Nós cordialmente agradecer ao grupo ITS2, centro biológico, da Universidade de Würzburg, para o feedback rico e valioso. Agradecemos também o Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG; concessão Mu-2831/1-1) para financiamento.

1. Anotação correta de ITS2 Sequence <ol><li> Acesse a bancada filogenia ITS2 banco de dados aqui: <a href="http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de" target="_blank">http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de</a> </li><li> Comece sua análise clicando no botão &quot;Anotar&quot; ícone na seção &quot;Ferramentas&quot;. Em seguida, digite ou cole a sua seqüência no editor de seqüência no topo do site. O editor de seqüência verifica automaticamente, se as suas sequências de ITS2 são válidos. </li><li> Escolha um modelo HMM adequado às suas sequências (por exemplo Viridiplantae para as plantas). </li><li> Inicie o processo clicando em &quot;Anotar&quot;. </li><li> Passando o mouse sobre o ícone &quot;Combine&quot;, você pode ver uma imagem do 5.8S e 28S rRNA híbrido como uma confirmação de precisão a anotação do HMM. </li><li> Clique no sinal de adição verde da seqüência resultante ITS2 para selecionar o seu modo de predição de estrutura secundária: Para prever a estrutura sem templat conhecidoe, clique em &quot;Prever estrutura.&quot; Se você quiser usar o seu próprio modelo para a modelagem de homologia, clique em &quot;estrutura do modelo.&quot; </li></ol> 2. Previsão de Estrutura Secundária <ol><li> Predizer <ol><li> A seqüência ITS2 anotada é automaticamente colado no editor de seqüência. </li><li> Para iniciar a previsão de estrutura secundária com as configurações padrão, clique em &quot;Prever estruturas&quot; botão. </li><li> Salvar a seqüência ITS2 resultante, incluindo a estrutura modelada secundário no conjunto de dados, clicando no sinal de mais verde e, em seguida, &quot;Adicionar à piscina.&quot; Alternativamente, você pode adicioná-lo à sua reserva de dados através de drag and drop (Figura 1). </li><li> Se a seqüência não poderia dobrar diretamente, os melhores resultados da modelagem de homologia são mostradas. Salve o mais adequado seqüência-estrutura através de arrastar e soltar para o conjunto de dados. Como alternativa, salve a seqüência-estrutura para o conjunto de dados com um clique direito e depois um clique em &quot;Adicionar ao pool.&quot; </li></ol></li><li> Modelagem Personalizada <ol><li> Escreva ou cole modelos de um ou múltiplos (com estrutura conhecida) para o editor seqüência superior. </li><li> Escreva ou cole uma ou várias sequências alvo (sem estrutura) para o editor seqüência inferior. </li><li> Clique em &quot;Prever o melhor modelo (s)&quot; para iniciar a modelagem de homologia com as configurações padrão. </li><li> As melhores modelo alvo combinações são mostrados na lista resultante. </li><li> Salve o modelado seqüência-estrutura (s) de sua escolha, quer através de arrastar e soltar para o conjunto de dados ou por um clique direito e clique em &quot;Adicionar ao pool.&quot; </li></ol></li></ol> 3. Pesquisa Motif <ol><li> Digite ou cole a seqüência de consulta (s) no editor de seqüência no topo do site. </li><li> Escolha o modelo HMM correta (por exemplo Viridiplantae para as plantas). 3,3. Clique em &quot;busca do motivo&quot; para iniciar o processo. </li><li> ITS2 sequências com motivos, destacam-se illustrated na parte inferior do site. </li><li> Clique no ícone ao lado do cabeçalho sequência, para apresentar os motivos destacados na estrutura secundária. </li></ol> 4. Pesquise e navegue <ol><li> Pesquisar <ol><li> Digite um nome de táxon ou um identificador GenBank (GI) no campo de pesquisa no topo do site. </li><li> Uma busca pelo nome taxon é apoiado por uma caixa de aparecer ao vivo de pesquisa. </li><li> Você pode realizar uma busca múltipla por vírgula separando as suas dúvidas. </li><li> Clique no botão &quot;Procurar&quot; para executar a pesquisa. </li><li> Os resultados aparecerão listados em uma nova aba. </li><li> Clique no nome de uma coluna para classificar os resultados de acordo com a coluna particular. Você também pode adicionar ou remover colunas de sua escolha com o menu da coluna. O menu da coluna pode ser inserido com um clique no ícone da seta que aparece dentro de um nome de coluna. </li><li> Clique em &quot;Mostrar detalhes&quot; para ver os detalhes de uma sequência-estrutura. &lt;/ Li&gt; <li> Salvar a seqüência-estrutura (s) de sua escolha, quer através de arrastar e soltar para o conjunto de dados ou por um clique direito e clique em &quot;Adicionar ao pool.&quot; </li><li> Para salvar os resultados para um arquivo externo, clique em &quot;Salvar seleção&quot; ou &quot;Salvar tudo&quot;. </li></ol></li><li> Procurar <ol><li> Navegar na Base de Dados ITS2 navegando pela estrutura de árvore à esquerda do site. </li><li> Clique em uma mais-sinal para ver a taxa um nível inferior. </li><li> Clique no nome de um taxon para abrir uma nova guia contendo cada seqüência-estrutura do taxon. </li><li> Clique em &quot;Mostrar detalhes&quot; para ver os detalhes de um par de seqüência-estrutura. </li><li> Salvar a seqüência-estrutura (s) de sua escolha, quer através de arrastar e soltar para o conjunto de dados ou por um clique direito e clique em &quot;Adicionar ao pool.&quot; </li><li> Para salvar os resultados para um arquivo externo, clique em &quot;Salvar seleção&quot; ou &quot;Salvar tudo&quot;. </li></ol></li></ol> 5. Explosão ITS2<ol><li> Digite ou cole uma ou várias seqüências de consulta para o editor seqüência. Suas seqüências podem ser tanto simples sequências de nucleótidos ou seqüência-estrutura pares. Você também pode digitar várias estruturas secundárias abaixo uma seqüência. Ao marcar a caixa &quot;Serialize seqüências XXFASTA&quot; estas estruturas são usadas posteriormente como consultas individuais. </li><li> Para iniciar o BLAST com as configurações padrão, clique em &quot;Blast&quot;. Dependendo da natureza da sua consulta, quer BLASTN um comum ou no ITS2 BLAST sequência-estrutura é executada. </li><li> A sub-aba é aberta para cada seqüência de consulta dentro dos que aparecem na guia &quot;Resultados explosão&quot;, bem como uma visão geral das pesquisas realizadas. </li><li> Clique em &quot;Alinhamentos Mostrar&quot; para ver os alinhamentos BLAST calculados. </li><li> Salve os hits BLAST de sua escolha, quer através de arrastar e soltar para o conjunto de dados ou por um clique direito e um clique em &quot;Adicionar ao pool.