Name: using phylogenetic analysis to investigate eukaryotic gene origin
Uploaded: 2018-08-14T12:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 57 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Using Phylogenetic Analysis to Investigate Eukaryotic Gene Origin at JoVE.com

Bu eser Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı Çin (31371596), Bio-teknoloji araştırma merkezi, Çin üç Gorges Üniversitesi (2016KBC04) ve Jiangsu Province, Çin (BK20151424) doğal Bilim Vakfı tarafından desteklenmiştir.

1. dizi hizalaması
<ol><li>
Ökaryotik tatlı ve ayrı belgeler prokaryotik SemiSWEET amino asit dizileri toplamak ve onları FASTA biçiminde listelenmektedir. Dizileri Ulusal Merkezi'nden biyoteknoloji bilgi (NCBI), Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı (EMBL) ve Japonya (DDBJ) veritabanları DNA veri Bankası için benzerlik arama temel yerel hizalama arama aracı (patlama) aracı ile karşıdan yükleyin.
	<ol>
<li>İki MtN3/tükürük etki (7 transmembran sarmal) Ökaryotlar ve prokaryotlar tek MtN3/tükürük etki alanı (3 transmembran sarmal) sahip 57 SemiSWEET protein sahneleri sahip 228 sözde tatlı protein sequences örnek dosyalarını toplamak 13.</li>
		<li>Basitleştirmek için tek hücreli ökaryotlarda filogenetik ağaç traversler 228 sözde tatlılar arasında 35 aday tatlı proteinler seçin. Böylece okuyucu bir gerçek veri setinde pratik olabilir bu dizilere bağlıdır.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
35 tatlı dizileri hizalayın onları Clustal Omega (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/) giren tarafından.
	<ol>
<li>Ve protein sequences FASTA biçiminde giriş kutusuna yapıştırın veya FASTA biçiminde bir dizi dosya yükleyin. Amino asit dizini altında 'Adım 1' bölümündeki açılan menüsünde simgesini tıklatarak olduğunu belirtin.</li>
		<li>Çıkış biçimi ve diğer parametreleri 'Adım 2' bölümünde, gerekirse belirtin. Bu çalışma için "numarası w/o clustal" olarak çıktı biçimini ayarlamak ve diğer parametreler varsayılan ayarları bırakın. Çoğu durumda, varsayılan parametreleri de herhangi bir belirtme ezelî iş.</li>
	</ol>
</li>
	<li>'Adım 3' bölümünde hizalamayı çalıştırmak ve gönderin. Her yerde hizalamayı tamamlanana kadar dakika için birkaç saniye sürebilir. "Sonuç Özeti" panelinde "Hizalama" CLUSTAL biçiminde altında bağlantısını sağ tıklatın ve hizalanmış dizileri "35.clustal" (Şekil 1) kaydedin.</li>
	<li>
Hizalama sonucu dosya BioEdit içinde açın.
	<ol>
<li>BioEdit ana panelde "Sequence" ve "Ruh düzenlemek" ilk açılan menüden seçin ardından "Düzenlemek artıkları" alt menü (Şekil 2) tıklatın.</li>
		<li>Hizalama imleci (seçili sıra siyah gösterilecek) ile sol tarafındaki çıkıntılı serileri seçmek ve seçili sıraları (Şekil 3) kaldırmak için "Düzenle" menüsünün altında "Sil" simgesini tıklatın.</li>
		<li>Seçin ve ilk MtN3/tükürük etki alanı sağ tarafındaki çıkıntılı dizileri silmek ve kesilmiş ilk MtN3/tükürük etki alanı dizileri (Şekil 4) 35-I.fas kaydedin. Aynı şekilde, silmek belgili tanımlık sol ve sağ tarafta ikinci MtN3/tükürük etki alanı dizileri çıkıntılı ve 35-II.fas kaydedin. İlk ve ikinci MtN3/tükürük etki alanı dizileri ritim (http://proteinformatics.charite.de/rhythm/inndex.php?site=helix) veya TMHMM (http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/) ile önceden tahmin edilebilir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Dosya 35-I.fas MEGA ile açın ve "istendiğinde Hizala"'ı tıklatın. "Düzen" menüsü altında "Tümünü Seç" seçin, ardından "Sequence(s)" seçin; adları ve özellikleri dizileri siyah (Şekil 5)-ecek var olmak seçme.
	<ol>
<li>"Kopya" dizileri panoya kopyalamak için "Düzenle" menüsünden seçin ve sonra kopyalanan dizileri bir doc dosyasına yapıştırın.</li>
		<li>Doktor dosyasında tüm "#" yerine ">" ve FASTA biçimde onları dönüştürmek için ilgili olmayan tüm karakterleri silin. Eklemek "-Ben" onları ilk MtN3/tükürük etki alanı sırası olarak işaretlemek için her takson adının sonundaki. Tabi aynı yöntem ikinci MtN3/tükürük etki alanı dizi işlemek ve eklemek "-II" takson adından sonra.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Doc dosya biçiminde FASTA birinci ve ikinci MtN3/tükürük etki alanı dizileri birleştirin.
	<ol>
<li>Kombine dizileri Clustal Omega yeniden yükleyin ve yukarıda açıklandığı gibi dizileri hizalayın. Sonucu "35 realigned.clustal" kaydedin.</li>
		<li>BioEdit içinde "35 realigned.clustal" dosyasını açın, düzensiz (çıkıntılı) amino asit kalıntıları hizalanmış dizileri iki ucundaki silin ve sonra dizileri "35 realigned.fas" kaydedin. "Ne zaman bazı standart olmayan karakter kaydedilemiyor uyardı Evet" i tıklatın.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. hesaplama filogenetik ağaç
<ol><li>
"35 realigned.fas" MEGA içinde açın.
	<ol>
<li>"Veri" menüsünü tıklatın ve "İhracat hizalama" seçin ve hizalamayı PAUP biçiminde (nexus) MrBayes (Şekil 6) daha sonra kullanmak için "35.nex" olarak kaydedin.</li>
		<li>Bu arada, MEGA ana bölmesine "Modelleri" simgesine tıklayın, "bulmak en iyi DNA/Protein modelleri (ML)" seçin ve açılan pencerede "Tamam" düğmesini tıklatın. "İşlem (Şekil 7) arama modeli başlamak için hesaplaması"'ı tıklatın. Yeni bir ilerleme panel açılır; Bu işlem dolu diziler ve bilgisayarın performansını karmaşıklığına bağlı olarak birkaç gün için birkaç dakika sürer. Not: model arama süreci tamamlandıktan sonra sonuçları açın gösteren bir tablo ( Şekil 8). En küçük BIC puan ilk olarak, yavaş yavaş artan BIC puanları ile farklı modeller bir dizi ardından listelenir. En küçük BIC puan ile ilk modeli "LG + G + F" ML ağacı "35 realigned.fas" dosyasını temel alan için önerilen yöntemdir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
