À l’aide de l’analyse phylogénétique pour étudier l’origine de gènes eucaryotes
14 août 2018
On décrit une méthode de construction d’un arbre phylogénétique basé sur l’homologie de séquence de bonbons des eucaryotes et des SemiSWEETs de procaryotes. L’analyse phylogénétique est un outil utile pour expliquer le degré de parenté évolutive entre les gènes ou les protéines homologues de groupes d’organismes différents.
Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans le domaine phytogénétique, telles que la collecte de séquences et la sélection du bon modèle de calcul. Le principal avantage de cette technique est qu’elle est très facile à apprendre. En général, ceux qui sont nouveaux dans cette méthode peuvent avoir des difficultés simplement parce qu’ils ne savent pas comment gérer les données en raison d’un manque de connaissances de base des principes et des méthodes de la phylogénie.
Cette méthode a été développée pour la première fois lorsque nous avons analysé l’alignement des gènes eucaryotes SWEET. La démonstration visuelle de cette méthode est essentielle car il existe une multitude de choix et de paramètres pour différents aspects de l’alignement. Commencer cette procédure par la sélection de 35 protéines SWEET candidates à partir d’organismes eucaryotes unicellulaires, comme décrit dans le protocole textuel.
Alignez les 35 séquences SWEET en les saisissant dans Clustal Omega. Copiez et collez les séquences de protéines au format FASTA dans la zone de saisie ou téléchargez un fichier de séquence au format FASTA. Spécifiez qu’il s’agit d’une séquence d’acides aminés en cliquant sur l’icône sous le menu déroulant dans la section de la première étape.
Spécifiez le format de sortie et d’autres paramètres dans la section de la deuxième étape si nécessaire. Pour cette étude, définissez le format de sortie sur Clustal sans numéro et laissez les autres paramètres sur les paramètres par défaut. Dans la plupart des cas, les paramètres par défaut fonctionnent bien sans aucune spécification.
Soumettez et exécutez l’alignement dans la section de la troisième étape. Cela peut prendre de quelques secondes à quelques minutes avant que l’alignement ne soit terminé. Dans le panneau Résumé des résultats, cliquez avec le bouton droit de la souris sur le lien sous Alignement au format CLUSTAL et enregistrez les séquences alignées sous le nom 35.clustal.
Pour ouvrir le fichier de résultat d’alignement dans BioEdit, cliquez sur Séquence et sélectionnez Modifier l’ambiance dans le premier menu déroulant du panneau principal de BioEdit. Cliquez ensuite sur Modifier les résidus dans le sous-menu. Sélectionnez les séquences saillantes sur le côté gauche de l’alignement à l’aide du curseur et cliquez sur l’icône Supprimer dans le menu Edition pour supprimer les séquences sélectionnées.
Sélectionnez et supprimez les séquences sur le côté droit du premier domaine salivaire MtN3 et enregistrez les premières séquences salivaires MtN3 coupées sous le nom 35-1.fas. De même, supprimez les séquences gauche et droite du deuxième domaine salivaire MtN3 et enregistrez-le sous le nom 35-2.fas. Les première et deuxième séquences du domaine salivaire MtN3 peuvent être prédites à l’avance avec le rythme ou TMHMM.
Ouvrez le fichier 35-1. fas avec MEGA et cliquez sur Aligner lorsque vous y êtes invité. Dans le menu Edition, cliquez sur Sélectionner tout.
Cliquez ensuite sur Sélectionner des séquences. Les noms et les séquences des taxons seront sélectionnés en noir. Choisissez Copier dans le menu Edition pour copier les séquences dans le Presse-papiers, puis collez-les dans un fichier doc.
Dans le fichier doc, remplacez tous les signes numériques par le signe supérieur à, puis supprimez tous les caractères non liés pour les convertir au format FATA. Ajoutez 1 à la fin de chaque nom de taxon pour les marquer comme les premières séquences du domaine salivaire MtN3. Traitez les séquences du deuxième domaine salivaire MtN3 en suivant la même méthode et ajoutez-en 2 après chaque nom de taxon.
