phylogenetische Analysen basieren.

Die ITS2 Datenbank III--Sequenzen und Strukturen f&uuml;r die Phylogenie.

Lo spaziatore trascritto interno 2 (ITS2) &egrave; un marcatore filogenetico ampiamente utilizzato. In passato, &egrave; stato utilizzato principalmente per le classificazioni di livello specie. Al giorno d&#39;oggi, una pi&ugrave; ampia applicabilit&agrave; diventa apparente. Qui, la struttura della molecola del RNA conservata svolge un ruolo fondamentale. Abbiamo sviluppato il Database ITS2 (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de) che contiene informazioni sulla sequenza, la struttura e la classificazione tassonomica di ITS2 tutti in GenBank. Nella nuova versione, utilizziamo modelli di Markov nascosti (HMMs) per l&#39;identificazione e la delineazione del ITS2 risultante in una riprogettazione importante della pipeline annotazione. Questo ha permesso l&#39;identificazione di pi&ugrave; di 160.000 corretta lunghezza e pi&ugrave; di 50.000 strutture parziali. Nell&#39;interfaccia web, queste possono essere cercate ora con un BLAST modificati considerando la sequenza e la struttura, consentendo di campionamento rapido taxon. Romanzo sequenze possono essere annotate mediante l&#39;HMM approccio basato e modellato secondo molteplici strutture del modello. Sequenze possono essere cercati per motivi noti e recentemente identificate. Insieme, il database e il server web costruire un&#39;esauriente risorsa per ITS2 basato su analisi filogenetiche.

Il Database ITS2 III - sequenze e strutture per la filogenesi.

&#x5185;&#x90E8;&#x8EE2;&#x5199;&#x30B9;&#x30DA;&#x30FC;&#x30B5;&#x30FC;2&#xFF08;ITS2&#xFF09;&#x304C;&#x5E83;&#x304F;&#x4F7F;&#x308F;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x7CFB;&#x7D71;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3002;&#x904E;&#x53BB;&#x306B;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x306F;&#x4E3B;&#x306B;&#x7A2E;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x306E;&#x5206;&#x985E;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x4ECA;&#x65E5;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x3088;&#x308A;&#x5E83;&#x3044;&#x9069;&#x7528;&#x6027;&#x304C;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x306A;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x3001;RNA&#x5206;&#x5B50;&#x306E;&#x4FDD;&#x5B58;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x69CB;&#x9020;&#x304C;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x5F79;&#x5272;&#x3092;&#x679C;&#x305F;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;GenBank&#x306E;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;ITS2&#x306E;&#x914D;&#x5217;&#x3001;&#x69CB;&#x9020;&#x3084;&#x5206;&#x985E;&#x306E;&#x5206;&#x985E;&#x306B;&#x95A2;&#x3059;&#x308B;&#x60C5;&#x5831;&#x3092;&#x4FDD;&#x6301;ITS2&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#xFF08;http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de&#xFF09;&#x3092;&#x958B;&#x767A;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x65B0;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B8;&#x30E7;&#x30F3;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x6CE8;&#x91C8;&#x30D1;&#x30A4;&#x30D7;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x306E;&#x5927;&#x898F;&#x6A21;&#x306A;&#x518D;&#x8A2D;&#x8A08;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;ITS2&#x306E;&#x8B58;&#x5225;&#x3068;&#x63CF;&#x5199;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x96A0;&#x308C;&#x30DE;&#x30EB;&#x30B3;&#x30D5;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#xFF08;HMM&#xFF09;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x306B;&#x3088;&#x308A;&#x3001;&#x8907;&#x6570;&#x306E;16&#x4E07;&#x6B63;&#x3057;&#x3044;&#x5B8C;&#x5168;&#x306A;&#x9577;&#x3055;&#x3068;50,000&#x4EE5;&#x4E0A;&#x306E;&#x90E8;&#x5206;&#x69CB;&#x9020;&#x306E;&#x540C;&#x5B9A;&#x3092;&#x53EF;&#x80FD;&#x306B;&#x3057;&#x305F;&#x3002; Web&#x30A4;&#x30F3;&#x30BF;&#x30FC;&#x30D5;&#x30A7;&#x30A4;&#x30B9;&#x3067;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306F;&#x73FE;&#x5728;&#x6025;&#x901F;&#x306A;&#x5206;&#x985E;&#x7FA4;&#x306E;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x6709;&#x52B9;&#x306B;&#x3059;&#x308B;&#x3068;&#x3001;&#x914D;&#x5217;&#x3068;&#x69CB;&#x9020;&#x306E;&#x4E21;&#x65B9;&#x3092;&#x8003;&#x616E;&#x3057;&#x3066;&#x5909;&#x66F4;&#x3055;&#x308C;&#x305F;BLAST&#x3067;&#x691C;&#x7D22;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5C0F;&#x8AAC;&#xB7;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306F;&#x3001;HMM&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x8907;&#x6570;&#x306E;&#x30C6;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EC;&#x30FC;&#x30C8;&#x69CB;&#x9020;&#x306B;&#x5F93;&#x3063;&#x3066;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x5316;&#x6CE8;&#x91C8;&#x3092;&#x4ED8;&#x3051;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x914D;&#x5217;&#x306F;&#x3001;&#x65E2;&#x77E5;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x65B0;&#x305F;&#x306B;&#x540C;&#x5B9A;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30E2;&#x30C1;&#x30FC;&#x30D5;&#x3092;&#x691C;&#x7D22;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x4E00;&#x7DD2;&#x306B;&#x3001;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3068;Web&#x30B5;&#x30FC;&#x30D0;&#x30FC;&#x306F;&#x3001;ITS2&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x304F;&#x7CFB;&#x7D71;&#x89E3;&#x6790;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x7DB2;&#x7F85;&#x7684;&#x306A;&#x30EA;&#x30BD;&#x30FC;&#x30B9;&#x3092;&#x69CB;&#x7BC9;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

ITS2&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;III  - &#x7CFB;&#x7D71;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x914D;&#x5217;&#x3068;&#x69CB;&#x9020;&#x4F53;

&#xB0B4;&#xBD80; &#xBCA0;&#xB080;&#xB41C; &#xC2A4;&#xD398;&#xC774;&#xC11C; 2 (ITS2)&#xC740; &#xB110;&#xB9AC; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xB418;&#xB294; phylogenetic &#xB9C8;&#xCEE4;. &#xACFC;&#xAC70;&#xC5D0;&#xB294;, &#xADF8;&#xAC83;&#xC740; &#xC8FC;&#xB85C; &#xC885; &#xB808;&#xBCA8; &#xBD84;&#xB958;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD604;&#xC7AC;&#xC5D0;, &#xB113;&#xC740; &#xC801;&#xC751;&#xC131;&#xC774; &#xB4DC;&#xB7EC;&#xB0A9;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30;, RNA &#xBD84;&#xC790;&#xC758; &#xBCF4;&#xC874;&#xB41C; &#xAD6C;&#xC870;&#xB294; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xC5ED;&#xD560;&#xC744; &#xD55C;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC; &#xC740;&#xD589;&#xC5D0; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;, &#xAD6C;&#xC870; &#xBC0F; &#xBAA8;&#xB4E0; ITS2 taxonomic &#xBD84;&#xB958;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC815;&#xBCF4;&#xB97C; &#xBCF4;&#xC720; &#xD558; &#xACE0; &#xC788;&#xB294; ITS2 &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4; (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de)&#xC744; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC0C8; &#xBC84;&#xC804;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xBC0F; &#xC8FC;&#xC11D; &#xD30C;&#xC774;&#xD504;&#xB77C;&#xC778;&#xC758; &#xC8FC;&#xC694; &#xC7AC;&#xC124;&#xACC4;&#xC758; &#xACB0;&#xACFC;&#xB85C; its2&#xC758; &#xBB18;&#xC0AC;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC228;&#xACA8;&#xC9C4; &#xB9C8;&#xB974;&#xCF54;&#xD504; &#xBAA8;&#xB378; (HMMs)&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xD5C8;&#xC6A9; 160000 &#xAC1C; &#xC774;&#xC0C1;&#xC758; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xC804;&#xCCB4; &#xAE38;&#xC774; 50000 &#xAC1C; &#xC774;&#xC0C1;&#xC758; &#xBD80;&#xBD84; &#xAD6C;&#xC870;&#xB97C; &#xC218;&#xC815; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6F9; &#xC778;&#xD130;&#xD398;&#xC774;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC774;&#xB4E4;&#xC740; &#xC774;&#xC81C; &#xBE60;&#xB978; taxon &#xC0D8;&#xD50C;&#xB9C1; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xC21C;&#xC11C;&#xC640; &#xAD6C;&#xC870;&#xB97C; &#xACE0;&#xB824; &#xD558; &#xACE0; &#xC218;&#xC815;&#xB41C; &#xD3ED;&#xBC1C;&#xACFC; &#xD568;&#xAED8; &#xAC80;&#xC0C9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC18C;&#xC124; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xB294; &#xD760;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC8FC;&#xC11D;&#xC744; &#xB2EC; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xAE30;&#xBC18;&#xC758; &#xC811;&#xADFC; &#xBC29;&#xC2DD;&#xC744; &#xD558; &#xACE0; &#xB2E4;&#xC911; &#xD15C;&#xD50C;&#xB9BF; &#xAD6C;&#xC870;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xBAA8;&#xB378;&#xB85C;. &#xC54C;&#xB824;&#xC9C0;&#xACE0; &#xC0C8;&#xB85C; &#xD655;&#xC778; &#xB41C; &#xBAA8;&#xD2F0;&#xBE0C;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xB97C; &#xAC80;&#xC0C9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD568;&#xAED8;, &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xC640; &#xC6F9; &#xC11C;&#xBC84; ITS2 &#xAE30;&#xBC18; phylogenetic &#xBD84;&#xC11D;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xC644;&#xC804; &#xD55C; &#xB9AC;&#xC18C;&#xC2A4;&#xB97C; &#xBE4C;&#xB4DC;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

ITS2 &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4; 3-&#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC640; &#xAD6C;&#xC870; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C;.