MEGA ana bölmesine "Phylogeny" simgesine tıklayın, "Yapı/Test maksimum olabilirlik Tree"'ı tıklatın ve sonra açılır panelde "Evet"'i tıklatın. Farklı gösteren yeni bir pencere açılacaktır olması gereken parametreleri belirtilen (Şekil 9).
	<ol>
<li>İlk olarak, önyükleme phylogeny kutusu testinde ayarlayın; 500 ya da 1000 çoğu durumda yeterli. Oyuncu değişikliği modeli altında "amino asit" değiştirme türünü seçin. Bir ikame modeli seçme amacı onların mevcut Birleşik3dayalı dizileri arasındaki gerçek fark tahmin etmektir.</li>
		<li>Seçin "LG frekansları ile. (+F) modeli "(LG + F) modeli/yöntemi kutusunda. "Gamma dağıtılmış" (siteler arasında yanioranı varyasyonları açıklamak için G) oranları ve desen kutusuna seçin., yavaş yavaş gelişen, değişiklikleri daha fazla ağırlık veren siteleri3. "Silme işlemi tamamlamak" veri alt küme küme küme kutusunda seçin tire içeren sütunların tümünü kaldırmak için.</li>
		<li>Diğer tüm parametreleri varsayılan durumlarına (Şekil 9) içinde tutun. Bu parametrelerin tayini sonra Hesaplama başlatmak için "Hesaplama" simgesini tıklatın.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. sunum filogenetik ağaç
Not: MEGA kullanarak hesaplama tamamlandığında bir filogenetik ML ağaç sunulacak (Şekil 10).
<ol><li>"Dosya" simgesi ağaç panelindeki aşağı açılır menüsünün altında "Kaydetmek geçerli oturum"-sonucunu kaydetmek için seçin (.mas olan varsayılan dosya türü). Bu da çalışmanın, sonuç "35.mas" kaydedildi. Ağaç panelde clade, uzunluğu dahil olmak üzere birçok parametreleri ağaç, ağaç topolojisi, takson adı, boyutu ve rengi, yazı tipi görüntülenir ve farklı seçenekleri ayarlayabilirsiniz.</li>
	<li>Görüntü simgesini tıklatarak son ağaç dosyayı kaydedin ve rakam farklı biçimlerde kaydedebilir veya fotoğraf düzenleme için kaynak olarak görüntüyü kopyalayın.</li>
</ol>4. analiz tatlılar ve dizi hizalaması kullanarak SemiSWEETs ilişkisi
Not: Bu adımı sıradan dizi analizi gerekmeyebilir.
<ol><li>228 ökaryotik tatlılar ve Clustal yukarıda açıklandığı gibi Omega 57 prokaryotik SemiSWEETs hizalayın. Hizalama sonuçları Clustal Omega entegre ve bir fotoğraf editörü (Şekil 11) kaydetmek için kopyalanan Jalview gösterilebilir. Not: SemiSWEETs Methanobacteria (Arkeler) gelen tatlı dizileri ikinci MtN3/tükürük etki ile uyumlu, ancak örnek uyum içinde bazı SemiSWEETs α-bakteri gelen tatlı sıraları, ilk MtN3/tükürük etki ile hizalanır.</li>
</ol>5. filogenetik ağaç inşaat MrBayes ile
<ol><li>Bayesian çıkarımlar MrBayes ile MrBayes yürütülebilir dosyasını açın ve DOS arayüzey-ecek gelmek yukarıya içinde a yeni pencere. İlk adım nexus veri ﬁle okumaktır. Giriş "yürütmek 35.nex" sonra istemi (35. nex dosya MrBayes yürütülebilir dosyanın aynı dizine kaydedin veya karşıya yüklemeden önce dosyanın yolu gelin unutmayın). "Başarılı okuma matrix" ileti son listelenen özellikleri (Şekil 12) aşağıdaki gösterilir. 35. nex dosya zaten hazırlanan ve MEGA içinde kaydedilen (2.1 Yukarıdaki bakın).</li>
	<li>
Evrimsel modeli ayarlayın.
	<ol>
<li>Sonra-e sevketmek, tip "prset aamodelpr = fixed(lg); LSet gore g = ". "Lg" ve "g" MEGA içinde ayarla "LG" ve "G" modeline karşılık gelir. Model başarıyla ayarladıktan sonra yazın "mcmc nchains = 4 ngen 5.000.000 =" istemi sonra. Kullanımı "nchains = 4" Giriş bir soğuk zincir ve Metropolis kaplin için üç sıcak zincirler toplam sayısını belirtir. "ngen 5.000.000 =" Metropolis kaplin 5.000.000 nesiller sıcak ve soğuk zincir ve yakınsama için çalıştırmak anlamına gelir. Bu çalışmada, ortalama standart sapması 0,01 altındaki split frekansları sıcak ve soğuk zincir yakınsama kabul edildi.</li>
		<li>Ngen numarasını doğru işleminin başında öngörülen edemiyor ve genellikle ayarlanması gereken Not ortalama standart sapma split frekans değişikliği temel. Buna ek olarak, yakınsama için ngen numarası ne zaman program çalıştıran aynı verilere göre her zaman farklı olabilir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Analizler: Bu adımı verilerin karmaşıklığı ve bilgisayarın performansını bağlı olarak birkaç gün için birkaç dakika sürer. Hazır ayar hesaplama tamamladıktan sonra bir istemi "analizi ile (Evet/Hayır) devam edilsin mi?" soracaktır "Hayır" sonra istemi yazdıysanız, bilgi işlem (Şekil 13), keser misin yoksa bu daha fazla nesil sayısı girdikten sonra hesaplamak devam edecektir. Hesaplama tamamlandığında (split frekansların bir ortalama standart sapma ile < 0,01 veya 0,05), hesaplama sorgulama istemi sonra "Hayır" yazarak durdurun. Not: 0,01 sıkı bir kriterdir, 0,05 orta ve genellikle yeterli.</li>
	<li>
Örneklerin özetleme: "Karter" modeli Parametreler (Şekil 14) örnekleri özetlemek için istemi sonra yazın. Sonra yazın "sumt relburnin Evet burninfrac = 0.25 =" ağaç örnekleri özetlemek ister sonra. Filogenetik ağaç İnşaat hakkında detaylı bilgi-ecek var olmak göstermek Şekil 15ASC II kod ekran, bir gösteren clade itibarını ve diğer gösteren dal uzunlukları görünür iki ağaç rakamlar ardından, olduğu gibi. Aynı zamanda, "35.nex.con" adlı bir ağaç dosya otomatik olarak kaydedilir.</li>
