Name: 사용 하 여 계통 발생 분석은 진 핵 유전자 원산지 조사 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-08-14T12:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 57 s
Description: 배우세요 진핵생물 SWEET 유전자 서열을 활용한 계통발생 분석 방법입니다. Clustal Omega와 MEGA를 사용하여 계통수를 구축하고 진화적 관계를 탐구하는 이 기법은 초보 연구자도 쉽게 익힐 수 있습니다.

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이 작품은 국립 자연 과학 재단의 중국 (31371596), 바이오 기술 연구 센터, 중국 3 협곡 대학 (2016KBC04), 그리고 장쑤 성, 중국 (BK20151424)의 자연 과학 재단에 의해 지원 되었다.

1. 시퀀스 정렬
<ol><li>
진 핵 정하고 별도 문서에 간결한 SemiSWEET의 아미노산 시퀀스를 수집 하 고 FASTA 형태로 그들을 나열. 유사성 검색 기본 로컬 맞춤 검색 도구 (폭발) 도구를 사용 하 여 생명 공학 정보 (NCBI), 유럽 분자 생물학 실험실 (EMBL), 및 일본 (DDBJ) 데이터베이스의 DNA 데이터 은행에 대 한 국립 센터에서 시퀀스 다운로드.
	<ol>
<li>예제 파일에서 진핵생물과 원핵생물의 단일 MtN3/타 액 도메인 (3 막 횡단 나선)를 소지 하는 57 약간 단 단백질 시퀀스의 두 MtN3/타 액 도메인 (7 막 횡단 나선)를 소지 하는 228 putative 달콤한 단백질 시퀀스를 수집 13.</li>
		<li>프로세스를 단순화 하려면 계통 발생 나무 건축을 위해 228 putative 과자 중 단 세포 진 핵 생물에서 35 후보 달콤한 단백질을 선택 합니다. 이러한 시퀀스는 독자가 실제 데이터 세트에 연습 수 있도록 연결 됩니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
35 달콤한 시퀀스 정렬 Clustal 오메가 (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/)으로 그들을 입력 하 여.
	<ol>
<li>복사 및 붙여 단백질 시퀀스 FASTA 형태로 입력된 상자 또는 FASTA 형식의 시퀀스 파일 업로드. 그들은 ' 1 단계 ' 단원의 풀 다운 메뉴에서 아이콘을 클릭 하 여 아미노산 시퀀스는 지정 합니다.</li>
		<li>필요한 경우 ' 2 단계 ' 섹션에서 출력 형식 및 다른 매개 변수를 지정 합니다. 이 연구를 위해 "clustal 번호 없이",으로 출력 포맷을 설정 하 고 다른 매개 변수를 기본 설정에 두고. 대부분의 경우에서 기본 매개 변수는 어떤 사양 하지 않고 잘 작동합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>제출 하 고 ' 3 단계 ' 단원의 맞춤을 실행 합니다. 그것은 분 맞춤 완료 될 때까지 몇 초에서 아무 데도 걸릴 수 있습니다. 결과 요약 패널에서 "CLUSTAL 형식에서 맞춤"에서 링크를 마우스 오른쪽 단추로 클릭 하 고 "35.clustal" (그림 1)으로 정렬 된 시퀀스를 저장 합니다.</li>
	<li>
BioEdit에서 정렬 결과 파일을 엽니다.
	<ol>
<li>BioEdit의 주 패널에서 "시퀀스"를 클릭 첫 번째 풀 다운 메뉴에서 "편집 분위기"를 선택한 다음 하위 메뉴 (그림 2)에서 "편집 잔류물"를 클릭.</li>
		<li>정렬 (선택한 시퀀스는 검정색으로 표시 됩니다) 커서의 왼쪽에 튀어나온 시퀀스를 선택 합니다 (그림 3) 선택 된 시퀀스를 제거 하려면 "편집" 메뉴에서 "Delete" 아이콘을 클릭 합니다.</li>
		<li>선택 및 첫 번째 MtN3/타 액 도메인의 오른쪽에 튀어나온 시퀀스를 삭제 하 고 35-I.fas (그림 4)으로 트림된 첫 번째 MtN3/타 액 도메인 시퀀스를 저장 합니다. 마찬가지로, 왼쪽 및 오른쪽 튀어나온 두 번째 MtN3/타 액 도메인의 시퀀스를 삭제 하 고 35-II.fas로 저장. 첫 번째 및 두 번째 MtN3/타 액 도메인 시퀀스 수 있습니다 예측할 수 리듬 (http://proteinformatics.charite.de/rhythm/inndex.php?site=helix) 또는 TMHMM (http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/)와 함께 사전에.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
메가, 파일 35-I.fas를 열고 "정렬" 메시지가 표시 되 면 클릭 합니다. "편집" 메뉴에서 "모두 선택"을 클릭 "선택 애"; 이름과 시퀀스는 taxa의 블랙 (그림 5)에서 선택 됩니다.
	<ol>
<li>시퀀스를 클립보드에 복사 하려면 "편집" 메뉴에서 "복사"를 선택 하 고 복사 된 시퀀스는 doc 파일에 붙여 넣습니다.</li>
		<li>모든 "#" doc 파일에서 바꿉니다 ">", FASTA 형식 변환 관련 없는 문자가 삭제. 추가 "-I" 첫 번째 MtN3/타 액 도메인 시퀀스로 표시 각 taxon 이름 끝에. 다음과 같은 메서드를 두 번째 MtN3/타 액 도메인 시퀀스를 처리 하 고 추가 "-II" 각 taxon 이름.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
첫 번째 및 두 번째 MtN3/타 액 도메인 시퀀스 FASTA 형식의 문서 파일에 결합 합니다.
	<ol>
<li>Clustal 오메가에 결합 된 시퀀스를 다시 로드 하 고 위에서 설명한 대로 시퀀스를 정렬. "35 realigned.clustal"로 결과 저장 합니다.</li>
		<li>BioEdit에서 "35 realigned.clustal" 파일을 열고, 정렬 된 시퀀스의 양쪽 끝에 고르지 (튀어나온) 아미노산 잔류물을 삭제 하 고 시퀀스 "35 realigned.fas"로 저장. 일부 비표준 문자를 저장할 수 없습니다 경고 때 "예"를 클릭 합니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2입니다. 계통 발생 나무의 계산
<ol><li>
메가에서 "35 realigned.fas"를 엽니다.
	<ol>
<li>"수출 맞춤", "데이터" 메뉴를 클릭 선택한 맞춤 PAUP 형식 (넥서스) "35.nex" MrBayes (그림 6)에서 나중에 사용 하기 위해 저장 합니다.</li>