El espaciador transcrito interno 2 (ITS2) es un marcador filogen&#xE9;tico ampliamente utilizado. En el pasado, se ha utilizado principalmente para las clasificaciones a nivel de especies. Hoy en d&#xED;a, una aplicaci&#xF3;n m&#xE1;s amplia se hace evidente. En este caso, la estructura conservada de la mol&#xE9;cula de ARN juega un papel vital. Hemos desarrollado la base de datos ITS2 (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de), que contiene informaci&#xF3;n acerca de clasificaci&#xF3;n de la secuencia, estructura y taxonom&#xED;a de todos los ITS2 en el GenBank. En la nueva versi&#xF3;n, utilizamos modelos ocultos de Markov (HMM) para la identificaci&#xF3;n y delimitaci&#xF3;n de la ITS2 dando como resultado un importante redise&#xF1;o de la tuber&#xED;a de anotaci&#xF3;n. Esto permiti&#xF3; la identificaci&#xF3;n de m&#xE1;s de 160.000 longitud correcta completa y m&#xE1;s de 50.000 estructuras parciales. En la interfaz web, estos se pueden realizar b&#xFA;squedas con BLAST modificado teniendo en cuenta tanto la secuencia y estructura, lo que permite una r&#xE1;pida toma de muestras tax&#xF3;n. Nuevas secuencias se pueden anotar usando el enfoque basado en HMM y el modelado de acuerdo a las estructuras de plantillas m&#xFA;ltiples. Las secuencias pueden ser buscados por los motivos conocidos y recientemente identificados. En conjunto, la base de datos y el servidor web a construir un recurso exhaustivo de los an&#xE1;lisis filogen&#xE9;ticos basados &#x200B;&#x200B;en ITS2.

La base de datos ITS2 III - secuencias y estructuras para la Filogenia

&#xC228;&#xACA8;&#xC9C4;&#xB41C; &#xB9C8;&#xB974;&#xCF54;&#xD504; &#xBAA8;&#xB378; (HMMs) &#xD574;&#xBA85; &#xC0DD;&#xBA85; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC744; &#xC751;&#xC6A9; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xC5ED;&#xD560;&#xC744; &#xD55C;&#xB2E4;. Hmms&#xB294; &#xAE30;&#xC220;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC131;&#xC219; &#xD558; &#xACE0; &#xC870;&#xC9C1;&#xC801; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654;&#xC5D0; &#xAD00;&#xD55C; &#xC0DD;&#xBB3C; &#xD559;&#xC801; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xC18C;&#xC2A4; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xAE38;&#xC774; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xBAA8;&#xB378;&#xB9C1;&#xC758; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xB825;&#xC740; &#xC804;&#xC0B0; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;&#xC5D0; &#xB110;&#xB9AC; &#xC801;&#xC6A9;. &#xC774; &#xBAA8;&#xB378;&#xC5D0;&#xC11C;&#xB294;&#xC758; &#xB2E8;&#xC77C; &#xAD6C;&#xC131; &#xC694;&#xC18C; &#xD45C;&#xD604;&#xB41C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xBAA8;&#xD2F0;&#xD504;&#xC758; &#xAE38;&#xC774; &#xBD84;&#xD3EC;&#xC5D0; &#xB9C1;&#xD06C; &#xB418; &#xACE0; &#xD2B9;&#xC815; &#xCC98;&#xB9AC; &#xC2DC;&#xAC04; &#xC5F0;&#xACB0; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC77C;&#xBC18; &#xD760; &#xD1A0;&#xD3F4;&#xB85C;&#xC9C0; &#xC885; &#xBAA8;&#xC591;&#xC758; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xAE38;&#xC774;&#xC5D0; &#xC801;&#xC751; &#xD55C; &#xC9C1;&#xB82C; &#xCCB4;&#xC778;-&#xC5F0;&#xACB0; &#xD558; &#xC5EC; &#xC228;&#xACA8;&#xC9C4; &#xC0C1;&#xD0DC;&#xC758; &#xAE30;&#xC874;&#xC758; &#xC228;&#xACA8;&#xC9C4;&#xB41C; &#xB9C8;&#xB974;&#xCF54;&#xD504; &#xBAA8;&#xB378; &#xD074;&#xB798;&#xC2A4;&#xC5D0; &#xAC70;&#xC8FC; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; &#xC5BB;&#xC744; &#xC218; &#xC788;&#xB2E4;. &#xC0C1;&#xD0DC; (r)&#xC758; &#xBC18;&#xBCF5;&#xACFC; &#xC0C1;&#xD0DC; &#xD2B9;&#xC815; &#xAE30;&#xAC04; (p)&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xB9E4;&#xAC1C; &#xBCC0;&#xC218; &#xC778;&#xC218;&#xB294; &#xD53C;&#xD305; &#xC21C;&#xAC04; (MM) &#xBC0F; &#xCD5C;&#xB300; &#xAC00;&#xB2A5;&#xC131; (ML) &#xBA54;&#xC11C;&#xB4DC;&#xB85C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xAE38;&#xC774; &#xBD84;&#xD3EC;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xACB0;&#xC815; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB2E4;&#xB974;&#xAC8C; &#xC870;&#xC815; &#xD760; &#xD1A0;&#xD3F4;&#xB85C;&#xC9C0;&#xC758; &#xC131;&#xB2A5; &#xD3C9;&#xAC00; &#xBC11;&#xC904; HMMs &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xAE38;&#xC774;&#xC5D0; &#xAE30;&#xBC18; &#xD55C; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654;&#xC758; &#xC601;&#xD5A5;. Exemplarily &#xB0B4;&#xBD80; &#xBCA0;&#xB080;&#xB41C; &#xC2A4;&#xD398;&#xC774;&#xC11C; 2 &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC774;&#xCC28; &#xAD6C;&#xC870; &#xC608;&#xCE21; &#xD1A0;&#xD3F4;&#xB85C;&#xC9C0; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654;&#xC758; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC778; &#xC601;&#xD5A5;&#xC744; &#xBCF4;&#xC5EC; &#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC694;&#xC57D; &#xD558;&#xC790;&#xBA74;, ML&#xC640; &#xC2E0;&#xC18D; &#xD558; &#xACE0; &#xC27D;&#xAC8C; &#xAD6C;&#xD604; &#xC21C;&#xAC04; &#xACAC;&#xC801; &#xD1A0;&#xD3F4;&#xB85C;&#xC9C0; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; Hmms&#xC758; &#xBAA8;&#xB378;&#xB9C1; &#xD589;&#xB3D9;&#xC744; &#xAC1C;&#xC120; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC778; &#xBC29;&#xBC95;&#xB860;&#xC744; &#xC81C;&#xC548; &#xD55C;&#xB2E4;.

&#xD760; &#xD1A0;&#xD3F4;&#xB85C;&#xC9C0; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654;&#xC5D0;&#xB294; DNA&#xC640; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xBAA8;&#xB378;&#xB9C1; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xC2DC;&#xD0B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#x9690;&#x9A6C;&#x5C14;&#x79D1;&#x592B;&#x6A21;&#x578B; (HMMs) &#x89E3;&#x5F00;&#x751F;&#x7269;&#x5206;&#x5B50;&#x529F;&#x80FD;&#x7684;&#x5E94;&#x7528;&#x7A0B;&#x5E8F;&#x4E2D;&#x53D1;&#x6325;&#x4E3B;&#x8981;&#x4F5C;&#x7528;&#x3002;&#x5C3D;&#x7BA1;&#x9A6C;&#x6C0F;&#x5728;&#x6280;&#x672F;&#x4E0A;&#x662F;&#x6210;&#x719F;&#x548C;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x5E94;&#x7528;&#x4E8E;&#x8BA1;&#x7B97;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x3001; &#x6709;&#x6F5C;&#x529B;&#x7684;&#x6709;&#x6761;&#x7406;&#x7684;&#x4F18;&#x5316;&#x6709;&#x5173;&#x5176;&#x6A21;&#x7279;&#x513F;&#x751F;&#x7269;&#x6570;&#x636E;&#x6E90;&#x5177;&#x6709;&#x4E0D;&#x540C;&#x5E8F;&#x5217;&#x957F;&#x5EA6;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x6A21;&#x578B;&#xFF0C;&#x5728;&#x56FD;&#x5BB6;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x5355;&#x4E2A;&#x6784;&#x9020;&#x5757;&#x662F;&#x4E0E;&#x67D0;&#x4E9B;&#x4E3E;&#x884C;&#x65F6;&#x95F4;&#x76F8;&#x5173;&#x8054;&#x6B63;&#x5728;&#x4E0E;&#x56FE;&#x6848;&#x8868;&#x793A;&#x7684;&#x5E8F;&#x5217;&#x7684;&#x957F;&#x5EA6;&#x5206;&#x5E03;&#x7684;&#x94FE;&#x63A5;&#x3002;&#x7ECF;&#x5E38;&#x55EF;&#x62D3;&#x6251;&#x4E3A;&#x949F;&#x5F62;&#x7684;&#x5E8F;&#x5217;&#x957F;&#x5EA6;&#x7684;&#x9002;&#x5E94;&#x662F;&#x901A;&#x8FC7;&#x4E32;&#x884C;&#x94FE;-&#x94FE;&#x63A5;&#x7684;&#x9690;&#x85CF;&#x72B6;&#x6001;&#xFF0C;&#x800C;&#x5C45;&#x4F4F;&#x5728;&#x4F20;&#x7EDF;&#x9690;&#x9A6C;&#x5C14;&#x79D1;&#x592B;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x7C7B;&#x4E2D;&#x5B9E;&#x73B0;&#x7684;&#x3002;&#x91CD;&#x590D;&#x7684;&#x56FD;&#x5BB6; (r) &#x548C;&#x7279;&#x5B9A;&#x72B6;&#x6001;&#x7684;&#x6301;&#x7EED;&#x65F6;&#x95F4;&#x7684;&#x9017;&#x7559; (p) &#x4E3A;&#x53C2;&#x6570;&#x7684;&#x56E0;&#x7D20;&#x786E;&#x5B9A;&#x7684;&#x62DF;&#x5408;&#x7684;&#x5E8F;&#x5217;&#x957F;&#x5EA6;&#x5206;&#x5E03;&#x4E0E;&#x77E9; (MM) &#x548C;&#x6700;&#x5927;&#x4F3C;&#x7136; (ML) &#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3002;&#x4EE5;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x65B9;&#x5F0F;&#x8C03;&#x6574;&#x55EF;&#x62D3;&#x6251;&#x6027;&#x80FD;&#x8BC4;&#x4EF7;&#x5F3A;&#x8C03;&#x4F18;&#x5316;&#x9A6C;&#x6C0F;&#x57FA;&#x4E8E;&#x5E8F;&#x5217;&#x957F;&#x5EA6;&#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x3002;&#x5173;&#x4E8E;&#x5185;&#x90E8;&#x8F6C;&#x5F55;&#x7684;&#x95F4;&#x9694; 2 &#x5E8F;&#x5217;&#x4E8C;&#x7EA7;&#x7ED3;&#x6784;&#x9884;&#x6D4B;&#x5177;&#x6709;&#x793A;&#x8303;&#x6027;&#x5730;&#x6F14;&#x793A;&#x62D3;&#x6251;&#x6700;&#x4F18;&#x5316;&#x7684;&#x6574;&#x4F53;&#x5F71;&#x54CD;&#x3002;&#x603B;&#x4E4B;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x4E00;&#x5957;&#x901A;&#x7528;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x6539;&#x5584;&#x9A6C;&#x6C0F;&#x7684;&#x62D3;&#x6251;&#x4F18;&#x5316;&#x4E0E;&#x6BEB;&#x5347;&#x548C;&#x5FEB;&#x901F;&#x548C;&#x5BB9;&#x6613;&#x6267;&#x884C;&#x7684;&#x77E9;&#x4F30;&#x8BA1;&#x91CF;&#x7684;&#x6A21;&#x7279;&#x513F;&#x884C;&#x4E3A;&#x3002;

