Nonexperts için Phylogenetics İçin Pratik Kılavuz

Özet

Burada nükleotid ya da amino asit dizisi veri setleri güvenilir filogenezlerini üretilmesi için adım adım boru hattını açıklar. Bu kılavuz, araştırmacılar veya filogenetik analize yeni öğrencilere hizmet etmeyi amaçlamaktadır.

Özet

Birçok araştırmacı, inanılmaz farklı odaklar karşısında, araştırma soru (lar) için Phylogenetics uygulamaktayız. Ancak, birçok araştırmacı bu konuya yeni ve bu yüzden doğal sorunları sunuyor. Burada nonexperts için Filogenetikte için pratik giriş derlemek. Biz bir adım-adım şekilde, gen sekansı veri setlerinden güvenilir filogenezlerini üretmek için bir boru hattı anahat. Biz çevrimiçi arayüzleri yanı sıra yerel yürütülebilir yoluyla benzerlik arama araçları için kullanıcı kılavuzu ile başlar. Sonra, evrim iyi uygun modelleri belirlemek için yazılım kullanarak protokolleri takip çoklu dizi hizalamalarını üretmek için programlar keşfedebilirsiniz. Biz sonra maksimum olabilirlik ve Bayes kriterleri aracılığıyla akrabalık ilişkileri yeniden protokolleri anahat ve nihayet filogenetik ağaçlar görselleştirmek için araçları tanımlamak. Herhangi bir filogenetik yaklaşımlar ayrıntılı bir açıklaması yoluyla bu olmasa da, ki bu durum pratik başlangıç ​​informat ile okuyucu sağlamak yaparyaygın phylogeneticists tarafından kullanılan anahtar yazılım uygulamaları iyon. Bu yazı için vizyonu filogenetik çalışmalar başlamadan araştırmacılar için pratik bir eğitim aracı olarak hizmet etmek ve aynı zamanda bir sınıf veya eğitim-laboratuvar içine dahil edilebilir bir eğitim kaynağı olarak hizmet verebilir olacaktır.

Giriş

İki (veya daha fazla) türler gelişmiş anlamak amacıyla, her bir örnekten dizisi ya da morfolojik veriler elde etmek için gerekli olan ilk olarak, bu veriler, evrimsel uzayda ilişkisini ölçmek için kullanabilir miktarlarını temsil eder. (Örneğin mil, inç, mikron) mevcuttur daha fazla veri daha doğru bir ölçüm eşit olacak olan, doğrusal mesafe ölçme zaman olduğu gibi. Ergo, bir araştırmacı evrimsel mesafe anlamak için hassaslığı ile ağır ilişkileri ölçmek için kullanılabilir bilgi veri hacmine etkilenir. Farklı örnekler, farklı oranlarda ve farklı mekanizmalarla gelişmeye çünkü Ayrıca, biz iki takson arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan yöntem de doğrudan evrimsel ölçümlerin doğruluğunu etkiler. Bu nedenle, evrimsel ilişkiler doğrudan gözlenemeyen ancak bunun yerine sırası veya morfolojik verilerin, evrimsel çıkarım sorunu yola çıkılarak çünküilişkiler istatistik biri haline gelir. Phylogenetics optimal takson arasındaki evrimsel geçmişini yeniden amacıyla evrim kalıpları istatistiksel modellerini uygulama ile ilgili biyoloji dalıdır. Takson arasındaki bu imar takson ait phylogeny olarak adlandırılır.

Burada dizileri bir dizi filogenezlerini çıkarım için adım boru hattının bir adım tarif moleküler biyologlar ve evrimsel biyologlar arasında uzmanlık köprü yardımcı olmak için. Öncelikle, biz detay web tabanlı arayüz üzerinden ve yerel yürütülebilir kullanarak Basic Local Alignment Search Tool (BLAST ¹⁾ algoritması kullanılarak veritabanı sorgulama dahil adımlar, bu genellikle tanımlanamayan bir benzer dizilerin bir listesini elde ilk adımdır Sorgu, bazı araştırmacılar da bu tür Phylota (http://www.phylota.net/) gibi web arayüzleri yoluyla tek bir grup için veri toplama ilginizi çekebilir rağmen. C BLAST algoritmasıdırSorgu sırası benzeyen "hit" aramak için sıralarının bir veritabanına karşı primer amino asit veya nükleotid dizisi verileri omparing. BLAST programı, Stephen Altschul ve arkadaşları tarafından tasarlanmıştır. Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) ^1. BLAST sunucu farklı programlar bir dizi oluşur ve burada en yaygın ŞOK programların bazılarının bir listesi:

i) Nükleotid-BLAST nükleotid (blastn): Bu program, bir DNA dizisi giriş gerektirir ve DNA veritabanından en benzer DNA dizileri döndüren bir kullanıcının belirlediği Spesifik bir organizma için (örneğin,.)