	<li>Daha iyi bir sunum filogenetik ağaç için FigTree Aracı (http://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/) ile "35.nex.con" ağaç dosyasını açın, bir stil veya sonucu (Şekil 16) görüntülemek için boyut seçin veya bile bunu yapmak için bir fotoğraf Düzenleyicisi'nde düzenleyin daha fazla okuyucu dostu.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Nei, M., Kumar, S. <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 Evolution and Phylogenetics. , (2000).</li><li>Foth, B. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phylogenetic+analysis+to+uncover+organellar+origins+of+nuclear-encoded+genes.">Phylogenetic analysis to uncover organellar origins of nuclear-encoded genes.</a> Methods Mol Biol. 390, 467-488 (2007).</li><li>Baldauf, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phylogeny+for+the+faint+of+heart:+a+tutorial.">Phylogeny for the faint of heart: a tutorial.</a> Trends Genet. 19, 345-351 (2003).</li><li>Feng, D. F., Doolittle, R. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Progressive+sequence+alignment+as+a+prerequisite+to+correct+phylogenetic+trees.">Progressive sequence alignment as a prerequisite to correct phylogenetic trees.</a> J Mol Evol. 25, 351-360 (1987).</li><li>Persson, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bioinformatics+in+protein+analysis.">Bioinformatics in protein analysis.</a> EXS. 88, 215-231 (2000).</li><li>Sievers, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fast,+scalable+generation+of+high-quality+protein+multiple+sequence+alignments+using+Clustal+Omega.">Fast, scalable generation of high-quality protein multiple sequence alignments using Clustal Omega.</a> Mol Syst Biol. 7, 539 (2011).</li><li>Sievers, F., Higgins, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clustal+omega.">Clustal omega.</a> Curr Protoc Bioinformatics. 48, 1-16 (2014).</li><li>Yang, Z., Rannala, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+phylogenetics:+principles+and+practice.">Molecular phylogenetics: principles and practice.</a> Nat Rev Genet. 13, 303-314 (2012).</li><li>Hall, B. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+the+accuracies+of+several+phylogenetic+methods+using+protein+and+DNA+sequences.">Comparison of the accuracies of several phylogenetic methods using protein and DNA sequences.</a> Mol Biol Evol. 22, 792-802 (2005).</li><li>Tamura, K., Stecher, G., Peterson, D., Filipski, A., Kumar, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MEGA6:+Molecular+Evolutionary+Genetics+Analysis+version+6.0.">MEGA6: Molecular Evolutionary Genetics Analysis version 6.0.</a> Mol Biol Evol. 30, 2725-2729 (2013).</li><li>Ronquist, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MrBayes+3.2:+efficient+Bayesian+phylogenetic+inference+and+model+choice+across+a+large+model+space.">MrBayes 3.2: efficient Bayesian phylogenetic inference and model choice across a large model space.</a> Syst Biol. 61, 539-542 (2012).</li><li>Chen, L. Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sugar+transporters+for+intercellular+exchange+and+nutrition+of+pathogens.">Sugar transporters for intercellular exchange and nutrition of pathogens.</a> Nature. 468, 527-532 (2010).</li><li>Xuan, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+role+of+oligomerization+for+bacterial+and+plant+SWEET+sugar+transporter+family.">Functional role of oligomerization for bacterial and plant SWEET sugar transporter family.</a> Proc Natl Acad Sci USA. 110, 3685-3694 (2013).</li><li>Hu, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phylogenetic+evidence+for+a+fusion+of+archaeal+and+bacterial+SemiSWEETs+to+form+eukaryotic+SWEETs+and+identification+of+SWEET+hexose+transporters+in+the+amphibian+chytrid+pathogen+Batrachochytrium+dendrobatidis.">Phylogenetic evidence for a fusion of archaeal and bacterial SemiSWEETs to form eukaryotic SWEETs and identification of SWEET hexose transporters in the amphibian chytrid pathogen Batrachochytrium dendrobatidis.</a> FASEB J. 30, 3644-3654 (2016).</li><li>Holder, M. T., Zwickl, D. J., Dessimoz, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluating+the+robustness+of+phylogenetic+methods+to+among-site+variability+in+substitution+processes.">Evaluating the robustness of phylogenetic methods to among-site variability in substitution processes.</a> Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 363, 4013-4021 (2008).</li><li>Alfaro, M. E., Holder, M. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Posterior+and+the+Prior+in+Bayesian+Phylogenetics.">The Posterior and the Prior in Bayesian Phylogenetics.</a> Annu Rev Ecol Evol Syst. 37, 19-42 (2006).</li><li>Suchard, M., Rambaut, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Many-core+algorithms+for+statistical+phylogenetics.">Many-core algorithms for statistical phylogenetics.</a> Bioinformatics. 25, 1370-1376 (2009).</li><li>Zierke, S., Bakos, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FPGA+acceleration+of+the+phylogenetic+likelihood+function+for+Bayesian+MCMC+inference+methods.">FPGA acceleration of the phylogenetic likelihood function for Bayesian MCMC inference methods.</a> BMC Bioinformatics. 11, 184 (2010).</li></ol>