&#x55EF;&#x62D3;&#x6251;&#x4F18;&#x5316;&#x589E;&#x5F3A;&#x4E86; DNA &#x548C;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x5E8F;&#x5217;&#x5EFA;&#x6A21;&#x3002;

Hidden Markov models (HMMs) play a major role in applications to unravel biomolecular functionality. Though HMMs are technically mature and widely applied in computational biology, there is a potential of methodical optimisation concerning its modelling of biological data sources with varying sequence lengths. Single building blocks of these models, the states, are associated with a certain holding time, being the link to the length distribution of represented sequence motifs. An adaptation of regular HMM topologies to bell-shaped sequence lengths is achieved by a serial chain-linking of hidden states, while residing in the class of conventional hidden Markov models. The factor of the repetition of states (r) and the parameter for state-specific duration of stay (p) are determined by fitting the distribution of sequence lengths with the method of moments (MM) and maximum likelihood (ML). Performance evaluations of differently adjusted HMM topologies underline the impact of an optimisation for HMMs based on sequence lengths. Secondary structure prediction on internal transcribed spacer 2 sequences demonstrates exemplarily the general impact of topological optimisations. In summary, we propose a general methodology to improve the modelling behaviour of HMMs by topological optimisation with ML and a fast and easily implementable moment estimator.

Optimisation of HMM topologies enhances DNA and protein sequence modelling.

Mod&egrave;les de Markov cach&eacute;s (HMMs) jouent un r&ocirc;le majeur dans les applications de d&eacute;m&ecirc;ler la fonctionnalit&eacute; biomol&eacute;culaire. Bien que HMMs sont techniquement mature et largement appliqu&eacute;e en biologie computationnelle, il existe un potentiel d&#39;optimisation m&eacute;thodique concernant sa mod&eacute;lisation des sources de donn&eacute;es biologiques avec diverses longueurs de s&eacute;quence. Les blocs de construction unique de ces mod&egrave;les, les &Eacute;tats, sont associ&eacute;es &agrave; un certain temps d&#39;exploitation, &eacute;tant le lien vers la distribution de longueur des motifs d&#39;ordre repr&eacute;sent&eacute;. Une adaptation des topologies HMM r&eacute;guliers &agrave; la longueur de la s&eacute;quence en forme de cloche est r&eacute;alis&eacute;e en une s&eacute;rie cha&icirc;ne-liant des &Eacute;tats cach&eacute;s, alors qu&#39;il r&eacute;sidait dans la classe des mod&egrave;les de Markov cach&eacute;s conventionnels. Le facteur de la r&eacute;p&eacute;tition des &Eacute;tats (r) et le param&egrave;tre de dur&eacute;e sp&eacute;cifique &agrave; l&#39;&eacute;tat de s&eacute;jour (p) sont d&eacute;termin&eacute;s en ajustant la distribution des longueurs de s&eacute;quence avec la m&eacute;thode des moments (MM) et de maximum de vraisemblance (ML). Les &eacute;valuations de rendement des topologies HMM diff&eacute;remment ajust&eacute;s soulignent l&#39;impact d&#39;une optimisation pour HMMs bas&eacute; sur la longueur de la s&eacute;quence. Pr&eacute;diction de structure secondaire sur les s&eacute;quences de l&#39;espaceur interne transcrit 2 montre exemplairement l&#39;incidence g&eacute;n&eacute;rale d&#39;optimisations topologiques. En r&eacute;sum&eacute;, nous proposons une m&eacute;thodologie g&eacute;n&eacute;rale pour am&eacute;liorer le comportement de mod&eacute;lisation de HMMs par optimisation topologique avec ML et un estimateur de moment rapidement et facilement r&eacute;alisables.

Optimisation des topologies HMM am&eacute;liore l&#39;ADN et la mod&eacute;lisation de la s&eacute;quence de prot&eacute;ine.

Versteckte Markov Modelle (HMMs) spielen eine wichtige Rolle in Anwendungen Biomolekulare Funktionalit&auml;t zu entwirren. Obwohl technisch HMMs sind &auml;ltere und weit zugetroffen in Bioinformatik, besteht ein Potenzial von methodische Optimierung &uuml;ber die Modellierung der biologischen Datenquellen mit Sequenz Falll&auml;ngen. Einzelne Bausteine dieser Modelle, den Staaten sind einen gewissen Haltezeit zugeordnet, wird der Link zu der L&auml;nge-Verteilung der dargestellten Sequenz Motive. Eine Anpassung der regul&auml;ren HMM-Topologien zu glockenf&ouml;rmigen Sequenz L&auml;ngen wird erreicht durch eine serielle Kette-Verkn&uuml;pfung der versteckten Staaten, w&auml;hrend in der Klasse der konventionellen versteckte Markov Modelle wohnten. Der Faktor der Wiederholung der Staaten (R) und der Parameter f&uuml;r die bundeslandspezifischen Aufenthaltsdauer (p) werden durch den Einbau der Verteilungs der Sequenz L&auml;ngen mit der Methode der Momente (MM) und maximum-Likelihood (ML) bestimmt. Leistungsbewertungen unterschiedlich eingestellten HMM Topologien unterstreichen die Auswirkungen der eine Optimierung f&uuml;r HMMs basierend auf Sequenz-L&auml;ngen. Sekund&auml;rstruktur Vorhersage auf interne transkribierte Abstandhalter 2 Sequenzen zeigt exemplarisch die Gesamtwirkung topologische Optimierungen. Zusammenfassend l&auml;sst sich sagen schlagen wir eine allgemeine Methode zur Verbesserung der Modellierung Verhaltens der HMMs durch topologische Optimierung mit ML und eine schnelle und leicht umsetzbare Moment Estimator.

Optimierung der HMM-Topologien erh&ouml;ht DNA und Protein Sequenz Modellierung.

I modelli di Markov nascosti (HMMs) svolgono un ruolo importante nelle applicazioni di svelare biomolecolare funzionalit&agrave;. Sebbene HMMs sono tecnicamente maturi e ampiamente applicata in biologia computazionale, c&#39;&egrave; un potenziale di ottimizzazione metodico riguardanti la modellazione delle fonti di dati biologici con diverse lunghezze di sequenza. Singoli blocchetti di costruzione di questi modelli, gli Stati, sono associati con un certo tempo di attesa, essendo il collegamento per la distribuzione di lunghezza di motivi di sequenza rappresentata. Un adattamento di regolari HMM topologie a lunghezze di sequenza a forma di campana &egrave; raggiunto da un seriale catena di collegamento degli stati nascosti, mentre residente nella classe dei tradizionali modelli di Markov nascosti. Il fattore della ripetizione degli Stati (r) e il parametro per la durata del soggiorno (p) dichiarare-specifici sono determinati montando la distribuzione delle lunghezze di sequenza con il metodo dei momenti (MM) e il metodo della massima verosimiglianza (ML). Le valutazioni delle prestazioni delle topologie di HMM diversamente regolati sottolineano l&#39;impatto di un&#39;ottimizzazione per HMMs basato su lunghezze di sequenza. Previsione della struttura secondaria su sequenze interne trascritto distanziale 2 exemplarily dimostra l&#39;impatto generale di ottimizzazione topologiche. In sintesi, proponiamo una metodologia generale per migliorare il comportamento di modellizzazione di HMMs di ottimizzazione topologica con ML e un estimatore del momento veloce e facilmente implementabile.

Ottimizzazione delle topologie di HMM migliora la DNA e modellazione di sequenza della proteina.

