Name: À l’aide de l’analyse phylogénétique pour étudier l’origine de gènes eucaryotes (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-08-14T12:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 57 s
Description: Apprenez à construire des arbres phylogénétiques à partir de l'homologie des séquences des protéines SWEET eucaryotes et SemiSWEET procaryotes. Cette méthode computationnelle simplifie l'analyse évolutive des gènes.

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Ce travail a été soutenu par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (31371596), le centre de recherche de Bio-technologie, Université de Chine Trois Gorges (2016KBC04) et la Fondation des sciences naturelles de la Province de Jiangsu, Chine (BK20151424).

1. alignement de la séquence
<ol><li>
Collecter les séquences d’acides aminés de SWEET eucaryote et procaryote amer dans des documents distincts et inscrivez-les au format FASTA. Télécharger des séquences du National Center pour Biotechnology Information (NCBI), laboratoire européen de biologie moléculaire (EMBL) et la Banque de données génétiques des bases de données de Japon (DDBJ) en recherche de similitude avec l’outil de base Local alignement Search Tool (BLAST).
	<ol>
<li>Dans les fichiers d’exemple, recueillir des 228 séquences de protéine douce putative possédant deux domaines MtN3/salive (7 hélices transmembranaires) des eucaryotes et des séquences de protéines mi-doux 57 possédant un seul domaine de MtN3/salive (3 hélices transmembranaires) des procaryotes 13.</li>
		<li>Pour simplifier le processus, sélectionnez 35 protéines douces candidat dans des organismes eucaryotes unicellulaires parmi les 228 bonbons putatifs pour construction d’arbres phylogénétiques. Ces séquences sont fixés afin que le lecteur peut pratiquer sur un ensemble de données réel.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Aligner les séquences douces 35 en les introduisant dans Clustal Omega (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/).
	<ol>
<li>Copiez et collez les séquences de protéines au format FASTA dans la zone de saisie ou télécharger un fichier de séquence au format FASTA. Spécifier qu’ils sont la séquence d’acides aminés en cliquant sur l’icône sous le menu déroulant dans la section « étape 1".</li>
		<li>Spécifier le format de sortie et d’autres paramètres dans la section « étape 2", si nécessaire. Pour cette étude, définir le format de sortie comme « clustal w/o numéro » et laisser les autres paramètres sur paramètres par défaut. Dans la plupart des cas, les paramètres par défaut fonctionnent bien sans n’importe quelles spécifications.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Présenter et exécuter l’alignement dans la section « étape 3". Elle peut durer de quelques secondes à minutes jusqu'à ce que l’alignement est terminé. Dans le panneau « Sommaire », cliquez-droit sur le lien sous « L’alignement au format CLUSTAL » et enregistrez les séquences alignées sous « 35.clustal » (Figure 1).</li>
	<li>
Ouvrez le fichier de résultat de l’alignement dans BioEdit.
	<ol>
<li>Sur le panneau principal de BioEdit, cliquez sur « Séquence » et sélectionnez « Modifier l’humeur » dans le premier menu déroulant, puis cliquez sur « Résidus de modifier » dans le sous-menu (Figure 2).</li>
		<li>Sélectionner les séquences qui dépasse sur le côté gauche de l’alignement avec le curseur (la séquence sélectionnée apparaîtra en noir), puis cliquez sur l’icône « Supprimer » sous le menu « Edit » pour supprimer les séquences sélectionnées (Figure 3).</li>
		<li>Sélectionner et supprimer les séquences qui dépasse sur le côté droit du premier domaine MtN3/salive et conserver les premières séquences parés de domaine de MtN3/salive comme 35-I.fas (Figure 4). De même, supprimer les côtés gauche et droit qui dépassent les séquences du deuxième domaine MtN3/salive et enregistrez-le sous 35-II.fas. Le premier et les deuxième séquences de domaine MtN3/salive peuvent être prédites avec rythme (http://proteinformatics.charite.de/rhythm/inndex.php?site=helix) ou TMHMM (http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/) à l’avance.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Ouvrez le fichier 35-I.fas avec MEGA et cliquez sur « align » lorsque vous êtes invité. Sous le menu « Edition », cliquez sur « Sélectionner tout », puis cliquez sur « Sélectionner une » ; On choisira les noms et les séquences des taxons en noir (Figure 5).