Yazarlar ifşa gerek yok.

Biyolojik araştırmalarda nükleotit veya amino asit dizileri8temel bir filogenetik ağaç yapmak için giderek daha popüler hale geliyor. Genel olarak, dizi hizalaması, hizalanmış diziler için uygun yöntem veya algoritma ile değerlendirilmesi ve filogenetik ağaç olarak hesaplama sonucunun görselleştirme dahil olmak üzere uygulama üç kritik aşama vardır. Sunulan çalışmada, dizi hizalaması üç tur yapılmıştır: ilk olarak, birinci ve ikinci MtN3/tükürük etki de dahil olm...

DNA veya RNA dizilerinin fizyolojik ve biyokimyasal yöntemlerle analiz veya morfolojik ve fosil kanıtları gözlenen temel fenotipleri için genetik bilgi taşırlar. Bir anlamda, genetik bilgi daha eski ikinci temeli olduğu için dış fenotipleri değerlendirmek daha güvenilirdir. Evrimsel çalışmada, Fosil kanıtlar çok doğrudan ve ikna edici. Ancak, mikroorganizmalar gibi birçok organizmalar bir fosil uzun jeolojik çağ boyunca forma şansı var. Bu nedenle, nükleotit dizileri ve amino asit dizileri üzerinden ilgili kaybolmamış organizmalar gibi moleküler bilgiyi evrimsel ilişkiler1keşfetmek için değer vardır. Bu da çalışmanın, basit bir giriş temel filogenetik bilgi ve bir öğrenmek kolay iletişim kuralı bir filogenetik ağaç kendi oluşturmak için ihtiyacı olan yeni gelenler için sağlandı.
DNA (nükleotit) ve protein (amino asit) diziler arasında homolog genler, organelleri veya bile organizmalar2filogenetik ilişkiler anlaması için kullanılabilir. DNA dizileri evrimi sırasında değişikliklerden etkilenen olasılığı daha yüksektir. Buna ek olarak, eş anlamlı nükleotit dizileri mutasyonların amino asit serilerinde mutasyonlar neden değil verilen bu amino asit dizileri çok daha stabildir. Sonuç olarak, amino asit dizileri uzaktan ilgili organizmalar3homolog genler için uygun ise DNA dizileri yakından ilgili organizmalar, homolog genler karşılaştırılması için yararlı olur.
Filogenetik analiz amino asit hizalama ile başlar veya veritabanı5 sıralama bir ek açıklama eklenen genom alındı nükleotit dizileri4 listelenen FASTA formatı, yani, sözde veya ifade protein içinde dizileri, RNA dizileri , veya DNA dizileri. Bu yüksek kaliteli dizileri analizi için toplamak için önemlidir ve sadece homolog dizileri filogenetik ilişkileri analiz etmek için kullanılabilir fazlalaştı. Birçok farklı platformlarda Clustal W, Clustal X, kas gibi T-kahve, MAFFT, dizi hizalaması için kullanılabilir. En çok kullanılan online kullanılabilir veya ücretsiz indirilebilir Clustal Omega6,7 (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/), olduğunu'dir. Hizalama aracı Kullanıcı hizalama başlatmadan önce ayarlayabilirsiniz, ancak varsayılan parametreleri de çoğu zaman işe fazla parametre var. İşlem tamamlandıktan sonra sonraki adım için doğru biçimde hizalanmış dizileri kaydedilmesi gerekir. Onlar o zaman düzenlenmesi gerekir veya BioEdit gibi bir düzenleme yazılımı kullanarak filogenetik ağaç inşaat MEGA tarafından (amino asit kısaltmalar ve kısa çizgileri dahil. eşit uzunluğu olmak dizileri gerektirdiğinden kesilmiş Hizalanmış sırayla amino asit veya nükleotid olmayan herhangi bir pozisyon bir kısa çizgiyle temsil edilir "-"). Genel olarak, tüm çıkıntılı amino asitler veya nükleotid hizalama iki ucundaki kaldırılması gerekir. Buna ek olarak, çünkü onlar küçük değerli bilgileri iletmek ve bazen kafa karıştırıcı veya yanlış bilgi3verebilir kötü hizalanmış hizalama serilerinde içeren sütunlar silinebilir. Bir veya daha fazla tire içeren sütunlar şu anda veya daha sonra ağaç inşaat aşamasında silinebilir. Alternatif olarak, onlar-ebilmek var kullanılmış filogenetik hesaplama için. Dizi hizalaması ve düzeltme bittiğinde hizalanmış dizileri FASTA formatı veya daha sonra kullanmak istediğiniz biçimde kaydedilmesi gerekir.
Birçok yazılım platformları farklı yöntemler veya algoritmalar kullanarak ağaç inşaat işlevleri sağlar. Genel olarak, Yöntemler mesafe matris yöntemleri veya ayrı veri yöntemleri olarak sınıflandırılabilir. Mesafe matris ayrı veri yöntemleri karmaşık ve zaman alıcı iken hesaplamak için hızlı ve basit yöntemlerdir. Amino asit veya nükleotid sırası kimliği, bir mesafe matris yöntemi paylaşım yüksek derecesi ile çok yakından ilişkili özellikleri için (komşu katılma: NJ; Aritmetik ortalama ile unweighted çifti grubu yöntemi: UPGMA) uygundur; Uzaktan ilgili takson, ayrı veri yöntemi için (maksimum olabilirlik: ML; Maksimum cimrilik: MP; Bayesian çıkarımı) en iyi3,8' dir. Bu çalışmada, MEGA (6.0.6) ve Bayesian kesmesi (MrBayes 3.2) ML yöntemlerde filogenetik ağaç9oluşturmak için uygulandı. İdeal olarak, uygun model ve parametreler kullanıldığında, farklı yöntemler elde edilen sonuçları tutarlı olabilir ve böylece daha güvenilir ve inandırıcı.
MEGA10kullanılarak inşa bir ML filogenetik ağaç için FASTA formatı hizalanmış sıra dosyasında programa yüklenmiş olması gerekir. İlk adım, karşıya yüklenen veriler için en iyi oyuncu değişikliği modeli seçmektir. Tüm kullanılabilir ikame modelleri karşıya yüklenen dizileri dayalı karşılaştırılır ve son puanları sonuçları tabloda gösterilecek. (İlk tabloda listelenen) en küçük Bayesian bilgileri ölçüt (BIC) puan ile modeli seçin, önerilen modele göre ML parametrelerini ayarlamak ve hesaplama başlatmak. Hesaplama zaman yüklenen verileri (uzunluk dizileri ve takson sayısı) karmaşıklığı ve programların çalıştığı bilgisayarın performansını bağlı olarak birkaç gün için birkaç dakika değişir. Hesaplama tamamlandığında, bir filogenetik ağaç yeni bir pencerede gösterilecek. "FileName.mat" kaydedin. Ağaç görünümünü belirtmek için parametreleri ayarladıktan sonra bir kez daha kaydedin. Bu yöntemi kullanarak, MEGA yayın notu filogenetik ağaç şekiller oluşturabilirsiniz.
MrBayes11ile ağaç yapımı için genellikle FASTA biçiminde listeleniyorsa, hizalanmış sıra nexus biçimi (.nex dosya türü olarak) dönüştürmek için ilk adımdır. FASTA dosyaları nexus biçime dönüştürme MEGA işlenebilir. Ardından, nexus biçimi hizalanmış sırayla MrBayes yüklenebilir. Dosya başarıyla karşıya yüklendiğinde, ağaç hesaplama detaylı parametrelerini belirtin. Bu parametreler amino asit ikame modeli, değişim oranları, Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) için zincir numarası gibi ayrıntıları kaplin, ngen numarası dahil, standart sapma split frekansların ortalama ve benzeri. Bu parametreleri belirttikten sonra Hesaplama başlatmak. Sonunda, ASC II kodu, bir gösteren clade güvenilirlik ve diğer gösteren dal uzunlukları, iki ağaç resimler ekranda görüntülenir.
Ağaç sonuç otomatik olarak "FileName.nex.con" olarak kaydedilir. Bu ağaç dosya açıldı ve FigTree tarafından düzenlenmiş ve FigTree içinde görüntülenen resim daha fazla yayın için daha uygun yapmak için değiştirilebilir.
Bu çalışmada, örnek olarak tek hücreli ökaryotlarda 35 tatlılar ve prokaryot, gelen 57 SemiSWEETs de dahil olmak üzere 228 tatlı proteinleri analiz edildi. Tatlılar ve SemiSWEETs glikoz, fruktoz veya sukroz taşıyıcılar membranlar12,13arasında karakterize. Filogenetik analiz tatlılar içeren iki MtN3/tükürük etki alanları bir bakteriyel SemiSWEET ve bir archaeon14evrimsel bir füzyon elde göstermektedir.