&#x96A0;&#x308C;&#x30DE;&#x30EB;&#x30B3;&#x30D5; &#x30E2;&#x30C7;&#x30EB; (Hmm) &#x306F;&#x3001;&#x30A2;&#x30D7;&#x30EA;&#x30B1;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x3067;&#x751F;&#x4F53;&#x5206;&#x5B50;&#x6A5F;&#x80FD;&#x306E;&#x89E3;&#x660E;&#x306B;&#x5927;&#x304D;&#x306A;&#x5F79;&#x5272;&#x3092;&#x679C;&#x305F;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;Hmm &#x304C;&#x6280;&#x8853;&#x7684;&#x306B;&#x6210;&#x719F;&#x3057;&#x3001;&#x8A08;&#x7B97;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x3067;&#x5E83;&#x304F;&#x9069;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x9577;&#x3055;&#x304C;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x7684;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x6E90;&#x306E;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x306B;&#x95A2;&#x3059;&#x308B;&#x7D44;&#x7E54;&#x7684;&#x306A;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x306E;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x306F;&#x3002;&#x5358;&#x4E00;&#x306E;&#x30D3;&#x30EB;&#x30C7;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0; &#x30D6;&#x30ED;&#x30C3;&#x30AF;&#x306E;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306F;&#x3001;&#x30A2;&#x30E1;&#x30EA;&#x30AB;&#x3001;&#x8868;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9; &#x30E2;&#x30C1;&#x30FC;&#x30D5;&#x306E;&#x9577;&#x3055;&#x5206;&#x5E03;&#x3078;&#x30EA;&#x30F3;&#x30AF;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3001;&#x7279;&#x5B9A;&#x306E;&#x4FDD;&#x6301;&#x6642;&#x9593;&#x3068;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x9418;&#x5F62;&#x306E;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x9577;&#x3055;&#x306B;&#x901A;&#x5E38;&#x306E; hmm &#x306E;&#x9069;&#x5FDC;&#x306F;&#x3001;&#x30B7;&#x30EA;&#x30A2;&#x30EB;&#x306A;&#x304C;&#x3089;&#x3001;&#x5F93;&#x6765;&#x306E;&#x96A0;&#x308C;&#x30DE;&#x30EB;&#x30B3;&#x30D5; &#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306E;&#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x306B;&#x5B58;&#x5728;&#x3059;&#x308B;&#x9023;&#x9396;&#x96A0;&#x308C;&#x72B6;&#x614B;&#x306E;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x9054;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x8981;&#x56E0;&#x306E;&#x72B6;&#x614B; (r) &#x306E;&#x7E70;&#x308A;&#x8FD4;&#x3057;&#x3068;&#x72B6;&#x614B;&#x56FA;&#x6709;&#x306E;&#x6EDE;&#x5728;&#x671F;&#x9593;&#x4E2D; (p) &#x306E;&#x30D1;&#x30E9;&#x30E1;&#x30FC;&#x30BF;&#x30FC;&#x306E;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x9577;&#x3055;&#x306E;&#x5206;&#x5E03;&#x30E2;&#x30FC;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8; &#xFF08;MM&#xFF09; &#x3068;&#x6700;&#x5C24; (ML) &#x306E;&#x30E1;&#x30BD;&#x30C3;&#x30C9;&#x3068;&#x7D99;&#x304E;&#x624B;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x8ABF;&#x6574;&#x306E; hmm &#x306E;&#x6027;&#x80FD;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3001;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x306E;&#x5F71;&#x97FF;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x9577;&#x3055;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x304F; Hmm &#x306E;&#x4E0B;&#x7DDA;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5185;&#x90E8;&#x8EE2;&#x5199;&#x30B9;&#x30DA;&#x30FC;&#x30B5;&#x30FC; 2 &#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x4E8C;&#x6B21;&#x69CB;&#x9020;&#x4E88;&#x6E2C;&#x306F; exemplarily &#x30C8;&#x30DD;&#x30ED;&#x30B8;&#x30FC;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x306E;&#x4E00;&#x822C;&#x7684;&#x306A;&#x5F71;&#x97FF;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x8981;&#x7D04;&#x3059;&#x308B;&#x3068;&#x3001;Hmm &#x306E;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x884C;&#x52D5; ML &#x3068;&#x9AD8;&#x901F;&#x304B;&#x3064;&#x7C21;&#x5358;&#x306B;&#x5B9F;&#x88C5;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;&#x30E2;&#x30FC;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x63A8;&#x5B9A;&#x91CF;&#x3068;&#x4F4D;&#x76F8;&#x306E;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x6539;&#x5584;&#x3059;&#x308B;&#x4E00;&#x822C;&#x7684;&#x306A;&#x65B9;&#x6CD5;&#x8AD6;&#x3092;&#x63D0;&#x6848;&#x3059;&#x308B;.

HMM &#x30C8;&#x30DD;&#x30ED;&#x30B8;&#x30FC;&#x306E;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x306F;&#x3001;DNA &#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9; &#x30E2;&#x30C7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x9AD8;&#x3081;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

Modelos ocultos de Markov (HMMs) juegan un papel importante en aplicaciones para desentra&ntilde;ar la funcionalidad biomolecular. Aunque HMMs son t&eacute;cnicamente maduros y ampliamente aplicado en biolog&iacute;a computacional, existe un potencial de optimizaci&oacute;n met&oacute;dica sobre su modelizaci&oacute;n de fuentes de datos biol&oacute;gicos con diferentes longitudes de la secuencia. Solos bloques de construcci&oacute;n de estos modelos, los Estados, se asocian a un cierto tiempo de detenci&oacute;n, siendo la liga a la distribuci&oacute;n de longitud de motivos representados de la secuencia. Una adaptaci&oacute;n de las topolog&iacute;as HMM regulares a las longitudes de la secuencia en forma de campana se logra por una serial cadena vinculaci&oacute;n de Estados ocultos, mientras resid&iacute;a en la clase de convencionales modelos ocultos de Markov. El factor de la repetici&oacute;n de Estados (r) y el par&aacute;metro de estado espec&iacute;fico de duraci&oacute;n de la estad&iacute;a (p) se determinan por ajustar la distribuci&oacute;n de longitudes de secuencia con el m&eacute;todo de momentos (MM) y m&aacute;xima verosimilitud (ML). Evaluaciones de topolog&iacute;as HMM diferentemente ajustadas subrayan el impacto de una optimizaci&oacute;n para HMMs basado en longitudes de secuencia. Predicci&oacute;n de estructura secundaria en secuencias del espaciador transcrito interno 2 exemplarily demuestra el impacto general de optimizaciones topol&oacute;gicas. En Resumen, proponemos una metodolog&iacute;a general para mejorar el comportamiento modelado de HMMs por optimizaci&oacute;n topol&oacute;gica con ML y un estimador de momento r&aacute;pida y f&aacute;cilmente aplicable.

Optimizaci&oacute;n de las topolog&iacute;as HMM mejora ADN y modelado de secuencia de la prote&iacute;na.

&#x53F6;&#x7EFF;&#x4F53;&#x57FA;&#x56E0; (&#x53F6;&#x7EFF;&#x4F53; matk &#x57FA;&#x56E0;&#x548C; rbcL) &#x5DF2;&#x6B63;&#x5F0F;&#x63D0;&#x51FA;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E2D;&#x9488;&#x5BF9; embryophytes &#x7684; DNA &#x6761;&#x7801;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x3002;&#x6269;&#x5C55;&#x5230; chlorophytan &#x7EFF;&#x8272;&#x7684;&#x6D77;&#x85FB;&#xFF0C;&#x4E0D;&#x8FC7;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x6837;&#x4E00;&#x9879;&#x8BAE;&#x5B9A;&#x4E66;&#x662F;&#x5145;&#x6EE1;&#x95EE;&#x9898;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC;&#x975E;&#x540C;&#x6E90;&#x6027; (&#x53F6;&#x7EFF;&#x4F53; matk &#x57FA;&#x56E0;&#xFF09;&#xFF0C;&#x5E76;&#x53EF;&#x9632;&#x6B62;&#x5728;&#x521B;&#x5EFA;&#x4E00;&#x4E2A;&#x901A;&#x7528;&#x7684; PCR &#x5DE5;&#x5177;&#x5305; (rbcL) &#x7684;&#x5F02;&#x8D28;&#x6027;&#x3002;&#x6709;&#x4E9B;&#x4EBA;&#x4E3B;&#x5F20;&#x4F7F;&#x7528;&#x6838;&#x7F16;&#x7801;&#x3001; &#x5185;&#x90E8;&#x8F6C;&#x5F55;&#x95F4;&#x9694;&#x4E24; (ITS2) &#x4F5C;&#x4E3A;&#x4F20;&#x7EDF;&#x53F6;&#x7EFF;&#x4F53;&#x6807;&#x8BB0;&#x7684;&#x66FF;&#x4EE3;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3002;&#x7136;&#x800C;&#xFF0C;ITS2 &#x5E7F;&#x6CDB;&#x8BA4;&#x4E3A;&#x662F;&#x4E0D;&#x591F;&#x4FDD;&#x80B2;&#x6216;&#x901A;&#x8FC7;&#x5BFC;&#x5165;&#x6216;&#x7236;&#x6BCD;&#x7EE7;&#x627F;&#x6A21;&#x5F0F;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x662F;&#x6392;&#x9664;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x53D1;&#x80B2;&#x91CD;&#x5EFA;&#x6216; DNA &#x6761;&#x5F62;&#x7801;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x5176;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x4F7F;&#x7528;&#x3002;&#x8D8A;&#x6765;&#x8D8A;&#x591A;&#x7684;&#x8BC1;&#x636E;&#x8868;&#x660E;&#xFF0C;&#x540C;&#x65F6;&#x5206;&#x6790;&#x7684;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x4E8C;&#x7EA7;&#x7ED3;&#x6784;&#x4FE1;&#x606F;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x53EF;&#x4EE5;&#x81F3;&#x5C11;&#x514B;&#x670D;&#x4E00;&#x4E9B; ITS2 &#x7684;&#x5C40;&#x9650;&#x6027;&#x3002;&#x8FD9;&#x9879;&#x8C03;&#x67E5;&#x7684;&#x76EE;&#x7684;&#x662F;&#x8BC4;&#x4F30;&#x4ECE;&#x52A8;&#x7269;&#x95E8;&#x7EFF;&#x85FB;&#x95E8;&#x5927;&#x7684;&#x62BD;&#x6837;&#x5206;&#x6790;&#x7684; IT2 &#x6570;&#x636E;&#x81EA;&#x52A8;&#x5316;&#x3001; &#x5E8F;&#x5217;&#x7ED3;&#x6784;&#x65B9;&#x6CD5;&#x7684;&#x53EF;&#x884C;&#x6027;&#x3002;

&#x5185;&#x90E8;&#x8F6C;&#x5F55;&#x95F4;&#x9694; 2 (nu ITS2 rRNA&#xFF09; &#x5E8F;&#x5217;&#x7ED3;&#x6784;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x5B66;&#xFF1A; &#x8D70;&#x5411;&#x7EFF;&#x8272;&#x85FB;&#x7C7B;&#x751F;&#x547D;&#x6811;&#x7684;&#x81EA;&#x52A8;&#x91CD;&#x5EFA;&#x3002;

Chloroplast-encoded genes (matK and rbcL) have been formally proposed for use in DNA barcoding efforts targeting embryophytes. Extending such a protocol to chlorophytan green algae, though, is fraught with problems including non homology (matK) and heterogeneity that prevents the creation of a universal PCR toolkit (rbcL). Some have advocated the use of the nuclear-encoded, internal transcribed spacer two (ITS2) as an alternative to the traditional chloroplast markers. However, the ITS2 is broadly perceived to be insufficiently conserved or to be confounded by introgression or biparental inheritance patterns, precluding its broad use in phylogenetic reconstruction or as a DNA barcode. A growing body of evidence has shown that simultaneous analysis of nucleotide data with secondary structure information can overcome at least some of the limitations of ITS2. The goal of this investigation was to assess the feasibility of an automated, sequence-structure approach for analysis of IT2 data from a large sampling of phylum Chlorophyta.