&quot; </li><li> Para salvar os resultados para um arquivo externo, clique em &quot;Salvar seleção&quot;Ou&quot; Salvar tudo &quot;. </li></ol> 6. Alinhamento de seqüências-estrutura múltipla <ol><li> Dê uma olhada no seu conjunto de dados, clicando em &quot;Gerenciar conjunto de dados&quot; e, em seguida, o símbolo da lupa ao lado do número de seqüências em sua piscina. Alternativamente, você pode clicar no sinal de pool de dados na parte inferior esquerda do site. </li><li> Clique em um par de seqüência-estrutura em seu conjunto de dados para exibir seus detalhes. </li><li> Para criar um alinhamento de sequências-estrutura múltipla de todos os pares seqüência-estrutura em sua piscina, clique em &quot;conjunto de dados Analisar&quot; e depois &quot;Seqüência e Estrutura&quot;. </li><li> Agora é-lhe pedido para seleccionar o modo gráfico do seu alinhamento. Se o seu alinhamento contém apenas algumas seqüências, recusar o modo fino, clicando em &quot;Não&quot; Caso contrário, escolha o modo fino gráfico clicando em &quot;Sim&quot;. </li><li> Em alguns momentos, o seu alinhamento é mostrado em uma nova aba (Figura 2). Além disso, ele é salvo automaticamente para o conjunto de dados. </li><li> Para salvar o seualinhamento para um arquivo externo, clique em &quot;Salvar alinhamento.&quot; </li></ol> 7. Árvore filogenética <ol><li> Para calcular uma seqüência de Neighbor-estrutura baseada em Unir em árvore do seu alinhamento múltiplo, clique em &quot;Dataset Analisar&quot; e depois &quot;Neighbor Unir&quot;. </li><li> A árvore resultante é ilustrado em uma nova aba (Figura 3). </li><li> Escale a sua árvore livremente com a barra de rolagem &quot;árvore Zoom&quot;. </li><li> Reroot sua árvore clicando em um nó ou folha da árvore e, em seguida, &quot;Reroot neste nó.&quot; </li><li> Se você quiser remover um taxon de seu conjunto de dados, clique na folha e escolha &quot;Remover este nó de piscina.&quot; Agora você pode recalcular o seu alinhamento e árvore com a amostragem taxon reduzida. </li><li> Clique em &quot;árvore Save&quot; para salvar sua árvore filogenética como um resultado final de sua análise para um arquivo Newick externo. </li></ol> 8. Software adicional <ol><li> Clique em &quot;Sobre este site&quot; - &quot;Ferramentas&quot; para encontrar adicional informarção sobre o 4SALE ferramentas stand-alone e ProfDistS. </li><li> Ao lado do alinhamento e função Vizinho Juntando fornecido pela interface ITS2 banco de dados web, agora você pode acessar várias funções novas, a delimitação das espécies por exemplo, com base nas alterações de base de compensação (CBCS). </li></ol> 9. Os resultados representativos O fluxo de trabalho, como descrito acima foi utilizada com sucesso em vários inquéritos de acesso aberto 3,4. Exemplos podem ser vistos através dos seguintes links: <ul><li> <a href="http://www.plosone.org/article/info%3Adoi/10.1371/journal.pone.0016931" target="_blank">http://www.plosone.org/article/info%% 3Adoi 2F10.1371% 2Fjournal.pone.0016931</a> </li><li> <a href="http://www.biomedcentral.com/1756-0500/3/320" target="_blank">http://www.biomedcentral.com/1756-0500/3/320</a> </li></ul> Nestes estudos de grande escala, nós fomos capazes de resolver a filogenia de Chlorophyta, bem como Hypnales (Bryophyta) wom alta resolução. Em ambos os casos, uma amostragem taxon exaustiva foi recolhida a partir do banco de dados ITS2 9, automaticamente alinhado com 4SALE 15,16 e finalmente processada por ProfDistS 17 em uma árvore filogenética. Em todos estes passos, a sequência e estrutura de informação foram utilizados simultaneamente. Suporte Bootstrap para a espinha dorsal filogenética foi conseguida utilizando Vizinho perfil de união (PNJ) 19, que está disponível na versão autónoma do ProfDistS. Para um conjunto menor de seqüência-estrutura pares, figuras 1 a 3 descrevem os principais passos deste fluxo de trabalho automatizado 5 diretamente na bancada banco de dados novo ITS2: amostragem taxonômica, o alinhamento da seqüência de estrutura de múltiplas e, eventualmente, o cálculo árvore filogenética. <img src="/files/ftp_upload/3806/3806fig1.jpg" alt="A Figura 1" /> Figura 1. Amostragem Taxon por arrastar e soltar. Em qualquer seqüência de tempo ou seqüência estru-<html> pares de e podem ser adicionados ao conjunto de dados, por exemplo através de arrastar e gota. Aqui uma sequência-estrutura é adicionado usando a função arrastar e soltar depois de predição de estrutura secundária. A elipse azul marca a área onde a seqüência de estrutura é jogada na piscina de dados. <a href="http://www.jove.com/files/ftp_upload/3806/3806fig1large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a versão completa do tamanho desta imagem.</a> <img src="/files/ftp_upload/3806/3806fig2.jpg" alt="A Figura 2" /> Figura 2. Alinhamento da seqüência-estrutura múltipla no modo gráfico completo. Para as sequências de poucos no conjunto de dados, o modo completo gráfico foi escolhido. Bases são coloridos; pares de bases podem ser destacados com círculos vermelhos clicando em uma base ou suporte de um par de base. <a href="http://www.jove.com/files/ftp_upload/3806/3806fig2large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a versão completa do tamanho desta imagem.</a> &quot;Alt =&quot; 3.jpg Figura 3 &quot;/&gt; Figura 3. Vizinho Sequence-estrutura Juntando árvore. A árvore livremente escalável calculado de sete táxons alinhamento da seqüência de estrutura de múltiplas podem ser salvos no formato Newick.