Combinez maintenant la première et la deuxième séquence du domaine salivaire MtN3 au format FASTA dans un fichier doc. Pour ce faire, chargez à nouveau les séquences combinées dans Clustal Omega et alignez les séquences comme précédemment. Enregistrez le résultat sous le nom 35realigned.clustal.
Ouvrez le fichier clustal 35realigned. dans BioEdit. Supprimez les résidus d’acides aminés inégaux à chaque extrémité des séquences alignées, puis enregistrez les séquences sous le nom 35realigned.fas.
Cliquez sur Oui lorsque vous êtes averti que certains caractères non standard ne peuvent pas être enregistrés. Ouvrir 35réaligné. fas dans MEGA.
Cliquez sur le menu Données et choisissez Exporter l’alignement. Enregistrez ensuite l’alignement au format POP à 35. suivant pour une utilisation ultérieure dans MR Base.
Pendant ce temps, cliquez sur l’icône Modèles sur le panneau principal de MEGA. Choisissez Trouver les meilleurs modèles de protéines d’ADN et cliquez sur OK dans la fenêtre contextuelle. Cliquez sur Calcul pour lancer le processus de recherche du modèle.
Un nouveau panneau de progression s’ouvre. Ce processus dure de quelques minutes à plusieurs jours en fonction de la complexité des séquences chargées et des performances de l’ordinateur. Un tableau affichant les résultats s’ouvrira une fois le processus de recherche de modèle terminé.
Le plus petit score BIC sera répertorié en premier, suivi d’une série de modèles différents avec des scores BIC augmentant progressivement. Le premier modèle LG+G+F avec le plus petit score BIC est le modèle recommandé pour l’arbre ML basé sur le 35realigned. FAS.
Ensuite, cliquez sur l’icône Phylogénie sur le panneau principal de MEGA. Cliquez sur Construire/Tester l’arbre de vraisemblance maximale, puis cliquez sur Oui dans le panneau contextuel. Une nouvelle fenêtre s’ouvrira montrant différents paramètres qui doivent être spécifiés.
Tout d’abord, fixez la valeur bootstrap dans le test de la boîte de phylogénie. 500 ou 1 000 est suffisant dans la plupart des cas. Sous le modèle de substitution, choisissez l’acide aminé comme type de substitution.
Le but du choix d’un modèle de substitution est d’estimer la différence réelle entre les séquences en fonction de leurs états actuels. Sélectionnez LG avec modèle Freqs dans la zone Modèle et méthode. Dans la zone Taux et modèles, sélectionnez Gamma distribué pour décrire les variations de taux entre les sites, par exemple en accordant plus de poids aux modifications sur les sites à évolution lente.
Dans la zone Sous-ensemble de données, sélectionnez Suppression complète pour supprimer toutes les colonnes contenant des traits d’union. Conservez tous les autres paramètres dans leur état par défaut. Après avoir spécifié ces paramètres, cliquez sur l’icône Calculer pour démarrer le calcul.
Un arbre phylogénétique ML sera présenté lorsque le calcul à l’aide de MEGA sera terminé. Dans le menu déroulant de l’icône Fichier du panneau Arborescence, choisissez Enregistrer la session actuelle pour enregistrer le résultat. Dans la présente étude, le résultat a été enregistré sous la forme 35.mas.
Dans le panneau Arbre, de nombreux paramètres, notamment la longueur du clade, le style d’arbre, la topologie de l’arbre, la police du nom du taxon, la taille et la couleur, sont affichés et peuvent être définis sur différentes options. Enregistrez le fichier d’arborescence final en cliquant sur l’icône Image et enregistrez la figure dans différents formats ou copiez l’image comme source pour l’édition de photos. Procéder à l’analyse de la relation entre les SWEET et les semiSWEETs ainsi qu’à l’aide de la construction de l’arbre phylogénétique d’alignement de séquences avec la base MR, comme détaillé dans le protocole de texte.