		<li>한편, 메가의 메인 패널에 "모델" 아이콘을 클릭 하 고 선택한 "찾을 최고의 DNA/단백질 모델 (ML)", 팝업 창에서 "확인"을 클릭 합니다. 프로세스 (그림 7)를 검색 하는 모델을 시작으로 "계산"을 클릭 합니다. 새로운 진행률 패널을 열 것 이다; 이 과정의 로드 시퀀스 컴퓨터의 성능과 복잡성에 따라 몇 일 분 정도 지속 됩니다. 참고: 테이블 보여주는 모델 검색 프로세스가 완료 되 면 결과 열립니다 ( 그림 8). 작은 빅 점수 나열 됩니다 첫째, 뒤에 점차 빅 점수를 증가 함께 다른 모델의 시리즈. 작은 빅 점수와 함께 첫 번째 모델 "LG + G + F" ML 트리 "35 realigned.fas" 파일에 대 한 권장된 모델이입니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
메가의 메인 패널에 "계통" 아이콘 "구문/테스트 최대 가능성 나무"를 누르고 팝업 패널에서 "예"를 클릭. 새 창이 나타납니다 다른 표시 되어야 하는 매개 변수 지정 (그림 9).
	<ol>
<li>첫째, 계통 상자;의 시험에서 부트스트랩 값을 설정 500 또는 1000은 대부분의 경우에 적합 합니다. 대체 모델에서 대체 형식으로 "아미노산"을 선택 합니다. 대체 모델 선택의 목적은 그들의 현재 주3에 따라 시퀀스의 진정한 차이 예측 것입니다.</li>
		<li>선택 하는 "lg 전자는 Freqs와 함께. (+F) 모델 "(LG + F) 모델/메서드 상자에. 속도 패턴 상자에서 선택 "감마 배포" (G) 사이트, 즉속도 변화를 설명 하기 위해.,3사이트 천천히 진화에서 변화에 더 많은 무게를 주는. 데이터 하위 집합 상자에서 "전체 삭제" 하는 것을 선택 모든 하이픈을 포함 하는 열을 제거 하려면.</li>
		<li>그들의 기본 상태 (그림 9)에 다른 모든 매개 변수를 유지. 이러한 매개 변수 지정 후 계산을 시작 하려면 "계산" 아이콘을 클릭 합니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 계통 발생 나무의 프레 젠 테이 션
참고: 계통 발생 ML 트리 나타납니다 메가 사용 하 여 계산 완료 되 면 (그림 10).
<ol><li>트리 패널에 있는 "파일" 아이콘의 풀 다운 메뉴에서 선택 "" 결과 저장 하려면 현재 세션을 저장 (.mas는 기본 파일 형식). 현재 연구 결과 "35.mas"로 저장 되었다. 트리 패널에 clade의 길이 포함 하 여 많은 매개 변수 트리 스타일, 트리 토폴로지, taxon 이름, 크기, 및 색깔의 글꼴 표시 되 고 다른 옵션을 설정할 수 있습니다.</li>
	<li>이미지 아이콘을 클릭 하 여 최종 트리 파일 저장 다른 형식으로 그림을 저장 하거나 사진 편집에 대 한 원본으로 이미지를 복사.</li>
</ol>4. 과자 및 정렬 순서를 사용 하 여 SemiSWEETs의 관계 분석
참고:이 단계를이 수행 하지 일반 시퀀스 분석에 필요할 수 있습니다.
<ol><li>228 진 핵 자와 57 간결한 SemiSWEETs Clustal 오메가 위에서 설명한 대로 맞춥니다. 정렬 결과 Clustal 오메가, 통합 이며 복사 사진 편집기 (그림 11)에 저장 하는 Jalview에 표시 될 수 있습니다. 참고: 예제에서는 정렬에 α-Proteobacteria에서 일부 SemiSWEETs 정렬 됩니다 달콤한 시퀀스의 첫 번째 MtN3/타 액 도메인 반면 달콤한 시퀀스의 두 번째 MtN3/타 액 도메인 SemiSWEETs Methanobacteria (archaea)에서 정렬 됩니다.</li>
</ol>5. 계통 발생 나무 건축 MrBayes
<ol><li>베이즈 추론 MrBayes와,에 대 한 MrBayes 실행 파일 열고 도스 인터페이스 새 창에서 올 것 이다. 첫 번째 단계는 넥서스 데이터 ﬁle를 읽을 수 있다. 입력 "execute 35.nex" 프롬프트 후 (35. nex 파일의 MrBayes 실행 파일 같은 디렉터리에 저장 하거나 그것을 업로드 하기 전에 파일의 통로 지적 기억). 다음 나열 된 taxa (그림 12)의 마지막 "성공적인 읽기 매트릭스" 메시지가 표시 됩니다. 35. nex 파일 이미 준비 되었으며 메가에 저장 (위의 2.1 참조).</li>
	<li>
진화 모델을 설정 합니다.
	<ol>
<li>입력을 한 후 "prset aamodelpr = fixed(lg); lset 요금 = g ". "Lg 전자"와 "g" 메가에 설정 되는 "lg 전자"와 "G" 모델에 해당 합니다. 모델을 성공적으로 설정한 후 입력 "mcmc nchains = 4 ngen 5000000 =" 프롬프트 후. 사용은 "nchains = 4" 항목 한 콜드 체인 및 대도시 커플링에 대 한 3 개의 뜨거운 체인의 총 수를 나타냅니다. "ngen 5000000 =" 춥고 뜨거운 체인의 융합을 위한 대도시 커플링의 5000000 세대를 실행 하는 것을 의미. 이 연구에서 평균 표준 편차 0.01 분할 주파수의 따뜻한 것과 차가운 체인의 융합으로 간주 되었다.</li>
		<li>Ngen 번호는 프로세스의 시작 부분에 정확 하 게 예측할 수 없습니다와 일반적으로 조정에 따라 분할 주파수의 평균 표준 편차에 변화. 또한, 융합을 위한 ngen 번호 수 있습니다 때 동일한 데이터를 기반 프로그램을 실행 하는 각 시간.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
실행 분석: 이 단계는 컴퓨터의 성능과 입력된 데이터의 복잡성에 따라 몇 일 분에서 지속. 미리 계산을 완료 한 후 프롬프트가 묻습니다 "계속 분석 (예/아니요)?" "아니오" 입력 하는 경우 프롬프트 후, 컴퓨팅 (그림 13), 중지 됩니다 그렇지 않으면 계속 됩니다 추가 세대 수 입력 후 계산 하. 계산이 완료 되 면 (분할 주파수의 평균 표준 편차와 < 0.01 또는 0.05), 후 문의 프롬프트 "no"를 입력 하 여 계산을 중지. 참고: 0.01은 엄격한 기준, 0.05 온건 하 고 일반적으로 적절 한.</li>
	<li>
샘플 요약: 모델 매개 변수 (그림 14)의 샘플 요약을 프롬프트 후 "기름 통"을 입력 합니다. 다음 입력 "sumt relburnin 예 burninfrac = 0.25 =" 요약 트리 샘플 프롬프트 후. 계통 발생 나무 건축에 대 한 자세한 내용은 그림 15, 두 나무 그림 화면, 보여주는 하나의 clade 신뢰성 및 다른 표시 지점 길이에 ASC II 코드에 나타납니다 다음 처럼 표시 됩니다. 동시에 "35.nex.con"의 이름 가진 나무 파일을 자동으로 저장 됩니다.</li>
	<li>계통 발생 나무의 더 나은 프레 젠 테이, 기관 도구 (http://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/) "35.nex.con" 트리 파일을 열고, 스타일 또는 크기 (그림 16) 결과 표시를 선택 또는 심지어 그것을 사진 편집기에서 편집 더 리더-친절 한.</li>
</ol>