ii) Protein-protein BLAST (blastp): Burada, kullanıcı, bir protein sekansı girer ve program, kullanıcının belirttiği protein veritabanından en benzer protein dizilerini verir.

iii) Pozisyonu Özgü Iterative BLAST (PSI-BLAST) (blastpgp): Kullanıcı girişi bir prote olduğunuyanında yakın ilişkili proteinler, bir dizi döner sırayla ve bu veri kümesi bir muhafaza profili oluşturulur. Sonraki yeni bir sorgu bir protein veritabanını sorgulamak için kullanılır sadece bu korunmuş "motifler" kullanılarak üretilen ve bu korunmuş "motifleri" yeni bir dizi ayıklanır ve sonra bir protein veritabanı kadar sorgulamak için kullanılan hangi proteinlerin daha büyük bir grup döndürür proteinlerin daha büyük bir küme retuned ve başka bir profil oluşturulur ve işlem tekrarlanır. Her adımda sorguya ilgili proteinlerin dahil ederek bu program kullanıcının daha farklı olan dizileri belirlemek için izin verir.

iv) Nükleotid 6-frame çeviri-protein (BLASTX): Burada, kullanıcı, altı çerçeveli kavramsal çeviri ürünleri (yani dönüştürülür bir nükleotid sekansı, girdi sağlamaktadır her iki kol), bir protein sekans veri tabanına karşı..

v) 6-çerçeve çeviri-nükleotidi Nükleotit6-kare için (TBLASTX): Bu program, bir DNA nükleotid sekansı, girdi alır ve onu bir nükleotit sekans veri tabanının altı çerçeveli çevirileri karşı karşılaştırır altı-çerçeveli kavramsal öteleme ürünleri içine girişi anlamına gelmektedir.

vi) Protein-nükleotid 6-kare için (TBLASTN): Bu program, bir nükleotit sekans veri tabanının altı okuma çerçevesi karşılaştırmak için bir protein sekansıdır girişini kullanır.

Sonra, bir dizi veri kümesi bir Çoklu Dizi Hizalama (MSA) üretmek için yaygın olarak kullanılan programları tanımlamak, ve bu bir dizi veri kümesi için evrimin en uygun modelleri belirlemek programlarına bir kullanım kılavuzu ile takip edilmektedir. Filogenetik rekonstrüksiyon istatistiksel bir sorundur, ve bu nedenle, filogenetik yöntemler istatistiksel bir çerçeve dahil etmek gerekir. Bu istatistiki çerçeve kümesi içinde sekans değişikliğini içermektedir evrimsel bir model haline gelir. Bu evrimsel model nükleotid ya da amino asit ikamelerinin süreci hakkında varsayımlar bir dizi oluşur ve belirli bir veri kümesi için en uygun bir model istatistiksel testler yoluyla seçilebilir. Farklı modellerin verilerine uygun mümkün olanlar bir dizi içinde en uygun modeli seçmek için olabilirlik oranı testleri (Likelihood oran) veya bilgi kriterler ile mukayese edilebilir. İki ortak bilgi kriterleri Akaike bilgi kriteri (AIC) ² ve Bayesian bilgi ölçütü (BIC) ³ vardır. Optimal hizalama üretildiğinde, hizalanmış verilerden soyoluşu oluşturmak için pek çok farklı yöntem vardır. Evrimsel ilişki çıkarım çok sayıda yöntem vardır, genel olarak, iki kategoriye ayrılabilir: mesafeye göre yöntem ve dizi-bazlı yöntem. Uzaklık dayalı yöntemler dizilerden ikili mesafeleri hesaplamak ve sonra ağaç elde etmek için bu mesafeleri. Dizi-bazlı yöntemler, doğrudan sekans hizalama kullanın ve genellikle t aramaBir eniyilik kriter kullanarak ree alanı. Biz akrabalık ilişkileri yeniden inşa için iki dizi-tabanlı yöntemler anahat: Bu maksimum olabilirlik çerçeveyi uygular PhyML ^4, ve Bayes Markov Zinciri Monte Carlo çıkarsama kullanır MrBayes ^5. Olabilirlik ve Bayes yöntemleri filogenetik rekonstrüksiyonu için istatistiksel bir çerçeve sağlar. Yaygın olarak kullanılan ağaç-yapı araçları üzerinde kullanıcı bilgilerini sunarak, filogenetik ilişkileri anlaması için gerekli gerekli verilere okuyucuya tanıtmak.

