Porównanie sekwencji nukleotydów genu pol i aminokwasów odwrotnej transkryptazy (RT) 47 retrowirusów, 3 kalimowirusów i 5 hepadnawirusów wykazały, że około jedna trzecia genu na końcu 5' jest znacznie bardziej konserwowana niż niż inne regiony pol. Najbardziej konserwatywne regiony zarówno pod względem nukleotydów, jak i aminokwasów sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych zostały wybrane do budowy drzew filogenetycznych. Drzewa metody maksymalnej parsymonii i macierzy odległości zostały wykorzystane do analizy sekwencji aminokwasowych sekwencji aminokwasowych; te dwie metody oraz metoda zgodności zostały użyte do analizy sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych. do analizy wyrównanych sekwencji nukleotydów. Zasadniczo identyczne drzewa konsensusu zostały utworzone za pomocą tych różnych metod zarówno z nukleotydów genu pol i RT, które podzieliły 55 retroelementów na sześć głównych grup. sześć głównych grup. Wiarygodność drzew filogenetycznych została sprawdzona za pomocą bootstrappingu 100 powtórzeń oryginalnych dopasowań sekwencji. Wyniki grupowania okazały się statystycznie istotne poprzez wielokrotne wielokrotnych porównań z zastosowaniem procedury najmniejszej istotnej różnicy. --- Wśród kryteriów oceny wydajności metody filogenetycznej, odporność na naruszenie modelu ma szczególne znaczenie praktyczne, ponieważ pełna wiedza a priori na temat procesów ewolucyjnych jest zazwyczaj niedostępna. Dla badania odporności we wnioskowaniu filogenetycznym, narzędzie do dodawania dobrze zdefiniowanych dobrze zdefiniowanych naruszeń modelu do symulowanych danych. Dlatego też wprowadziliśmy ImOSM, narzędzie do osadzania przerywanej ewolucji jako naruszenia modelu w dopasowaniu. dopasowanie. Przerywana ewolucja odnosi się do dodatkowych substytucji występujących losowo na gałęziach drzewa. losowo na gałęziach drzewa, zmieniając w ten sposób wzorce miejsc dopasowania. Oznacza to, że oznacza to, że dodatkowe podstawienia są umieszczane na drzewie po zakończeniu typowego procesu ewolucji sekwencji. proces ewolucji sekwencji jest zakończony. Następnie badamy odporność szeroko stosowanych metod filogenetycznych: maksymalnego prawdopodobieństwa (ML), maksymalnej parsymonii (MP) i metody opartej na odległości (BIONJ) na różne scenariusze naruszenia modelu. naruszenia modelu. Naruszenie heterogeniczności stawek w różnych miejscach (RaS) i jednoczesne naruszenie  zewnętrznych gałęziach utrudnia wszystkim metodom odzyskanie prawdziwej topologii dla drzewa czterotaksonowego drzewa. W przypadku ośmiotaksonowego drzewa zrównoważonego naruszenia powodują, że każda z trzech metod wnioskuje o innej topologii. każda z trzech metod wnioskuje o innej topologii. Zarówno ML, jak i MP zawodzą, podczas gdy BIONJ, który oblicza odległości na podstawie oszacowanych parametrów ML, rekonstruuje prawdziwe drzewo. Na koniec informujemy, że test jednorodności modelu i testy dobroci dopasowania mają wystarczającą moc, aby wykryć takie naruszenia modelu. Wynik Wyniki testów mogą pomóc w uzyskaniu zaufania do wywnioskowanych drzew. Dlatego zalecamy stosowanie tych testów w praktycznych analizach filogenetycznych. --- Wielokrotne dopasowanie sekwencji (MSA) jest podstawą szerokiego zakresu analiz porównawczych sekwencji, od filogenetyki molekularnej po przewidywanie struktur 3D. porównawczych analiz sekwencji, od filogenetyki molekularnej do przewidywania struktury 3D. Opracowano zaawansowane algorytmy do wyrównywania sekwencji, ale w praktyce można spodziewać się wielu błędów. praktyce można spodziewać się wielu błędów, a rozległe części MSA są niewiarygodne. W związku z tym konieczne jest zrozumienie i scharakteryzowanie różnych i scharakteryzowanie różnych źródeł błędów w MSA oraz ilościowe określenie pewności dopasowania specyficznej dla miejsca. W W tym artykule pokazujemy, że niepewności w drzewie przewodnim wykorzystywanym przez progresywne metody są głównym źródłem