<table><tbody><tr><td>Adobe Illustration</td><td></td><td></td><td>a graphical tool developed by Adobe Systems Software Ireland Ltd. Copyright &amp;copy; 2017</td></tr><tr><td>BioEdit</td><td></td><td></td><td>a biological sequence alignment editor written for Windows 95/98/NT/2000/XP/7. Copyright &amp;copy; Tom Hall</td></tr><tr><td>Clustal Omega</td><td></td><td></td><td>a package for making multiple sequence alignments of amino acid or nucleotide sequences.&amp;nbsp; http://www.clustal.org/</td></tr><tr><td>CorelDRAW</td><td></td><td></td><td>a graphic design software. Copyright &amp;copy; 2017 Corel Corporation</td></tr><tr><td>FigTree</td><td></td><td></td><td>a graphical viewer of phylogenetic trees designed by the University of Edinburgh</td></tr><tr><td>MEGA</td><td></td><td></td><td>MolecularEvolutionary Genetics Analysis version6.0 http://www.megasoftware.net/home</td></tr><tr><td>MrBayes</td><td></td><td></td><td>an Bayesian phylogenetic inference tool</td></tr><tr><td>NVIDIA</td><td></td><td></td><td>a company designs graphics processing units (GPUs) for the gaming and professional markets. Corporation Copyright &amp;copy; 2017</td></tr><tr><td>PAUP</td><td></td><td></td><td>Phylogenetic Analysis Using Parsimony. David Swofford&#039;s program implements the maximum likelihood method under a number of nucleotide models.</td></tr><tr><td>Photoshop</td><td></td><td></td><td>a raster graphics editor developed and published by Adobe Systems Software Ireland Ltd. Copyright &amp;copy; 2017</td></tr><tr><td>RHYTHM</td><td></td><td></td><td>a knowledge based prediction of hekix contacts. Charit&amp;eacute; Berlin &amp;ndash; Protein Formatics Group - Copyright 2007-2009</td></tr><tr><td>TMHMM</td><td></td><td></td><td>a tool for prediction of transmembrane helices in proteins. http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/</td></tr><tr><td>Compter</td><td></td><td></td><td>4 GB memory, Core 2 or above CPU. Windows 7, Windows 10</td></tr></tbody></table>

using phylogenetic analysis to investigate eukaryotic gene origin

Filogenetik analiz nükleotit veya amino asit dizileri veya etki alanı dizileri ve üç boyutlu yapısı, gibi diğer parametreleri farklı özellikleri (sınıflandırma birimleri) arasında evrimsel ilişkiyi moleküler göstermek için bir ağaç oluşturmak için kullanılır düzeyi. Filogenetik analizi de kullanılabilir etki alanı ilişkileri içinde bireysel bir takson araştırmak için özellikle önemli uğramıştır organizmalar Morfoloji ve fizyoloji, ama hangi araştırmacılar nedeniyle fosil kanıt eksikliği için değiştirmek için organizmaların uzun evrimsel geçmişi veya fosilleşmenin kıtlığı.
Bu metinde, amino asit dizi hizalaması Clustal Omega ve maksimum her iki olasılık (ML) moleküler evrim genetik kullanarak sonraki filogenetik ağaç İnşaat kullanma da dahil olmak üzere filogenetik yöntemini kullanarak için detaylı bir protokol anlatılan Analiz (MEGA) ve MrBayes ile çıkarsama Bayesian. Ökaryotik Şekerler olacak taşıyıcılar ihraç olmak sonunda (tatlı) genleri kökenini araştırmak için 228 tatlılar tek hücreli ökaryotlarda üzerinden 35 tatlı proteinler ve prokaryotlar gelen 57 SemiSWEET proteinler gibi analiz edildi. İlginçtir, SemiSWEETs prokaryotlarda bulundu ancak tatlılar ökaryotlarda bulunamadı. Teorik olarak farklı yöntem kullanılarak inşa iki filogenetik ağaç sürekli olarak ilk ökaryotik tatlı gene bir bakteriyel SemiSWEET gen ve arke SemiSWEET gen füzyonu kaynaklanıyor tavsiye ettiler. Bunu zor ya da hatta deneysel yollarla ayırt etmek imkansız farklı özellikleri arasındaki temel ilişkiyi açıklamak yararlı olmasına rağmen sadece filogenetik analizi, dayalı bir sonuç çıkarmak için dikkatli olmalısınız fazlalaştı .

Filogenetik ağaç tüm ilk MtN3/tükürük etki 35 tatlı sıralarının bir clade ve ikinci MtN3/tükürük alan adları başka bir clade kümelenmiş tatlı sıralarının olarak kümelenmiş göster. SemiSWEETs Methanobacteria (Arkeler) üzerinden ikinci MtN3/tükürük ile uyumlu, ancak buna ek olarak, Hizalama sonuçlarını tatlılar ve SemiSWEETs bazı SemiSWEETs α-bakteri gelen tatlı sıraları, ilk MtN3/tükürük etki ile uyumlu göstermek TATLI sıralarının etki alanı. Bu...

Watch this Scientific Journal Video about Using Phylogenetic Analysis to Investigate Eukaryotic Gene Origin at JoVE.com

Using Phylogenetic Analysis to Investigate Eukaryotic Gene Origin

Tatlılar prokaryot üzerinden sıra Homoloji Ökaryotlar ve SemiSWEETs dayalı bir filogenetik ağaç oluşturma yöntemi açıklanmıştır. Filogenetik analiz homolog proteinler veya genler arasındaki evrimsel ilişkisi farklı organizma gruplarından açıklamak için yararlı bir araçtır.

Ökaryotik gen kökenli araştırmaya filogenetik analizi kullanılarak

Phylogenetic analysis uses nucleotide or amino acid sequences or other parameters, such as domain sequences and three-dimensional structure, to construct ...

using-phylogenetic-analysis-to-investigate-eukaryotic-gene-origin

Research

Education

JoVE Journal

JoVE Core

Molecular Biology

Immunology and Infection

Unit 2

Genomes and Evolution

SCIENTISTS IN ACTION

15.8K Görüntüleme.  China Three Gorges University. Tatlılar prokaryot üzerinden sıra Homoloji Ökaryotlar ve SemiSWEETs dayalı bir filogenetik ağaç oluşturma yöntemi açıklanmıştır. Filogenetik analiz homolog proteinler veya genler arasındaki evrimsel ilişkisi farklı organizma gruplarından açıklamak için yararlı bir araçtır.

Video: Using Phylogenetic Analysis to Investigate Eukaryotic Gene Origin

Heuristic Mining of Hierarchical Genotypes and Accessory Genome Loci in Bacterial Populations

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried out by Public Health laboratories and regulatory agencies. Large volumes of publicly available WGS data can be used to study pathogenic populations at a large scale. Recently, a freely available computational platform called ProkEvo was published to enable reproducible, automated, and scalable hierarchical-based population genomic analyses using bacterial WGS data. This implementation of ProkEvo demonstrated the importance of combining standard genotypic mapping of populations with mining of accessory genomic content for ecological inference. In particular, the work highlighted here used ProkEvo-derived outputs for population-scaled hierarchical analyses using the R programming language. The main objective was to provide a practical guide for microbiologists, ecologists, and epidemiologists by showing how to: i) use a phylogeny-guided mapping of hierarchical genotypes; ii) assess frequency distributions of genotypes as a proxy for ecological fitness; iii) determine kinship relationships and genetic diversity using specific genotypic classifications; and iv) map lineage differentiating accessory loci. To enhance reproducibility and portability, R markdown files were used to demonstrate the entire analytical approach. The example dataset contained genomic data from 2,365 isolates of the zoonotic foodborne pathogen Salmonella Newport. Phylogeny-anchored mapping of hierarchical genotypes (Serovar -&#62; BAPS1 -&#62; ST -&#62; cgMLST) revealed the population genetic structure, highlighting sequence types (STs) as the keystone differentiating genotype. Across the three most dominant lineages, ST5 and ST118 shared a common ancestor more recently than with the highly clonal ST45 phylotype. ST-based differences were further highlighted by the distribution of accessory antimicrobial resistance (AMR) loci. Lastly, a phylogeny-anchored visualization was used to combine hierarchical genotypes and AMR content to reveal the kinship structure and lineage-specific genomic signatures. Combined, this analytical approach provides some guidelines for conducting heuristic bacterial population genomic analyses using pan-genomic information.