<ol><li>Nei, M., Kumar, S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aNei%2C+M+%22Molecular+Evolution+and+Phylogenetics%22">Molecular Evolution and Phylogenetics</a>. , Oxford University Press. Oxford. (2000).</li>
<li>Foth, B. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phylogenetic+analysis+to+uncover+organellar+origins+of+nuclear-encoded+genes%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+Mol+Biol%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Phylogeny+for+the+faint+of+heart%3A+a+tutorial%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Genet%22%5BJournal%5D)">Phylogeny for the faint of heart: a tutorial.</a> Trends Genet. 19, 345-351 (2003).</li>
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<li>Chen, L. Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sugar+transporters+for+intercellular+exchange+and+nutrition+of+pathogens%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Functional+role+of+oligomerization+for+bacterial+and+plant+SWEET+sugar+transporter+family%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+USA%22%5BJournal%5D)">Functional role of oligomerization for bacterial and plant SWEET sugar transporter family.</a> Proc Natl Acad Sci USA. 110, 3685-3694 (2013).</li>
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</ol>

저자는 공개 없다.

그것은 뉴클레오티드 또는 아미노산 시퀀스8에 따라 계통 발생 나무를 만들기 위해 생물 학적 연구에 점점 더 인기 끌고있다. 일반적으로, 시퀀스 정렬, 계통 발생 나무 계산 결과의 시각화 및 적당 한 방법 또는 알고리즘, 정렬 된 시퀀스의 평가 포함 하는 실천의 세 가지 중요 한 단계가 있습니다. 제시 연구에서 열 정렬의 3 라운드 실시 했다: 첫째, 첫 번째 및 두 번째 MtN3/타 액 도메인을 포함 하 여 감 미로 운 단백질 시퀀스 정렬 했다; 둘째, 각각의 독립적인 taxon로 과자 개별 MtN3/타 액 도메인 시퀀스는 수집 되었고 정렬 함께; 그리고 마지막으로, 약간 단 시퀀스와 달콤한 시퀀스 공동으로 정렬 했다. Phylogenic 트리 건설 순서 줄 맞춤의 한 라운드 일반적으로 필요 합니다.
예비 단계에서 동종 시퀀스 NCBI 또는 다른 데이터베이스에서 다운로드할 수 있습니다. 이러한 다운로드 한 시퀀스 잘 주석 하지 경우 상영...