niepewności wyrównania. Wykorzystujemy ten do opracowania nowatorskiej metody kwantyfikacji odporności każdej kolumny kolumny do niepewności drzewa prowadzącego. Opieramy się na szeroko stosowanej metodzie bootstrapowej metodzie zaburzania drzewa filogenetycznego. W szczególności generujemy zbiór drzew i wykorzystujemy każde z nich jako drzewo przewodnie w algorytmie dopasowania, tworząc w ten sposób zestaw MSA. Następnie testujemy spójność każdej kolumny MSA uzyskanej z niezakłóconego drzewa przewodniego w odniesieniu do zbioru MSA. MSA. Nazwaliśmy tę miarę "GUIDe tree based AligNment ConfidencE" (GUIDANCE). (GUIDANCE). Korzystając z benchmarku BASE, jak również z badań symulacyjnych pokazujemy, że wyniki GUIDANCE dokładnie identyfikują błędy w MSA. MSA. Dodatkowo porównujemy nasze wyniki z wcześniej opublikowanym wynikiem Heads-or-Tails i pokazujemy, że wynik GUIDANCE jest lepszym predyktorem niewiarygodnie wyrównanych regionów. --- W niniejszym artykule proponujemy metodę klasyfikacji genomów prokariotycznych przy użyciu metody aglomeracyjną metodę wąskiego gardła informacyjnego dla nienadzorowanego grupowania. Chociaż metoda, którą tu przedstawiamy, jest ściśle związana z grupą metod opartych na wykrywaniu obecności lub nieobecności genów, nasza metoda jest inna ponieważ wykorzystuje również długości genów. Pokazujemy, że ta zmieniona metoda jest niezawodna. Do oceny niezawodności stosujemy techniki bootstrap i jackknife do danych wejściowych. W rezultacie jesteśmy w stanie zaproponować podejście do określenia poziomu stabilności kladogramu. poziomu stabilności kladogramu. Wykazujemy, że drzewo genomowe utworzone dla wybranej małej grupy genomów wygląda bardzo podobnie do drzewa filogenetycznego tej grupy. grupy. --- Ocena wiarygodności danej hipotezy filogenetycznej jest ważnym etapem analizy filogenetycznej. krokiem w analizie filogenetycznej. Historycznie, nieparametryczna procedura bootstrap była najczęściej stosowaną metodą oceny wsparcia dla określonych relacji filogenetycznych. określonych relacji filogenetycznych. Niedawne zastosowanie metod bayesowskich dla problemów wnioskowania filogenetycznego spowodowało, że wsparcie kladów jest wyrażone w kategoriach prawdopodobieństw a posterior. Użyliśmy symulowanych danych i czterech taksonów, aby zbadać związek między nieparametrycznymi wartościami bootstrapu (wywnioskowanymi przez maksymalne prawdopodobieństwo) i prawdopodobieństwami posterior (wywnioskowanymi przez analizę wywnioskowanymi przez analizę bayesowską). Wyniki sugerują złożony związek między tymi dwoma miarami. Można zidentyfikować trzy ogólne regiony przestrzeni drzew: (1) strefę neutralną, w której różnice między średnimi wartościami prawdopodobieństwa bootstrapowego i prawdopodobieństwa nie są znaczące, (2) w pobliżu dwugałęziowego i (3) głęboko w narożniku dwugałęziowym. W dwóch ostatnich regionach, występują znaczące różnice między średnimi wartościami prawdopodobieństwa bootstrapowego i posteriorowego. wartościami prawdopodobieństwa. To, czy wartości prawdopodobieństwa bootstrap lub posterior są wyższe zależy od danych wspierających alternatywne topologie. Badanie topologii gwiazdy ujawniło, że zarówno wartości prawdopodobieństwa bootstrap, jak i posterior różnią się znacząco od oczekiwań teoretycznych. znacznie od oczekiwań teoretycznych; w szczególności, istnieje więcej prawdopodobieństwa w zakresie 0,85-1 niż oczekiwano w teorii. W związku z tym nasze wyniki potwierdzają ustalenia innych, że wartości prawdopodobieństwa posterior są zbyt wysokie. Nasze wyniki sugerują również, że ekstrapolacje z badań długości gałęzi pojedynczej topologii są mało prawdopodobne, aby wyciągać żadnych ogólnych wniosków dotyczących relacji między bootstrapem a a wartościami prawdopodobieństwa posterior. --- Supermatrix i supertree to dwie metody konstruowania drzewa filogenetycznego przy użyciu wielu zestawów danych. Metody te nie są jednak panaceum, ponieważ sprzeczne sygnały między zestawami danych mogą prowadzić do błędnej interpretacji historii ewolucji historii ewolucyjnej taksonów. W szczególności oczekuje się, że podejście supermatrix będzie mylące, jeśli sygnał drzewa gatunkowego nie jest dominujący po połączeniu zestawów danych. zestawów danych. Co więcej, większość obecnych metod supertree ma dwa ograniczenia (i) ignorują lub błędnie interpretują drugorzędne (niedominujące) sygnały filogenetyczne różnych zestawów danych. sygnały filogenetyczne różnych zestawów danych; oraz (ii) logiczna podstawa węzłów jest niejasna. Aby przezwyciężyć te ograniczenia, proponujemy nowe podejście, zwane SuperTRI, które opiera się na analizach wsparcia gałęzi niezależnych zestawów danych i gdzie niezawodność węzłów jest oceniana za pomocą trzech miar przy użyciu trzech miar: procentu Bootstrap supertree i dwóch innych wartości obliczane na podstawie oddzielnych analiz: średnie wsparcie gałęzi (średni procent Bootstrap Bootstrap) i wskaźnik odtwarzalności. Podejście SuperTRI jest testowane na macierzy danych obejmującej siedem genów dla 82 taksonów z rodziny Bovidae (Mammalia, Ruminantia), a wyniki są porównywane do z wynikami uzyskanymi za pomocą podejścia supermatrix. Analizy filogenetyczne supermatrix i niezależnych zestawów danych przeprowadzono przy użyciu czterech metod rekonstrukcji drzewa rekonstrukcji drzewa: wnioskowanie bayesowskie, maksymalne prawdopodobieństwo oraz nieważoną i maksymalną parsymonię. ważoną maksymalną parsymonię. Wyniki wskazują, po pierwsze, że podejście SuperTRI wykazuje mniejszą wrażliwość na cztery metody filogenetyczne, po drugie, że jest bardziej dokładne w interpretacji relacji między taksonami, a po trzecie, że interesujące wnioski na temat introgresji i radiacji można wyciągnąć z z porównań między analizami SuperTRI i supermatrix. --- Analiza Boole'a (lub BOOL-AN; Jakó et al., 2009. BOOL-AN: Metoda dla porównawczej analizy sekwencji i rekonstrukcji filogenetycznej. Mol. Phylogenet. Evol. 52, 887-97.), niedawno opracowana metoda porównywania sekwencji wykorzystuje Iteracyjna forma kanoniczna funkcji boolowskich. Uwzględnia ona informacje o sekwencji w sposób całkowicie odmienny od standardowych metod filogenetycznych (tj. maksymalnej Parsimony, Maximum-Likelihood, Neighbor-Joining i analizy Bayesa). Wydajność wydajność i niezawodność analizy Boole'a zostały przetestowane i porównane ze standardowymi metodami filogenetycznymi, przy użyciu sztucznie wyewoluowanych - symulowanych - sekwencji nukleotydów i sekwencji nukleotydów i 22 mitochondrialnych genów tRNA małp człekokształtnych. Na początku Na początku założyliśmy, że filogeneza Hominidae jest ogólnie dobrze ustalona, a drzewo przewodnie sztucznej ewolucji sekwencji może być również jako punkt odniesienia. Daje to możliwość porównania i przetestowania wydajności różnych metod filogenetycznych. Drzewa zostały zrekonstruowane przez każdą z 2500 symulowanych sekwencji i 22 mitochondrialnych sekwencji tRNA. My wprowadziliśmy również specjalną metodę ponownego próbkowania do analizy boole'owskiej na permutowanych sekwencjach sekwencji, procedurę P-BOOL-AN. Biorąc pod uwagę wartości wiarygodności (wartości wsparcia gałęzi drzew konsensusu i odległości Robinsona-Fouldsa), których użyliśmy dla symulowanych drzew sekwencji wytworzonych różnymi metodami filogenetycznymi, BOOL-AN okazała się najbardziej wiarygodną metodą. Chociaż sekwencje mitochondrialnego tRNA mitochondrialnego tRNA małp człekokształtnych są stosunkowo krótkie (59-75 zasad), a stosunek ich stałych znaków wynosi około 75%, BOOL-AN, P-BOOL-AN i podejście bayesowskie dały taką samą topologię drzewa jak ustalona filogeneza, podczas gdy wyniki metody maksymalnej parsymonii, maksymalnej wiarygodności i łączenia sąsiadów były niejednoznaczne. Wnioskujemy, że analiza boolowska jest obiecującą alternatywą dla istniejących metod porównywania sekwencji dla rekonstrukcji filogenetycznej i analizy