This analytical computational platform provides practical guidance for microbiologists, ecologists, and epidemiologists interested in bacterial population genomics. Specifically, the work presented here demonstrated how to perform: i) phylogeny-guided mapping of hierarchical genotypes; ii) frequency-based analysis of genotypes; iii) kinship and clonality analyses; iv) identification of lineage differentiating accessory loci.

Bakteriyel Popülasyonlarda Hiyerarşik Genotiplerin ve Aksesuar Genom Loci'nin Sezgisel Madenciliği

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried ...

Genetik

Single Cell Multiplex Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction After Patch-clamp

The cerebral cortex is composed of numerous cell types exhibiting various morphological, physiological, and molecular features. This diversity hampers easy identification and characterization of these cell types, prerequisites to study their specific functions. This article describes the multiplex single cell reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) protocol, which allows, after patch-clamp recording in slices, to detect simultaneously the expression of tens of genes in a single cell. This simple method can be implemented with morphological characterization and is widely applicable to determine the phenotypic traits of various cell types and their particular cellular environment, such as in the vicinity of blood vessels. The principle of this protocol is to record a cell with the patch-clamp technique, to harvest and reverse transcribe its cytoplasmic content, and to detect qualitatively the expression of a predefined set of genes by multiplex PCR. It requires a careful design of PCR primers and intracellular patch-clamp solution compatible with RT-PCR. To ensure a selective and reliable transcript detection, this technique also requires appropriate controls from cytoplasm harvesting to amplification steps. Although precautions discussed here must be strictly followed, virtually any electrophysiological laboratory can use the multiplex single cell RT-PCR technique.

This protocol describes the critical steps and precautions required to perform single cell multiplex reverse transcription polymerase chain reaction after patch-clamp. This technique is a simple and effective method to analyze the expression profile of a predetermined set of genes from a single cell characterized by patch-clamp recordings.

Tek hücre Multiplex Ters transkripsiyon polimeraz zincir tepkimesi sonra yama-kelepçe

The cerebral cortex is composed of numerous cell types exhibiting various morphological, physiological, and molecular features. This diversity hampers ...

Nörobilim

Comprehensive Workflow for the Genome-wide Identification and Expression Meta-analysis of the ATL E3 Ubiquitin Ligase Gene Family in Grapevine

Classification and nomenclature of genes in a family can significantly contribute to the description of the diversity of encoded proteins and to the prediction of family functions based on several features, such as the presence of sequence motifs or of particular sites for post-translational modification and the expression profile of family members in different conditions. This work describes a detailed protocol for gene family characterization. Here, the procedure is applied to the characterization of the Arabidopsis T&#243;xicos in Levadura (ATL) E3 ubiquitin ligase family in grapevine. The methods include the genome-wide identification of family members, the characterization of gene localization, structure, and duplication, the analysis of conserved protein motifs, the prediction of protein localization and phosphorylation sites as well as gene expression profiling across the family in different datasets. Such procedure, which could be extended to further analyses depending on experimental purposes, could be applied to any gene family in any plant species for which genomic data are available, and it provides valuable information to identify interesting candidates for functional studies, giving insights into the molecular mechanisms of plant adaptation to their environment.

This article describes the procedure for the identification and characterization of a gene family in grapevine applied to the family of Arabidopsis T&#243;xicos in Levadura (ATL) E3 ubiquitin ligases.

Genom kapsamındaki bir tanımlama ve ifade Meta-Analizi ATL E3 Ubikuitin ligaz gen ailesinin asma için kapsamlı iş akışı

Classification and nomenclature of genes in a family can significantly contribute to the description of the diversity of encoded proteins and to the ...

Biyoloji

A Bioinformatics Pipeline for Investigating Molecular Evolution and Gene Expression using RNA-seq

Distilling and reporting large datasets, such as whole genome or transcriptome data, is often a daunting task. One way to break down results is to focus on one or more gene families that are significant to the organism and study. In this protocol, we outline bioinformatic steps to generate a phylogeny and to quantify the expression of genes of interest. Phylogenetic trees can give insight into how genes are evolving within and between species as well as reveal orthology. These results can be enhanced using RNA-seq data to compare the expression of these genes in different individuals or tissues. Studies of molecular evolution and expression can reveal modes of evolution and conservation of gene function between species. The characterization of a gene family can serve as a springboard for future studies and can highlight an important gene family in a new genome or transcriptome paper.

The purpose of this protocol is to investigate the evolution and expression of candidate genes using RNA sequencing data.

RNA-seq Kullanarak Moleküler Evrimi ve Gen ekspresyonını Araştırmak için Biyoinformatik Boru Hattı

Distilling and reporting large datasets, such as whole genome or transcriptome data, is often a daunting task. One way to break down results is to focus ...

An Integrated Approach for Microprotein Identification and Sequence Analysis

Next-generation sequencing (NGS) has propelled the field of genomics forward and produced whole genome sequences for numerous animal species and model organisms. However, despite this wealth of sequence information, comprehensive gene annotation efforts have proven challenging, especially for small proteins. Notably, conventional protein annotation methods were designed to intentionally exclude putative proteins encoded by short open reading frames (sORFs) less than 300 nucleotides in length to filter out the exponentially higher number of spurious noncoding sORFs throughout the genome. As a result, hundreds of functional small proteins called microproteins (&#60;100 amino acids in length) have been incorrectly classified as noncoding RNAs or overlooked entirely.
Here we provide a detailed protocol to leverage free, publicly available bioinformatic tools to query genomic regions for microprotein-coding potential based on evolutionary conservation. Specifically, we provide step-by-step instructions on how to examine sequence conservation and coding potential using Phylogenetic Codon Substitution Frequencies (PhyloCSF) on the user-friendly University of California Santa Cruz (UCSC) Genome Browser. Additionally, we detail steps to efficiently generate multiple species alignments of identified microprotein sequences to visualize amino acid sequence conservation and recommend resources to analyze microprotein characteristics, including predicted domain structures. These powerful tools can be used to help identify putative microprotein-coding sequences in noncanonical genomic regions or to rule out the presence of a conserved coding sequence with translational potential in a noncoding transcript of interest.

The protocol described here provides detailed instructions on how to analyze genomic regions of interest for microprotein-coding potential using PhyloCSF on the user-friendly UCSC Genome Browser. Additionally, several tools and resources are recommended to further investigate sequence characteristics of identified microproteins to gain insight into their putative functions.