DNA 또는 RNA 순서 생리 및 생 화 확 적인 방법을 통해 분석 하거나 형태학 및 화석 증거를 통해 관찰 될 수 있는 기본 고기에 대 한 유전 정보를가지고. 의미에서 유전 정보 외부 고기 때문에 전자는 후자에 대 한 기초 평가 보다 더 안정적입니다. 진화 연구, 화석 증거에서는 매우 직접적이 고 설득력 있는입니다. 그러나, 미생물와 같은 많은 유기 체를 긴 지질 시대 화석 형성 작은 기회가 있다. 따라서, 뉴클레오티드 시퀀스 및 관련된 현존 생물에서 아미노산 시퀀스 등 분자 정보 진화 관계1을 탐험에 대 한 가치는 있습니다. 현재 연구에서 기본적인 계통 발생 지식과 배우기 쉬운 프로토콜의 간단한 소개 자신의 계통 발생 나무를 구성 하는 이민자를 위한 제공 했다.
동종 유전자, 세포, 또는 심지어 유기2계통 발생 관계를 추론 (뉴클레오티드) DNA와 단백질 (아미노산) 시퀀스를 사용할 수 있습니다. DNA 시퀀스 동안 진화 변화에 의해 영향을 받을 가능성이 더 높습니다. 대조적으로, 아미노산 시퀀스는 훨씬 더 안정 주어진 뉴클레오티드 시퀀스에 동의어 돌연변이 아미노산 시퀀스에서 돌연변이 발생 하지 않습니다. 그 결과, DNA 시퀀스는 반면 아미노산 시퀀스는 먼 관련된 생물3에서 동종 유전자에 대 한 적절 한 밀접 하 게 관련된 유기 체에서 동종 유전자의 비교를 위해 유용 합니다.
아미노산의 맞춤으로 시작 하는 계통 발생 분석 또는 시퀀스, FASTA 형식, 즉, 상 상속 또는 표현 단백질에 나열 된 뉴클레오티드 시퀀스4 한 주석된 게놈 시퀀싱 데이터베이스5 에서 검색 RNA 순서 또는 DNA 순서. 그것은 높은-품질 시퀀스 분석을 위해 수집 하는 것이 중요 하만 동종 시퀀스 계통 발생 관계를 분석 하는 데 사용할 수 있습니다. 많은 다른 플랫폼 Clustal W, Clustal X, 근육, T-커피, MAFFT, 시퀀스 정렬에 사용할 수 있습니다. Clustal 오메가6,7 (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/), 온라인으로 사용할 수 또는 무료로 다운로드 될 수 있다는 가장 널리 사용 되는. 정렬 도구는 많은 매개 변수를 기본 매개 변수는 대부분의 경우에서 잘 작동 하지만 사용자 정렬, 시작 하기 전에 조정할 수 있습니다. 프로세스가 완료 되 면 정렬된 시퀀스 다음 단계에 대 한 올바른 형식으로 저장 해야 합니다. 그들은 다음 편집 한다 또는 메가 하 여 계통 발생 나무 건축 (를 포함 하 여 아미노산 약어 및 하이픈 길이가 되도록 시퀀스 필요 하기 때문에 BioEdit, 같은 편집 소프트웨어를 사용 하 여 손질. 정렬 된 시퀀스에는 아미노산 또는 뉴클레오티드 없이 어떤 위치 든 지 하이픈으로 표시는 "-"). 일반적으로, 튀어나온 아미노산 또는 뉴클레오티드 맞춤의 양쪽 끝에 모두 제거 되어야 한다. 또한, 열 맞춤에서 잘못 정렬 된 시퀀스를 포함 하는 그들은 약간 귀중 한 정보를 전달 하 고 때로는 혼란 또는 거짓 정보3를 줄 수 있기 때문에 삭제할 수 있습니다. 이 시간에 또는 이후 트리 건설 단계에서 하나 이상의 하이픈을 포함 하는 열을 삭제할 수 있습니다. 또는, 그들은 계통 발생 계산에 사용할 수 있습니다. 순서 정렬 및 트리밍 완료 되 면, 정렬된 시퀀스 FASTA 형식, 또는 차후 사용을 위해 원하는 포맷에 저장 한다.
많은 소프트웨어 플랫폼 다른 방법 또는 알고리즘을 사용 하 여 트리 건설 기능을 제공 합니다. 일반적으로 메서드는 거리 매트릭스 방법 또는 개별 데이터 방법으로 나눌 수 있다. 거리 매트릭스 방법 간단 하 고 빠른 계산, 개별 데이터 메서드는 복잡 하 고 시간이 많이 걸리는 동안에. 공유의 아미노산 또는 뉴클레오티드 순서, 거리 행렬 방법의 높은 수준으로 매우 밀접 하 게 관련된 taxa에 대 한 (이웃 합류: 뉴저지; 산술 평균 unweighted 쌍 그룹 방법: UPGMA) 적합 한; 먼 관련된 taxa, 개별 데이터 방법에 대 한 (최대 가능성: ML; 최대 간결: MP; 베이지안 추론) 최적의3,8입니다. 이 연구에서는 메가 (6.0.6) 및 베이지안 추론 (MrBayes 3.2) ML 방법 계통 발생 나무9를 생성에 적용 했다. 이상적으로, 적절 한 모델 및 매개 변수 사용 하는 다른 방법에서 파생 된 결과 일치, 있을 수 있습니다 그리고 그들은 따라서 더 안정적이 고 설득력 있는.
10메가 사용 하 여 건설 ML 계통 발생 나무에 대 한 프로그램으로 FASTA 형태로 정렬된 시퀀스 파일을 업로드 해야 합니다. 첫 번째 단계는 다음 업로드 된 데이터에 대 한 최적의 대체 모델을 선택 하는 것입니다. 업로드 된 순서에 따라 모든 사용할 수 있는 대체 모델을 비교 하 고 그들의 최종 점수 결과 테이블에 표시 됩니다. (테이블에 처음 나열) 작은 베이지안 정보 기준 (의 BIC) 점수와 모델을 선택 권장 모델 ML 매개 변수를 설정 하 고 계산을 시작. 계산 시간 로드 데이터 (길이 시퀀스 및 taxa의 수)의 복잡 하 고 프로그램은 실행 하는 컴퓨터의 성능에 따라 몇 일 분에서 변화 한다. 계산이 완료 되 면, 계통 발생 나무는 새 창에 표시 됩니다. "FileName.mat"로 파일을 저장 합니다. 나무의 모양을 지정 하는 매개 변수를 설정한 후 다시 한 번 저장 합니다. 이 메서드를 사용 하 여 메가 게시 학년 계통 발생 나무 그림을 생성할 수 있습니다.
MrBayes11나무 건설, 대 한 첫 번째 단계는 넥서스 형식 (파일 형식으로.nex)으로 보통 FASTA 형태로 나열 된 정렬 된 순서를 변환 하입니다. FASTA 파일 넥서스 형식으로 변형 하는 것은 메가에서 처리할 수 있습니다. 다음, 넥서스 형태로 정렬된 순서 MrBayes에 업로드할 수 있습니다. 파일이 성공적으로 업로드 하는 경우 트리 계산에 대 한 상세한 매개 변수를 지정 합니다. 이러한 매개 변수 커플링, ngen 번호 아미노산 대체 모델, 변형 률, 체인 번호 마르코프 연쇄 몬테 카를로 (MCMC)에 대 한 세부 정보를 포함, 분할 주파수의 표준 편차를 평균 하 고. 이러한 매개 변수를 지정한 후 계산을 시작 합니다. 결국, ASC II 코드, 보여주는 하나의 clade 신뢰성 및 다른 표시 지점 길이, 2 개의 나무 숫자는 화면에 표시 됩니다.
나무 결과 "FileName.nex.con"으로 자동으로 저장 됩니다. 이 트리 파일을 열 수 및 기관에 의해 편집 그리고 기관에 표시 하는 그림 추가 수 있도록 게시를 위해 더 적당 한 수정할 수 있습니다.
이 연구에서는 단 세포 진핵생물에서 35 자와 원핵생물에서 57 SemiSWEETs를 포함 하 여 228 달콤한 단백질, 예를 들어 분석 했다. 과자 및 SemiSWEETs는 막12,13에 걸쳐 포도 당과 당, 또는 자당 전송기 특징 이었다. 계통 발생 분석 과자 포함 된 두 개의 MtN3/타 액 도메인 archaeon14와 세균성 SemiSWEET의 진화 융합에서 파생 될 수 있습니다 제안 합니다.