Internal transcribed spacer 2 (nu ITS2 rRNA) sequence-structure phylogenetics: towards an automated reconstruction of the green algal tree of life.

Chloroplaste-cod&#xE9;es des g&#xE8;nes (matK et rbcL) ont &#xE9;t&#xE9; officiellement propos&#xE9; pour une utilisation dans les efforts de codes-barres ADN ciblant embryophytes. Extension d&#x26;#39;un tel protocole d&#x26;#39;chlorophytan algues vertes, cependant, se heurte &#xE0; des probl&#xE8;mes, y compris une homologie non (matK) et de l&#x26;#39;h&#xE9;t&#xE9;rog&#xE9;n&#xE9;it&#xE9; qui emp&#xEA;che la cr&#xE9;ation d&#x26;#39;une bo&#xEE;te &#xE0; outils universelle PCR (rbcL). Certains ont pr&#xE9;conis&#xE9; l&#x26;#39;utilisation du nucl&#xE9;aire cod&#xE9;e, espaceur interne transcrit deux (ITS2) comme une alternative aux marqueurs chloroplastiques traditionnels. Toutefois, l&#x26;#39;ITS2 est largement per&#xE7;u comme &#xE9;tant insuffisamment conserv&#xE9;e ou &#xEA;tre influenc&#xE9;s par les modes de transmission ou d&#x26;#39;introgression biparentale, ce qui emp&#xEA;che son utilisation g&#xE9;n&#xE9;ralis&#xE9;e dans la reconstruction phylog&#xE9;n&#xE9;tique ou un code-barres d&#x26;#39;ADN. Un nombre croissant de preuves a montr&#xE9; que l&#x26;#39;analyse simultan&#xE9;e des donn&#xE9;es de nucl&#xE9;otides de l&#x26;#39;information de structure secondaire peut surmonter au moins quelques-unes des limites de ITS2. L&#x26;#39;objectif de cette enqu&#xEA;te &#xE9;tait d&#x26;#39;&#xE9;valuer la faisabilit&#xE9; d&#x26;#39;un syst&#xE8;me automatis&#xE9;, s&#xE9;quence-structure approche pour l&#x26;#39;analyse des donn&#xE9;es IT2 &#xE0; partir d&#x26;#39;un &#xE9;chantillonnage important de Chlorophyta phylum.

Interne transcrit Spacer 2 (nu ITS2 ARNr) s&#xE9;quence-structure Phylog&#xE9;n&#xE9;tique: Vers une reconstruction automatique de l&#x26;#39;Arbre vert d&#x26;#39;algues de la vie

Chloroplast-codierte Gene (MatK und RbcL) sind offiziell f&uuml;r den Einsatz in DNA Barcoding Bem&uuml;hungen zielen Embryophytes vorgeschlagen worden. Erweitern solch ein Protokoll zu Chlorophytan gr&uuml;ne Algen, obwohl, ist voller Probleme einschlie&szlig;lich nicht Homologie (MatK) und Heterogenit&auml;t, die die Schaffung eines universellen PCR-Toolkit (RbcL) verhindert. Einige haben die Verwendung von den nuklearen-codierten, interne transkribierte Spacer zwei (ITS2) als Alternative zu den traditionellen Chloroplast-Markern ausgesprochen. Jedoch wird die ITS2 weitgehend unzureichend konserviert werden oder durch Introgression oder biparental Erbschaft-Muster, zuschanden werden wahrgenommen entgegensteht, der breiten Anwendung in phylogenetische Rekonstruktion oder als eine DNA-Barcode. Eine wachsende Zahl von beweisen hat gezeigt, dass simultane Analyse von Nukleotid-Daten mit Sekund&auml;rstruktur Informationen mindestens &uuml;berwinden kann einige der Einschr&auml;nkungen des ITS2. Ziel dieser Untersuchung war es, die eine automatisierte, Sequenz-Struktur-Methode f&uuml;r Analyse von IT2 Daten aus eine gro&szlig;e Auswahl der Stamm Chlorophyta Durchf&uuml;hrbarkeit.

Interne transkribiert Abstandhalter 2 (Nu ITS2 rRNA) Sequenz-Struktur Phylogenetics: eine automatisierte Wiederaufbau des gr&uuml;nen Algen Baum des Lebens.

Geni codificati in cloroplasti (matK e rbcL) sono state formalmente proposte per l&#39;uso negli sforzi di codici a barre del DNA targeting embryophytes. Estendere tale protocollo di alghe verdi chlorophytan, per&ograve;, &egrave; irta di problemi tra cui non omologia (matK) e di eterogeneit&agrave; che impedisce la creazione di un toolkit PCR universale (rbcL). Alcuni hanno sostenuto l&#39;uso del distanziale trascritto nucleare codificati, interno due (ITS2) come alternativa per i marcatori tradizionali cloroplasto. Tuttavia, il ITS2 &egrave; ampiamente percepito per essere sufficientemente conservato o essere confusi da introgressione o modelli di eredit&agrave; biparental, precludendo il suo ampio uso nella ricostruzione filogenetica o come un codice a barre del DNA. Un crescente corpo di evidenze ha dimostrato che l&#39;analisi simultanea di dati nucleotide con informazioni sulla struttura secondaria possono superare almeno alcune delle limitazioni di ITS2. L&#39;obiettivo di questa indagine &egrave; stato di valutare la fattibilit&agrave; di un approccio di sequenza-struttura automatizzata, per l&#39;analisi dei dati di IT2 da un campionamento grande phylum Chlorophyta.

Interno trascritto distanziale 2 (nu ITS2 rRNA) phylogenetics sequenza-struttura: verso una ricostruzione automatica di alghe verde albero della vita.

&#x8449;&#x7DD1;&#x4F53;&#x3067;&#x30A8;&#x30F3;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C9;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#xFF08;matK&#x306E;&#x3068;rbcL&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#xFF09;&#x304C;&#x6B63;&#x5F0F;&#x306B;embryophytes&#x3092;&#x6A19;&#x7684;DNA&#x30D0;&#x30FC;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C7;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x53D6;&#x308A;&#x7D44;&#x307F;&#x3067;&#x4F7F;&#x7528;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x63D0;&#x6848;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002; chlorophytan&#x7DD1;&#x306E;&#x85FB;&#x306B;&#x305D;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C8;&#x30B3;&#x30EB;&#x3092;&#x62E1;&#x5F35;&#x3057;&#x3001;&#x3057;&#x304B;&#x3057;&#x3001;&#x975E;&#x76F8;&#x540C;&#x6027;&#xFF08;matK&#x306E;&#xFF09;&#x3068;&#x30E6;&#x30CB;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B5;&#x30EB;PCR&#x30AD;&#x30C3;&#x30C8;&#xFF08;rbcL&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#xFF09;&#x306E;&#x4F5C;&#x6210;&#x3092;&#x9632;&#x6B62;&#x3059;&#x308B;&#x4E0D;&#x5747;&#x4E00;&#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x554F;&#x984C;&#x3092;&#x306F;&#x3089;&#x3093;&#x3067;&#x3002;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x4F1D;&#x7D71;&#x7684;&#x306A;&#x8449;&#x7DD1;&#x4F53;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x306E;&#x4EE3;&#x66FF;&#x624B;&#x6BB5;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x6838;&#x3067;&#x30A8;&#x30F3;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C9;&#x3055;&#x308C;&#x3001;&#x5185;&#x90E8;&#x8EE2;&#x5199;&#x30B9;&#x30DA;&#x30FC;&#x30B5;&#x30FC;2&#xFF08;ITS2&#xFF09;&#x306E;&#x4F7F;&#x7528;&#x3092;&#x63D0;&#x5531;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3057;&#x304B;&#x3057;&#x3001;ITS2&#x304C;&#x5E83;&#x304F;&#x7CFB;&#x7D71;&#x518D;&#x5EFA;&#x3084;DNA&#x30D0;&#x30FC;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C9;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x306E;&#x5E45;&#x5E83;&#x3044;&#x4F7F;&#x7528;&#x3092;&#x6392;&#x9664;&#x3057;&#x3001;&#x5341;&#x5206;&#x306B;&#x4FDD;&#x5B58;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x304B;&#x3001;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x79FB;&#x5165;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x4E8C;&#x89AA;&#x306E;&#x7D99;&#x627F;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x3067;&#x6DF7;&#x4E71;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x8A8D;&#x8B58;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x8A3C;&#x62E0;&#x304C;&#x5897;&#x3048;&#x3066;&#x4F53;&#x304C;&#x4E8C;&#x6B21;&#x69CB;&#x9020;&#x60C5;&#x5831;&#x3092;&#x6301;&#x3064;&#x5869;&#x57FA;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306E;&#x540C;&#x6642;&#x89E3;&#x6790;&#x304C;ITS2&#x306E;&#x5236;&#x9650;&#x306E;&#x3046;&#x3061;&#x306E;&#x5C11;&#x306A;&#x304F;&#x3068;&#x3082;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x3092;&#x514B;&#x670D;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x793A;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x8ABF;&#x67FB;&#x306E;&#x76EE;&#x7684;&#x306F;&#x3001;&#x9580;&#x306E;&#x7DD1;&#x85FB;&#x306E;&#x5927;&#x898F;&#x6A21;&#x306A;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x304B;&#x3089;IT2&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306E;&#x5206;&#x6790;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x81EA;&#x52D5;&#x5316;&#x3001;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x69CB;&#x9020;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306E;&#x5B9F;&#x73FE;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x3092;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3067;&#x3042;&#x3063;&#x305F;&#x3002;

&#x5185;&#x90E8;&#x8EE2;&#x5199;&#x30B9;&#x30DA;&#x30FC;&#x30B5;&#x30FC;2&#xFF08;NU ITS2 rRNA&#xFF09;&#x306E;&#x914D;&#x5217;&#x69CB;&#x9020;&#x306E;&#x7CFB;&#x7D71;&#x5B66;&#xFF1A;&#x751F;&#x547D;&#x306E;&#x30B0;&#x30EA;&#x30FC;&#x30F3;&#x85FB;&#x985E;&#x30C4;&#x30EA;&#x30FC;&#x306E;&#x81EA;&#x52D5;&#x518D;&#x69CB;&#x7BC9;&#x306B;&#x5411;&#x3051;&#x3066;