Mikroprotein Tanımlama ve Dizi Analizi için Entegre Bir Yaklaşım

Next-generation sequencing (NGS) has propelled the field of genomics forward and produced whole genome sequences for numerous animal species and model ...

Evolutionary Relationships

Humans have been attempting to properly classify living things since Aristotle made the first attempt during the 4th century BC. Aristotle&#8217;s system was improved upon during the Renaissance and then, subsequently, by Carolus Linnaeus in the mid 1700&#8217;s. These more formal classification and organization systems grouped species by their physical similarity to one another. For example, all vertebrates have a backbone, but invertebrates do not. Traits like the backbone are called synapomorphies, which are traits that are shared by a group of organisms, presumably because they were derived from a common ancestor. As we will explore, this method has been shown to have limitations and has more recently been amended to include genetic analysis. Still, scientists construct trees called dendrograms to create a visual representation of how species are related to one another and share common ancestors. These dendrograms can aid in our understanding of the evolutionary processes that drive these relationships. Genetic comparisons have added an important tool guiding the analysis of evolutionary relationships.
<h4>Types of Dendrogram</h4>
A type of dendrogram, called a cladogram, depicts the hypothetical genealogical relationships between species with the tips (or leaves) of the tree representing a species and the branches showing how species are related to each other. A slightly more complicated type of tree, called a phylogram, differs from a cladogram in that the branches leading to the species are of different lengths. The length of a branch in this type of tree represents the degree of change between species: the longer the branch, the more time since the species have diverged from a common ancestor. In both types of tree, the common ancestor of a group of species is indicated by a node, which is the point where a series of branches meet. Species that are more closely related to each other (most recently shared a common ancestor) will be located closest to the node. The two species that share a node are called a sister group1.
<h4>Understanding Evolutionary Relationships using Genetic Data</h4>
Historically, cladograms were constructed by comparing the morphology (physical structure) of organisms. This method is still practiced but the techniques have been modernized to include comparison of DNA (deoxyribonucleic acid) sequences between species. Using DNA for building trees has several advantages over relying solely on morphology, including being able to calculate an estimate of how long ago different species shared a common ancestor1. However, using DNA is not always feasible, especially when trees include extinct organisms. DNA is best found in soft tissues, which are not preserved during the fossilization process, and therefore it is uncommon for a DNA sample of an extinct species to be available.
DNA is passed on from parents to their offspring in hereditary units called genes. The nucleotide (A, G, C, and T) sequence of genes found in different species are frequently quite similar, likely due to their having come from a common ancestor. This fact allows researchers to align sequences from different species with one another to build the trees described above. Species with more similarity between their nucleotide sequences will be placed next to each other in a tree, and species with less sequence similarity will be placed further apart from each other.
Bioinformatics are the tools used by biologists to analyze large datasets using a combination of computer science, mathematical modeling, and statistics. One such tool is called BLAST (Basic Local Alignment Search Tool), which can be used to quickly search the entire genome of any species that is available in the NCBI (National Center for Biotechnology Information) database2. The NCBI database combines several different databases that hold different types of DNA sequence information. The process of a BLAST search includes complex computer algorithms, but basically, BLAST aligns sequences of each nucleotide base from a submitted DNA sequence (known as the query sequence) with sequences in the data base that most closely match it. The DNA sequences that are found will be listed in order of similarity to the sequence in question, and will therefore be from species closely related to the species containing the query gene. This comparison may or may not depict the actual evolutionary relationship between species because genes evolve at different rates. Additionally, genomes sometimes contain more than one instance of a similar sequence.
Comparison of DNA sequences of genes is valuable beyond consideration of evolutionary relationships. Frequently, genes are identified in model organisms, such as the fruit fly, Drosophila melanogaster, or the mouse3. Integral to studying a gene, the function of its product is commonly identified and analyzed. If a researcher is interested in studying that function in a different organism (humans for example), BLAST or other bioinformatic tools can be used to find candidate genes based on their similarities to the genes of known function from model organisms.
Human genes can also be used as the starting point to find homologs in model organisms. In fact, human disease research depends heavily on this. Once a human gene of interest is identified, mice can be genetically manipulated to have the homologous gene disrupted, or &#8220;knocked out,&#8221; creating a model of the human disease that can be studied in order to understand and treat the disease. There are many of these mouse strains currently available. For example, there is a mouse model for human Cystic Fibrosis (CF) called the Cftr knockout mouse and another modeling atherosclerosis, called the Apoe knockout3. 
 
<h4>References:</h4>
<ol class="references">
	<li>Annenberg Learner. Online Textbook: Unit 3 Evolution and Phylogenetics. Rediscovering Biology. [Online] 2017. [Cited: August 23, 2018.] https://www.learner.org/courses/biology/textbook/compev/compev_3.html.</li>
	<li>National Center for Biotechnology Information, U.S. National Library of Medicine. BLAST: Basic Local Alignment Search Tool. [Online] https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi.</li>
	<li>National Human Genome Research Institute. Background on Mouse as a Model Organism. National Human Genome Research Institute. [Online] December 2002. [Cited: August 23, 2018.] <a href="https://www.genome.gov/10005834/background-on-mouse-as-a-model-organism/" target="__blank">https://www.genome.gov/10005834/background-on-mouse-as-a-model-organism/</a>.</li>
</ol>

Evolutionary Relationships: Using BLAST to Test Evolutionary Hypotheses - Concept

Evrimsel İlişkiler

Humans have been attempting to properly classify living things since Aristotle made the first attempt during the 4th century BC. Aristotle&#8217;s system ...

JoVE Lab Manual

Evrim

Evolutionary Relationships through Genome Comparisons

Genome comparison is one of the excellent ways to interpret the evolutionary relationships between organisms. The basic principle of genome comparison is that if two species share a common feature, it is likely encoded by the DNA sequence conserved between both species. The advent of genome sequencing technologies in the late 20th century enabled scientists to understand the concept of conservation of domains between species and helped them to deduce evolutionary relationships across diverse organisms.
Genome comparison can reveal three levels of evolutionary relationships. The first level provides deep insight into sequences and protein domains that are conserved across diverse groups of organisms, such as humans and fishes. The second level increases the resolution further to identify the unique DNA elements present in the closely related species, such as humans and chimpanzees. The third level with even higher data resolution distinguishes the genetic differences within a species, such as different variants and subtypes of an organism. This high-level resolution may identify mutations particular to individual microbial strains or clusters of infected cases, helping to track the disease outbreaks.
<h4>DNA sequencing tools</h4>
Several methods can be used to obtain the DNA sequence data required to deduce evolutionary relationships. Among them, whole-genome sequencing or WGS is a widely used technique. It provides high-resolution data extremely helpful to analyze mutations and conserved sequences among several organisms. It can also identify the cause of genetic disorders by comparing the DNA sequence of affected individuals to those of other unaffected subjects.
<h4>Data analysis tools</h4>
The data obtained by WGS or similar sequencing methods is analyzed by appropriate software tools to deduce evolutionary relationships. Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) is one of the most widely used software tools. The programs present in the MEGA, such as assembly sequence alignment, building evolutionary trees, estimating genetic distances, and computation of evolutionary time trees, allow the users to curate and interpret the raw data obtained from sequencing techniques.

