Name: Nonexpertsための系統学の実用ガイド (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-02-05T17:00:00.000+00:00
Duration: 12 min
Description: 学ぼう、系統樹の再構成パイプラインを用いてDNAやタンパク質配列から信頼性の高い系統関係を推定する方法。この計算的手法は、進化生物学やバイオインフォマティクスにおける配列データの解析に役立ちます。

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私たちは、原稿にコメントをオハロランラボのメンバーに感謝。私たちは、D·オハロランに資金調達のための生物科学のジョージ·ワシントン大学学科、芸術科学コロンビア大学に感謝します。

1。基本的なローカル配列検索ツール（BLAST）：オンラインインターフェース<ol><li>国立バイオテクノロジー情報センター（NCBI）のBLAST 1のWebサーバにアクセスしてくださいするには、このリンクをクリックしてください。 - <a href="http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi">http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi</a> （ 図1）。 </li><li>検索ボックスに入力FASTA形式のテキスト列（例えば図2を参照）。 </li><li>検索に使用するために、適切なBLASTプログラムおよび関連するデータベースや、興味のある個々の種をクリックして、「BLAST」をクリックしてください。 注意：FASTAフォーマットされたシーケンスは、「&gt;」記号で示さ記述行から始まります。説明は、 &quot;&gt;&quot;記号、配列（ すなわち 。ヌクレオチドまたはアミノ酸）の次の行に記述し実行した後、すぐに従わなければなりません。 BLAST検索からの出力はHTML、プレーンテキスト、XML、またはヒットTAと見られているBLES HTMLに設定されているデフォルトで（テキストまたはCSV）（ 図3）。 </li></ol> 2。基本的なローカル配列検索ツール（BLAST）：ローカルの実行<ol><li>このリンクから最新のBLASTコマンドラインのBLAST実行可能ファイルをダウンロードします。 <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> PCユーザーのためにEM&gt;：最新のブラストwin32.exeをファイルをダブルクリックし、使用許諾契約に同意してインストール]をクリックします。 注： NCBI-BLAST-2.2.27 +：デフォルトのインストールディレクトリはC。 </li><li>次のようにPCの環境変数を設定します。 <ol><li> 「開始」ボタンをクリックし、右側の「コンピュータ」をクリックして、PCをクリックして、 </li><li> 「プロパティ」をクリックし、ポップアップで「詳細設定」タブをクリックしてください</li><li> 「環境変数ボタン」をクリックして、新しいポップアップで目の下の「新規」ボタンをクリックしてくださいセクションE「ユーザーのユーザー環境変数」 </li><li> NCBI-BLAST-2.2.27 + BIN：ポップアップの「C変数名「パス」と、変数の値を追加します。 注意：binディレクトリが実行可能ファイル（。 すなわち BLASTP など ） が含まれています。 </li></ol></li><li> em&gt;はMacユーザーの場合：ターミナルアプリケーションを開きます（これは単なるオープン&quot;ファインダー&quot;を実行し、検索する「ターミナル」、これは「端末」アイコンが表示されます）。ターミナルウィンドウ型に： &gt; FTP <a href="ftp://ftp.ncbi.nih.gov">ftp.ncbi.nih.gov</a> 注：また、PC用の例では上記で使用したURLを入力することができます </li><li> NCBIのFTPサイトの種類名とパスワードの入力を「匿名」を選択し、型にアクセスするには、次のように &gt; CDブラスト/実行ファイル/ LATEST </li><li>次のように入力して実行可能ファイルを一覧表示します。 &gt; LS </li><li>次のように入力して、最新バージョンを取得（または現在は何でも最新版）： 2、NCBI-BLAST-2.2.7-macosx.tar.gz取得</li><li> 「終了」と入力して、NCBIのFTPサーバーサイトを終了します。 </li><li>次のように入力してダウンロードしたファイルを解凍。 &gt;タールXZF NCBI-BLAST-2.2.7-macosx.tar.gz </li><li>次のように入力したコマンドを検索するとき、シェルは、このディレクトリを検索できるように、パスにBLAST実行可能ファイルのバイナリの場所を追加します。 &gt; PATH = $ PATHに：new_folder_location </li><li>これは次のように入力して、あなたのパスに場所を追加したかどうかを確認します。 &gt;エコー$ PATHに</li><li>こちらをクリックして（毎日更新されます）フォーマット済みのBLASTデータベースをダウンロードしてください。 <a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/</a> </li><li> 「DB」フォルダにデータベースを配置します。 </li><li> PC上でEM&gt;：と入力して、NCBI-BLASTフォルダにディレクトリを変更（この&quot;スタート&quot;と検索バーに「cmd」と入力して実行する）、MS-DOSプロンプトを開きます。 C：ユーザー&gt; CD .. [移動1フォルダをバックアップ] C：&gt; CD NCBI-BLAST-2.2.27 + これは、ディレクトリを変更します。 C： NCBI-BLAST-2.2.27 +&gt; </li><li>以下の「makedb」コマンドを使用してデータベースを作成します。 &gt; makedbインDB / briggsae.fasta-DbTypeのPROTアウトDB / briggsae 注：（ 図4）以下の例では、データベースを「briggsae」という名前で、生物線虫briggsaeから1連鎖群で構成されている。 </li><li> 「DB」フォルダにFASTAフォーマットされたテキストのタンパク質配列を挿入することによって「テスト」と呼ばれるクエリータンパク質配列を作成する。 </li><li>次のコマンドを入力して、BLASTP検索を介してデータベースに問い合わせを。 &gt; BLASTPクエリーDB / test.txtというdBのDB / briggsaeアウトTEXT.TXT </li><li> em&gt;のMacは （ステップ2.4）上記の指示に従って、NCBIのftpサイトにアクセスすることにより、ローカルBlast検索用のデータベースをダウンロードし、Nタイプ： &gt; LCD .. /データベース/ </li><li>次のように入力して興味のあるゲノムやシーケンスをダウンロードしてください。 &gt;取得NC_ [受託番号]。