	<ol>
<li>Choisissez « Copier » dans le menu « Edit » pour copier les séquences dans le presse-papiers, puis coller les séquences copiées dans un fichier doc.</li>
		<li>Dans le fichier doc, remplacez tous les « # » par « > », puis supprimez tous les caractères non apparentés pour les convertir au format FASTA. Ajouter «-I » à la fin de chaque nom de taxon pour les marquer comme les premières séquences de domaine MtN3/salive. Traiter la deuxième séquence de domaine MtN3/salive suivant la même méthode et ajouter «-II » après chaque nom du taxon.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Combiner les premiers et deuxième MtN3/salive domaine des séquences au format FASTA dans un fichier doc.
	<ol>
<li>Charger les séquences combinées dans Clustal Omega à nouveau et aligner les séquences comme décrit ci-dessus. Sauvegardez le résultat comme « 35 realigned.clustal ».</li>
		<li>Ouvrez le fichier « 35 realigned.clustal » dans BioEdit, supprimer les résidus d’acides aminés (saillie) inégal aux deux extrémités des séquences alignées et puis enregistrez les séquences comme « 35 realigned.fas ». Cliquez sur « Oui » lorsqu’a averti que certains caractères non standards ne peuvent être sauvés.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. calcul de l’arbre phylogénétique
<ol><li>
Ouvrez « realigned.fas 35 » MEGA.
	<ol>
<li>Cliquez sur le menu « Données » et choisir « Alignement à l’exportation » et conserver l’alignement au format PAUP (nexus) comme « 35.nex » pour une utilisation ultérieure dans MrBayes (Figure 6).</li>
		<li>En attendant, cliquez sur l’icône « Modèles » sur le tableau principal de MEGA, choisissez « trouver les meilleures protéines ou l’ADN modèles (ML) » et cliquez sur « OK » dans la fenêtre pop-up. Cliquez « Calculer » pour lancer le modèle de la recherche de processus (Figure 7). Un nouveau panneau de progrès s’ouvrira ; Ce processus dure plusieurs minutes à plusieurs jours, selon la complexité des séquences chargées et performances de l’ordinateur. NOTE : Un tableau indiquant que les résultats seront ouvre dès que le processus de recherche de modèle est terminé ( Figure 8). Le plus petit score BIC apparaît tout d’abord, suivie d’une série de différents modèles avec scores BIC en augmentant graduellement. Le premier modèle « LG + G + F » avec le plus petit score BIC est le modèle recommandé pour ML arbre basé sur le fichier « 35 realigned.fas ».</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Cliquez sur l’icône « Phylogénie » sur le panneau principal de MEGA, cliquez sur « Construction/Test the Maximum vraisemblance Tree » et puis cliquez sur « Oui » dans le panneau déroulant. Une nouvelle fenêtre s’ouvre montrant différents paramètres doivent être précisés (Figure 9).
	<ol>
<li>Tout d’abord, définissez la valeur « bootstrap » dans le test de la boîte de la phylogénie. 500 ou 1 000 est suffisante dans la plupart des cas. Selon le modèle de substitution, choisissez le type de substitution « acide aminé ». Le but de choisir un modèle de substitution consiste à estimer la vraie différence entre séquences basées sur leurs États présents3.</li>
		<li>Sélectionnez « LG avec Freqs. (+F) modèle » (LG + F) dans la zone modèle/méthode. Dans les tarifs et la zone modèle, sélectionnez « Gamma distribuée » (G) pour décrire les variations des taux sur les sites, c’est à dire., donnant plus de poids aux changements à la lente évolution des3sites. Dans la zone sous-ensemble de données, sélectionnez « Terminer la suppression » pour supprimer toutes les colonnes contenant des traits d’Union.</li>
		<li>Garder tous les autres paramètres dans leur état par défaut (Figure 9). Après la spécification de ces paramètres, cliquez sur l’icône « Compute » pour démarrer le calcul.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. présentation de l’arbre phylogénétique
Remarque : Un arbre phylogénétique de ML sera présenté lorsque le calcul à l’aide de MEGA est terminé (Figure 10).