Protokol

1.. Temel Yerel Hizalama Arama Aracı (ŞOK): Çevrimiçi Arayüz

1. Biyoteknoloji Bilgi Ulusal Merkezi (NCBI) de ŞOK ¹ web sunucusunu ziyaret etmek için bu linke tıklayınız. - http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi (Şekil 1).
2. Sorgu kutusuna girdi bir FASTA'dır biçimlendirilmiş metin dizisi (örneğin bkz. Şekil 2).
3. Arama kullanmak ve daha sonra "patlama" tıklayın uygun BLAST programı ve ilgili veritabanı veya ilgi bireysel türler tıklayınız.
   Not: FASTA biçimlendirilmiş dizisi, bir ">" işareti ile gösterilen bir açıklama satırı ile başlar. Description ">" işareti, dizisi (yani. Nükleotid veya amino asitler) sonraki satırda açıklamasını izledikten sonra hemen takip etmelidir. BLAST aramanın çıkış HTML, düz metin, XML, ya da vurmak ta olarak görülüyorlen HTML ayarlanmış varsayılan (Şekil 3) ile (Metin veya csv).

2. Temel Yerel Hizalama Arama Aracı (ŞOK): Yerel Çalıştırılabilirler

1. Bu linkten son BLAST komut satırı ŞOK yürütülebilir indir:
   ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/ -
2. PC kullanıcıları için em>: En son blast win32.exe dosyasını çift tıklatın ve lisans sözleşmesini kabul ve yüklemek için tıklayın.
   Not: NCBI-patlama-2.2.27 +: varsayılan kurulum dizini C.
3. Aşağıdaki gibi PC çevre değişkeni yapılandırın:
   1. "Start" butonuna ve daha sonra sağ "bilgisayar" tıklayın PC tıklayın
   2. "Özellikler" e tıklayın ve pop-up "gelişmiş" sekmesine tıklayın
   3. "Ortam Değişkenleri düğmesine" tıklayın ve yeni pop-up th altında "yeni" butonuna tıklayınbölümde e "kullanıcı için kullanıcı değişkenleri"
   4. NCBI-patlama-2.2.27 + bin: pop-up değişken adı "Yol" ve değişken değeri "C ekleyin.
      Not: bin dizini çalıştırılabilir (.. Yani blastp, vb) içerir.
4. Mac kullanıcıları için em>: Terminal uygulamasını açın (bu sadece açık "Finder" yapmak ve "Terminal" arama ve bu "terminal" simgesi gösterilecek). Terminal penceresi türü içine:
   > Ftp ftp.ncbi.nih.gov
   Not: Ayrıca PC için yukarıdaki örnekte kullanılan URL'sini yazabilirsiniz
5. NCBI ftp sitesi türünü Adı ve Şifre için "anonim", ve sonra yazın erişmek için:
   > Cd blast / yürütülebilir / SON
6. Yazarak yürütülebilir listeleyin:
   > Ls
7. Aşağıdaki (veya ne olursa olsun en son sürümü şu anda) yazarak en son sürümünü almak:
   2; NCBI-patlama-2.2.7-macosx.tar.gz olsun
8. "Exit" yazarak NCBI ftp sunucusu siteyi çıkın.
9. Yazarak indirilen dosyaların sıkıştırması:
   > Tar-xzf NCBI-patlama-2.2.7-macosx.tar.gz
10. Yazarak komutları ararken kabuk bu dizinin arama böylece yoluna patlama yürütülebilir ikili dosyaların konumunu ekleyin:
    > PATH = $ PATH: new_folder_location
11. Bu yazarak yoluna yerini eklendi olmadığını kontrol edin:
    > Echo $ PATH
12. Buraya tıklayarak (günlük olarak güncellenmektedir) önceden biçimlendirilmiş bir BLAST veritabanları indir:
    ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/
13. "Db" klasörünün içine veritabanını yerleştirin.
14. PC'de em>: ve yazarak NCBI-patlama klasöre dizini değiştirin (bu "Başlat" ve arama çubuğuna "cmd" yazıp yapmak için) bir MS-DOS komut istemini açın:
    C: Users> cd .. [hamlebir klasör yukarı]
    C: > cd NCBI-patlama-2.2.27 +
    Bu dizini değişecektir:
    C: NCBI-patlama-2.2.27 +>
15. Aşağıdaki "makedb" komutunu kullanarak veritabanı oluşturun:
    > Makedb-db / briggsae.fasta-dbtype prot-out db / briggsae
    Not: Aşağıdaki örnekte (Şekil 4) olarak veritabanı "briggsae" adlı ve organizmadan Caenorhabditis briggsae itibaren bir bağlantı grubu oluşur.
16. "Db" klasörünün içine bir FASTA'dır biçimlendirilmiş protein metin dizisini takarak "test" adı verilen bir sorgu protein dizisini oluşturun.
17. Aşağıdaki komutu yazarak bir blastp arama üzerinden veritabanı sorgulayın:
    > Blastp-sorgu db / test.txt-db / briggsae-out text.txt
18. Bir Mac'te em>: (adım 2.4) ve yukarıdaki talimatlara göre NCBI ftp web sitesine erişerek yerel Blast aramalar için bir veritabanı yüklemekn tipi:
    > Lcd .. / veritabanları /
19. Yazarak ilgi genomunu ya da dizisini indir:
    > Olsun NC_ [Erişim #]. Fna
    Not: ". Fna" FAŞTA biçimlendirilmiş bir nükleotid diziye işaret eder ve "FAA." FAŞTA biçimlendirilmiş amino asit sekansları anlamına gelir.
20. Ftp siteyi çıkmak için "çıkın" yazınız.
21. Yazarak veritabanını olun:
    > Db / mouse.faa-out fare-dbtype prot makeblastdb-in
22. "Bin" klasörünün içine bir FAST biçimlendirilmiş bir sorgu sırasını yerleştirin ve aşağıdaki komutu ile veritabanı sorgulamak:
    > Blastp-sorgu "senin query.fasta"-db "Veritabanı"-out results.txt

3. Çoklu Dizi Hizalamalarını oluşturuluyor

1. Yaygın olarak kullanılan Çoklu dizi hizalama (MSA) programları erişmek için bu bağlantıları tıklayın:
   ClustalW ⁶ http://www.clustal.org/
   Salikorngn ⁷ http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi
   MAFFT ^8,9 http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/
   KAS ¹⁰ http://www.drive5.com/muscle/
   T-Kahve ¹¹ http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/
   PROBCONS ¹² http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons
2. - Bu linke tıklayın http://tcoffee.crg.cat/apps/tcoffee/do:regular sorgu kutusuna ve giriş FASTA'dır biçimlendirilmiş dizisi verileri -
   Not: T-Kahve ikinci bir numune çıkışı, Şekil 5'de görülebileceği gibi, benzer artıklar renk kodludur.
3. Bir komut satırı sürümü (ClustalW) veya bir grafik v olarak Clustal MSA indirinbu linki tıklayarak ersion (ClustalX): http://www.clustal.org/clustal2/ - sonra uygun yürütülebilir tıklayın (yani kazanmak, Linux, Mac OS X).
4. FASTA biçimlendirilmiş dizisi metin olarak veri yüklemek ve (Şekil 6) hizalamak.