Les arbres phylogénétiques montrent que tous les premiers domaines salivaires MtN3 des 35 séquences SWEET se sont regroupés en un seul clade et que les seconds domaines salivaires MtN3 des séquences SWEET se sont regroupés en un autre clade. De plus, les résultats d’alignement des SWEET et des semiSWEET montrent que certains semi-SWEET des alpha-protéobactéries se sont alignés avec le premier domaine salivaire MtN3 des séquences SWEET tandis que les semiSWEET des méthanobactéries se sont alignés avec le deuxième domaine salivaire MtN3 des séquences SWEET. L’ensemble de ces résultats suggère que les deux domaines salivaires MtN3 contenant des SWEETs pourraient provenir d’une fusion évolutive d’un semi-SWEET bactérien et d’un archéen.
Une fois maîtrisée, cette technique peut se faire en une heure à plusieurs jours selon la complexité des données. Lors de l’essai de ce protocole, il est important de collecter à l’avance des séquences de haute qualité. Après son développement, ce protocole a ouvert la voie aux chercheurs en évolution pour explorer les relations entre les gènes homologues.
Après avoir regardé cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la construction d’un arbre phylogénétique.
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Aperçu
Cet article décrit une méthode de construction d'un arbre phylogénétique basée sur l'homologie de séquence des SWEETs provenant d'eucaryotes et des SemiSWEETs provenant de procaryotes. La technique est conviviale et facilite la compréhension des relations évolutives entre protéines ou gènes homologues.
Composantes clés de l'étude
Domaine scientifique
- Phylogénétique
- Évolution des protéines
- Analyse de séquences
Contexte
- L'analyse phylogénétique permet d'expliquer les relations évolutives.
- La compréhension des protéines SWEET et SemiSWEET est essentielle pour les études évolutives.
- Les débutants peuvent éprouver des difficultés dans la gestion des données en raison d'un manque de connaissances fondamentales.
- Les démonstrations visuelles améliorent la compréhension de la méthode.
Objectif de l'étude
- Fournir une méthodologie claire pour la construction d'arbres phylogénétiques.
- Faciliter le choix de modèles computationnels appropriés.
- Aider les chercheurs à recueillir et à analyser des données de séquences.
Méthodes utilisées
- Sélection de 35 protéines SWEET candidates provenant d'eucaryotes unicellulaires.
- Alignement des gènes eucaryotes SWEET.
- Utilisation de différents paramètres pour les aspects de l'alignement.
- Démonstrations visuelles pour guider les utilisateurs tout au long du processus.
Résultats principaux
- La méthode simplifie le processus d'analyse phylogénétique.
- Elle fournit un cadre pour comprendre l'évolution des protéines.
- Les utilisateurs peuvent gérer efficacement les données de séquence avec des instructions appropriées.
- Les supports visuels améliorent considérablement les résultats d'apprentissage.
Conclusions
- Cette méthode est accessible aux chercheurs novices en phylogénétique.
- Elle comble le fossé entre les connaissances théoriques et l'application pratique.
- Des études futures pourront s'appuyer sur cette méthodologie fondamentale.
Questions fréquemment posées
Pertinence industrielle pour les cadres
L'analyse phylogénétique des familles de protéines telles que les transporteurs SWEET permet une réduction mécanistique des risques en phase de découverte précoce, en précisant les origines évolutives et les divergences fonctionnelles. Cette approche soutient la validation des cibles en distinguant les domaines conservés des innovations propres à chaque lignée, réduisant ainsi l'ambiguïté dans la formulation des hypothèses. Les connaissances sur les événements de fusion génique orientent les stratégies de biomarqueurs translationnels et le choix des modèles précliniques pour les voies liées au transport.
Applications stratégiques en recherche et développement en biopharmaceutique
Début de la découverte et validation de la cible
- Valeur scientifique : Interroge des hypothèses thérapeutiques en traçant l'architecture des domaines jusqu'aux ancêtres procaryotes et archéens.