FNA 注：「FNA」FASTAフォーマットされたヌクレオチド配列を意味し、「FAAは、「FASTAフォーマットされたアミノ酸配列を指す。 </li><li> FTPサイトを終了するには「終了」と入力します。 </li><li>次のように入力してデータベースを作成します。 &gt; DB / mouse.faaアウトマウスのDbTypeのPROT makeblastdbイン</li><li> 「ビン」フォルダにFASTフォーマットされたクエリー配列を挿入し、次のコマンドを使用してデータベースに問い合わせを。 &gt; BLASTPクエリー &quot;あなたのquery.fasta「-DB」、データベース「アウトresults.txtに</li></ol> 3。複数の配列アラインメントを生成する<ol><li>一般的に使用される複数の配列アラインメント（MSA）プログラムにアクセスするためにこれらのリンクをクリックしてください。 ClustalWの6 <a href="http://www.clustal.org/">http://www.clustal.org/</a> カーリーGN 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> マッスル10 <a href="http://www.drive5.com/muscle/">http://www.drive5.com/muscle/</a> Tシャツ·コーヒー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>このリンクをクリックしてください- <a href="http://tcoffee.crg.cat/apps/tcoffee/do:regular">http://tcoffee.crg.cat/apps/tcoffee/do:regular</a>検索ボックスの配列データをフォーマットされ、入力されたFASTA - 注：T-コーヒーからの出力例を図5に見ることができる、類似の残基は、色分けされている。 </li><li>クラスタルMSAはコマンドライン版（ClustalWの）またはグラフィカルVとしてダウンロード：このリンクをクリックしてERSION（ClustalX） <a href="http://www.clustal.org/clustal2/">http://www.clustal.org/clustal2/を</a>し、適切な実行可能ファイル（ すなわち勝利やLinux、Mac OS X）をクリックして- 。 </li><li> FASTAフォーマットされたシーケンス·データをテキストとしてアップロードします（ 図6）を合わせます。 </li></ol> 4。進化のベストフィットモデルを決定する<ol><li> ProtTest 13プログラムをダウンロードするには、ここをクリック。 <a href="http://darwin.uvigo.es/our-software/">http://darwin.uvigo.es/our-software/</a> </li><li> ProtTestをダウンロードしたら、ProtTest.jarファイルをダブルクリック</li><li> ProtTestが起動したら、「ファイルの選択」をクリックします（ 図7）のシーケンスデータをロードします。 </li><li>それから「開始」をクリックし、プログラムは（ 図8）を開始します。 注記：実行します（ 図8）が終了した後、プログラムは基準に基づいて最適なモデルを示します例：<html> 「AICに従って最適なモデル：WAG + I + G &quot; </li></ol> 5。最尤やベイズ推定によって配列に基づく系統発生を推測する<ol><li>ここPhyML 4をダウンロード： <a href="https://code.google.com/p/phyml/">https://code.google.com/p/phyml/</a> </li><li> （ すなわち phymlは、Windows、Linuxのphyml など ）二重適切なアプリケーションをクリックして、実行可能ファイルを起動して、インターフェイスのウィンドウ（ 図9）がポップアップ表示されます。 </li><li>次のように入力してPHYLIPフォーマットされたシーケンスとして入力シーケンスをロードします。 &gt; &quot;ファイル名&quot;。PHY 注意： シーケンスフォーマット間の変換するには、で入手可能な「Readseq「Webプログラムを使用- <a href="http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi">http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgiを</a> 。 </li><li> 「Y」と入力してプログラムを起動します。 </li><li>ここMrBayes 5をダウンロードしてください。 rceforge.net / download.php」&gt; http://mrbayes.sourceforge.net/download.php </li><li>実行ファイル上でプログラムをクリックして起動し、次のように入力して、プログラムにNEXUSフォーマットされたシーケンスデータを読み取るには： &gt; &quot;ファイル名&quot;を実行してください。NEX </li><li>進化モデルを設定します。 </li><li>次のように入力して実行するように世代の数を選択します。 &gt; mcmcp NGEN = 1000000 [これは1000000世代数を設定します] &gt;サンプバーニン= 10000 [これは10000にバーニンが設定されます] </li><li>次のように入力して結果ファイルに枝の長さを保存します。 &gt; mcmcp savebrlens = YES </li><li>次のように入力して解析を実行します。 &gt; MCMC </li><li> 「SUMT」コマンドを使って木をまとめたものである。 </li></ol> 6。系統発生を視覚化<ol><li>ここでツリービューアプログラムのリストを表示します。 <a href="http://www.treedyn.org/overview/editors.html">http://www.treedyn.org/overview/editors.html</a> </li><li>ツリービュー14プログララマブルをダウンロードここにいます： <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>
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<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>
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<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>
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<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>