<table><tbody><tr><td>Adobe Illustration</td><td></td><td></td><td>, Adobe Systems Software Ireland Ltd.에서 개발한 그래픽 도구, Copyright &copy; 2017</td></tr><tr><td>BioEdit</td><td></td><td></td><td>, Windows 95/98/NT/2000/XP/7용으로 작성된 생물학적 시퀀스 정렬 편집기. 저작권 &copy; Tom Hall</td></tr><tr><td>Clustal Omega</td><td></td><td></td><td>는 아미노산 또는 뉴클레오티드 서열의 다중 서열 정렬을 위한 패키지입니다.&nbsp; http://www.clustal.org/</td></tr> <tr><td>CorelDRAW</td><td></td><td></td><td>는 그래픽 디자인 소프트웨어입니다. 저작권 &copy; 2017 Corel Corporation</td></tr><tr><td>, FigTree</td><td></td><td></td><td>, 에든버러 대학교에서 설계한 계통수 그래픽 뷰어</td></tr>, <tr><td>MEGA</td><td></td><td></td><td>MolecularEvolutionary Genetics Analysis version6.0</td></tr>, <tr><td>http://www.megasoftware.net/home MrBayes</td><td></td><td></td><td>, 베이지안 계통발생 추론 도구</td></tr>, <tr><td>NVIDIA</td><td></td><td></td><td>회사는 게임 및 전문 시장을 위한 그래픽 처리 장치(GPU)를 설계합니다. 법인 저작권 및 사본; 2017</td></tr><tr><td>PAUP</td><td></td><td></td><td>Parsimony를 사용한 계통 발생 분석. David Swofford의 프로그램은 여러 뉴클레오티드 모델에서 최대우도법을 구현합니다.</td></tr><tr><td>Photoshop</td><td></td><td></td><td>, Adobe Systems Software Ireland Ltd.에서 개발 및 게시 한 래스터 그래픽 편집기 Copyright &copy; 2017</td></tr><tr><td>RHYTHM</td><td></td><td></td><td>헤킥스 연락처에 대한 지식 기반 예측. 자릿&에큐트; 베를린 &ndash; Protein Formatics Group - Copyright 2007-2009</td></tr><tr><td>TMHMM</td><td></td><td></td><td>단백질의 막관통 나선을 예측하기 위한 도구. http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/</td></tr> <tr><td>Compter</td><td></td><td></td><td>4GB 메모리, Core 2 이상 CPU. 윈도우 7, 윈도우 10</td></tr></tbody></table>

사용 하 여 계통 발생 분석은 진 핵 유전자 원산지 조사

Using Phylogenetic Analysis to Investigate Eukaryotic Gene Origin

계통 발생 분석을 사용 하 여 뉴클레오티드 또는 아미노산 시퀀스 또는 다른 매개 변수를 도메인 시퀀스 등 3 차원 구조는 분자에서 다른 taxa (분류 단위) 사이 진화 관계를 표시 하는 트리를 구성 수준입니다. 계통 발생 분석 사용할 수 있습니다 개별 taxon, 내 도메인 관계 조사를 실질적인 받은 생물 형태학과 생리학, 하지만 어떤 연구자 부족으로 인해 화석 증거에 대 한 변경에 대 한 특히는 생물의 긴 진화 역사 또는 담았다의 부족.
이 텍스트는 계통 발생 방법, 아미노산 순서 정렬 Clustal 오메가, 그리고 둘 다 최대 가능성 (ML) 분자 진화 유전학의를 사용 하 여 후속 계통 발생 나무 건축을 사용 하 여를 사용 하 여에 대 한 자세한 프로토콜 설명 분석 (메가) 및 MrBayes 통해 베이지안 추론. 진 핵 설탕 것 이다 결국 수출 전송기 수 (달콤한) 유전자의 기원 조사, 228 과자 35 달콤한 단백질에서 단 세포 진핵생물과 원핵생물에서 57 약간 단 단백질을 포함 하 여 분석 되었다. 흥미롭게도, SemiSWEETs 원핵생물에서 찾아냈다 그러나 과자는 진핵생물에서 발견 됐다. 이론적으로 다른 방법을 사용 하 여 건설의 계통 발생 나무 2 개는 지속적으로 첫 번째 핵 달콤한 유전자 세균성 약간 단 유전자와 archaeal 약간 단 유전자의 융합에서 줄기 수 있습니다 제안 했다. 그것은 하나는 결론을 끌기 위해는 계통 발생 분석에만 기반으로 어렵거나 심지어 실험 방법을 통해 분별 하는 다른 taxa 사이의 기본 관계를 설명 하는 데 유용 하지만 신중 해야 지적 가치 .

계통 발생 나무 35 달콤한 시퀀스의 첫 번째 MtN3/타 액 도메인의 모든 한 clade와 다른 clade로 클러스터 달콤한 시퀀스의 두 번째 MtN3/타 액 도메인으로 클러스터를 표시 합니다. 또한, 과자 및 SemiSWEETs의 정렬 결과 표시 일부 SemiSWEETs α-Proteobacteria에서 달콤한 시퀀스의 첫 번째 MtN3/타 액 도메인으로 정렬 SemiSWEETs Methanobacteria (archaea)에서 두 번째 MtN3/타 액과 정렬 하는 반면 달콤한 시퀀스의 도메인입니다. 이 결과 함께 과자 포함 된 두 개의 MtN3/타 액 도메인 archaeon14와 세균성 SemiSWEET의 진화 융합에서 파생 될 수 있습니다 것이 좋습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigim...

순서 상 동 자의 진핵생물과 SemiSWEETs에서 prokaryotes에서에 따라 계통 발생 나무를 구성 하는 방법을 설명 합니다. 계통 발생 분석은 다른 유기 체 그룹에서 동종 단백질 또는 유전자 진화 relatedness를 설명 하는 유용한 도구.

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

이 방법은 염기서열을 수집하는 방법 및 올바른 계산 모델을 선택하는 방법과 같은 식물 유전학 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 가장 큰 장점은 배우기가 매우 쉽다는 것입니다. 일반적으로 이 방법을 처음 접하는 사람들은 계통발생의 원리와 방법에 대한 기본 지식이 부족하여 데이터를 처리하는 방법을 모르기 때문에 어려움을 겪을 수 있습니다.이 방법은 진핵생물 SWEET 유전자의 정렬을 분석했을 때 처음 개발되었습니다. 이 방법의 시각적 시연은 정렬의 다양한 측면에 대한 선택 및 설정의 크기가 있기 때문에 매우 중요합니다. 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 단세포 진핵생물에서 35개의 후보 SWEET 단백질을 선택하여 이 절차를 시작합니다.35개의 SWEET 염기서열을 Clustal Omega에 입력하여 정렬합니다. FASTA 형식의 단백질 염기서열을 복사하여 입력 상자에 붙여넣거나 FASTA 형식의 염기서열 파일을 업로드합니다. 이것이 아미노산 염기서열임을 지정하려면 step one 섹션의 풀다운 메뉴 아래에 있는 아이콘을 클릭합니다.필요한 경우 2단계 섹션에서 출력 형식 및 기타 매개 변수를 지정합니다. 이 연구에서는 출력 형식을 숫자 없는 Clustal로 설정하고 다른 매개변수는 기본 설정으로 둡니다. 대부분의 경우 기본 매개 변수는 사양 없이도 잘 작동합니다.3단계 섹션에서 정렬을 제출하고 실행합니다. 정렬이 완료될 때까지 몇 초에서 몇 분까지 걸릴 수 있습니다. Result Summary 패널에서 Alignment in CLUSTAL format 아래의 링크를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 정렬된 시퀀스를 35.clustal로 저장합니다.BioEdit에서 정렬 결과 파일을 열려면 Sequence를 클릭하고 BioEdit의 메인 패널에 있는 첫 번째 풀다운 메뉴에서 Edit Mood를 선택합니다. 그런 다음 하위 메뉴에서 Edit Residues(잔류 물 편집)를 클릭합니다. 커서로 정렬의 왼쪽에 있는 돌출 시퀀스를 선택하고 편집(Edit) 메뉴에서 삭제(Delete) 아이콘을 클릭하여 선택한 시퀀스를 제거합니다.첫 번째 MtN3 타액 영역의 오른쪽에 있는 염기서열을 선택하여 삭제하고 트리밍된 첫 번째 MtN3 타액 도메인 염기서열을 35-1.fas로 저장합니다. 마찬가지로 두 번째 MtN3 타액 영역의 좌우 염기서열을 삭제하고 35-2.fas로 저장합니다. 첫 번째와 두 번째 MtN3 타액 영역 염기서열은 리듬 또는 TMHMM으로 미리 예측할 수 있습니다.35-1. fas 파일을 MEGA로 열고 메시지가 표시되면 정렬을 클릭합니다. Edit(편집) 메뉴에서 Select All(모두 선택)을 클릭합니다.그런 다음 시퀀스 선택(Select Sequences)을 클릭합니다. 분류군의 이름과 순서는 검은색으로 선택됩니다. 편집 메뉴에서 복사를 선택하여 시퀀스를 클립보드에 복사한 다음 복사한 시퀀스를 doc 파일에 붙여넣습니다.doc 파일에서 모든 숫자 기호를 보다 큼 기호로 바꾼 다음 관련 없는 문자를 삭제하여 FASTA 형식으로 변환합니다. 각 분류군 이름 끝에 1을 추가하여 첫 번째 MtN3 타액 도메인 염기서열로 표시합니다. 동일한 방법에 따라 두 번째 MtN3 타액 도메인 염기서열을 처리하고 각 분류군 이름 뒤에 2를 추가합니다.이제 FASTA 형식의 첫 번째 및 두 번째 MtN3 타액 도메인 염기서열을 doc 파일에 결합합니다. 이렇게 하려면 결합된 염기서열을 Clustal Omega에 다시 로드하고 이전과 같이 염기서열을 정렬합니다. 결과를 35realigned.clustal로 저장합니다.BioEdit에서 35realigned. clustal 파일을 엽니다. 정렬된 염기서열의 양쪽 끝에서 불균일한 아미노산 잔기를 삭제한 다음 염기서열을 35realigned.fas로 저장합니다.일부 비표준 문자를 저장할 수 없다는 경고가 표시되면 예를 클릭합니다. 오픈 35재정렬. MEGA의 fas.