&#xC5FD;&#xB85D;&#xCCB4;&#xB85C; &#xC778;&#xCF54;&#xB529;&#xB41C; &#xC720;&#xC804;&#xC790; (Matk&#xC640; rbcL)&#xC740; &#xC815;&#xC2DD;&#xC73C;&#xB85C; &#xC885;&#xC790;&#xB97C; &#xB300;&#xC0C1;&#xC73C;&#xB85C; &#xD558;&#xB294; DNA &#xBC14;&#xCF54;&#xB4DC; &#xB178;&#xB825;&#xC5D0; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xC81C;&#xC548; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. Chlorophytan &#xB179;&#xC0C9; &#xC870;&#xB958;, &#xBD88;&#xAD6C; &#xD558; &#xACE0;, &#xD504;&#xB85C;&#xD1A0;&#xCF5C;&#xC744; &#xD655;&#xC7A5; &#xD558;&#xB294; &#xAC83;&#xC740; &#xBE44; homology (matK)&#xB97C; &#xD3EC;&#xD568; &#xD55C; &#xBB38;&#xC81C;&#xB97C; &#xD568;&#xAED8; &#xACE0;&#xBBFC; &#xD558; &#xACE0; &#xBCF4;&#xD3B8;&#xC801;&#xC778; PCR &#xD234;&#xD0B7; (rbcL)&#xC758; &#xC0DD;&#xC131;&#xC744; &#xBC29;&#xC9C0; &#xD558;&#xB294; &#xC774;&#xC885;. &#xC77C;&#xBD80;&#xC758; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD575; &#xC778;&#xCF54;&#xB529;, &#xB0B4;&#xBD80; &#xBCA0;&#xB080;&#xB41C; &#xC2A4;&#xD398;&#xC774;&#xC11C; 2 (ITS2) &#xC804;&#xD1B5;&#xC801;&#xC778; &#xC5FD;&#xB85D;&#xCCB4; &#xD45C;&#xC2DC; &#xD558;&#xB294; &#xB300;&#xC2E0; &#xC8FC; &#xCC3D; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xB098;,&#xB294; ITS2 &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD558; &#xAC8C; &#xC778;&#xC2DD; &#xD558;&#xC9C0; &#xBCF4;&#xC874; &#xCDA9;&#xBD84;&#xD788; &#xB610;&#xB294; introgression &#xC774;&#xB098; biparental &#xC0C1;&#xC18D; &#xD328;&#xD134;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xD63C;&#xB780; phylogenetic &#xC7AC;&#xAC74; &#xB610;&#xB294; DNA &#xBC14;&#xCF54;&#xB4DC;&#xC758; &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD55C; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC744; &#xD574;&#xC57C;. &#xC99D;&#xAC70;&#xC758; &#xC131;&#xC7A5; &#xC2DC;&#xCCB4; &#xC774;&#xCC28; &#xAD6C;&#xC870; &#xC815;&#xBCF4;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xB274;&#xD074;&#xB808;&#xC624;&#xD2F0;&#xB4DC;&#xC758; &#xB3D9;&#xC2DC; &#xBD84;&#xC11D; &#xC774;&#xC0C1;&#xC744; &#xADF9;&#xBCF5;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xAC83;&#xC73C;&#xB85C; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0AC;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xC77C;&#xBD80; its2&#xC758; &#xD55C;&#xACC4;. &#xC774; &#xC870;&#xC0AC;&#xC758; &#xBAA9;&#xD45C;&#xB294; &#xBB38; Chlorophyta&#xC758; &#xD070; &#xC0D8;&#xD50C;&#xB9C1;&#xC5D0;&#xC11C; IT2 &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC758; &#xBD84;&#xC11D;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xC790;&#xB3D9;&#xD654;, &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xAD6C;&#xC870; &#xC811;&#xADFC;&#xC758; &#xD0C0;&#xB2F9;&#xC131;&#xC744; &#xD3C9;&#xAC00; &#xD588;&#xB2E4;.

&#xB0B4;&#xBD80; &#xACF5;&#xBC31; 2 (&#xB274; ITS2 rRNA) &#xBB38;&#xC790; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xAD6C;&#xC870; &#xACC4;&#xD1B5;&#xD559;: &#xC0DD;&#xBA85;&#xC758; &#xB179;&#xC0C9; &#xC870;&#xB958; &#xB098;&#xBB34;&#xC758; &#xC790;&#xB3D9;&#xB41C; &#xC7AC;&#xAD6C;&#xC131;&#xC744; &#xD5A5;&#xD574;.

Codificados en los genes del cloroplasto (matK y rbcL) han sido formalmente propuesto el uso de c&#xF3;digos de barras de ADN en los esfuerzos dirigidos a embryophytes. Ampliaci&#xF3;n de un protocolo para chlorophytan algas verdes, sin embargo, est&#xE1; plagado de problemas, incluyendo la homolog&#xED;a no (MATK) y la heterogeneidad que impide la creaci&#xF3;n de un conjunto de herramientas universal de PCR (rbcL). Algunos han defendido el uso de la codificada en el n&#xFA;cleo, el espaciador interno transcrito dos (ITS2) como una alternativa a los marcadores del cloroplasto tradicionales. Sin embargo, el ITS2 es ampliamente percibido como insuficiente conservar o de ser confundidos por los patrones de herencia biparental introgresi&#xF3;n o, lo que impide su uso amplio en la reconstrucci&#xF3;n filogen&#xE9;tica, o como un c&#xF3;digo de barras del ADN. Un cuerpo creciente de evidencia ha demostrado que el an&#xE1;lisis simult&#xE1;neo de datos de nucle&#xF3;tidos con estructura secundaria de informaci&#xF3;n puede superar por lo menos algunas de las limitaciones de ITS2. El objetivo de esta investigaci&#xF3;n fue evaluar la viabilidad de un sistema automatizado, la secuencia de la estructura de enfoque para el an&#xE1;lisis de los datos de IT2 una muestra grande de phylum Chlorophyta.

Spacer transcrito interno 2 (ITS2 nu rRNA) estructura de la secuencia-Filogenia: Hacia una reconstrucci&#xF3;n autom&#xE1;tica de un &#xE1;rbol verde de las algas de la Vida

&#x4EFB;&#x4F55;&#x5206;&#x5B50;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x53D1;&#x80B2;&#x5206;&#x6790;&#x7684;&#x7B2C;&#x4E00;&#x6B65;&#x662F;&#x9009;&#x62E9;&#x7684;&#x79CD;&#x7C7B;&#x548C;&#x5E8F;&#x5217;&#x88AB;&#x5305;&#x62EC;&#x5728;&#x5185;&#xFF0C;&#x5206;&#x7C7B;&#x5355;&#x4F4D;&#x53D6;&#x6837;&#x3002;&#x5DF2;&#x7ECF;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x9677;&#x9631;&#x5B58;&#x5728;&#x3002;&#x5E8F;&#x5217;&#x53EF;&#x4EE5;&#x5305;&#x542B;&#x9519;&#x8BEF;&#xFF0C;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x4E2D;&#x7684;&#x6CE8;&#x91CA;&#x53EF;&#x4EE5;&#x662F;&#x4E0D;&#x51C6;&#x786E;&#x7684;&#x751A;&#x81F3;&#x53EF;&#x4EE5;&#x662F;&#x4E00;&#x4E2A;&#x9519;&#x8BEF;&#x7684;&#x7269;&#x79CD;&#x7684;&#x5206;&#x7C7B;&#x3002;&#x901A;&#x5E38;&#x60C5;&#x51B5;&#x4E0B;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x6587;&#x7269;&#x8BA1;&#x7B97;&#x7684;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x53D1;&#x80B2;&#x6811;&#x540E;&#x624D;&#x4F1A;&#x660E;&#x663E;&#x3002;&#x5206;&#x7C7B;&#x5355;&#x4F4D;&#x53D6;&#x6837;&#x540E;&#xFF0C;&#x6709;&#x53CD;&#x590D;&#x7EA0;&#x6B63;&#x3002;&#x8FD9;&#x53EF;&#x4EE5;&#x6210;&#x4E3A;&#x7E41;&#x7410;&#x548C;&#x8017;&#x65F6;&#x7684;&#x5728;&#x5927;&#x591A;&#x6570;&#x60C5;&#x51B5;&#x4E0B;&#x5206;&#x7C7B;&#x7FA4;&#x53D6;&#x6837; de-coupled &#x4ECE;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x53D1;&#x80B2;&#x5206;&#x6790;&#x7684;&#x8FDB;&#x4E00;&#x6B65;&#x91C7;&#x53D6;&#x7684;&#x6B65;&#x9AA4;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x76EE;&#x524D; ITS2 &#x5DE5;&#x4F5C;&#x53F0; (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/) &#x7684;&#x5206;&#x7C7B;&#x5355;&#x4F4D;&#x53D6;&#x6837;&#x3001; &#x4E8C;&#x7EA7;&#x7ED3;&#x6784;&#x9884;&#x6D4B;&#xFF0C;&#x591A;&#x4E2A;&#x5BF9;&#x9F50;&#x65B9;&#x5F0F;&#x548C;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x53D1;&#x80B2;&#x6811;&#x8BA1;&#x7B97;&#x7684;&#x7D27;&#x5BC6;&#x96C6;&#x6210;&#xFF0C;&#x4ECE;&#x800C;&#x6D88;&#x9664;&#x4E86;&#x8FD9;&#x4E00;&#x95EE;&#x9898;&#x3002;ITS2 &#x5DE5;&#x4F5C;&#x53F0;&#x5DF2;&#x83B7;&#x5F97;&#x591A;&#x4E2A; 280,000 ITS2 &#x5E8F;&#x5217;&#x548C;&#x63D0;&#x4F9B;&#x7684; ITS2 &#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#xFF0C;&#x4ECE;&#x800C;&#x4F7F;&#x5E8F;&#x5217;&#x7ED3;&#x6784;&#x57FA;&#x4E8E;&#x5BF9;&#x9F50;&#x65B9;&#x5F0F;&#x548C;&#x6811;&#x91CD;&#x5EFA;&#x5176;&#x7ED3;&#x6784;&#x3002;&#x8FD9;&#x5C06;&#x5141;&#x8BB8;&#x4EA4;&#x4E92;&#x5F0F;&#x6539;&#x5584;&#x6574;&#x4E2A;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x53D1;&#x80B2;&#x6811;&#x91CD;&#x5EFA;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x7684;&#x5206;&#x7C7B;&#x5355;&#x4F4D;&#x53D6;&#x6837;&#x3002;&#x56E0;&#x6B64;&#xFF0C;ITS2 &#x5DE5;&#x4F5C;&#x53F0;&#x53EF;&#x4EE5;&#x5BFC;&#x81F4;&#x66F4;&#x51C6;&#x786E;&#x7684;&#x57FA;&#x4E8E; ITS2 phylogenies &#x5FEB;&#x901F;&#x3001; &#x4EA4;&#x4E92;&#x5F0F;&#x548C;&#x8FED;&#x4EE3;&#x5206;&#x7C7B;&#x5355;&#x4F4D;&#x53D6;&#x6837;&#x3002;

