Name: Una guía práctica para Phylogenetics para no expertos (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-02-05T17:00:00.000+00:00
Duration: 12 min
Description: Aprende a reconstruir árboles filogenéticos confiables a partir de secuencias de ADN o proteínas usando BLAST, alineamiento múltiple y modelos evolutivos. Esta guía práctica ayuda a investigadores principiantes a dominar el análisis filogenético.

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Damos las gracias a los miembros del laboratorio O&#39;Halloran para comentarios sobre el manuscrito. Damos las gracias a El Departamento de la Universidad George Washington de Ciencias Biológicas y Columbian Facultad de Artes y Ciencias de la financiación para D. O&#39;Halloran.

1. Basic Local Alignment Search Tool (BLAST): Interfaz de línea <ol><li> Haga clic en este enlace para visitar el BLAST 1 servidor web en el Centro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI). - <a href="http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi">http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi</a> (Figura 1). </li><li> Introduzca una secuencia de texto con formato FASTA (véase la figura 2, por ejemplo) en el cuadro de consulta. </li><li> Haga clic en el programa BLAST apropiado y base de datos pertinente o especies individuales de interés para usar en la búsqueda y haga clic en &quot;BLAST&quot;. Nota: secuencia FASTA formato comienza con una línea de descripción se indica por un signo &quot;&gt;&quot;. La descripción debe seguir inmediatamente después del signo &quot;&gt;&quot;, la secuencia (es decir. Nucleótidos o aminoácidos) seguir la descripción que figura en la siguiente línea. La salida de la explosión de búsqueda se ve como HTML, texto plano, XML, o golpear tables (de texto o csv) con el ajuste predeterminado a HTML (Figura 3). </li></ol> 2. Basic Local Alignment Search Tool (BLAST): Ejecutables locales <ol><li> Descargue las últimas BLAST de línea de comandos ejecutables BLAST desde este enlace: <a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/</a> - </li><li> em&gt; Para los usuarios de PC: haga doble clic en el último archivo win32.exe explosión y aceptar el acuerdo de licencia y haga clic en instalar. Nota: El directorio de instalación por defecto es C: NCBI-BLAST-2.2.27 +. </li><li> Configure la variable de entorno PC como sigue: <ol><li> Haga clic en el PC botón &quot;Inicio&quot; y haga clic derecho en &quot;Equipo&quot;, </li><li> Haga clic en &quot;Propiedades&quot; y en la ventana emergente, haga clic en la pestaña &quot;avanzado&quot; </li><li> Haga clic en el botón &quot;Variables de entorno&quot; y en la nueva ventana emergente, haga clic en el botón &quot;nuevo&quot; en the &quot;Variables de usuario para el usuario&quot; sección </li><li> En la ventana emergente añadir el nombre de la variable &quot;Path&quot; y el valor de la variable &quot;C: NCBI-BLAST-2.2.27 + bin. Nota: el directorio bin contiene el archivo ejecutable (es decir blastp, etc.).. </li></ol></li><li> em&gt; Para los usuarios de Mac: Abra la aplicación Terminal (para ello &quot;Finder&quot; recién abierto y busque &quot;Terminal&quot; y esto mostrará el icono de &quot;terminal&quot;). En la ventana de terminal: &gt; Ftp <a href="ftp://ftp.ncbi.nih.gov">ftp.ncbi.nih.gov</a> Nota: También puede escribir la dirección URL utilizada anteriormente en el ejemplo para PC </li><li> Para acceder a la NCBI tipo &quot;anónimo&quot; de nombre y contraseña, y luego tipo de sitio ftp: &gt; Hornos cd / ejecutables / MAS RECIENTES </li><li> Enumerar los ejecutables escribiendo: &gt; ls </li><li> Obtenga la versión más reciente al escribir lo siguiente (o lo que sea la última versión actualmente es): 2; obtener NCBI-BLAST-2.2.7-macosx.tar.gz </li><li> Salga del sitio del servidor ftp NCBI escribiendo &quot;exit&quot;. </li><li> Descomprimir los archivos descargados escribiendo: &gt; Tar-xzf NCBI-BLAST-2.2.7-macosx.tar.gz </li><li> Añada la ubicación de los binarios para el ejecutable explosión para su ruta para que el shell puede buscar a través de este directorio en la búsqueda de comandos, escriba: &gt; PATH = $ PATH: new_folder_location </li><li> Compruebe si este añadió la ubicación a la ruta de acceso, escriba: &gt; Echo $ PATH </li><li> Descargar una bases de datos BLAST con formato previo (que se actualizan todos los días) haciendo clic aquí: <a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/</a> </li><li> Coloque la base de datos en la carpeta &quot;db&quot;. </li><li> em&gt; En un PC: abrir una ventana de MS-DOS (para ello haga clic en &quot;Inicio&quot; y escribe &quot;cmd&quot; en la barra de búsqueda) y cambie el directorio a la carpeta ncbi-blast escribiendo: C: Users&gt; cd .. [muevehasta una carpeta] C: &gt; cd NCBI-BLAST-2.2.27 + Esto va a cambiar el directorio a: C: NCBI-BLAST-2.2.27 +&gt; </li><li> Cree la base de datos utilizando el comando &quot;makedb&quot; siguiente: &gt; Makedb en db / briggsae.fasta-dbtype prot Salida db / briggsae Nota: En el siguiente ejemplo (Figura 4) la base de datos se denomina &quot;briggsae&quot; y se compone de un grupo de enlace del organismo Caenorhabditis briggsae. </li><li> Crear una secuencia de proteínas de consulta llamado &quot;prueba&quot; mediante la inserción de una secuencia de texto con formato FASTA proteína en la carpeta &quot;db&quot;. </li><li> Interrogar a la base de datos a través de una búsqueda blastp escribiendo el siguiente comando: &gt; Db blastp-query / test.txt-db db / text.txt briggsae Salida </li><li> em&gt; En un Mac: descargar una base de datos para búsquedas locales por onda expansiva mediante el acceso a la página web de NCBI ftp de acuerdo con las instrucciones de arriba (paso 2.4) y eltipo n: &gt; Lcd .. / bases de datos / </li><li> Descarga el genoma o secuencia de interés, escribiendo: &gt; Obtener NC_ [Adhesión #]. Fna Nota: &quot;. Fna&quot; se refiere a la secuencia de nucleótidos formato FASTA y &quot;FAA.