<ol><li>Sous le menu déroulant de l’icône « Dossier » sur le panneau de l’arborescence, choisissez « Save Session en cours » pour sauver le résultat (.mas est le type de fichier par défaut). Dans la présente étude, le résultat a été enregistré comme « 35.mas ». Sur le panneau de l’arborescence, plusieurs paramètres, y compris la longueur du clade, style de l’arbre, arbre topologie, police du nom de taxon, la taille et la couleur, sont affichées et peut être réglé sur différentes options.</li>
	<li>Enregistrez le fichier de l’arbre final en cliquant sur l’icône de l’image et enregistrer la figure dans différents formats ou copier l’image comme source pour la retouche photo.</li>
</ol>4. analyse de la relation de friandises et de SemiSWEETs à l’aide d’alignement de séquences
Remarque : Cette étape n’a pas peut être nécessaire dans l’analyse des séquences ordinaire.
<ol><li>Aligner les 228 bonbons eucaryotes et 57 SemiSWEETs procaryotes en Clustal oméga comme décrit ci-dessus. Les résultats de l’alignement peuvent être montrées dans Jalview, qui est intégré dans Clustal Omega et copié pour enregistrer dans un éditeur de photo (Figure 11). Remarque : Dans l’alignement de l’exemple, quelques SemiSWEETs de α-protéobactéries sont alignées avec le premier domaine MtN3/salive des séquences douces, tandis que SemiSWEETs de méthanobactéries (archaea) sont alignées avec le deuxième domaine de MtN3/salive des séquences douces.</li>
</ol>5. phylogénétique Construction avec MrBayes
<ol><li>Pour l’inférence Bayésienne avec MrBayes, ouvrez le fichier exécutable MrBayes et une interface DOS apparaîtra dans une nouvelle fenêtre. La première étape consiste à lire le dossier de données de nexus. Entrée « exécuter le 35.nex » après le prompt (n’oubliez pas d’enregistrer le fichier de nex 35 / dans le même répertoire du fichier exécutable MrBayes, ou indiquer le chemin du fichier avant de le télécharger). Un message de « matrice de lecture réussie » apparaît après la dernière des taxons inscrits aux annexes (Figure 12). Le fichier de nex 35 / déjà été préparé et enregistré dans MEGA (voir 2.1 ci-dessus).</li>
	<li>
Définissez le modèle évolutionniste.