<ol>
	<li>Keller, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Including+RNA+secondary+structures+improves+accuracy+and+robustness+in+reconstruction+of+phylogenetic+trees.">Including RNA secondary structures improves accuracy and robustness in reconstruction of phylogenetic trees.</a> Biology Direct. 5, 4-4 (2010).</li><li>Schultz, J., Maisel, S., Gerlach, D., M&#252;ller, T., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+common+core+of+secondary+structure+of+the+internal+transcribed+spacer+2+&#40;ITS2&#41;+throughout+the+Eukaryota.">A common core of secondary structure of the internal transcribed spacer 2 &#40;ITS2&#41; throughout the Eukaryota.</a> RNA. 11, 361-364 (2005).</li><li>Buchheim, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Internal+Transcribed+Spacer+2+(nu+ITS2+rRNA)+Sequence-Structure+Phylogenetics:+Towards+an+Automated+Reconstruction+of+the+Green+Algal+Tree+of+Life.">Internal Transcribed Spacer 2 (nu ITS2 rRNA) Sequence-Structure Phylogenetics: Towards an Automated Reconstruction of the Green Algal Tree of Life.</a> PLoS ONE. 6, 16931-16931 (2011).</li><li>Merget, B., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+molecular+phylogeny+of+Hypnales+(Bryophyta)+inferred+from+ITS2+sequence-structure+data.">A molecular phylogeny of Hypnales (Bryophyta) inferred from ITS2 sequence-structure data.</a> BMC Research Notes. 3, (2010).</li><li>Schultz, J., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ITS2+sequence-structure+analysis+in+phylogenetics:+a+how-to+manual+for+molecular+systematics.">ITS2 sequence-structure analysis in phylogenetics: a how-to manual for molecular systematics.</a> Molecular Phylogenetics and Evolution. 52, 520-523 (2009).</li><li>Coleman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ITS2+is+a+double-edged+tool+for+eukaryote+evolutionary+comparisons.">ITS2 is a double-edged tool for eukaryote evolutionary comparisons.</a> Trends in Genetics. 19, 370-375 (2003).</li><li>Coleman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+significance+of+a+coincidence+between+evolutionary+landmarks+found+in+mating+affinity+and+a+DNA+sequence.">The significance of a coincidence between evolutionary landmarks found in mating affinity and a DNA sequence.</a> Protist. 151, 1-9 (2000).</li><li>M&#252;ller, T., Philippi, N., Dandekar, T., Schultz, J., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distinguishing+species.">Distinguishing species.</a> RNA. 13, 1469-1472 (2007).</li><li>Koetschan, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+ITS2+Database+III-sequences+and+structures+for+phylogeny.">The ITS2 Database III-sequences and structures for phylogeny.</a> Nucleic Acids Research. 38, 275-279 (2010).</li><li>Keller, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=5.8+S-28S+rRNA+interaction+and+HMM-based+ITS2+annotation.">5.8 S-28S rRNA interaction and HMM-based ITS2 annotation.</a> Gene. 430, 50-57 (2009).</li><li>Benson, D., Karsch-Mizrachi, I., Lipman, D., Ostell, J., Sayers, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GenBank.">GenBank.</a> Nucleic Acids Research. 39, 32-37 (2011).</li><li>Markham, N., Zuker, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Software+for+nucleic+acid+folding+and+hybridization.">Software for nucleic acid folding and hybridization.</a> Methods in Molecular Biology. , 453-453 (2008).</li><li>Wolf, M., Achtziger, M., Schultz, J., Dandekar, T., M&#252;ller, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Homology+modeling+revealed+more+than+20,000+rRNA+internal+transcribed+spacer+2+(ITS2)+secondary+structures.">Homology modeling revealed more than 20,000 rRNA internal transcribed spacer 2 (ITS2) secondary structures.</a> RNA. 11, 1616-1623 (2005).</li><li>Altschul, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gapped+BLAST+and+PSI-BLAST:+a+new+generation+of+protein+database+search+programs.">Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs.</a> Nucleic Acids Research. 25, 3389-3402 (1997).</li><li>Seibel, P., M&#252;ller, T., Dandekar, T., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synchronous+visual+analysis+and+editing+of+RNA+sequence+and+secondary+structure+alignments+using+4+SALE.">Synchronous visual analysis and editing of RNA sequence and secondary structure alignments using 4 SALE.</a> BMC Research Notes. 1, (2008).</li><li>Seibel, P., M&#252;ller, T., Dandekar, T., Schultz, J., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=4+SALE+-+A+tool+for+synchronous+RNA+sequence+and+secondary+structure+alignment+and+editing.">4 SALE - A tool for synchronous RNA sequence and secondary structure alignment and editing.</a> BMC Bioinformatics. 7, (2006).</li><li>Wolf, M., Ruderisch, B., Dandekar, T., Schultz, J., M&#252;ller, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ProfDistS:(profile-)+distance+based+phylogeny+on+sequence-structure+alignments.">ProfDistS:(profile-) distance based phylogeny on sequence-structure alignments.</a> Bioinformatics. 24, 2401-2402 (2008).</li><li>Saitou, N., Nei, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+neighbor-joining+method:+a+new+method+for+reconstructing+phylogenetic+trees.">The neighbor-joining method: a new method for reconstructing phylogenetic trees.</a> Molecular Biology and Evolution. 4, 406-425 (1987).</li><li>M&#252;ller, T., Rahmann, S., Dandekar, T., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accurate+and+robust+phylogeny+estimation+based+on+profile+distances:+a+study+of+the+Chlorophyceae+(Chlorophyta.">Accurate and robust phylogeny estimation based on profile distances: a study of the Chlorophyceae (Chlorophyta.</a> BMC Evolutionary Biology. 4, (2004).</li><li>Ludwig, W. o. l. f. g. a. n. g. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ARB:+a+software+environment+for+sequence+data.">ARB: a software environment for sequence data.</a> Nucleic Acids Research. 32, 1363-1371 (2004).</li><li>Néron, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mobyle:+a+new+full+web+bioinformatics+framework.">Mobyle: a new full web bioinformatics framework.</a> Bioinformatics. 25, 3005-3011 (2009).</li><li>Camin, J. H., Sokal, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+method+for+deducing+branching+sequences+in+phylogeny.">A method for deducing branching sequences in phylogeny.</a> Evolution. 19, 311-326 (1965).</li><li>Felsenstein, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolutionary+trees+from+DNA+sequences:+a+maximum+likelihood+approach.">Evolutionary trees from DNA sequences: a maximum likelihood approach.</a> Journal of Molecular Evolution. 17, 368-376 (1981).</li></ol>