&quot; Se refiere a las secuencias de aminoácidos formato FASTA. </li><li> Escriba &quot;quit&quot; para salir del sitio ftp. </li><li> Hacer la base de datos, escriba: &gt; Makeblastdb en db / mouse.faa Salida ratón dbtype prot </li><li> Introduzca una secuencia de consulta de FAST formateado en la carpeta &quot;bin&quot; e interrogar a la base de datos con el siguiente comando: &gt; Blastp-query &quot;su query.fasta&quot;-db &quot;base de datos&quot; Salida results.txt </li></ol> 3. Generación de múltiples alineamientos de secuencias <ol><li> Haga clic en estos enlaces para acceder a los programas más utilizados alineación de secuencias múltiples (MSA): ClustalW 6 <a href="http://www.clustal.org/">http://www.clustal.org/</a> Kalign 7 <a href="http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi">http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi</a> MAFFT 8,9 <a href="http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/">http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/</a> MÚSCULO 10 <a href="http://www.drive5.com/muscle/">http://www.drive5.com/muscle/</a> T-Café 11 <a href="http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/">http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/</a> PROBCONS 12 <a href="http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons">http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons</a> </li><li> Haga clic en este enlace - <a href="http://tcoffee.crg.cat/apps/tcoffee/do:regular">http://tcoffee.crg.cat/apps/tcoffee/do:regular</a> - y de FASTA formato de entrada de datos de secuencia en el cuadro de consulta Nota: Un ejemplo de salida de T-Café se puede ver en la Figura 5, residuos similares están codificados por color. </li><li> Descargue el Clustal MSA como una versión de línea de comandos (ClustalW) o una gráfica de versión (ClustalX) haciendo clic en este enlace: <a href="http://www.clustal.org/clustal2/">http://www.clustal.org/clustal2/</a> - a continuación, haga clic en el ejecutable correspondiente (es decir, ganar, Linux, Mac OS X). </li><li> Carga de datos como texto con formato FASTA secuencia y alinear (Figura 6). </li></ol> 4. La determinación de mejores modelos de ajuste de la Evolución <ol><li> Haga clic aquí para descargar el programa ProtTest 13: <a href="http://darwin.uvigo.es/our-software/">http://darwin.uvigo.es/our-software/</a> </li><li> Una vez ProtTest se descarga, haga doble clic en el archivo ProtTest.jar </li><li> Una vez que se puso en marcha ProtTest, haga clic en &quot;Seleccionar archivo&quot; y cargar los datos de la secuencia (Figura 7). </li><li> Luego haga clic en &quot;start&quot; y el programa comenzará (Figura 8). Nota: Después de la finalización de la carrera (Figura 8), el programa le indicará el mejor modelo basado en criterios por ejemplo<html> &quot;Mejor modelo según AIC: WAG + I + G&quot; </li></ol> 5. Inferir filogenias secuencia basada en máxima verosimilitud o inferencia bayesiana <ol><li> Descargado PhyML 4 aquí: <a href="https://code.google.com/p/phyml/">https://code.google.com/p/phyml/</a> </li><li> Inicie el ejecutable haciendo doble clic en la aplicación apropiada (es decir phyml de Windows, phyml Linux, etc.) Y la ventana de la interfaz aparecerá (Figura 9). </li><li> Cargue la secuencia de entrada como una secuencia con formato PHYLIP escribiendo: &gt; &quot;Nombre de archivo&quot;. Phy Nota: Para convertir entre formatos de secuencia, utilice el programa web &quot;Readseq&quot; disponible en - <a href="http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi">http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi</a> . </li><li> El lanzamiento del programa, escriba &quot;Y&quot;. </li><li> Descarga MrBayes 5 aquí: rceforge.net / download.php &quot;&gt; http://mrbayes.sourceforge.net/download.php </li><li> Para iniciar el programa, haga clic en el archivo ejecutable y leer NEXUS formato de datos de secuencia en el programa escribiendo: &gt; Ejecutar &quot;nombre de archivo&quot;. Nex </li><li> Establecer el modelo evolutivo. </li><li> Seleccione el número de generaciones para ejecutar escribiendo: &gt; Mcmcp ngen = 1000000 [esto establece el número de generaciones 1000000] &gt; Sumidero burnin = 10000 [esto establece el burnin 10000] </li><li> Guarde las longitudes de rama en el archivo de resultados escribiendo: &gt; Mcmcp savebrlens = sí </li><li> Ejecute el análisis escribiendo: &gt; Mcmc </li><li> Resuma los árboles con el comando &quot;SUMT&quot;. </li></ol> 6. Visualizar Phylogenies <ol><li> Ver una lista de programas visores de árboles aquí: <a href="http://www.treedyn.org/overview/editors.html">http://www.treedyn.org/overview/editors.html</a> </li><li> Descargue el TreeView 14 progrEstoy aquí: <a href="http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html">http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html</a> </li></ol>