	<ol>
<li>Après l’invite de commandes, tapez « prset aamodelpr = fixed(lg) ; LSet taux = g ». Le « lg » et « g » correspondant au modèle « LG » et « G » qui se trouve dans MEGA. Une fois la valeur du modèle, tapez « mcmc nchains = ngen 4 = 5 000 000 » après l’invite. L’utilisation de la « nchains = 4 » entrée signifie un nombre total d’une chaîne du froid et de trois chaînes chaudes pour le couplage de la métropole. « ngen = 5 000 000 » signifie pour exécuter des générations 5 000 000 de couplage de la métropole pour la convergence des chaînes froides et chaudes. Dans cette étude, moyenne écart-type de répartition de fréquences inférieures à 0,01 était considéré comme la convergence des chaînes chaudes et froides.</li>
		<li>Notez que le nombre de ngen ne peut être prédit avec précision au début du processus et doit généralement être ajustée basée sur la modification de l’écart moyen des fréquences de split. En outre, le numéro de ngen de convergence peut être différent chaque fois quand exécutant le programme basé sur les mêmes données.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Exécuter l’analyse : Cette étape dure de plusieurs minutes à plusieurs jours, en fonction de la complexité des données d’entrée et les performances de l’ordinateur. Après avoir effectué les calculs prédéfinis, une invite vous demandera de « Poursuivre l’analyse (oui/non) ? » Si « non » est tapé après l’invite de commandes, le calcul s’arrête (Figure 13), sinon elle continuera à calculer d’après que le nombre de générations plus loin est introduit. Lorsque le calcul est terminé (avec un écart moyen de split fréquences < 0.01 ou 0.05), arrêter le calcul en tapant « non » après l’invite de l’enquête. NOTE : 0,01 est un critère strict, 0,05 est modérée et généralement suffisante.</li>
	<li>
Résumer les échantillons : Tapez « puisard » après l’invite pour résumer les échantillons des paramètres du modèle (Figure 14). Puis tapez « sumt relburnin = yes burninfrac = 0,25 » après l’invite pour résumer les échantillons de l’arbre. Des informations détaillées sur la construction d’arbres phylogénétiques apparaît comme à la Figure 15, suivie de deux figures de l’arbre qui apparaîtront dans le code ASC II sur l’écran, une montrant crédibilité de clade et les autres longueurs de branche montrant. Dans le même temps, un fichier arbre portant le nom de « 35.nex.con » sera enregistré automatiquement.</li>
	<li>Pour une meilleure présentation de l’arbre phylogénétique, ouvrez le fichier « 35.nex.con » d’arbre avec l’outil FigTree (http://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/), sélectionnez un style ou une taille pour afficher le résultat (Figure 16) ou même la modifier dans un éditeur de photo plus facile à lire.</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>
<li>Feng, D. F., Doolittle, R. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Progressive+sequence+alignment+as+a+prerequisite+to+correct+phylogenetic+trees%5BTitle%5D)+AND+%22J+Mol+Evol%22%5BJournal%5D)">Progressive sequence alignment as a prerequisite to correct phylogenetic trees.</a> J Mol Evol. 25, 351-360 (1987).</li>
<li>Persson, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bioinformatics+in+protein+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22EXS%22%5BJournal%5D)">Bioinformatics in protein analysis.</a> EXS. 88, 215-231 (2000).</li>
<li>Sievers, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fast%2C+scalable+generation+of+high-quality+protein+multiple+sequence+alignments+using+Clustal+Omega%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Syst+Biol%22%5BJournal%5D)">Fast, scalable generation of high-quality protein multiple sequence alignments using Clustal Omega.</a> Mol Syst Biol. 7, 539(2011).</li>
<li>Sievers, F., Higgins, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clustal+omega%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Protoc+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Clustal omega.</a> Curr Protoc Bioinformatics. 48, 1-16 (2014).</li>
<li>Yang, Z., Rannala, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Molecular+phylogenetics%3A+principles+and+practice%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Genet%22%5BJournal%5D)">Molecular phylogenetics: principles and practice.</a> Nat Rev Genet. 13, 303-314 (2012).</li>