데이터 메뉴를 클릭하고 선형 내보내기를 선택합니다. 그런 다음 POP 형식으로 정렬을 35로 저장합니다. MR Base에서 나중에 사용하기 위해 다음.한편, MEGA의 메인 패널에서 모델 아이콘을 클릭합니다. Find Best DNA Protein Models(최상의 DNA 단백질 모델 찾기)를 선택하고 팝업 창에서 OK(확인)를 클릭합니다. 계산을 클릭하여 모델 검색 프로세스를 시작합니다.새 진행률 패널이 열립니다. 이 프로세스는 로드된 시퀀스의 복잡성과 컴퓨터 성능에 따라 몇 분에서 며칠까지 지속됩니다. 모델 검색 프로세스가 완료된 후 결과를 보여주는 테이블이 열립니다.가장 작은 BIC 점수가 먼저 나열되고 그 다음에 BIC 점수가 점진적으로 증가하는 일련의 다른 모델이 나열됩니다. BIC 점수가 가장 작은 첫 번째 모델 LG+G+F는 35realigned를 기반으로 ML 트리에 권장되는 모델입니다. FAS 파일.그런 다음 MEGA의 메인 패널에서 계통 생성 아이콘을 클릭합니다. Construct/Test the Maximum Likelihood Tree(최대우도 트리 구성/테스트)를 클릭한 다음 팝업 패널에서 Yes(예)를 클릭합니다. 지정해야 하는 다른 매개변수를 보여주는 새 창이 열립니다.먼저, 계통 발생 상자의 테스트에서 부트 스트랩 값을 설정하십시오. 대부분의 경우 500 또는 1, 000이 적절합니다. Substitution Model(대체 모델)에서 amino acid(아미노산)를 대체 유형으로 선택합니다.대입 모델을 선택하는 목적은 현재 상태를 기반으로 시퀀스 간의 실제 차이를 추정하는 것입니다. 모델 및 방법(Model and Method) 상자에서 LG with Freqs Model(주파수 모델이 있는 LG)을 선택합니다. Rates and Patterns(속도 및 패턴) 상자에서 분포된 감마를 선택하여 천천히 진화하는 사이트의 변경 사항에 더 많은 가중치를 부여하는 것과 같이 사이트 간의 속도 변화를 설명합니다.데이터 하위 집합 상자에서 전체 삭제를 선택하여 하이픈이 포함된 모든 열을 제거합니다. 다른 모든 매개 변수를 기본 상태로 유지합니다. 이러한 매개변수를 지정한 후 Compute 아이콘을 클릭하여 계산을 시작합니다.계통발생학적 ML 트리는 MEGA를 사용한 계산이 완료되면 표시됩니다. Tree(트리) 패널에 있는 File(파일) 아이콘의 풀다운 메뉴에서 Save Current Session(현재 세션 저장)을 선택하여 결과를 저장합니다. 본 연구에서 결과는 35.mas로 저장되었습니다.트리 패널에는 clade의 길이, 나무 스타일, 나무 토폴로지, 분류 이름 글꼴, 크기 및 색상을 포함한 많은 매개 변수가 표시되며 다른 옵션으로 설정할 수 있습니다. 이미지 아이콘을 클릭하여 최종 트리 파일을 저장하고 그림을 다른 형식으로 저장하거나 이미지를 사진 편집 소스로 복사합니다. SWEET와 semiSWEET의 관계 분석을 진행하고 텍스트 프로토콜에 자세히 설명된 대로 MR Base를 사용한 서열 정렬 계통수 구성을 사용합니다.계통발생 나무는 35개의 SWEET 서열의 첫 번째 MtN3 타액 도메인이 모두 하나의 군집으로 군집되어 있고 SWEET 염기서열의 두 번째 MtN3 타액 도메인이 다른 군집으로 군집되어 있음을 보여줍니다. 또한, SWEET와 semiSWEETs의 정렬 결과는 알파-프로테오박테리아의 일부 semiSWEETs가 SWEET 서열의 첫 번째 MtN3 타액 도메인과 정렬된 반면, 메타노박테리아의 semiSWEETs는 SWEET 서열의 두 번째 MtN3 타액 도메인과 정렬되었음을 보여줍니다. 이러한 결과는 SWEET를 포함하는 두 개의 MtN3 타액 도메인이 박테리아 semiSWEET와 고세균의 진화적 융합에서 파생될 수 있음을 시사합니다.이 기술을 마스터하면 데이터의 복잡성에 따라 1시간에서 며칠 안에 완료할 수 있습니다. 이 프로토콜을 시도하는 동안 사전에 고품질 시퀀스를 수집하는 것이 중요합니다. 개발 후, 이 프로토콜은 진화 연구자들이 상동 유전자 간의 관계를 탐구할 수 있는 길을 열었습니다.이 비디오를 시청한 후에는 계통발생 나무를 구성하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Immunology and Infection