<ol><li>Altschul, S. F., Carroll, R. J., Lipman, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Weights+for+data+related+by+a+tree%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Mol.+Biol%22%5BJournal%5D)">Weights for data related by a tree.</a> J. Mol. Biol. 207 (4), 647-653 (1989).</li>
<li>Akaike, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new+look+at+the+statistical+model+identification%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans.+Automat.+Contr%22%5BJournal%5D)">A new look at the statistical model identification.</a> IEEE Trans. Automat. Contr. 19 (6), 706-723 (1974).</li>
<li>Schwarz, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Estimating+the+dimension+of+a+model%5BTitle%5D)+AND+%22Ann.+Stat%22%5BJournal%5D)">Estimating the dimension of a model.</a> Ann. Stat. 6 (2), 461-464 (1978).</li>
<li>Guindon, S., Gascuel, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simple%2C+fast%2C+and+accurate+algorithm+to+estimate+large+phylogenies+by+maximum+likelihood%5BTitle%5D)+AND+%22Syst.+Biol%22%5BJournal%5D)">A simple, fast, and accurate algorithm to estimate large phylogenies by maximum likelihood.</a> Syst. Biol. 52 (5), 696-704 (2003).</li>
<li>Huelsenbeck, J. P., Ronquist, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MRBAYES%3A+Bayesian+inference+of+phylogenetic+trees%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">MRBAYES: Bayesian inference of phylogenetic trees.</a> Bioinformatics. 17 (8), 754-755 (2001).</li>
<li>Thompson, J. D., Higgins, D. G., Gibson, T. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CLUSTAL+W%3A+Improving+the+sensitivity+of+progressive+multiple+sequence+alignment+through+sequence+weighting%2C+position-specific+gap+penalties+and+weight+matrix+choice%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">CLUSTAL W: Improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight matrix choice.</a> Nucleic Acids Res. 22 (22), 4673-4680 (1994).</li>
<li>Lassmann, T., Sonnhammer, E. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Kalign--an+accurate+and+fast+multiple+sequence+alignment+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Kalign--an accurate and fast multiple sequence alignment algorithm.</a> BMC Bioinformatics. 6, 298 (2005).</li>
<li>Katoh, K., Kuma, K., Toh, H., Miyata, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MAFFT+version+5%3A+Improvement+in+accuracy+of+multiple+sequence+alignment%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">MAFFT version 5: Improvement in accuracy of multiple sequence alignment.</a> Nucleic Acids Res. 33 (2), 511-518 (2005).</li>
<li>Katoh, K., Misawa, K., Kuma, K., Miyata, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MAFFT%3A+A+novel+method+for+rapid+multiple+sequence+alignment+based+on+fast+fourier+transform%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">MAFFT: A novel method for rapid multiple sequence alignment based on fast fourier transform.</a> Nucleic Acids Res. 30 (14), 3059-3066 (2002).</li>
<li>Edgar, R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MUSCLE%3A+Multiple+sequence+alignment+with+high+accuracy+and+high+throughput%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">MUSCLE: Multiple sequence alignment with high accuracy and high throughput.</a> Nucleic Acids Res. 32 (5), 1792-1797 (2004).</li>
<li>Notredame, C., Higgins, D. G., Heringa, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((T-coffee%3A+A+novel+method+for+fast+and+accurate+multiple+sequence+alignment%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Mol.+Biol%22%5BJournal%5D)">T-coffee: A novel method for fast and accurate multiple sequence alignment.</a> J. Mol. Biol. 302 (1), 205-217 (2000).</li>
<li>Do, C. B., Mahabhashyam, M. S., Brudno, M., Batzoglou, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ProbCons%3A+Probabilistic+consistency-based+multiple+sequence+alignment%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Res%22%5BJournal%5D)">ProbCons: Probabilistic consistency-based multiple sequence alignment.</a> Genome Res. 15 (2), 330-340 (2005).</li>
<li>Darriba, D., Taboada, G. L., Doallo, R., Posada, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ProtTest+3%3A+Fast+selection+of+best-fit+models+of+protein+evolution%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">ProtTest 3: Fast selection of best-fit models of protein evolution.</a> Bioinformatics. 27 (8), 1164-1165 (2011).</li>
<li>Page, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TreeView%3A+An+application+to+display+phylogenetic+trees+on+personal+computers%5BTitle%5D)+AND+%22Comput.+Appl.+Biosci%22%5BJournal%5D)">TreeView: An application to display phylogenetic trees on personal computers.</a> Comput. Appl. Biosci. 12 (4), 357-358 (1996).</li>
<li>Darriba, D., Taboada, G. L., Doallo, R., Posada, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((jModelTest+2%3A+More+models%2C+new+heuristics+and+parallel+computing%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">jModelTest 2: More models, new heuristics and parallel computing.</a> Nat. Methods. 9 (8), 772 (2012).</li>
<li>Chevenet, F., Brun, C., Banuls, A. L., Jacq, B., Christen, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TreeDyn%3A+Towards+dynamic+graphics+and+annotations+for+analyses+of+trees%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">TreeDyn: Towards dynamic graphics and annotations for analyses of trees.</a> BMC Bioinformatics. 7, 439 (2006).</li>
</ol>