<li>Hall, B. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+the+accuracies+of+several+phylogenetic+methods+using+protein+and+DNA+sequences%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Biol+Evol%22%5BJournal%5D)">Comparison of the accuracies of several phylogenetic methods using protein and DNA sequences.</a> Mol Biol Evol. 22, 792-802 (2005).</li>
<li>Tamura, K., Stecher, G., Peterson, D., Filipski, A., Kumar, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MEGA6%3A+Molecular+Evolutionary+Genetics+Analysis+version+6.0%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Biol+Evol%22%5BJournal%5D)">MEGA6: Molecular Evolutionary Genetics Analysis version 6.0.</a> Mol Biol Evol. 30, 2725-2729 (2013).</li>
<li>Ronquist, F., et al. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22357727">MrBayes 3.2: efficient Bayesian phylogenetic inference and model choice across a large model space.</a> Syst Biol. 61, 539-542 (2012).</li>
<li>Chen, L. Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/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>
<li>Hu, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phylogenetic+evidence+for+a+fusion+of+archaeal+and+bacterial+SemiSWEETs+to+form+eukaryotic+SWEETs+and+identification+of+SWEET+hexose+transporters+in+the+amphibian+chytrid+pathogen+Batrachochytrium+dendrobatidis%5BTitle%5D)+AND+%22FASEB+J%22%5BJournal%5D)">Phylogenetic evidence for a fusion of archaeal and bacterial SemiSWEETs to form eukaryotic SWEETs and identification of SWEET hexose transporters in the amphibian chytrid pathogen Batrachochytrium dendrobatidis.</a> FASEB J. 30, 3644-3654 (2016).</li>
<li>Holder, M. T., Zwickl, D. J., Dessimoz, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+the+robustness+of+phylogenetic+methods+to+among-site+variability+in+substitution+processes%5BTitle%5D)+AND+%22Philos+Trans+R+Soc+Lond+B+Biol+Sci%22%5BJournal%5D)">Evaluating the robustness of phylogenetic methods to among-site variability in substitution processes.</a> Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 363, 4013-4021 (2008).</li>
<li>Alfaro, M. E., Holder, M. T. <a target="_blank" href="http://www.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev.ecolsys.37.091305.110021?journalCode=ecolsys">The Posterior and the Prior in Bayesian Phylogenetics.</a> Annu Rev Ecol Evol Syst. 37, 19-42 (2006).</li>
<li>Suchard, M., Rambaut, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Many-core+algorithms+for+statistical+phylogenetics%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Many-core algorithms for statistical phylogenetics.</a> Bioinformatics. 25, 1370-1376 (2009).</li>
<li>Zierke, S., Bakos, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((FPGA+acceleration+of+the+phylogenetic+likelihood+function+for+Bayesian+MCMC+inference+methods%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">FPGA acceleration of the phylogenetic likelihood function for Bayesian MCMC inference methods.</a> BMC Bioinformatics. 11, 184(2010).</li>
</ol>

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Il devient de plus en plus populaire dans la recherche biologique pour faire un arbre phylogénétique basé sur les séquences de nucléotides ou d’acides aminés séquences8. Généralement, il y a trois étapes critiques de la pratique notamment l’alignement de séquences, évaluation des séquences alignées avec la bonne méthode ou algorithme et la visualisation du calcul résultat comme un arbre phylogénétique. Dans l’étude présentée, trois séries d’alignement de séquences ont été réalisées : tout d’abord,...

Séquences d’ADN ou d’ARN transportent l’information génétique pour les phénotypes sous-jacent qui peut être analysé par le biais de méthodes physiologiques et biochimiques ou observés par le biais de preuves morphologiques et fossiles. Dans un sens, l’information génétique est plus fiable qu’évaluation externes phénotypes parce que l’ancien est la base de ce dernier. Dans l’étude de l’évolution, les preuves fossiles est très directe et convaincante. Cependant, beaucoup d’organismes, tels que les micro-organismes, ont peu de chance de former un fossile au cours des âges géologiques depuis longtemps. Par conséquent, informations moléculaires comme des séquences de nucléotides et les séquences d’acides aminés provenant des organismes existants liés sont utiles pour explorer les relations évolutives1. Dans la présente étude, une simple introduction de notions phylogénétique et un protocole facile à apprendre a été fournie pour les nouveaux arrivants qui ont besoin de construire un arbre phylogénétique de leur propre chef.