kongruencji. analizy zgodności. --- Program FreeTree dla Win95/98/NT do obliczania macierzy odległości oraz budowy drzew filogenetycznych lub fenetycznych na podstawie losowo amplifikowanego polimorficznego DNA (RAPD), RFLP i danych allozymowych. W przeciwieństwie do innego podobnego oprogramowania, program FreeTree (dostępny pod adresem http://www.natur.cuni.cz/~flegr/programs/freetree lub http://ijs.sgmjournals.org/content/vol51/issue3/) może również ocenić solidność topologii drzewa za pomocą analizy bootstrap, jackknife lub operacyjnej analizy taksonomicznej taksonomiczną. Co więcej, program może być również wykorzystywany do analizy danych uzyskanych w kilku niezależnych eksperymentach przeprowadzonych z nieidentycznymi identycznymi podzbiorami taksonów. Funkcjonalność programu została zademonstrowana poprzez analizę danych RAPD z 42 szczepów 10 gatunków trichomonad. Na drzewie filogenetycznym drzewie filogenetycznym skonstruowanym przy użyciu FreeTree, wysokie wartości bootstrap i krótkie końcowe gałęzie dla gałęzi 14 szczepów Tritrichomonas foetus/suis sugerują stosunkowo niedawną i prawdopodobnie klonalną radiację tego gatunku. Jednocześnie Jednocześnie stosunkowo niższe wartości bootstrap i długie gałęzie końcowe dla gałęzi Trichomonas vaginalis sugerują bardziej starożytną radiację tego gatunku i możliwe istnienie recesji genetycznej. i możliwe istnienie rekombinacji genetycznej (rozmnażanie płciowe) w tym ludzkim patogenie. reprodukcja) w tym ludzkim patogenie. Niskie wartości bootstrap i gwiaździsta topologia topologia całego drzewa Trichomonadidae potwierdzają, że metoda RAPD nie jest odpowiednia do analizy filogenetycznej pierwotniaków na poziomie wyższych taksonów. To Proponuje się, aby powtarzana analiza bootstrapowa była obowiązkową częścią każdego badania każdego badania RAPD. Umożliwia ona ocenę wiarygodności uzyskanego drzewa uzyskanego drzewa i dostosowanie ilości zebranych danych (liczby losowych starterów) do ilości starterów) do ilości sygnałów filogenetycznych w danych RAPD analizowanego taksonu. analizowanego taksonu. Taką analizę umożliwia program FreeTree. --- Istnieje wiele metod rekonstrukcji filogenez z danych sekwencji molekularnych, ale znanych jest niewiele filogenez, które można wykorzystać do sprawdzenia ich skuteczności. Symulacja pozostaje najważniejszym podejściem do testowania dokładności i metod wnioskowania filogenetycznego. Jednak obecne programy symulacyjne symulacyjne są jednak ograniczone, zwłaszcza w odniesieniu do realistycznych modeli symulacji insercji i delecji. Wdrożyliśmy przenośną i elastyczną aplikację, o nazwie INDELible, do generowania danych sekwencji nukleotydów, aminokwasów i kodonów poprzez symulację insercji i delecji (indels), a także substytucji. Wcięcia są symulowane w kilku modelach rozkładu długości indeli. Program implementuje bogaty repertuar modeli substytucji, w tym ogólny model nieograniczony model i niestacjonarne niejednorodne modele substytucji nukleotydów, modele mieszane i partycyjne. nukleotydów, modele mieszane i partycyjne, które uwzględniają heterogeniczność między miejsc, a także modele kodonów, które pozwalają na zróżnicowanie stosunku szybkości substytucji mogą się różnić w zależności od miejsca i gałęzi. Dzięki wielu unikalnym funkcjom, INDELible powinien być przydatny do oceny wydajności wielu metod wnioskowania metod wnioskowania, w tym metod wielokrotnego dopasowywania sekwencji, wnioskowania o drzewie filogenetycznym drzewa filogenetycznego i sekwencji przodków lub rekonstrukcji genomu. --- Szybka akumulacja danych całogenomowych odnowiła zainteresowanie badaniem rearanżacji genomowych. rearanżacji genomowych. Genomika porównawcza, biologia ewolucyjna i badania nad rakiem i badania nad rakiem wymagają modeli i algorytmów do wyjaśnienia mechanizmów, historii i konsekwencje tych rearanżacji. Jednak nawet proste modele prowadzą do NP-trudnych problemów, szczególnie w obszarze analizy