No tenemos nada que revelar.

Nuestra esperanza para este artículo es que sirva como punto de partida para guiar a los investigadores o estudiantes que son nuevos en la filogenética. Proyectos de secuenciación del genoma han vuelto menos costosos en los últimos años y como consecuencia de la demanda de los usuarios de esta tecnología es cada vez mayor, y ahora la producción de grandes conjuntos de datos de secuencias es un lugar común en pequeños laboratorios. Estos conjuntos de datos proporcionan a menudo los investigadores con conjuntos de genes q...

Con el fin de entender cómo evolucionaron dos (o más) especies, es necesario primero obtener la secuencia o los datos morfológicos de cada muestra, estos datos representan cantidades que podemos utilizar para medir su relación a través del espacio evolutivo. Al igual que en la medición de distancia lineal, tener más datos disponibles (por ejemplo, millas, pulgadas, micras) equivaldrán a una medición más precisa. Ergo, la precisión con la que un investigador puede deducir la distancia evolutiva está fuertemente influenciado por el volumen de datos informativos disponibles para medir las relaciones. Además, debido a que diferentes muestras evolucionan a diferentes velocidades y por diferentes mecanismos, el método que se utiliza para medir la relación entre dos taxones también influye directamente en la precisión de las mediciones evolutivos. Por lo tanto, debido a las relaciones evolutivas no se observan directamente, sino que en lugar se extrapolan de secuencia o los datos morfológicos, el problema de inferir evolutivarelaciones se convierte en una de las estadísticas. Phylogenetics es la rama de la biología que se trate con la aplicación de modelos estadísticos para los patrones de evolución con el fin de reconstruir de manera óptima la historia evolutiva entre los taxones. Esta reconstrucción entre los taxones que se conoce como la filogenia de los taxones. Para ayudar a cerrar la brecha de conocimientos entre los biólogos moleculares y los biólogos evolutivos que describimos aquí un paso a paso de tuberías para inferir filogenias a partir de un conjunto de secuencias. En primer lugar, se detallan los pasos a seguir en la interrogación de bases de datos utilizando el Basic Local Alignment Search Tool (BLAST 1) algoritmo a través de la interfaz basada en la web y también mediante el uso de archivos ejecutables locales, lo que es a menudo el primer paso para obtener una lista de secuencias similares a una no identificada consulta, aunque algunos investigadores también pueden estar interesados ​​en la recopilación de datos para un solo grupo a través de interfaces web como Phylota (http://www.phylota.net/). BLAST es un algoritmo para Comparing primaria de aminoácidos o de datos de secuencias de nucleótidos contra una base de datos de secuencias para buscar &quot;hits&quot; que se asemejan a la secuencia problema. El programa BLAST fue diseñado por Stephen Altschul et al. en los Institutos Nacionales de Salud (NIH) 1. El servidor de BLAST consiste en una serie de programas diferentes, y aquí está una lista de algunos de los programas BLAST más comunes: i) BLAST de nucleótidos del nucleótido (blastn): Este programa requiere una entrada de secuencia de ADN y devuelve las secuencias de ADN más similares a partir de la base de datos de ADN que especifica el usuario (por ejemplo, para un organismo específico). ii) BLAST-proteína-proteína (BLASTP): Aquí el usuario introduce una secuencia de la proteína y el programa vuelve las secuencias de proteína más similares a partir de la base de datos de proteínas que el usuario especifica. iii) BLAST iterativo-posición específica (PSI-BLAST) (blastpgp): La entrada del usuario es una proteen la secuencia que devuelve un conjunto de proteínas estrechamente relacionadas, ya partir de esta base de datos se genera un perfil conservado. A continuación, una nueva consulta se genera utilizando sólo estos &quot;motivos&quot; conservados que se utiliza para interrogar a una base de datos de proteínas y esto devuelve un grupo mayor de proteínas a partir de los cuales se extraen de un nuevo conjunto de &quot;motivos&quot; conservados y luego se usa para interrogar a una base de datos de proteínas hasta un conjunto aún mayor de proteínas vuelven a sintonizarse y se genera otro perfil y se repite el proceso. Mediante la inclusión de proteínas relacionadas en la consulta en cada paso de este programa permite al usuario identificar secuencias que son más divergentes. iv) nucleótidos traducción de la proteína 6-marco (BLASTX): Aquí el usuario proporciona una entrada de secuencia de nucleótidos que se convierte en los productos de traducción conceptual de seis marcos (es decir, ambas cadenas) contra una base de datos de secuencias de proteínas.. v) Nucleótido 6-bastidor de traslación-nucleótidoTraducción 6-marco (TBLASTX): Este programa toma una secuencia de nucleótidos de ADN de entrada y traduce la entrada en todos los productos de traducción conceptual de seis marcos que se compara contra las traducciones de seis marcos de una base de datos de secuencia de nucleótidos. vi) La proteína-nucleótido traducción 6-frame (tblastn): Este programa utiliza una entrada de secuencia de proteínas con el que comparar los seis marcos de lectura de una base de datos de secuencias de nucleótidos. A continuación se describen los programas más utilizados para generar una alineación de secuencias múltiples (MSA) de un conjunto de datos de secuencias, y esto es seguido por una guía de usuario para programas que determinan los modelos de mejor ajuste de la evolución de un conjunto de datos de secuencias. La reconstrucción filogenética es un problema estadístico, y debido a esto, los métodos filogenéticos necesidad de incorporar un marco estadístico. Este marco estadístico se convierte en un modelo evolutivo que incorpora el cambio de secuencia en el conjunto de datos. Este mo evolutivodel se compone de un conjunto de hipótesis sobre el proceso de nucleótidos o amino-ácidos sustituciones, y el modelo de mejor ajuste para un determinado conjunto de datos se puede seleccionar a través de pruebas estadísticas. El ajuste de los datos de los diferentes modelos se pueden comparar a través de pruebas de coeficiente de riesgo (LRTs) o criterios de información para seleccionar el modelo que mejor se ajusta dentro de un conjunto de posibles. Dos criterios de información comunes son el criterio de información de Akaike (AIC) 2 y el criterio de información bayesiano (BIC) 3. Una vez que se genera un alineamiento óptimo, hay muchos métodos diferentes para crear una filogenia de los datos alineados. Hay numerosos métodos de inferir relaciones evolutivas; en términos generales, que se pueden dividir en dos categorías: métodos basados ​​en la distancia y métodos basados ​​en la secuencia. Métodos basados ​​en la distancia calculan distancias por parejas de secuencias y, a continuación, utilizar estas distancias para obtener el árbol. Métodos Secuencia basada utilizan la secuencia de alineación directa, y por lo general buscar en la tespacio ree utilizando un criterio de optimalidad. Planteamos dos métodos basados ​​en la secuencia para la reconstrucción de las relaciones filogenéticas: son PhyML 4 que implementa el marco de máxima verosimilitud, y MrBayes 5 que utiliza bayesiano Markov Chain Monte Carlo inferencia. Verosimilitud y métodos bayesianos ofrecen un marco estadístico para la reconstrucción filogenética. Al proporcionar la información del usuario en las herramientas de creación de árboles de uso común, se introduce al lector a los datos necesarios para inferir las relaciones filogenéticas.