Peuvent servir pour déduire les relations phylogénétiques entre les gènes homologues, organites ou même les organismes2fois (nucléotides) de l’ADN et les séquences de protéines (acides aminés). Séquences d’ADN sont plus susceptibles d’être affectés par des changements au cours de l’évolution. En revanche, les séquences d’acides aminés sont beaucoup plus stables étant donné que les mutations synonymes dans des séquences de nucléotides ne causent pas de mutations dans les séquences d’acides aminés. Ainsi, des séquences d’ADN sont utiles pour la comparaison des gènes homologues des organismes étroitement liés, alors que les séquences d’acides aminés sont appropriés pour des gènes homologues d’organismes lointainement apparentés3.
Une analyse phylogénétique commence par l’alignement des acides aminés ou de séquences de nucléotides4 provient d’un génome annoté séquençage5 de la base de données listées dans format FASTA, c.-à-d., protéine putative ou exprimée séquences, séquences d’ARN , ou des séquences d’ADN. Il est à noter qu’il est essentiel de recueillir des séquences de haute qualité pour l’analyse, et des séquences homologues seulement peuvent être utilisés pour analyser les relations phylogénétiques. Nombreuses plates-formes comme Clustal W, Clustal X, Muscle, T-café, MAFFT, peut être utilisé pour l’alignement de la séquence. Le plus couramment utilisé est Clustal Omega6,7 (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/), qui peuvent être utilisés en ligne ou peut être téléchargé gratuitement gratuitement. L’outil d’alignement possède de nombreux paramètres que l’utilisateur peut ajuster avant de commencer l’alignement, mais les paramètres par défaut fonctionnent bien dans la plupart des cas. Une fois le processus terminé, les séquences alignées doivent être enregistrés dans un format adapté à l’étape suivante. Ils devraient ensuite être édités ou taillés à l’aide d’un logiciel de retouche, comme BioEdit, car construction d’arbres phylogénétiques de MEGA requiert les séquences de longueur égale (y compris les abréviations d’acides aminés et des traits d’Union. Dans la séquence alignée, n’importe quelle position sans nucléotides ou d’acides aminés est représentée par un trait d’Union «- »). En règle générale, tous les saillie acides aminés ou de nucléotides aux deux extrémités de l’alignement doivent être retiré. En outre, les colonnes contenant des séquences mal alignés dans l’alignement peuvent être supprimés car ils véhiculent des informations précieuses peu et peuvent donner parfois confuses ou fausses informations3. Les colonnes contenant un ou plusieurs traits d’Union peuvent être supprimés en ce moment ou dans l’ultérieurement de la construction de l’arbre. Alternativement, ils peuvent être utilisés pour le calcul phylogénétique. Lorsque l’alignement de séquences et la coupe est terminée, les séquences alignées doivent être enregistrés au format FASTA ou le format désiré, pour une utilisation ultérieure.
Nombreuses plates-formes logicielles fournissent les fonctions de construction arbre à l’aide des algorithmes ou des méthodes différentes. En général, les méthodes peuvent être classés comme méthodes de matrice de distance ou méthodes de données discrètes. Méthodes de matrice de distance sont simples et rapides pour calculer, tandis que les méthodes de données discrètes sont compliqués et fastidieux. Pour les taxons très proches avec un haut degré de partage de l’identité de séquence d’acides aminés ou de nucléotides, une méthode de matrice de distance (Neighbor Joining : NJ ; Méthode de groupe paire non pondérée avec la moyenne arithmétique : UPGMA) est appropriée ; pour les taxons lointainement apparentés, une méthode de données discrètes (Maximum de vraisemblance : ML ; Parcimonie : MP ; Inférence bayésienne) est optimale3,,8. Dans cette étude, les méthodes de ML dans MEGA (6.0.6) et Inférence bayésienne (MrBayes 3.2) ont servi à construire des arbres phylogénétiques9. Idéalement, lorsque le bon modèle et les paramètres sont utilisés, les résultats provenant de différentes méthodes peuvent être compatibles, et ils sont donc plus fiables et plus convaincante.