Genom Karşılaştırmaları Yoluyla Evrimsel İlişkiler

Genome comparison is one of the excellent ways to interpret the evolutionary relationships between organisms. The basic principle of genome comparison is ...

Moleküler Biyoloji

Genomlar ve Evrim

KEY TERMS AND CONCEPTS

Genomic DNA in Eukaryotes

Eukaryotes have large genomes compared to prokaryotes. To fit their genomes into a cell, eukaryotic DNA is packaged extraordinarily tightly inside the nucleus. To achieve this, DNA is tightly wound around proteins called histones, which are packaged into nucleosomes that are joined by linker DNA and coil into chromatin fibers. Additional fibrous proteins further compact the chromatin, which is recognizable as chromosomes during certain phases of cell division.

<h4>The Human Genome Measured in Meters</h4>

Most cells in the human body contain about 6 billion base pairs of DNA packaged into 23 pairs of chromosomes. It is hard to imagine exactly how much DNA these numbers represent, and therefore it is difficult to grasp how densely packed DNA must be to fit into a cell. We can gain some insight by expressing the genome in terms of length. If we were to arrange the DNA of a single diploid cell into a straight line, it would be about two meters long!

Note that humans do not have unusually large genomes. Many fish, amphibians, and flowering plants have much larger genomes than humans. For example, the haploid genome of the Japanese flowering plant Paris japonica contains about 50 times more DNA than the human haploid genome. These figures emphasize the astonishing work that histones and other chromatin remodeling proteins must do to package DNA.

Compaction of GenomIc DNA in Eukaryotes

Ökaryotlarda Genomik DNA

Eukaryotes have large genomes compared to prokaryotes. To fit their genomes into a cell, eukaryotic DNA is packaged extraordinarily tightly inside the ...

Hücre süreçleri

Hücre Döngüsü ve Bölünmesi

Eukaryotic Evolution

The endosymbiont theory is the most widely accepted theory of eukaryotic evolution; however, its progression is still somewhat debated. According to the nucleus-first hypothesis, the ancestral prokaryote first evolved a membrane to enclose DNA and form the nucleus. Conversely, the mitochondria-first hypothesis suggests that the nucleus was formed after endosymbiosis of mitochondria.
Contrary to the endosymbiont theory, the eukaryote-first hypothesis proposes that the simpler prokaryotic and archaeal life forms evolved from the already existing complex eukaryotic cells.
Evidence for Endosymbiont Theory 
Evidence for the endosymbiont theory comes from the many similarities that the eukaryotic organelles, like mitochondria and chloroplast, share with prokaryotic cells. Like the prokaryotic cells, mitochondria and chloroplasts contain circular, double-stranded genomes devoid of histones. These organelles also divide by the process of fission, similar to bacterial cell division, rather than by mitosis. Of the two membranes that surround them, the inner membranes resemble the bacterial plasma membrane in lipid and protein composition. Finally, the structure of genes, genetic code, and translational machinery (such as ribosomes) in these organelles are more similar to the prokaryotic machinery than eukaryotic.
LECA - Last Eukaryotic Common Ancestor
All eukaryotes are believed to have evolved from the Last Eukaryotic Common Ancestor or LECA about 1100 to 2300 million years ago. It is thought that LECA had already acquired endosymbionts like mitochondria and chloroplast by this stage. The new organelles made these ancestral cells more efficient and powerful, which allowed them to evolve novel characteristics such as multicellularity and cellular specialization. Their large cell size and internal compartmentalization also allowed their genomes to increase in size during the course of evolution. However, only a small portion of this genome encoded proteins; the major portion was non-coding DNA mostly involved in regulatory processes. The ability to turn genes on and off when required was key to cell specialization and responding to environmental changes. Phylogenetic and comparative genomic studies show five to six eukaryotic supergroups that evolved from LECA and later diverged into the plethora of life forms we see today.

Ökaryotik Evrim

The endosymbiont theory is the most widely accepted theory of eukaryotic evolution; however, its progression is still somewhat debated. According to the ...

Hücre Biyolojisi

Unit 1

Hücre, Genom ve Evrim

Gene Evolution - Fast or Slow?

The genomes of eukaryotes are punctuated by long stretches of sequence which do not code for proteins or RNAs. Although some of these regions do contain crucial regulatory sequences, the vast majority of this DNA serves no known function. Typically, these regions of the genome are the ones in which the fastest change, in evolutionary terms, is observed, because there is typically little to no selection pressure acting on these regions to preserve their sequences.
In contrast, regions which code for a protein might experience high selection pressure, because any changes in their sequence are likely to result in a protein which is less capable of performing its function optimally. However, occasionally a mutation in one of these regions will result in a beneficial outcome that contributes to the overall fitness of the organism, and such mutations often persist and may even become fixed in populations. When comparing the frequency of these mutation events to the relatively regular changes seen in non-coding sequences, this is exceedingly rare, and so in general coding regions are considered as evolving slowly.
It is also true that there is a measurable amount of variation in the levels of sequence conservation within coding sequences, and this is seen across all organisms. For instance, take the example of a receptor protein. Such proteins typically have different regions that may perform functions such as ligand binding, or intracellular signaling, or membrane integration. In this case, a mutation in the region that is involved in ligand binding may produce a protein that is less efficient at binding the ligand. Therefore, selection pressure would likely be high on the particular nucleotides coding for this part of the protein. However, in the section of the protein which spans the membrane, there may be less effect seen if an amino acid substitution occurs, and therefore lower levels of selection pressure. Under these conditions, we might see that two regions of the same protein-coding gene might have different rates of evolution.
Sequencing Genes or Genomic Regions to Build Phylogenies
This variation in the speed of genome evolution over different regions can be studied to answer questions about evolutionary relationships. Genes and gene regions can be selected and sequenced over groups of individuals to answer questions as narrow as &#8220;are these populations potentially different species?&#8221; or as broad as &#8220;how do these phyla place into the tree of life?&#8221;. For the former, selecting a gene that has a relatively lightly conserved region would help to identify population-level differences. Conversely, to answer questions over groups as diverse as phyla, a highly conserved gene region may provide enough homology to produce a phylogeny of such groups. Commonly used regions for molecular phylogenetic analyses such as these include ribosomal rRNA genes (such as 16s rRNA, 18s rRNA, or 28s rRNA), or genomic regions known as ITS (Internal Transcribed Spacers, I or II) which sit between the ribosomal rRNA subunit genes.

Gene Evolution and Sequencing Genomic Regions to Build Phylogenies

Gen Evrimi - Hızlı ya da Yavaş?

The genomes of eukaryotes are punctuated by long stretches of sequence which do not code for proteins or RNAs. Although some of these regions do contain ...