<table><tbody><tr><td>Página web de BLAST&nbsp;</td><td></td><td></td><td><a href="http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi">http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi</a></td></tr><tr><td>BLAST ejecutables&nbsp;</td><td></td><td></td><td><a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/</a></td></tr><tr><td>Bases de datos</td><td></td><td></td> BLAST preformateadas<td><a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/</a></td></tr><tr><td>Clustal</td><td></td><td></td><td><a href="http://www.clustal.org/ ">http://www.clustal.org/</a></td></tr><tr><td>Kalign</td><td></td><td></td><td><a href="http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi">http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi</a></td></tr><tr><td>MAFFT</td><td></td><td></td><td><a href="http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/">http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/</a></td></tr><tr><td>MUSCLE</td><td></td><td></td><td><a href="http://www.drive5.com/muscle/">http://www.drive5.com/muscle/</a></td></tr><tr><td>T-Coffee</td><td></td><td></td><td><a href="http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/">http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/</a></td></tr><tr><td>PROBCONS</td><td></td><td></td><<td>a href="http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons">http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons&nbsp; </a></td></tr><tr><td>Se-Al&nbsp;</td><td></td><td></td><td><a href="http://tree.bio.ed.ac.uk/software/seal/">http://tree.bio.ed.ac.uk/software/seal/</a></td></tr><tr><td>BSEdit&nbsp;</td><td></td><td></td><td><a href="http://www.bsedit.org/">http://www.bsedit.org/</a></td></tr><tr><td>JalView</td><td></td><td></td><td><a href="http://www.jalview.org/">http://www.jalview.org/</a></td></tr><tr><td>SeaView</td><td></td><td></td><td><a href="http://pbil.univ-lyon1.fr/software/seaview.html">http://pbil.univ-lyon1.fr/software/seaview.html</a></td></tr><tr><td>ProtTest& nbsp;</td><td></td><td></td><td><a href="https://code.google.com/p/prottest3/">https://code.google.com/p/prottest3/</a></td></tr><tr><td>Java Runtime&nbsp;</td><td></td><td></td><td><a href="http://www.java.com/en/download/chrome.jsp">http://www.java.com/en/download/chrome.jsp</a></td></tr><tr><td>Readseq</td><td></td><td></td><td><a href="http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi">http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi</a></td></tr><tr><td>jModelTest</td><td></td><td></td><td><a href="https://code.google.com/p/jmodeltest2/">https://code.google.com/p/jmodeltest2/</a></td></tr><tr><td>PhyML</td><td></td><td></td><<td>a href="https://code.google.com/p/phyml/">https://code.google.com/p/phyml/</a></td></tr><tr><td>MrBayes</td><td></td><td></td><td><a href="http://mrbayes.sourceforge.net/download.php">http://mrbayes.sourceforge.net/download.php</a></td></tr><tr><td>TreeView</td><td></td><td></td><td><a href="http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html">http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html</a></td></tr><tr><td>TreeDyn</td><td></td><td></td><td><a href="http://www.treedyn.org/">http://www.treedyn.org/</a></td></tr></tbody></table>