Não há conflitos de interesse declarados.

O Banco de Dados ITS2 é uma bancada completa e totalmente funcional para espaçadores internos transcritos 2 seqüência-estrutura-base filogenética. O site pode ser operado muito rápida e intuitiva. Enquanto outras bancadas baseados na web como filogenia ARB 20 ou 21 Mobyle só são capazes de trabalhar em seqüência e / ou informação sobre a estrutura de consenso, o banco de dados ITS2 9 considera seqüências e estruturas secundárias individuais para cada taxon simultaneamente. No entanto, devido a limitações na capacidade computacional do servidor web, é altamente recomendável usar as ferramentas stand-alone para alinhamento múltiplo e Neighbor Unindo 18 cálculo, 4SALE 15,16 e ProfDistS 17, respectivamente, para grandes conjuntos de dados. Além do básico de fluxo de trabalho filogenia ITS2 sequência estrutura-5, essas ferramentas apresentam várias funções adicionais, como calcular bootstrap repetições, vizinho Perfil Unir (PNJ) 19 ou espéciedelimitação s com base nas alterações de base de compensação (CBCS) 8. Eles podem ser acessados ​​através do &quot;Sobre este site&quot; - seção &quot;Ferramentas&quot; para download e informações mais detalhadas. Para usar 4SALE e ProfDistS, é necessário sempre trazer os arquivos para o formato correto. Um táxon de amostragem para serem processados ​​pelo 4SALE deve ter o final. Fasta ou. Txt, enquanto que o alinhamento da seqüência-estrutura como uma entrada para ProfDistS deve terminar com. Xfasta. Estamos presentemente a implementação métodos alternativos para reconstrução filogenética árvore no banco de dados ITS2, bem como nas ferramentas relacionadas. Assim, métodos como seqüência-estrutura baseada em Máxima Parcimônia 22 e / ou máxima verossimilhança 23 estarão acessíveis no futuro.