我々は、開示することは何もありません。

この記事の私たちの願いは、系統学を初めて使用する研究者や学生を指導するための出発点となることである。ゲノム配列決定プロジェクトは、ここ数年の間に、より安価になっており、結果として、この技術に対するユーザーの需要が増加しており、現在、大規模なシーケンスデータセットの生産は、小さな研究室で一般的である。これらのデータセットは、多くの場合、それらの機能を理解し始めるために系統学的なフレームワークを必要とする遺伝子のセットを持つ研究者を提供しています。系統学の研究室の増え続ける数の家を見つけることですので、また、我々はまた、生物学的研究に広く興味のある学生のための教育のデバイスとして機能するように、この記事のために考えています。 「なぜ」、「どのように」、および一般的に使用されるツリー構築ツール、我々はこれらのアプリケーションに慣れるために開始するために、読者のためのフレームワークを提供する「どこで」とその動作上のユーザ情報を提供することによって。 However、我々は様々なパラメータがそれらの配列データに影響を与えることができるかを理解しようとして、各ツール内のすべての設定をいじって、それぞれの場合におけるプラットフォームとソフトウェア間の...

、2つ（またはそれ以上）の種が進化したかを理解するためには、各試料から配列または形態学的データを取得することが必要であり、これらのデータは、我々は進化の空間を介してそれらの関係を測定するために使用できる量を表す。直線距離を測定するときと同じように、（ 例えばマイル、インチ、ミクロン）より多くのデータが利用可能なものがより正確な測定を同一視します。エルゴは、研究者が進化距離を推定することができる精度は、高濃度の関係を測定するために利用可能な情報データの量によって影響される。異なるサンプルは異なるレートで、異なるメカニズムによって進化するため、また、我々二つの分類群との間の関係を測定するために使用する方法は、直接進化的測定の精度に影響を与える。そのため、進化的関係は直接観測されていませんが、代わりにシーケンスまたは形態学的データ、進化の推論の問題から推定されているので関係は統計の1になります。系統学は、最適の分類群間の進化の歴史を再構成するために進化のパターンに統計モデルを適用することに関する生物学の一分野である。分類群間のこの再構成は、分類群の系統と呼ばれている。 分子生物学と進化生物学者の間で専門知識のギャップを埋めるために、ここではシーケンスのセットから系統発生を推測する段階パイプラインを追って説明します。第一に、我々は詳細なWebベースのインターフェイスを介して、また、地元の実行可能ファイルを使用して基本的なローカル配列検索ツール（BLAST 1）アルゴリズムを使用して、データベースの尋問に必要な手順、これは多くの場合、未確認のに類似した配列のリストを取得するための最初のステップですクエリ、一部の研究者はまた、Phylota（http://www.phylota.net/）などのWebインタフェースを介して単一のグループのためのデータ収集に興味があるかもしれない。 BLASTは、Cのためのアルゴリズムであるクエリー配列に似ている &quot;ヒット&quot;を検索するための配列のデータベースに対して一次アミノ酸またはヌクレオチド配列データをomparing。 BLASTプログラムは、スティーブン·アルチュールらによって設計されました。国立衛生研究所（NIH）で1。 BLASTサーバーは、さまざまなプログラムの数で構成されており、ここでは最も一般的なBLASTプログラムのいくつかのリストです。 i）のヌクレオチド-ヌクレオチドBLAST（blastnを）：このプログラムは、DNA配列の入力を必要とし、DNAデータベースから、最も類似したDNA配列を返し、そのユーザが指定する特定の生物（ 例えば ）。 