una guía práctica para phylogenetics para no expertos

A Practical Guide to Phylogenetics for Nonexperts

Muchos investigadores, a través de muy diversa focos, están aplicando la filogenética a su pregunta (s) de investigación. Sin embargo, muchos investigadores son nuevos en este tema y por lo que presenta problemas inherentes. Aquí compilamos una introducción práctica a la filogenética para los no expertos. Nos planteamos de una manera paso a paso, una tubería para generar filogenias confiables de los conjuntos de datos de secuencias de genes. Comenzamos con una guía de usuario para las herramientas de búsqueda de similitud a través de interfaces en línea, así como ejecutables locales. A continuación, exploramos los programas para la generación de múltiples alineamientos de secuencias seguidas de protocolos para el uso de software para determinar los modelos de mejor ajuste de la evolución. A continuación, describimos protocolos para la reconstrucción de relaciones filogenéticas a través de máxima verosimilitud y criterios bayesianas y, finalmente, describe herramientas para la visualización de los árboles filogenéticos. Si bien esto no es de ninguna manera una descripción exhaustiva de los estudios filogenéticos, proporciona al lector con informat comenzando prácticaiones en las aplicaciones de software clave comúnmente utilizados por filogenetistas. La visión de este artículo sería que podría servir como una herramienta de formación práctica para los investigadores que emprenden estudios filogenéticos y también sirven como un recurso educativo que se podrían incorporar en un salón de clases o la enseñanza-lab.

Encontrar similitudes a una consulta permite a los investigadores atribuyen una identidad potencial de nuevas secuencias y también inferir relaciones entre secuencias. El tipo de entrada de archivo para BLAST FASTA 1 es la secuencia de texto con formato o número de acceso GenBank. Secuencia FASTA formato comienza con una línea de descripción se indica por un signo &quot;&gt;&quot; (Figura 2). La descripción debe seguir inmediatamente después del signo &quot;&gt;&quot;, la secuencia (es de...

Aquí se describe una tubería de paso a paso para generar filogenias confiables desde el nucleótido o secuencia de aminoácidos conjuntos de datos. Esta guía tiene como objetivo servir a los investigadores o estudiantes nuevos para el análisis filogenético.

Una guía práctica para Phylogenetics para no expertos

Many researchers, across incredibly diverse foci, are applying phylogenetics to their research question(s). However, many researchers are new to this ...