4. Evrim Best-fit Modelleri Belirlenmesi

1. Prottest ¹³ programı indirmek için buraya tıklayın:
   http://darwin.uvigo.es/our-software/
2. Prottest indirildikten sonra ProtTest.jar dosyasına çift tıklayın
3. Prottest başlatıldıktan sonra, "dosyayı seçin" üzerine tıklayın ve (Şekil 7) dizisi verileri yüklemek.
4. Ardından "start" ve programı (Şekil 8) başlayacak.
   Not: run (Şekil 8) tamamlandıktan sonra, program kriterlerine göre en iyi modeli gösterir ör "AIC göre en iyi modeli: DEDİKODU + I + G"

5. Maksimum Olabilirlik veya Bayes Çıkarım tarafından Sıra Tabanlı Filogeniler çıkarım

1. Burada PhyML ⁴ İndirilme:
   https://code.google.com/p/phyml/
2. Çift uygun uygulama (yani phyml Windows phyml Linux, vb.) Ve arayüz penceresi (Şekil 9) açılır tıklayarak yürütülebilir başlatın.
3. Yazarak bir PHYLIP biçimlendirilmiş dizisi olarak giriş sırasını yükleyin:
   > "Dosya adı". Phy
   Not:, dizi formatları arasında dönüştürme mevcut "Readseq" web programını kullanmak için - http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi .
4. "Y" yazarak programı başlatın.
5. Burada MrBayes ⁵ indir:
   rceforge.net / download.php "> http://mrbayes.sourceforge.net/download.php
6. Yürütülebilir dosya üzerinde programın tıklayın başlamak ve yazarak programa NEXUS biçimlendirilmiş dizisi verileri okumak için:
   > "Dosya adı" yürütmek. Nex
7. Evrimsel bir model oluşturdu.
8. Yazarak çalıştırmak için nesillerin sayısını seçin:
   > Mcmcp ngen = 1000000 [1000000 Bu nesillerin sayısını ayarlar]
   > Karter yanıyor = 10000 [Bu 10000 burnin ayarlar]
9. Yazarak sonuçlar dosyasında şube uzunlukları kaydedin:
   > Mcmcp savebrlens = yes
10. Yazarak analizi çalıştırın:
    > Mcmc
11. "SUMT" komutunu kullanarak ağaçları özetler.

6. Filogeniler görselleştirme

1. Burada ağaç görüntüleyici programların listesini görüntülemek:
   http://www.treedyn.org/overview/editors.html
2. TreeView ¹⁴ progr indirinburadayım:
   http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html

Sonuçlar

Bir sorguya benzerlikler bulma araştırmacılar yeni dizilere potansiyel bir kimlik atfetmek ve aynı zamanda dizilerinin arasındaki ilişkileri anlaması için izin verir. ŞOK ¹ için dosya giriş türü FASTA'dır biçimlendirilmiş bir metin dizisi veya GenBank sayıdır. FASTA biçimlendirilmiş dizisi, bir ">" işareti (Şekil 2) ile gösterilen bir açıklama satırı ile başlar. Description ">" işareti, dizisi (yani. Nükleotid veya amino asi...

Tartışmalar

Bu yazı için bizim umudumuz o Filogenetikte için yeni araştırmacıları veya öğrencilere rehberlik etmek için bir başlangıç ​​noktası olarak hizmet verecek olmasıdır. Genom dizileme projeleri son birkaç yıldır daha pahalı hale gelmiştir ve bunun sonucu olarak bu teknoloji için kullanıcı talebi artıyor ve şimdi büyük dizi veri setlerinin üretimi küçük laboratuarlara olağandır. Bu veri kümeleri genellikle işlevini anlamaya başlamak için bir filogenetik çerçeve gerektirir genlerin ...

Malzemeler

Name	Company	Catalog Number	Comments
BLAST webpage			http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi
BLAST executables			ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/
Preformatted BLAST databases			ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/
Clustal			http://www.clustal.org/
Kalign			http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi
MAFFT			http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/
MUSCLE			http://www.drive5.com/muscle/
T-Coffee			http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/
PROBCONS			http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons
Se-Al			http://tree.bio.ed.ac.uk/software/seal/
BSEdit			http://www.bsedit.org/
JalView			http://www.jalview.org/
SeaView			http://pbil.univ-lyon1.fr/software/seaview.html
ProtTest			https://code.google.com/p/prottest3/
Java Runtime			http://www.java.com/en/download/chrome.jsp
Readseq			http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi
jModelTest			https://code.google.com/p/jmodeltest2/
PhyML			https://code.google.com/p/phyml/
MrBayes			http://mrbayes.sourceforge.net/download.php
TreeView			http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html
TreeDyn			http://www.treedyn.org/