II） タンパク質-タンパク質BLAST（BLASTP）：ここでは、ユーザは、タンパク質配列を入力し、プログラムは、ユーザが指定したタンパク質データベースから最も類似タンパク質配列を返します。 III） 位置特異的反復BLAST（PSI-BLAST）（blastpgp）：ユーザー入力proteです密接に関連するタンパク質のセットを返す順序であり、このデータセットから保存されたプロファイルが生成されます。次の新たなクエリは、タンパク質データベースを問い合わせるために使用される場合にのみ、これらの保存された「モチーフ」を用いて生成され、これは、保存された「モチーフ」の新しいセットを抽出し、それまでタンパク質データベースに問い合わせをするために使用されるタンパク質の大きなグループを返すタンパク質のより大きなセットが再調整され、別のプロファイルが生成され、プロセスが繰り返される。各ステップでのクエリに関連するタンパク質を含んでいることによって、このプログラムは、ユーザーがより多くの発散である配列を同定することができます。 iv）のヌクレオチド、6フレーム翻訳タンパク質（BLASTXを）：ここでは、ユーザは、タンパク質配列データベースに対して6フレームの概念的翻訳産物（ すなわち、両方の鎖）に変換されるヌクレオチド配列の入力を提供する。 V）6 -フレーム翻訳ヌクレオチドをヌクレオチド6フレーム翻訳（TBLASTX）：このプログラムは、DNA塩基配列入力を受け取り、それをヌクレオチド配列データベースの6フレーム翻訳に対して比較するすべての6フレームの概念的翻訳産物への入力を変換する。 VI） タンパク質-ヌクレオチドの6フレーム翻訳（TBLASTN）：このプログラムは、ヌクレオチド配列データベースの6つのすべてのリーディングフレームと比較するタンパク質配列の入力を使用しています。 次に、シーケンスデータセットから複数の配列アラインメント（MSA）を生成するために一般的に使用されるプログラムを記述し、これは、配列データセットの進化のベストフィットモデルを決定プログラムへのユーザーガイドが続く。系統発生再構築は、統計的な問題であり、このため、系統発生の方法は、統計的なフレームワークを組み込む必要があります。この統計フレームワークは、データセット内の配列変化を組み込んだ進化のモデルになります。この進化のMOデルは、ヌクレオチドまたはアミノ酸置換の方法に関する仮定の集合で構成され、特定のデータセットの最良適合モデルは、統計的検定を介して選択することができる。異なるモデルのデータへの適合が可能なもののセット内のベストフィットモデルを選択する尤度比検定（LRTs）又は情報量規準を介して比較することができる。二つの共通情報基準は、赤池情報量基準（AIC）2とベイズ情報量基準（BIC）3である。最適なアラインメントが生成されると、整列されたデータから系統樹を作成するための多くの異なる方法がある。進化的関係を推測する多くの方法がありますが、広い意味では、彼らは2つのカテゴリに分けることができます：距離ベースの方法と順序ベースの方法。距離ベースの方法は、配列からのペアごとの距離を計算してから、木を得るために、これらの距離を使用しています。配列に基づく方法には、直接配列アラインメントを使用し、通常のTを検索最適性基準を使用してREEスペース。私たちは、系統関係を再構築するための2列ベースの方法の概要を示します。これらは、最尤フレームワークを実装しPhyML 4であり、ベイズマルコフ連鎖モンテカルロの推論を使用していますMrBayes 5。可能性とベイズ法は、系統学的再建のための統計的なフレームワークを提供します。一般的に使用されるツリー構築ツールのユーザ情報を提供することにより、我々は系統関係を推定するために必要な必要なデータを読者に紹介する。