<html><table border="1"><tbody><tr><td> Nome do reagente </td><td> Companhia </td><td> Comentários </td></tr><tr><td> Acesso à Internet </td><td></td><td> De preferência, de alta velocidade </td></tr><tr><td> ITS2 banco de dados 9 </td><td> Departamento de Bioinformática da Universidade de Würzburg </td><td> Website: <a href="http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de" target="_blank">http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de</a> </td></tr><tr><td> Software: 4SALE 15,16 </td><td> Departamento de Bioinformática da Universidade de Würzburg </td><td> Download: <a href="http://4sale.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/" target="_blank">http://4sale.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/</a> </td></tr><tr><td> Software: ProfDistS 17 </td><td> Departamento de Bioinformática da Universidade de Würzburg </td><td> Download:ni-wuerzburg.de / &quot;target =&quot; _blank &quot;&gt; http://profdist.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/ </td></tr></tbody></table>

the its2 database

O espaçador interno transcrito 2 (ITS2) tem sido utilizado como um marcador filogenética para mais de duas décadas. Como ITS2 pesquisa voltada principalmente para a seqüência ITS2 muito variável, confinado este marcador de baixo nível filogenética apenas. No entanto, a combinação da sequência ITS2 ea sua estrutura altamente conservada secundário melhora a resolução filogenética 1 e permite inferência filogenética em fileiras múltiplas taxonómicos, incluindo espécies de delimitação 2-8. O Banco de Dados ITS2 9 apresenta um conjunto de dados exaustivo de espaçadores internos transcritos 2 seqüências do NCBI GenBank 11 precisão reannotated 10. Após uma anotação por Modelos Hidden Markov perfil (HMMs), a estrutura secundária de cada sequência é previsto. Primeiro, ele é testado se um mínimo de energia com base vezes 12 (vezes direta) resulta em uma correta conformação hélice, quatro. Se este não for o caso, a estrutura épredita por modelagem homologia 13. Em modelagem de homologia, uma estrutura já conhecida secundário é transferido para outra sequência de ITS2, cuja estrutura secundária não foi capaz de dobrar correctamente numa dobra directa. O Banco de Dados ITS2 não é apenas um banco de dados para armazenamento e recuperação de ITS2 seqüência-estruturas. Ele também fornece várias ferramentas para processar as suas próprias sequências de ITS2, incluindo previsão, anotação estrutural, detecção e motivo de pesquisa BLAST 14 no combinadas informações de seqüência-estrutura. Além disso, integra as versões cortadas dos 4SALE 15,16 e ProfDistS 17 para cálculo alinhamento múltiplo de seqüência-estrutura e vizinho Unindo 18 reconstrução da árvore. Juntos, eles formam um gasoduto análise coerente de um conjunto inicial de seqüências de uma filogenia baseada na seqüência e estrutura secundária. Em poucas palavras, esse ambiente de trabalho simplifica análises filogenéticas primeiros a apenasalguns cliques do mouse, enquanto que, adicionalmente, fornecendo ferramentas e dados para abrangentes análises em larga escala.

Watch this Scientific Journal Video about The ITS2 Database at JoVE.com

The ITS2 Database

O Banco de Dados ITS2 é uma seqüência de bancada para inferência filogenética e, simultaneamente, considerando a estrutura secundária do espaçador interno transcrito 2. Isto inclui a coleta de dados com anotações precisas, a previsão de estrutura, alinhamento de sequências-estrutura múltipla e cálculo árvore rápido. Em poucas palavras, esse ambiente de trabalho simplifica análises filogenéticas primeiros a alguns cliques.

O Banco de Dados ITS2

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 ...

Research

JoVE Journal

Biology

30.3K visualizações.  University of Würzburg. O Banco de Dados ITS2 é uma seqüência de bancada para inferência filogenética e, simultaneamente, considerando a estrutura secundária do espaçador interno transcrito 2. Isto inclui a coleta de dados com anotações precisas, a previsão de estrutura, alinhamento de sequências-estrutura múltipla e cálculo árvore rápido. Em poucas palavras, esse ambiente de trabalho simplifica análises filogenéticas primeiros a alguns cliques.

Vídeo: The ITS2 Database

Photobleaching Assays (FRAP &amp; FLIP) to Measure Chromatin Protein Dynamics in Living Embryonic Stem Cells

Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) and Fluorescence Loss In Photobleaching (FLIP) enable the study of protein dynamics in living cells with good spatial and temporal resolution. Here we describe how to perform FRAP and FLIP assays of chromatin proteins, including H1 and HP1, in mouse embryonic stem (ES) cells. In a FRAP experiment, cells are transfected, either transiently or stably, with a protein of interest fused with the green fluorescent protein (GFP) or derivatives thereof (YFP, CFP, Cherry, etc.). In the transfected, fluorescing cells, an intense focused laser beam bleaches a relatively small region of interest (ROI). The laser wavelength is selected according to the fluorescent protein used for fusion. The laser light irreversibly bleaches the fluorescent signal of molecules in the ROI and, immediately following bleaching, the recovery of the fluorescent signal in the bleached area - mediated by the replacement of the bleached molecules with the unbleached molecules - is monitored using time lapse imaging. The generated fluorescence recovery curves provide information on the protein's mobility. If the fluorescent molecules are immobile, no fluorescence recovery will be observed. In a complementary approach, Fluorescence Loss in Photobleaching (FLIP), the laser beam bleaches the same spot repeatedly and the signal intensity is measured elsewhere in the fluorescing cell. FLIP experiments therefore measure signal decay rather than fluorescence recovery and are useful to determine protein mobility as well as protein shuttling between cellular compartments. Transient binding is a common property of chromatin-associated proteins. Although the major fraction of each chromatin protein is bound to chromatin at any given moment at steady state, the binding is transient and most chromatin proteins have a high turnover on chromatin, with a residence time in the order of seconds. These properties are crucial for generating high plasticity in genome expression1. Photobleaching experiments are therefore particularly useful to determine chromatin plasticity using GFP-fusion versions of chromatin structural proteins, especially in ES cells, where the dynamic exchange of chromatin proteins (including heterochromatin protein 1 (HP1), linker histone H1 and core histones) is higher than in differentiated cells2,3.