Pour un arbre phylogénétique de ML, construit à l’aide de MEGA10, le fichier de séquence alignés au format FASTA doit être téléchargé dans le programme. La première étape consiste ensuite à sélectionner le modèle de substitution optimal pour les données téléchargées. Tous les modèles de substitution disponibles sont comparées basé sur les séquences téléchargées, et leurs notes finales seront montrés dans un tableau de résultats. Sélectionnez le modèle le plus petit score de critère BIC (Bayesian Information) (citées en premier dans la table), définir les paramètres de ML selon le modèle recommandé et démarrer le calcul. Le temps de calcul varie de plusieurs minutes à plusieurs jours, en fonction de la complexité des données chargées (longueur des séquences et du nombre de taxons) et les performances de l’ordinateur sur lequel les programmes sont exécutés. Une fois le calcul terminé, un arbre phylogénétique s’affichera dans une nouvelle fenêtre. Enregistrez le fichier sous « FileName.mat ». Après avoir configuré les paramètres pour spécifier l’apparence de l’arbre, sauver une fois de plus. En utilisant cette méthode, MEGA peut générer des chiffres de publication grade arbre phylogénétique.
Pour la construction d’arbre avec MrBayes11, la première étape consiste à transformer la séquence alignée, ce qui est inscrit habituellement au format FASTA, en format de nexus (.nex comme type de fichier). Comment transformer des fichiers FASTA format nexus peut être traitée en MEGA. Ensuite, la séquence alignée sous forme de lien peut être téléchargée en MrBayes. Lorsque le fichier est téléchargé avec succès, spécifiez les paramètres détaillés pour le calcul de l’arbre. Ces paramètres incluent des détails tels que le modèle de substitution d’acides aminés, les taux de variation, nombre de chaîne de Markov chain Monte Carlo (MCMC) couplage, nombre de ngen, moyenne écart-type de répartition des fréquences et ainsi de suite. Après que ces paramètres ont été spécifiés, démarrer le calcul. En fin de compte, deux figures d’arbre en code ASC II, une montrant crédibilité de clade et les autres longueurs de branche montrant, s’affichera sur l’écran.
Le fruit de l’arbre sera automatiquement enregistré comme « FileName.nex.con ». Ce fichier d’arbre peut être ouverts et modifié par FigTree, et le chiffre affiché dans FigTree peut être modifié plus loin pour le rendre plus adapté pour la publication.
Dans cette étude, 228 protéines sucrées, dont 35 bonbons d’eucaryotes unicellulaires et 57 SemiSWEETs de procaryotes, ont été analysés à titre d’exemple. Les bonbons et les SemiSWEETs ont été caractérisées comme le glucose, le fructose ou transporteurs de saccharose à travers les membranes12,13. L’analyse phylogénétique suggère que les deux domaines de MtN3/salive contenant des bonbons pourraient provenir d’une fusion évolutive d’un amer bactérienne et de l' Archéen14.

<table><tbody><tr><td>Adobe Illustration</td><td></td><td></td><td>, un outil graphique développé par Adobe Systems Software Ireland Ltd. Copyright & copy ; 2017</td></tr><tr><td>BioEdit</td><td></td><td></td>, <td>un éditeur d’alignement de séquences biologiques écrit pour Windows 95/98/NT/2000/XP/7. Droits d’auteur et copie ; Tom Hall</td></tr><tr><td>Clustal Omega</td><td></td><td></td><td>est un package permettant d’effectuer des alignements de séquences multiples d’acides aminés ou de nucléotides.&nbsp ; http://www.clustal.org/</td></tr> <tr><td>CorelDRAW</td><td></td><td></td><td>, un logiciel de conception graphique. Droits d’auteur et copie ; 2017 Corel Corporation</td></tr><tr><td>FigTree</td><td></td><td></td>, <td>une visionneuse graphique d’arbres phylogénétiques conçue par l’Université d’Édimbourg,</td></tr><tr><td>MEGA</td><td></td><td></td><td>MolecularEvolutionary Genetics Analysis, version6.0, http://www.megasoftware.net/home</td></tr><tr><td>MrBayes</td><td></td><td></td><td>, un outil d’inférence phylogénétique bayésienne,</td></tr><tr><td>NVIDIA</td><td></td><td></td><td>une entreprise conçoit des unités de traitement graphique (GPU) pour les marchés du jeu et des professionnels. Société Droits d’auteur et copie ; 2017</td></tr><tr>Analyse phylogénétique<td>PAUP</td><td></td><td></td><td>à l’aide de la parcimonie. Le programme de David Swofford met en œuvre la méthode du maximum de vraisemblance sous un certain nombre de modèles nucléotidiques.