filogenetycznej. Obecne podejścia są ograniczone do małych zbiorów genomów i danych o niskiej rozdzielczości (zazwyczaj kilkaset bloków syntenowych). Co więcej, podczas gdy analizy filogenetyczne analizy filogenetyczne z danych sekwencyjnych są uważane za niekompletne, chyba że wyniki bootstrappingu (miara (miara zaufania) są podane dla każdej krawędzi drzewa, nie ma odpowiednika bootstrappingu dla analizy filogenetycznej opartej na rearanżacji. Opisujemy szybki i dokładny algorytm analizy rearanżacji, który skaluje się zarówno pod względem czasu i dokładności, do nowoczesnych danych genomowych o wysokiej rozdzielczości. Opisujemy również nowatorskie podejście do szacowania odporności wyników - odpowiednik analizy analizy bootstrappingowej stosowanej w rekonstrukcji filogenetycznej opartej na sekwencjach. My przedstawiamy wyniki szeroko zakrojonych testów zarówno na danych symulowanych, jak i rzeczywistych, pokazując że nasz algorytm zwraca bardzo dokładne wyniki, skalując się liniowo z wielkością genomów i sześciennie z ich liczbą. Przedstawiamy również obszerne wyniki eksperymentalne pokazujące, że nasze podejście do testowania odporności zapewnia doskonałe szacunki zaufania, które ponadto można dostroić tak, aby aby zrównoważyć progi między fałszywie dodatnimi i fałszywie ujemnymi wynikami. Razem, te dwa nowatorskie podejścia pozwalają nam atakować dotychczas trudne do rozwiązania problemy, takich jak wnioskowanie filogenetyczne dla genomów kręgowców o wysokiej rozdzielczości, co zademonstrowaliśmy na zestawie sześciu genomów kręgowców z 8 380 blokami syntenicznymi. A kopia oprogramowania jest dostępna na żądanie. --- Ewolucja funkcjonalna jest często napędzana przez pozytywny dobór naturalny. Chociaż jest uważana za rzadką w ewolucji na poziomie molekularnym, jej efekty mogą być obserwowane jako przyspieszone tempo ewolucji. Dlatego jednym ze skutecznych sposobów identyfikacji ewolucji funkcjonalnej jest identyfikacja przyspieszonej ewolucji. Opracowano wiele metod zostało opracowanych w celu przetestowania istotności statystycznej przyspieszonego tempa ewolucji poprzez porównanie z odpowiednim tempem referencyjnym. Wskaźniki substytucji synonimicznej są jednym z najbardziej użytecznych i popularnych odniesień, szczególnie w przypadku analiz na dużą skalę. Z drugiej strony, wskaźniki te mają zastosowanie tylko do ograniczonego okresu ewolucji, ponieważ szybko się nasycają - tj. szybko - tj. wielokrotne substytucje zdarzają się często z powodu niższego ograniczenia funkcjonalnego. ograniczeń funkcjonalnych. Test szybkości względnej jest metodą alternatywną. Ta ma przewagę pod względem efektu nasycenia, ale nie jest wystarczająco wystarczająco silna, gdy tempo ewolucji różni się znacznie między liniami filogenetycznymi. filogenetycznych. W celu zapewnienia uniwersalnego drzewa referencyjnego proponujemy metodę konstruowania znormalizowanego drzewa, które służy jako odniesienie dla przyspieszonego tempa ewolucji. dla przyspieszonego tempa ewolucji. Metoda ta opiera się na wielu molekularnych filogenezie pojedynczych genów w celu zapewnienia większej niezawodności. Drzewo drzewo ma uśrednione i znormalizowane długości gałęzi z odchyleniami standardowymi dla granic neutralności statystycznej. granic neutralności statystycznej. Odchylenie standardowe sugeruje również poziom wiarygodności kolejności gałęzi. Wynikowe drzewo służy jako drzewo referencyjne dla poziomu wiarygodności kolejności gałęzi i testu przyspieszenia tempa ewolucji, nawet jeśli niektóre nawet wtedy, gdy niektóre linie gatunków wykazują przyspieszone tempo ewolucji dla większości swoich genów. tempo ewolucji dla większości swoich genów z powodu wąskiego gardła i innych efektów. efektów.
Za pomocą jakich metod możemy ocenić wiarygodność drzewa filogenetycznego?
Metody oceny solidności/wiarygodności topologii wywnioskowanych drzew filogenetycznych to: szeroko stosowana metoda bootstrap i metoda jackknife.