Photobleaching Assays FRAP &amp; FLIP to Measure Chromatin Protein Dynamics in Living Embryonic Stem Cells

We describe photobleaching methods including Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) and Fluorescence Loss In Photobleaching (FLIP) to monitor chromatin protein dynamics in embryonic stem (ES) cells. Chromatin protein dynamics, which is considered to be one of the means to study chromatin plasticity, is enhanced in pluripotent cells.

Fotobranqueamento Ensaios (FRAP &amp; FLIP) a Medida Dynamics Protein Chromatin em Viver Células-Tronco Embrionárias

Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) and Fluorescence Loss In Photobleaching (FLIP) enable the study of protein dynamics in living cells with ...

Biologia

Detection of Nitric Oxide and Superoxide Radical Anion by Electron Paramagnetic Resonance Spectroscopy from Cells using Spin Traps

Reactive nitrogen/oxygen species (ROS/RNS) at low concentrations play an important role in regulating cell function, signaling, and immune response but in unregulated concentrations are detrimental to cell viability1, 2. While living systems have evolved with endogenous and dietary antioxidant defense mechanisms to regulate ROS generation, ROS are produced continuously as natural by-products of normal metabolism of oxygen and can cause oxidative damage to biomolecules resulting in loss of protein function, DNA cleavage, or lipid peroxidation3, and ultimately to oxidative stress leading to cell injury or death4. 
Superoxide radical anion (O2&bull;-) is the major precursor of some of the most highly oxidizing species known to exist in biological systems such as peroxynitrite and hydroxyl radical. The generation of O2&bull;- signals the first sign of oxidative burst, and therefore, its detection and/or sequestration in biological systems is important. In this demonstration, O2&bull;- was generated from polymorphonuclear neutrophils (PMNs). Through chemotactic stimulation with phorbol-12-myristate-13-acetate (PMA), PMN generates O2&bull;- via activation of nicotinamide adenine dinucleotide phosphate (NADPH) oxidase5. 
Nitric oxide (NO) synthase which comes in three isoforms, as inducible-, neuronal- and endothelial-NOS, or iNOS, nNOS or eNOS, respectively, catalyzes the conversion of L- arginine to L-citrulline, using NADPH to produce NO6. Here, we generated NO from endothelial cells. Under oxidative stress conditions, eNOS for example can switch from producing NO to O2&bull;- in a process called uncoupling, which is believed to be caused by oxidation of heme7 or the co-factor, tetrahydrobiopterin (BH4)8.
There are only few reliable methods for the detection of free radicals in biological systems but are limited by specificity and sensitivity. Spin trapping is commonly used for the identification of free radicals and involves the addition reaction of a radical to a spin trap forming a persistent spin adduct which can be detected by electron paramagnetic resonance (EPR) spectroscopy. The various radical adducts exhibit distinctive spectrum which can be used to identify the radicals being generated and can provide a wealth of information about the nature and kinetics of radical production9.
The cyclic nitrones, 5,5-dimethyl-pyrroline-N-oxide, DMPO10, the phosphoryl-substituted DEPMPO11, and the ester-substituted, EMPO12 and BMPO13, have been widely employed as spin traps--the latter spin traps exhibiting longer half-lives for O2&bull;- adduct. Iron (II)-N-methyl-D-glucamine dithiocarbamate, Fe(MGD)2 is commonly used to trap NO due to high rate of adduct formation and the high stability of the spin adduct14.

Electron paramagnetic resonance (EPR) spectroscopy was employed to detect nitric oxide from bovine aortic endothelial cells and superoxide radical anion from human neutrophils using iron (II)-N-methyl-D-glucamine dithiocarbamate, Fe(MGD)2 and 5,5-dimethyl-1-pyroroline-N-oxide, DMPO, respectively.

Detecção de Óxido Nítrico e ânion radical superóxido por espectroscopia de ressonância paramagnética eletrônica a partir de células usando armadilhas para spins

Reactive nitrogen/oxygen species (ROS/RNS) at low concentrations play an important role in regulating cell function, signaling, and immune response but in ...

Isolation of Neonatal Extrahepatic Cholangiocytes

The intra and extrahepatic bile ducts of the liver are developmentally distinct, and may be differentially affected by certain diseases. However, differences between intra and extrahepatic cholangiocytes, and between neonatal and adult cells, are not well understood.
Methods for the isolation of cholangiocytes from intrahepatic bile ducts are well established1-4. Isolation of extrahepatic ductal cells, especially from the neonate, has not yet been described, although this would be of great benefit in understanding the differences between distinct cholangiocyte populations and in studying diseases such as biliary atresia that appear to target the extrahepatic ducts. Described here is an optimized technique to isolate both neonatal and adult mouse extrahepatic bile duct cells. This technique yields a pure cell population with minimal contamination from mesenchymal cells like fibroblasts.
This method is based on the removal of the extrahepatic ducts and gallbladder, followed by meticulous dissection and scraping to remove fat and fibroblast layers. Structures are embedded in thick layers of collagen and cultured for approximately 3 weeks to allow outgrowth of cholangiocytes in monolayers, which can then be trypsinized and re plated for experimental use.