<table><tbody><tr><td>BLAST ウェブページ&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 実行可能ファイル&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>>フォーマット済みのBLASTデータベース</td><td></td><td></td><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>>BS編集&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 ランタイム&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>

nonexpertsための系統学の実用ガイド

A Practical Guide to Phylogenetics for Nonexperts

多くの研究者は、信じられないほど多様な病巣を越え、自分の研究の質問（複数可）に系統学を適用している。しかし、多くの研究者は、このトピックに新しく追加されたので、それは固有の問題を提示します。ここでは、nonexpertsための系統学への実践的な導入をコンパイルします。我々は、段階的に遺伝子配列データセットから信頼性の高い系統発生を生成するためのパイプラインの概要を説明します。我々は、オンラインのインターフェースだけでなく、ローカルの実行を経由して、類似検索ツールのユーザガイドで開始する。次に、我々は進化のベストフィットのモデルを決定するためにソフトウェアを使用するためのプロトコルに続いて複数の配列アラインメントを生成するためのプログラムを探る。次に、最尤ベイズ基準を経由して系統関係を再構築するためのプロトコルの概要を説明し、最終的に系統樹を可視化するためのツールについて説明します。これはいかなる手段系統学的手法を徹底的に記述によるものですが、実用的な開始のinformatを読者に提供していますか一般phylogeneticistsによって利用主要ソフトウェア·アプリケーションへのイオン。この記事のビジョンは、系統学的研究に着手する研究者のための実践的なトレーニング·ツールとして機能し、また、教室や教育·研究室に組み込むことができる教育資源として役立つことができるということでしょう。

クエリに類似点を見つけることが、研究者は新しい配列に対する潜在的なアイデンティティをせいとも配列の間の関係を推測することができます。 BLAST 1のファイル入力タイプは、FASTA形式のテキスト配列またはGenBankアクセッション番号です。 FASTAフォーマットされたシーケンスは、「&gt;」記号（ 図2）で示される記述行から始まります。説明は、 &quot;&gt;&quot;記号、配列（ すなわち 。ヌクレオチドまたはアミノ酸）の次の行に記述し実行した後、すぐに従わなければなりません。保存および編集シーケンスファイルと、そのPCやTextWranglerの（上の「メモ帳」などのテキストエディタを使用するのが最適です<a href="http://www.barebones.com/products/textwrangler/">http://www.barebones.com/products/textwrangler/</a> Mac用）。 BLASTアルゴリズムは、配列類似性の短いストレッチを検索する「ローカル」アラインメントを行う。このアルゴリズム...

ここでは、ヌクレオチドまたはアミノ酸配列データセットから信頼性の高い系統発生を生成するためのステップバイステップのパイプラインを説明します。このガイドでは、研究者や系統解析に新たな学生にサービスを提供することを目指しています。