ITS2 &#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x56DB;&#xFF1A; &#x4EA4;&#x4E92;&#x5F0F;&#x5206;&#x7C7B;&#x5355;&#x4F4D;&#x6839;&#x636E;&#x5185;&#x90E8;&#x8F6C;&#x5F55;&#x95F4;&#x9694; 2 &#x7684;&#x91C7;&#x6837; phylogenies&#x3002;

The first step of any molecular phylogenetic analysis is the selection of the species and sequences to be included, the taxon sampling. Already here different pitfalls exist. Sequences can contain errors, annotations in databases can be inaccurate and even the taxonomic classification of a species can be wrong. Usually, these artefacts become evident only after calculation of the phylogenetic tree. Following, the taxon sampling has to be corrected iteratively. This can become tedious and time consuming, as in most cases the taxon sampling is de-coupled from the further steps of the phylogenetic analysis. Here, we present the ITS2 Workbench (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/), which eliminates this problem by a tight integration of taxon sampling, secondary structure prediction, multiple alignment and phylogenetic tree calculation. The ITS2 Workbench has access to more than 280,000 ITS2 sequences and their structures provided by the ITS2 database enabling sequence-structure based alignment and tree reconstruction. This allows the interactive improvement of the taxon sampling throughout the whole phylogenetic tree reconstruction process. Thus, the ITS2 Workbench enables a fast, interactive and iterative taxon sampling leading to more accurate ITS2 based phylogenies.

ITS2 Database IV: Interactive taxon sampling for internal transcribed spacer 2 based phylogenies.

La premi&#xE8;re &#xE9;tape de toute analyse phylog&#xE9;n&#xE9;tique mol&#xE9;culaire est la s&#xE9;lection des esp&#xE8;ces et des s&#xE9;quences &#xE0; inclure, l&#x26;#39;&#xE9;chantillonnage taxon. D&#xE9;j&#xE0; ici pi&#xE8;ges diff&#xE9;rents existent. Les s&#xE9;quences peuvent contenir des erreurs, des annotations dans les bases de donn&#xE9;es peuvent &#xEA;tre inexactes et m&#xEA;me la classification taxonomique d&#x26;#39;une esp&#xE8;ce peut avoir tort. Habituellement, ces objets deviennent &#xE9;vidents qu&#x26;#39;apr&#xE8;s le calcul de l&#x26;#39;arbre phylog&#xE9;n&#xE9;tique. Apr&#xE8;s, l&#x26;#39;&#xE9;chantillonnage taxon doit &#xEA;tre corrig&#xE9; de mani&#xE8;re it&#xE9;rative. Cela peut devenir longue et fastidieuse, comme dans la plupart des cas, le pr&#xE9;l&#xE8;vement taxon est d&#xE9;coupl&#xE9; des autres &#xE9;tapes de l&#x26;#39;analyse phylog&#xE9;n&#xE9;tique. Ici, nous pr&#xE9;sentons le Workbench ITS2 (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/), ce qui &#xE9;limine ce probl&#xE8;me par une int&#xE9;gration &#xE9;troite de l&#x26;#39;&#xE9;chantillonnage taxon, pr&#xE9;diction de structure secondaire, l&#x26;#39;alignement multiple et le calcul arbre phylog&#xE9;n&#xE9;tique. Le Workbench ITS2 a acc&#xE8;s &#xE0; plus de 280.000 s&#xE9;quences ITS2 et leurs structures pr&#xE9;vues par la base de donn&#xE9;es permettant ITS2 s&#xE9;quence-structure bas&#xE9;e sur l&#x26;#39;alignement et la reconstruction d&#x26;#39;arbres. Cela permet l&#x26;#39;am&#xE9;lioration interactive de l&#x26;#39;&#xE9;chantillonnage taxon au long du processus de reconstruction phylog&#xE9;n&#xE9;tique arbre tout entier. Ainsi, le Workbench ITS2 permet un &#xE9;chantillonnage taxon rapide, interactif et it&#xE9;ratif menant &#xE0; plus pr&#xE9;cises ITS2 phylog&#xE9;nies bas&#xE9;es.

ITS2 base de donn&#xE9;es IV: &#xE9;chantillonnage Taxon Interactive pour transcrit interne Spacer 2 phylog&#xE9;nies bas&#xE9;es

Der erste Schritt eine molekulare phylogenetische Analyse ist die Auswahl der Arten und Sequenzen zugerechnet werden das Taxon-Sampling. Bereits existieren hier verschiedene Fallstricke. Sequenzen k&ouml;nnen Fehler enthalten, Anmerkungen in Datenbanken k&ouml;nnen ungenau und sogar die taxonomische Klassifikation einer Spezies kann falsch sein. In der Regel werden diese Artefakte erst nach Berechnung der phylogenetische Struktur deutlich. Nach, hat die Probenahme Taxon iterativ korrigiert werden. Dies kann werden m&uuml;hsam und zeitaufw&auml;ndig, wie in den meisten F&auml;llen wird die Taxon-Stichproben aus den weiteren Schritten der phylogenetischen Analyse abgekoppelt ist. Hier pr&auml;sentieren wir die ITS2 Workbench (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/), die dieses Problem durch eine enge Integration von Taxon Probenahme, Sekund&auml;rstruktur Vorhersage, mehrere Ausrichtung und phylogenetische Stammbaum Berechnung eliminiert. Die Workbench ITS2 hat Zugang zu mehr als 280.000 ITS2 Sequenzen und deren Strukturen, bereitgestellt durch die ITS2 Datenbank basierende Sequenz-Struktur Ausrichtung und Struktur Wiederaufbau aktivieren. Dies erm&ouml;glicht die interaktive Verbesserung der Taxon Probenahme w&auml;hrend des gesamten phylogenetischen Baum-Wiederaufbauprozesses. Die ITS2-Workbench erm&ouml;glicht, eine schnelle, interaktive und iterative Taxon-Probenahme f&uuml;hrt zu genaueren ITS2 basierte am&ouml;benartigen.

ITS2 Datenbank IV: interaktive Taxon Probenahmeverfahren f&uuml;r interne transkribierte Abstandhalter 2 basierte am&ouml;benartigen.

Il primo passo di qualsiasi analisi filogenetica molecolare &egrave; la selezione della specie e sequenze a essere incluso, il campionamento del taxon. Gi&agrave; qui esistono diverse insidie. Sequenze possono contenere errori, annotazioni nel database possono essere imprecise e perfino la classificazione tassonomica delle specie pu&ograve; essere sbagliata. Solitamente, questi manufatti diventano evidenti solo dopo il calcolo dell&#39;albero filogenetico. In seguito, il campionamento taxon ha per essere corretti in modo iterativo. Questo pu&ograve; diventare noioso e che richiede tempo, come nella maggior parte dei casi che il campionamento taxon &egrave; disaccoppiato da ulteriori passi dell&#39;analisi filogenetica. Qui, vi presentiamo il Workbench ITS2 (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/), che elimina il problema di una stretta integrazione di campionamento taxon, previsione della struttura secondaria, pi&ugrave; allineamento e calcolo albero filogenetico. Il Workbench ITS2 ha accesso a pi&ugrave; di 280.000 ITS2 sequenze e loro strutture fornite dal database ITS2 consentendo la ricostruzione di allineamento e albero di sequenza-struttura di base. Questo permette il miglioramento interattivo del campionamento durante tutto il processo di ricostruzione albero filogenetico intero taxon. Cos&igrave;, il Workbench ITS2 consente un campionamento veloce, interattivo e iterativo taxon che conduce alla filogenesi ITS2 basato pi&ugrave; accurate.

ITS2 Database IV: filogenesi campionamento per interni trascritto distanziale 2 basato interattiva taxon.