A technique to isolate cholangiocytes from the extrahepatic bile ducts of neonatal mice is described. The ducts are meticulously dissected, and then cells are isolated by outgrowth in thick collagen gels. This method provides a useful tool for studying extrahepatic bile duct development and pathology.

Isolamento de Neonatal extra-hepáticas cholangiocytes

The intra and extrahepatic bile ducts of the liver are developmentally distinct, and may be differentially affected by certain diseases. However, ...

Isolation of Murine Valve Endothelial Cells

Normal valve structures consist of stratified layers of specialized extracellular matrix (ECM) interspersed with valve interstitial cells (VICs) and surrounded by a monolayer of valve endothelial cells (VECs). VECs play essential roles in establishing the valve structures during embryonic development, and are important for maintaining life-long valve integrity and function. In contrast to a continuous endothelium over the surface of healthy valve leaflets, VEC disruption is commonly observed in malfunctioning valves and is associated with pathological processes that promote valve disease and dysfunction. Despite the clinical relevance, focused studies determining the contribution of VECs to development and disease processes are limited. The isolation of VECs from animal models would allow for cell-specific experimentation. VECs have been isolated from large animal adult models but due to their small population size, fragileness, and lack of specific markers, no reports of VEC isolations in embryos or adult small animal models have been reported. Here we describe a novel method that allows for the direct isolation of VECs from mice at embryonic and adult stages. Utilizing the Tie2-GFP reporter model that labels all endothelial cells with Green Fluorescent Protein (GFP), we have been successful in isolating GFP-positive (and negative) cells from the semilunar and atrioventricular valve regions using fluorescence activated cell sorting (FACS). Isolated GFP-positive VECs are enriched for endothelial markers, including CD31 and von Willebrand Factor (vWF), and retain endothelial cell expression when cultured; while, GFP-negative cells exhibit molecular profiles and cell shapes consistent with VIC phenotypes. The ability to isolate embryonic and adult murine VECs allows for previously unattainable molecular and functional studies to be carried out on a specific valve cell population, which will greatly improve our understanding of valve development and disease mechanisms.

The ability to isolate heart valve endothelial cells (VECs) is critical for understanding mechanisms of valve development, maintenance, and disease. Here we describe the isolation of VECs from embryonic and adult Tie2-GFP mice using FACS that will allow for studies determining the contribution of VECs in developmental and disease processes.

O isolamento de células endoteliais de Murino Válvula

Normal valve structures consist of stratified layers of specialized extracellular matrix (ECM) interspersed with valve interstitial cells (VICs) and ...

Use of MALDI-TOF Mass Spectrometry and a Custom Database to Characterize Bacteria Indigenous to a Unique Cave Environment (Kartchner Caverns, AZ, USA)

MALDI-TOF mass spectrometry has been shown to be a rapid and reliable tool for identification of bacteria at the genus and species, and in some cases, strain levels. Commercially available and open source software tools have been developed to facilitate identification; however, no universal/standardized data analysis pipeline has been described in the literature. Here, we provide a comprehensive and detailed demonstration of bacterial identification procedures using a MALDI-TOF mass spectrometer. Mass spectra were collected from 15 diverse bacteria isolated from Kartchner Caverns, AZ, USA, and identified by 16S rDNA sequencing. Databases were constructed in BioNumerics 7.1. Follow-up analyses of mass spectra were performed, including cluster analyses, peak matching, and statistical analyses. Identification was performed using blind-coded samples randomly selected from these 15 bacteria. Two identification methods are presented: similarity coefficient-based and biomarker-based methods. Results show that both identification methods can identify the bacteria to the species level.

Use of MALDI-TOF Mass Spectrometry and a Custom Database to Characterize Bacteria Indigenous to a Unique Cave Environment Kartchner Caverns, AZ, USA

This work details procedures for rapid identification of bacteria using MALDI-TOF MS. The identification procedures include spectrum acquisition, database construction, and follow up analyses. Two identification methods, similarity coefficient-based and biomarker-based methods, are presented.

Uso de MALDI-TOF Espectrometria de Massa e um banco de dados personalizado para caracterizar bactérias indígenas para uma caverna ambiente único (Kartchner Caverns, AZ, EUA)

MALDI-TOF mass spectrometry has been shown to be a rapid and reliable tool for identification of bacteria at the genus and species, and in some cases, ...

Imaging Spatial Reorganization of a MAPK Signaling Pathway Using the Tobacco Transient Expression System

Visualization of dynamic signaling events in live cells has been a challenge. We expanded an established transient expression system, the biomolecular fluorescent complementation (BiFC) assay in tobacco epidermal cells, from testing protein-protein interaction to monitoring spatial distribution of signal transduction in plant cells. In this protocol, we used the BiFC assay to show that the interaction and the signaling between the Arabidopsis MAPKKK YODA and MAPK6 occur at the plasma membrane. When the scaffold protein BASL was co-expressed, the YODA-MAPK interaction redistributed and spatially co-polarized with CFP-BASL. This modified tobacco expression system allows for quick examination of signaling localization and dynamic changes (less than 4 days) and can accommodate multiple of fluorescent protein colors (at least three). We also presented detailed methods to quantify protein distribution (asymmetric spatial localization, or &#34;polarization&#34;) in tobacco cells. This advanced tobacco expression system has a potential to be used widely for quick testing of dynamic signaling events in live plant cells.