El objetivo general de este artículo es reconstruir un árbol filogenético confiable a partir de secuencias de ADN o proteínas. Esto se logra primero identificando secuencias similares mediante programas blast en el NCBI. El segundo paso consiste en alinear las secuencias similares.A continuación, se determina el modelo de evolución con mejor ajuste a partir del alineamiento. El paso final consiste en inferir la relación filogenética a partir de las secuencias alineadas. En última instancia, la secuencia de pasos se utiliza para mostrar cómo los usuarios pueden pasar de datos de secuencias a filogenias confiables.Este método puede ayudar a responder preguntas clave en diversos campos al inferir la identidad y la función de secuencias novedosas. Para utilizar la versión en línea de la herramienta básica de búsqueda de alineamiento local, o blast, diríjase al Servidor Web de Blast del Centro Nacional de Información Biotecnológica o NNC B's. Haga clic en el programa blast adecuado.Introduzca una secuencia de texto en formato FASTA, como la que se muestra aquí, en el cuadro de consulta. Haga clic en el programa BLAST adecuado para usarlo en la búsqueda y luego haga clic en BLAST. La salida está en formato HTML por defecto y muestra las secuencias más similares a la secuencia de texto introducida.La siguiente sección trata sobre el uso de un ejecutable blast local en Windows Mac. Los usuarios pueden pasar a la siguiente sección llamada Ejecutables locales Blast para Macs x. Para ejecutar el programa de línea de comandos blast en una máquina Windows, descargue el ejecutable de Windows apropiado desde el sitio web de NCBI blast.Después de instalar el programa Blast, configure la variable de entorno del PC de la siguiente manera: haga clic en el botón de inicio del PC y haga clic con el botón derecho en equipo. Luego, haga clic en propiedades. En la nueva ventana, seleccione configuraciones avanzadas del sistema y, en la pestaña avanzado del nuevo cuadro emergente, haga clic en el botón variables de entorno.Luego, en la sección de variables de usuario, haga clic en el botón nuevo. En la ventana emergente, agregue el nombre de la variable path y el valor de la variable que se muestra aquí. A continuación, descargue una base de datos blast preformateada, que se actualiza diariamente desde el sitio web del NCBI, o un genoma para un organismo particular.Luego, abra un símbolo del sistema MS DOS haciendo clic en Inicio y escribiendo CMD en la barra de búsqueda, y cambie al directorio de BLAST del NCBI. Cree la base de datos utilizando el comando Crear base de datos BLAST que se muestra aquí. Cree una secuencia proteica de consulta denominada test insertando una secuencia proteica en formato FASTA en la carpeta de la base de datos.Luego, para identificar las secuencias más similares a la proteína de prueba, consulte la base de datos mediante el comando de consulta blast P. La siguiente sección repite esta información para usuarios de Mac. Los usuarios de Windows pueden pasar a la sección cinco, Generación de alineamientos múltiples de secuencias.Para ejecutar el programa de línea de comandos blast en una Mac, descargue el ejecutable adecuado para MAC accediendo remotamente al sitio F-T-P del N-C-B-I. Para ello, abra el buscador y busque terminal en la ventana de terminal, escriba la dirección F-T-P del sitio del N-C-B-I. Escriba anonymous como nombre y contraseña, y luego escriba CD blast barra ejecutables barra más reciente.Enumere los ejecutables escribiendo LS y descargue la versión más reciente que cumpla con los requisitos de su sistema escribiendo lo siguiente. Ahora, descomprima los archivos descargados. A continuación, agregue la ubicación de los binarios para el ejecutable de blast a su ruta, de modo que el intérprete de comandos pueda buscar en este directorio.Al buscar comandos, descargue una base de datos blast preformateada o un genoma desde el sitio web del NCBI. Busque en el directorio de genomas escribiendo CD genomas. Luego descargue el genoma o la secuencia de interés como se indica a continuación, y después escriba quit para salir del sitio FTP.A continuación, cree la base de datos escribiendo la instrucción Make Blast DB. Inserte una secuencia de consulta en formato FASTA en la carpeta bin e interrogue la base de datos con el comando de consulta blast P para encontrar la secuencia más similar a los datos de la secuencia de prueba. Entre los programas comúnmente utilizados de alineación múltiple de secuencias o MSA, está tea coffee. Después de ingresar los datos de la secuencia en formato FASTA en el cuadro de consulta en el sitio de tea coffee, la salida indica los residuos similares mediante un código de colores.Otro programa de AMS ampliamente utilizado es el AMS clusteral, que puede descargarse como una versión de línea de comandos, CLUSTAL W, o como una versión gráfica, CLUSTAL X, para diversos sistemas operativos. A continuación, cargue los datos en el programa clusteral como un texto de secuencia con formato fasta seleccionando la pestaña de archivo. Luego, haga clic en el botón cargar secuencias.Ahora cambie a la pestaña de alineación y haga clic en el botón realizar alineación completa para alinear las secuencias según un modelo de evolución de mejor ajuste. Descargue el programa protest. Una vez que protest se haya descargado, haga doble clic sobre protest.Una vez iniciada la protesta, haga clic en seleccionar archivo en el cuadro de alineación para cargar los datos de secuencia. Luego, haga clic en iniciar para ejecutar el programa. Tras completar la ejecución, el programa indica el mejor modelo según los criterios para inferir secuencias.Después de descargar e iniciar Phi ML, cargue la secuencia de entrada como una secuencia con formato lip introduciendo el nombre del archivo y PY. Luego inicie el programa escribiendo y. Después de descargar un programa de inferencia bayesiana desde el sitio web de Mr Bays, inicie el programa haciendo clic en el archivo ejecutable. A continuación, cargue los datos de secuencias con formato Nexus en el programa escribiendo execute nombre_del_archivo punto NEX.A continuación, configure el modelo evolutivo y seleccione el número de generaciones a ejecutar. Después de realizar el análisis con el comando mc mc, resuma los árboles utilizando el comando sum T para visualizar un árbol filogenético. Descargue el programa para ver árboles.Como nota final, se lanzan constantemente nuevos programas informáticos destinados a proporcionar mejores alineamientos, predicciones de similitud o árboles filogenéticos. Aunque en este video se ha presentado una visión general de programas populares, se anima al espectador a explorar opciones adicionales. El algoritmo blast realiza alineamientos locales, que buscan segmentos cortos de similitud en las secuencias.Después de que el algoritmo haya buscado todos los segmentos posibles de la secuencia de consulta y extendido al máximo estas secuencias, ensambla entonces los alineamientos. Para cada par de secuencias de consulta, el valor e indica la significancia estadística de una coincidencia. Cuanto menor sea el valor E, más significativo será el resultado.Por ejemplo, un alineamiento de secuencias con un valor E de 0.05 significa que la probabilidad de que esta coincidencia ocurra por azar es de cinco en 100. El puntaje BIT utiliza una matriz de puntuación específica para indicar qué tan bueno es el alineamiento. Cuanto mayor sea el puntaje BIT, mejor será el alineamiento.Un alineamiento múltiple de secuencias o AMS es un alineamiento de secuencias de tres o más secuencias primarias compuestas de aminoácidos, ADN o ARN. La salida del AMS té café que se muestra aquí codifica con colores los residuos similares. Aquí se muestra un ejemplo de alineamiento de seis secuencias proteicas alineadas mediante Cluster X para alineamientos de aminoácidos.El programa protest se utiliza para determinar la selección de los modelos de reemplazo de aminoácidos que mejor se ajustan. Dentro de los datos, el programa enumera los modelos a medida que se analizan y muestra el modelo de mejor ajuste tras la finalización del programa. Phi ML estima filogenias de máxima verosimilitud a partir de alineamientos de secuencias de nucleótidos o aminoácidos. Incorpora un gran número de modelos de sustitución junto con diversas opciones para explorar el espacio de topologías filogenéticas.Mr.Bayes utiliza inferencia bayesiana CMC a través de varios modelos evolutivos para reconstruir relaciones filogenéticas. Una vez que el programa está en ejecución, se puede observar el progreso en intervalos específicos como se muestra aquí. Una vez que se genera un árbol filogenético, es necesario visualizar la topología.En esta figura, la ventana de vista de árbol muestra un árbol de ejemplo de proteínas de fly.Base. La vista de árbol incluye un editor de árboles que permite al usuario mover ramas y reorganizar árboles. Al realizar este procedimiento, es importante recordar leer cuidadosamente las guías del usuario para cada programa.Este protocolo proporciona un punto de partida práctico para presentar al lector cómo funcionan estos programas. Sin embargo, animo al lector a experimentar y familiarizarse con los muchos ajustes asociados a cada programa.