Nonexpertsための系統学の実用ガイド

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

本記事の総合的な目的は、DNAまたはタンパク質配列から信頼性の高い系統樹を再構築することです。これはまず、NCBIのblastプログラムを用いて類似配列を特定し、次にそれらの類似配列をアライメントさせることで達成されます。次に、アライメントから最適な進化モデルを決定します。最後のステップは、アライメント済み配列から系統関係を推定することです。最終的に、この段階的なパイプラインを用いて、ユーザーが配列データから信頼性の高い系統樹を構築する方法を示します。この手法は、未知の配列の同一性と機能を推定することで、多様な分野における重要な疑問の解決に寄与します。Basic Local Alignment Search Tool（BLAST）のオンライン版を利用するには、国立生物工学情報センター（NCBI）のBLASTウェブサーバーにアクセスしてください。その後、適切なBLASTプログラムを選択してください。ここに示されているような FASTA 形式のテキスト配列をクエリボックスに入力します。検索に使用する適切な blast プログラムを選択し、blast をクリックします。出力はデフォルトで HTML 形式となり、入力したテキスト配列に最も類似した配列が表示されます。次のセクションでは、WindowsおよびMacでのローカルblast実行ファイルの使用について説明します。Mac向けのBlastローカル実行ファイルに関するセクションへ直接スキップすることも可能です。Windowsマシンでblastコマンドラインプログラムを実行するには、NCBIのblastウェブサイトから適切なWindows用実行ファイルをダウンロードしてください。Blastプログラムのインストール後、PCの環境変数を次のように設定します。PCのスタートボタンをクリックし、「コンピューター」を右クリックして、「プロパティ」をクリックします。新しいウィンドウで「システムの詳細設定」を選択し、新しく表示されたポップアップの「詳細設定」タブにある「環境変数」ボタンをクリックします。次に、ユーザーセクションのユーザー変数で「new」ボタンをクリックします。新しく表示されたポップアップに、変数名として「path」を入力し、ここに表示されている変数値を入力します。次に、NCBIのウェブサイトから毎日更新されている事前フォーマット済みのBLASTデータベース、または特定の生物のゲノムをダウンロードします。次に、「スタート」をクリックし、検索バーにCMDと入力してMS-DOSプロンプトを開き、NCBI blastフォルダに移動します。ここに示すMake blast DBコマンドを使用してデータベースを作成します。FASTA形式のタンパク質テキスト配列をDBフォルダに挿入し、testという名前のクエリタンパク質配列を作成します。次に、テストタンパク質に最も類似した配列を特定するため、blast P クエリコマンドを用いてデータベースを照会します。以下のセクションでは、Mac ユーザー向けに同様の手順を説明します。Windows ユーザーは、セクション 5 の「多重配列アライメントの作成」まで読み飛ばしてください。Macでblastコマンドラインプログラムを実行するには、NCBI FTPサイトにリモートアクセスして、適切なMac用実行ファイルをダウンロードしてください。具体的には、Finderを開いて「ターミナル」を検索し、ターミナルウィンドウにNCBI FTPサイトのFTPアドレスを入力します。名前とパスワードに「anonymous」と入力し、次に「CD blast/executables/latest」と入力してください。LSと入力して実行ファイルの一覧を表示し、システム要件に適合する最新バージョンを以下のコマンドを入力してダウンロードします。次に、ダウンロードしたファイルを展開します。これで、シェルがこのディレクトリを検索できるように、blast実行ファイルのバイナリの場所をパスに追加します。コマンドを確認する際は、NCBIのウェブサイトから、あらかじめフォーマットされたBLASTデータベースまたはゲノムをダウンロードしてください。CD genomesと入力してゲノムディレクトリを検索します。次に、目的のゲノムまたは配列を以下のようにダウンロードし、quitと入力してFTPサイトを終了します。次に、Make Blast DB命令を入力してデータベースを作成します。binフォルダにFASTA形式のクエリ配列を挿入し、blast Pクエリコマンドでデータベースを照合して、テスト配列データに最も類似した配列を探索します。一般的に使用される多重配列アライメント（MSA）プログラムの一つにT-Coffeeがあります。T-CoffeeのサイトにあるクエリボックスにFASTA形式の配列データを入力すると、出力結果において類似した残基が色分けで表示されます。一般的に使用されるもう一つのMSAプログラムはclusteral MSAであり、コマンドライン版のCLUSTERAL W、または様々なオペレーティングシステムに対応したグラフィカル版のCLUSTERAL Xとしてダウンロード可能です。次に、「file」タブを選択し、フォーマット済みの配列テキストとしてデータをclusteralプログラムに読み込ませます。その後、「load sequences」ボタンをクリックします。