At the subcellular level, signaling events are dynamically modulated by developmental and environmental cues. Here we describe a protocol that employs the tobacco transient expression system to monitor dynamic protein-protein interaction and to disclose spatial organization of signal transduction in plant cells.

Imagiologia reorganização espacial de uma via de sinalização MAPK Utilizar o sistema de expressão transitória do Tabaco

Visualization of dynamic signaling events in live cells has been a challenge. We expanded an established transient expression system, the biomolecular ...

Adipo-Clear: A Tissue Clearing Method for Three-Dimensional Imaging of Adipose Tissue

Adipose tissue plays a central role in energy homeostasis and thermoregulation. It is composed of different types of adipocytes, as well as adipocyte precursors, immune cells, fibroblasts, blood vessels, and nerve projections. Although the molecular control of cell type specification and how these cells interact have been increasingly delineated, a more comprehensive understanding of these adipose-resident cells can be achieved by visualizing their distribution and architecture throughout the whole tissue. Existing immunohistochemistry and immunofluorescence approaches to analyze adipose histology rely on thin paraffin-embedded sections. However, thin sections capture only a small portion of tissue; as a result, the conclusions can be biased by what portion of tissue is analyzed. We have therefore developed an adipose tissue clearing technique, Adipo-Clear, to permit comprehensive three-dimensional visualization of molecular and cellular patterns in whole adipose tissues. Adipo-Clear was adapted from iDISCO/iDISCO+, with specific modifications made to completely remove the lipid stored in the tissue while preserving native tissue morphology. In combination with light-sheet fluorescence microscopy, we demonstrate here the use of the Adipo-Clear method to obtain high-resolution volumetric images&#160;of an entire adipose tissue.

Due to the high lipid content, adipose tissue has been challenging to visualize using traditional histological methods. Adipo-Clear is a tissue clearing technique that allows robust labeling and high-resolution volumetric fluorescent imaging of adipose tissue. Here, we describe the methods for sample preparation, pretreatment, staining, clearing, and mounting for imaging.

Adipo-Clear: Um método de compensação por imagem tridimensional do tecido adiposo tecido

Adipose tissue plays a central role in energy homeostasis and thermoregulation. It is composed of different types of adipocytes, as well as adipocyte ...

Sample Preparation for Metabolic Profiling using MALDI Mass Spectrometry Imaging

Metabolomics, the study to identify and quantify small molecules and metabolites present in an experimental sample, has emerged as an important tool to investigate the biological activities during development and diseases. Metabolomics approaches&#160;are widely employed in the study of cancer, nutrition/diet, diabetes, and other physiological and pathological conditions involving metabolic processes. An advantageous tool that aids in metabolomic profiling advocated in this paper is matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry imaging (MALDI MSI). Its ability to detect metabolites in situ without labeling, structural modifications, or other specialized reagents, such as those used in immunostaining, makes MALDI MSI a unique tool in advancing methodologies relevant in the field of metabolomics. An appropriate sample preparation process is critical to yield optimal results and will be the focus of this paper.

The goal of this protocol is to provide detailed guidance on the sample preparation when planning for experiments using MALDI MSI to maximize metabolic and molecular detection in biological samples.

Preparação de amostras para perfil metabólico usando imagem de espectrometria de massa MALDI

Metabolomics, the study to identify and quantify small molecules and metabolites present in an experimental sample, has emerged as an important tool to ...

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.

Um guia passo-a-passo para eletroantennografia de mosquitos

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 ...

Isolamento Semi-Automatizado de Tecido Adiposo Branco Murino

Semi-Automated Isolation of the Stromal Vascular Fraction from Murine White Adipose Tissue Using a Tissue Dissociator

The in vitro study of white, brown, and beige adipocyte differentiation enables the investigation of cell-autonomous functions of adipocytes and their mechanisms. Immortalized white preadipocyte cell lines are publicly available and widely used. However, the emergence of beige adipocytes in white adipose tissue in response to external cues is difficult to recapitulate to the full extent using publicly available white adipocyte cell lines. Isolation of the stromal vascular fraction (SVF) from murine adipose tissue is commonly executed to obtain primary preadipocytes and perform adipocyte differentiation. However, mincing and collagenase digestion of adipose tissue by hand can result in experimental variation and is prone to contamination. Here, we present a modified semi-automated protocol that utilizes a tissue dissociator for collagenase digestion to achieve easier isolation of the SVF, with the aim of reducing experimental variation, reducing contamination, and increasing reproducibility. The obtained preadipocytes and differentiated adipocytes can be used for functional and mechanistic analyses.

Autor em destaque: Isolamento semi-automatizado da fração vascular estromal do tecido adiposo branco murino usando um dissociador de tecido  

This protocol describes the semi-automated isolation of the stromal vascular fraction (SVF) from murine adipose tissue to obtain preadipocytes and achieve adipocyte differentiation in vitro. Using a tissue dissociator for collagenase digestion reduces experimental variation and increases reproducibility.

Isolamento Semi-Automatizado da Fração Vascular Estromal do Tecido Adiposo Branco Murino Usando um Dissociador de Tecido

The in vitro study of white, brown, and beige adipocyte differentiation enables the investigation of cell-autonomous functions of adipocytes and their ...