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Research

Investigación

JoVE Journal

Biology

Biología

La base de datos ITS2 es un banco de trabajo para la secuencia de inferencia filogenética y al mismo tiempo teniendo en cuenta la estructura secundaria del espaciador transcrito interno 2. Esto incluye la recopilación de datos con la anotación precisa, predicción de estructura, la alineación de secuencias múltiples de estructura y cálculo árbol de rápido. En pocas palabras, esta mesa de trabajo simplifica primeros análisis filogenéticos para unos pocos clics.

La base de datos ITS2

El objetivo de este protocolo es desarrollar una referencia para proteínas divergentes en un grupo que carece de criterios coherentes para la nomenclatura y clasificación. Esta referencia facilitará el análisis y la discusión del grupo como un todo y puede ser utilizada además de nombres establecidos.

Creando y aplicando una referencia para facilitar la discusión y clasificación de las proteínas en un grupo diverso

Se describe un método de construir un árbol filogenético basado en la homología de la secuencia de dulces de eucariotas y SemiSWEETs de procariotas. El análisis filogenético es una herramienta útil para explicar la relación evolutiva entre genes o proteínas homólogas de grupos de organismo diferente.

Utilizando el análisis filogenético para investigar origen de genes eucariotas

El propósito de este protocolo es investigar la evolución y expresión de genes candidatos utilizando datos de secuenciación de ARN.

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Un enfoque práctico de elaboración de mapas genéticos inducible destino: una guía visual para marcar y rastrear las células En Vivo</em

Estamos describiendo un nuevo método de aislamiento de ADN genómico a partir de sangre entera recogida para el plasma / serología. Después de la recogida de plasma, la sangre compactado se normalmente se descarta. Nuestro nuevo método representa una mejora significativa sobre los métodos existentes y hace que el ADN y el plasma disponible a partir de una sola colección, sin solicitar la sangre adicional.

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El destino de una célula embrionaria individual puede ser influenciada por las moléculas hereditarias y / o por las señales de las células vecinas. Utilizando los mapas de destino de la etapa de escisión de embriones de Xenopus, blastómeras individuales pueden ser identificados por la cultura de forma aislada para evaluar las contribuciones de moléculas hereditarias frente a las interacciones célula-célula.

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El flujo de trabajo V3 es un procedimiento de western blot que utiliza geles sin manchas. La tecnología libre de manchas permite a los investigadores visualizar la calidad de la separación de proteínas, verificar la eficiencia de la transferencia y, lo que es más importante, validar el cambio en la proteína de interés utilizando la cuantificación total de proteínas como un control de carga confiable.

Flujo de trabajo sin manchas V3 para un control de carga total de proteínas práctico, conveniente y confiable en Western Blotting

El avance de la transferencia occidental mediante fluorescencia ha permitido la detección de cambios sutiles en la expresión de proteínas, lo que permite realizar análisis cuantitativos. Aquí describimos una metodología robusta para la detección de una variedad de proteínas en una variedad de especies y tipos de tejidos. También se proporciona una estrategia para superar problemas técnicos comunes.

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Aprende a reconstruir árboles filogenéticos confiables a partir de secuencias de ADN o proteínas usando BLAST, alineamiento múltiple y modelos evolutivos. Esta guía práctica ayuda a investigadores principiantes a dominar el análisis filogenético.

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