</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td> Photoshop, <td>un éditeur de graphiques matriciels développé et publié par Adobe Systems Software Ireland Ltd. Copyright & copy ; 2017</td></tr><tr><td>RHYTHM</td><td></td><td></td>, <td>une prédiction basée sur la connaissance des contacts hekix. Charité&eacute ; Berlin &ndash ; Protein Formatics Group - Copyright 2007-2009</td></tr><tr><td>TMHMM</td><td></td><td></td><td>un outil de prédiction des hélices transmembranaires dans les protéines. http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/</td></tr> <tr><td>Compter</td><td></td><td></td><td>4 Go de mémoire, Core 2 ou supérieur CPU. Windows 7, Windows 10</td></tr></tbody></table>

À l’aide de l’analyse phylogénétique pour étudier l’origine de gènes eucaryotes

Using Phylogenetic Analysis to Investigate Eukaryotic Gene Origin

L’analyse phylogénétique utilise des nucléotides ou de séquences d’acides aminés ou d’autres paramètres, tels que les séquences du domaine et de la structure tridimensionnelle, pour construire un arbre pour montrer la relation évolutive entre les différents taxons (unités de classification) à moléculaire niveau. L’analyse phylogénétique permet également d’enquêter sur les relations de domaine au sein d’un taxon individuel, particulièrement pour les organismes qui ont fait l’objet d’importants changement dans la morphologie et la physiologie, mais pour que les chercheurs n’ont pas les preuves fossiles due à la longue histoire évolutive des organismes ou la rareté de la fossilisation.
Dans ce texte, un protocole détaillé est décrit selon la méthode phylogénétique, notamment l’alignement de séquences d’acides aminés en utilisant Clustal Omega et construction d’arbre phylogénétique ultérieure à l’aide de deux probabilité maximale (ML) de moléculaire génétique évolutive Analyse (MEGA) et Inférence bayésienne via MrBayes. Pour étudier l’origine des gènes eucaryotiques Sucres va finalement être exporté des transporteurs (SWEET), 228 sucreries y compris 35 protéines douces d’eucaryotes unicellulaires et 57 mi-doux de procaryotes ont été analysés. Fait intéressant, les SemiSWEETs ont été trouvés chez les procaryotes, mais sucreries trouvées chez les eucaryotes. Deux arbres phylogénétiques construits à l’aide de méthodes théoriquement distinctes ont toujours suggéré que le premier gène de doux eucaryote pourrait provient de la fusion d’un gène bactérien mi-doux et un gène mi-doux d’archaea. Il est à noter qu’on doit être prudent pour tirer une conclusion fondée uniquement sur l’analyse phylogénétique, bien qu’il soit utile d’expliquer la relation sous-jacente entre taxons différents, ce qui est difficile voire impossible de discerner par le biais de moyens expérimentaux .

Les arbres phylogénétiques montrent que tous les domaines de premier MtN3/salive des séquences douces 35 groupés comme un clade et des domaines de deuxième MtN3/salive des séquences douces en cluster comme un autre clade. En outre, l’alignement les bonbons et les SemiSWEETs révèle que certains SemiSWEETs de α-protéobactéries alignement sur le premier domaine MtN3/salive des séquences douces, tandis que la deuxième MtN3/salive SemiSWEETs de méthanobactéries (archaea) domaine des séquences ...

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.

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

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 cliquan

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