&#x4EFB;&#x610F;&#x306E;&#x5206;&#x5B50;&#x7CFB;&#x7D71;&#x89E3;&#x6790;&#x306E;&#x6700;&#x521D;&#x306E;&#x30B9;&#x30C6;&#x30C3;&#x30D7;&#x306F;&#x3001;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x308B;&#x7A2E;&#x3084;&#x914D;&#x5217;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x3001;&#x5206;&#x985E;&#x7FA4;&#x306E;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x3059;&#x3067;&#x306B;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x5225;&#x306E;&#x843D;&#x3068;&#x3057;&#x7A74;&#x304C;&#x5B58;&#x5728;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x30A8;&#x30E9;&#x30FC;&#x3092;&#x542B;&#x3081;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x304C;&#x3001;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x5185;&#x306E;&#x6CE8;&#x91C8;&#x306F;&#x4E0D;&#x6B63;&#x78BA;&#x306B;&#x306A;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x3001;&#x7A2E;&#x3082;&#x5206;&#x985E;&#x5B66;&#x4E0A;&#x306E;&#x5206;&#x985E;&#x304C;&#x9593;&#x9055;&#x3063;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x901A;&#x5E38;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x5DE5;&#x82B8;&#x54C1;&#x306F;&#x3001;&#x7CFB;&#x7D71;&#x6A39;&#x306E;&#x8A08;&#x7B97;&#x5F8C;&#x306B;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x306A;&#x308B;&#x3002;&#x7D9A;&#x3044;&#x3066;&#x3001;&#x5206;&#x985E;&#x7FA4;&#x306E;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x7E70;&#x308A;&#x8FD4;&#x3057;&#x4FEE;&#x6B63;&#x3059;&#x308B;&#x5FC5;&#x8981;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5206;&#x985E;&#x7FA4;&#x306E;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x304C;&#x7CFB;&#x7D71;&#x89E3;&#x6790;&#x306E;&#x3055;&#x3089;&#x306A;&#x308B;&#x30B9;&#x30C6;&#x30C3;&#x30D7;&#x304B;&#x3089;&#x8131;&#x7D50;&#x5408;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x307B;&#x3068;&#x3093;&#x3069;&#x306E;&#x5834;&#x5408;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x306F;&#x9762;&#x5012;&#x3067;&#x6642;&#x9593;&#x304C;&#x304B;&#x304B;&#x308A;&#x306B;&#x306A;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x5206;&#x985E;&#x7FA4;&#x306E;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x7DCA;&#x5BC6;&#x306A;&#x7D71;&#x5408;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x3001;&#x3053;&#x306E;&#x554F;&#x984C;&#x3092;&#x6392;&#x9664;ITS2&#x30D9;&#x30F3;&#x30C1;&#xFF08;http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/&#xFF09;&#x3001;&#x4E8C;&#x6B21;&#x69CB;&#x9020;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3001;&#x30DE;&#x30EB;&#x30C1;&#x30D7;&#x30EB;&#x30A2;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x3068;&#x7CFB;&#x7D71;&#x6A39;&#x306E;&#x8A08;&#x7B97;&#x3092;&#x63D0;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002; ITS2 Workbench&#x306F;&#x3001;&#x914D;&#x5217;&#x69CB;&#x9020;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x304F;&#x30A2;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x3001;&#x30C4;&#x30EA;&#x30FC;&#x306E;&#x518D;&#x69CB;&#x6210;&#x3092;&#x53EF;&#x80FD;&#x306B;&#x3059;&#x308B;ITS2&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3067;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x4EE5;&#x4E0A;&#x306E;28&#x4E07;ITS2&#x914D;&#x5217;&#x3068;&#x305D;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;&#x306B;&#x30A2;&#x30AF;&#x30BB;&#x30B9;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x306F;&#x5168;&#x4F53;&#x306E;&#x7CFB;&#x7D71;&#x6A39;&#x306E;&#x518D;&#x69CB;&#x7BC9;&#x30D7;&#x30ED;&#x30BB;&#x30B9;&#x3092;&#x901A;&#x3057;&#x3066;&#x5206;&#x985E;&#x7FA4;&#x306E;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x5BFE;&#x8A71;&#x6539;&#x5584;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3057;&#x305F;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x3001;ITS2 Workbench&#x306F;&#x3001;&#x9AD8;&#x901F;&#x3067;&#x30A4;&#x30F3;&#x30BF;&#x30E9;&#x30AF;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D6;&#x306A;&#x3001;&#x3088;&#x308A;&#x6B63;&#x78BA;&#x306A;ITS2&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x7CFB;&#x7D71;&#x767A;&#x751F;&#x306B;&#x3064;&#x306A;&#x304C;&#x308B;&#x5206;&#x985E;&#x7FA4;&#x306E;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x53CD;&#x5FA9;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

ITS2&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;IV&#xFF1A;&#x5185;&#x90E8;&#x8EE2;&#x5199;&#x30B9;&#x30DA;&#x30FC;&#x30B5;2&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x7CFB;&#x7D71;&#x767A;&#x751F;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30A4;&#x30F3;&#x30BF;&#x30E9;&#x30AF;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D6;&#x306A;&#x5206;&#x985E;&#x7FA4;&#x306E;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;

&#xBAA8;&#xB4E0; &#xBD84;&#xC790; phylogenetic &#xBD84;&#xC11D;&#xC758; &#xCCAB; &#xBC88;&#xC9F8; &#xB2E8;&#xACC4;&#xB294; &#xC885; &#xBC0F; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558;&#xB294; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xC120;&#xD0DD; taxon &#xC0D8;&#xD50C;&#xB9C1;. &#xC774;&#xBBF8; &#xC5EC;&#xAE30; &#xB2E4;&#xB978; &#xD568;&#xC815;&#xC774; &#xC874;&#xC7AC; &#xD55C;&#xB2E4;. &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xB294; &#xC624;&#xB958;&#xAC00; &#xD3EC;&#xD568; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;, &#xBD80;&#xC815;&#xD655; &#xD558; &#xACE0; &#xC2EC;&#xC9C0;&#xC5B4; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC8FC;&#xC11D; &#xC218; &#xC885;&#xC758; taxonomic &#xBD84;&#xB958; &#xC798;&#xBABB; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C;, &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC720;&#xBB3C; phylogenetic &#xD2B8;&#xB9AC;&#xC758; &#xACC4;&#xC0B0; &#xD6C4; &#xBD84;&#xBA85; &#xB420;. Taxon &#xC0D8;&#xD50C;&#xB9C1;, &#xBC18;&#xBCF5;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xD574;&#xACB0;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB2E4;. &#xC774; &#xC9C0;&#xB8E8;&#xD558;&#xACE0; &#xC2DC;&#xAC04;&#xC774; &#xB9CE;&#xC774; &#xC18C;&#xC694; taxon &#xC0D8;&#xD50C;&#xB9C1; phylogenetic &#xBD84;&#xC11D;&#xC758; &#xCD94;&#xAC00; &#xB2E8;&#xACC4;&#xC5D0;&#xC11C; de-coupled&#xB294; &#xB300;&#xBD80;&#xBD84;&#xC758; &#xACBD;&#xC6B0; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; ITS2 &#xC6CC;&#xD06C; &#xBCA4;&#xCE58; (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/), taxon &#xC0D8;&#xD50C;&#xB9C1;, &#xC774;&#xCC28; &#xAD6C;&#xC870; &#xC608;&#xCE21;, &#xB2E4;&#xC911; &#xC815;&#xB82C; &#xBC0F; phylogenetic &#xD2B8;&#xB9AC; &#xACC4;&#xC0B0; &#xAE34;&#xBC00; &#xD558; &#xAC8C; &#xD1B5;&#xD569; &#xD558; &#xC5EC;&#xC774; &#xBB38;&#xC81C;&#xB97C; &#xC81C;&#xAC70; &#xD558;&#xB294; &#xC120;&#xBB3C;. ITS2 &#xC791;&#xC5C5; &#xB300; &#xC774;&#xC0C1; 280000 ITS2 &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC640; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xAD6C;&#xC870; &#xAE30;&#xBC18; &#xB9DE;&#xCDA4; &#xBC0F; &#xD2B8;&#xB9AC; &#xC7AC;&#xAD6C;&#xC131; &#xD65C;&#xC131;&#xD654; ITS2 &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558;&#xB294; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xAD6C;&#xC870;&#xC5D0; &#xC561;&#xC138;&#xC2A4;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xBA74; &#xC804;&#xCCB4; phylogenetic &#xD2B8;&#xB9AC; &#xC7AC;&#xAD6C;&#xC131; &#xACFC;&#xC815; &#xC804;&#xBC18;&#xC5D0; &#xAC78;&#xCCD0; taxon &#xC0D8;&#xD50C;&#xB9C1;&#xC758; &#xC0C1;&#xD638; &#xC791;&#xC6A9; &#xAC1C;&#xC120;. &#xB530;&#xB77C;&#xC11C;, ITS2 &#xC6CC;&#xD06C; &#xBCA4;&#xCE58; &#xB300;&#xD654;&#xD615; &#xBE60;&#xB974;&#xACE0; &#xBC18;&#xBCF5;&#xC801;&#xC778; taxon &#xC0D8;&#xD50C;&#xB9C1;&#xC744; &#xBCF4;&#xB2E4; &#xC815;&#xD655;&#xD55C; ITS2 &#xAE30;&#xBC18; phylogenies&#xB97C; &#xC120;&#xB3C4; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

ITS2 &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4; IV: &#xB300;&#xD654;&#xD615; taxon &#xB0B4;&#xBD80; &#xBCA0;&#xB080;&#xB41C; &#xC2A4;&#xD398;&#xC774;&#xC11C; 2&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC0D8;&#xD50C;&#xB9C1;&#xC744; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; phylogenies.

El primer paso de cualquier an&#xE1;lisis filogen&#xE9;tico molecular es la selecci&#xF3;n de las especies y las secuencias que se incluir&#xE1;n, el tax&#xF3;n de muestreo. Ya aqu&#xED; existen diferentes obst&#xE1;culos. Las secuencias pueden contener errores, las anotaciones en las bases de datos pueden ser inexactos, e incluso la clasificaci&#xF3;n taxon&#xF3;mica de las especies pueden estar equivocados. Por lo general, estos artefactos se hacen evidentes s&#xF3;lo despu&#xE9;s de que el c&#xE1;lculo del &#xE1;rbol filogen&#xE9;tico. Despu&#xE9;s, el tax&#xF3;n de muestreo tiene que ser corregido de forma iterativa. Esto puede llegar a ser tedioso y lento, como en la mayor&#xED;a de los casos la toma de muestras tax&#xF3;n desacoplarse de las medidas adicionales de los an&#xE1;lisis filogen&#xE9;ticos. A continuaci&#xF3;n, presentamos el entorno de trabajo ITS2 (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/), lo que elimina este problema mediante una estrecha integraci&#xF3;n de tax&#xF3;n de muestreo, predicci&#xF3;n de estructura secundaria, la alineaci&#xF3;n m&#xFA;ltiple y el c&#xE1;lculo de &#xE1;rboles filogen&#xE9;ticos. El Workbench ITS2 tiene acceso a m&#xE1;s de 280.000 secuencias ITS2 y sus estructuras de base de datos proporcionados por el ITS2 secuencia que permite la estructura de la alineaci&#xF3;n base y la reconstrucci&#xF3;n del &#xE1;rbol. Esto permite la mejora interactiva del tax&#xF3;n de muestreo durante todo el proceso de reconstrucci&#xF3;n filogen&#xE9;tico conjunto de &#xE1;rbol. De este modo, el entorno de trabajo permite a un ITS2 tax&#xF3;n de muestreo r&#xE1;pido, interactivo e iterativo que conduce a m&#xE1;s precisos basados &#x200B;&#x200B;en las filogenias ITS2.

Christian Koetschan

Department of Bioinformatics,
Biocenter,
Department of Bioinformatics, Biocenter

University of Würzburg

The ITS2 Database

Christian Koetschan

.css-o250i3{font-size:18px;font-family:Open Sans,sans-serif;line-height:21.6px;}Department of Bioinformatics,Biocenter,Department of Bioinformatics, Biocenter

University of Würzburg

The ITS2 Database

Department of Bioinformatics,
Biocenter,
Department of Bioinformatics, Biocenter