- Valeur opérationnelle : Clarifie la validation fonctionnelle des cibles grâce à la conservation évolutive des domaines MtN3 saliva dans les protéines SWEET.
- Valeur prédictive : Facilite le tri du portefeuille en identifiant des régions soumises à des contraintes évolutives et donc moins sujettes à des mécanismes compensatoires.
Développement de criblages et de tests
- Valeur scientifique : Prépare des systèmes biologiques validés en définissant les limites des domaines pour la construction de protéines chimériques.
- Valeur opérationnelle : Permet la standardisation des tests grâce à des domaines MtN3 alignés selon leur séquence, utilisés comme indicateurs quantitatifs de l'activité des transporteurs.
- Extensibilité : Facilite la réutilisation de la plateforme via des pipelines Clustal Omega et MEGA pour le criblage intra- et interspécifique de la famille SWEET.
Recherche translationnelle et préclinique
- Continuité translationnelle : Relie la découverte à la validation préclinique en confirmant la conservation des domaines chez les eucaryotes et les procaryotes.
- Alignement des biomarqueurs : Soutient la réduction des risques mécanistiques en corrélant la divergence du domaine SWEET aux résultats phénotypiques du transport des sucres.
- Avancement ajusté au risque : Éclaire les décisions d'aller/arrêt en mettant en évidence les contraintes évolutives sur la tolérance aux mutations ciblées.
Intégration du pipeline et du flux de travail
La méthode s'intègre dans le continuum de découverte, depuis le test d'hypothèses sur la cible jusqu'à l'identification de composés candidats, en fournissant un contexte évolutif pour la fonction des protéines.
- Découverte en biologie : Soutient la vérification d'hypothèses en précisant si la fonction observée des protéines SWEET découle d'un héritage vertical ou d'un transfert horizontal de gènes.
- Écrantage : Décrit la préparation des tests par des domaines MtN3 alignés, utilisés comme unités stables et quantifiables pour l'écrantage à haut débit.
- Analyse : Met en évidence les résultats de la méthode du maximum de vraisemblance et de l'inférence bayésienne comme mesures statistiques de la fiabilité des cladogrammes, en vue de prioriser les cibles.
- Recherche translationnelle : S'inscrit dans la continuité préclinique en validant la conservation des domaines comme indicateur de préservation fonctionnelle dans les modèles de maladies.
- Réutilisation en entreprise : Présente le flux de travail Clustal Omega-MEGA-MrBayes comme une capacité réutilisable pour réduire les risques associés aux familles de transporteurs dans différents projets.
Impact opérationnel et organisationnel
- Valeur scientifique : Confiance prédictive dans la sélection des cibles grâce à la réduction des risques associés aux hypothèses mécanistiques par l'évolution.
- Valeur opérationnelle : Normalisation et reproductibilité grâce à des paramètres d'alignement fixes et à des critères de sélection de modèles (LG+G+F).
- Valeur stratégique : Décisions d'orientation plus pertinentes en réduisant le risque d'échec en phase avancée dû à une attribution incorrecte du mécanisme de la cible.
- Impact sur le portefeuille : Priorisation ajustée au risque basée sur des scores de contrainte évolutive dérivés du soutien phylogénétique des clades.
Considérations relatives à la mise en œuvre
- Nécessite une expertise en alignement de séquences, en test de modèles phylogénétiques et en interprétation d'arbres.
- Suppose l'accès à Clustal Omega, MEGA et MrBayes pour l'alignement et la construction des arbres.
- Exige une standardisation entre équipes sur les protocoles de curage des séquences et de sélection des modèles.
- Implique des adaptations à prendre en compte lors de l'application à des familles de protéines non transporteurs ayant des architectures de domaines différentes.
- Est limité par l'impossibilité de confirmer l'équivalence fonctionnelle des états ancestraux inférés en l'absence de validation expérimentale.