면역학 및 감염학

여기에서 우리는 뉴클레오티드 또는 아미노산 서열 데이터 세트에서 안정적인 계통 발생을 생성하기위한 단계별 파이프 라인을 설명합니다. 이 가이드는 연구자 또는 계통 발생 학적 분석에 새로운 학생 서비스를 제공하는 것을 목표로하고있다.

비전문가를위한 계통 발생에 대한 실용 가이드

이 문서에서는 식별 및 Levadura에 애기 Tóxicos (ATL) E3 유비퀴틴 ligases 제품군에 적용 하는 소문에 유전자 가족의 특성에 대 한 절차를 설명 합니다.

게놈 넓은 식별 및 소문의 ATL E3 유비퀴틴 리가 유전자 가족의 식 메타 분석을 위한 포괄적인 워크플로

이 프로토콜의 목적은 RNA 염기서열 분석 데이터를 사용하여 후보 유전자의 진화 와 발현을 조사하는 것이다.

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여기에 설명 된 프로토콜은 사용자 친화적 인 UCSC 게놈 브라우저에서 PhyloCSF를 사용하여 마이크로 단백질 코딩 잠재력에 대한 게놈 영역을 분석하는 방법에 대한 자세한 지침을 제공합니다. 또한, 그들의 추정 기능에 대한 통찰력을 얻기 위해 확인 된 마이크로 단백질의 서열 특성을 더 조사하기 위해 몇 가지 도구와 자원이 권장됩니다.

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