次に「align」タブに切り替え、「do complete alignment」ボタンをクリックして、進化の最適適合モデルに合わせて配列をアライメントします。PROTTESTプログラムをダウンロードしてください。PROTTESTのダウンロードが完了したら、PROTTESTをダブルクリックして起動します。PROTESTを起動したら、アライメントボックス内の「select file」をクリックして配列データをロードします。次に「start」をクリックしてプログラムを実行します。実行完了後、プログラムは配列推定の基準に基づいた最適なモデルを提示します。Phi MLをダウンロードして起動した後、ファイル名とPYを入力して、ファイル形式の配列を入力シーケンスとして読み込みます。次に、yを入力してプログラムを開始します。MrBayesのウェブサイトからベイズ推論プログラムをダウンロードし、実行ファイルをクリックしてプログラムを起動します。その後、execute ファイル名.NEXと入力して、Nexus形式の配列データをプログラムに読み込ませます。次に、進化モデルを設定し、実行する世代数を選択します。mc mcコマンドで解析を実行した後、sum Tコマンドを用いて系統樹を要約し、系統樹を表示します。ツリービュープログラムをダウンロードしてください。最後に、より精度の高いアライメント、類似性の予測、あるいは系統樹を提供することを目的とした新しいソフトウェアが絶えずリリースされています。このビデオの概要では普及しているプログラムを紹介しましたが、視聴者の皆様には、さらに他のオプションを検討することを推奨します。blastアルゴリズムは、配列の類似性を持つ短い領域を探索するローカルアライメントを実行します。アルゴリズムがクエリ配列から考えられるすべてのストレッチを検索し、これらの配列を最大限に拡張した後、アライメントの組み立てを行います。各クエリ配列ペアにおいて、e値はマッチの統計的有意性を示します。E値が低いほど、そのヒットの有意性は高くなります。例えば、E値が0.05の配列アライメントは、この一致が偶然に起こる確率が100回に5回であることを意味します。BITスコアは、特定のスコアリングマトリックスを用いてアライメントの質を指標化したものです。BITスコアが高いほど、アライメントの質が良いことを示します。多重配列アライメント（MSA）とは、アミノ酸、DNA、またはRNAからなる3つ以上の一次配列の配列アライメントのことです。ここに示されているMSA（T-Coffee）の出力では、類似した残基が色分けされています。アミノ酸アライメントの例として、Clustal Xを用いてアライメントされた6つのタンパク質配列のサンプルをここに示します。プログラムprotestは、アミノ酸置換の最適合モデルを選定するために使用されます。データ内で、プログラムは解析中のモデルをリストし、プログラムの完了後に最適合モデルを表示します。Phi MLは、塩基配列またはアミノ酸配列のアライメントから最大尤度系統樹を推定します。このプログラムには多数の置換モデルが組み込まれており、樹形トポロジー空間を探索するためのさまざまなオプションと組み合わせて使用できます。Mr.Bayesは、複数の進化モデルにわたるベイズ統計的CMC推論を利用して、系統関係を再構築します。プログラムの実行後、ここでは示しているように、特定のインターバルごとに進捗状況を確認できます。系統樹が生成されたら、そのトポロジーを視覚化する必要があります。この図では、ツリービューウィンドウにfly.Baseのタンパク質のサンプルツリーが表示されています。ツリービューにはツリーエディタが含まれており、ユーザーはブランチの移動やツリーの再ルーティングを行うことができます。この操作を行う際は、各プログラムのユーザーガイドを注意深く読むことが重要です。本プロトコルは、これらのプログラムがどのように機能するかを読者に紹介するための実践的な出発点を提供します。しかし、読者の皆様には、各プログラムに関連する多くの設定を実際に操作し、習熟することを推奨します。

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JoVE Journal

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生物学

ITS2のデータベースを同時に配列と内部転写スペーサ2の二次構造を考慮した系統推定のためのワークベンチです。これは正確な注釈、構造予測、複数の配列構造体のアライメントと高速ツリーの計算とデータ収集が含まれています。一言で言えば、このワークベンチは、数回のクリックに最初の系統解析を簡素化します。...

ITS2データベース

このプロトコルの目的は、首尾一貫した命名と分類基準に欠けているグループの発散の蛋白質のための参照を開発します。このリファレンスでは、分析と全体としてグループの議論を促進し、設立名に加えて、使用することができます。...

作成し、ディスカッションと多様なグループの蛋白質の分類を容易にする参照を適用します。

原核生物から真核生物と SemiSWEETs...

系統解析を使用して真核生物遺伝子の起源を調査するには

このプロトコルの目的は、RNAシーケンシングデータを用いて候補遺伝子の進化と発現を調べるものです。...

RNA-seqを用いた分子進化と遺伝子発現を探るバイオインフォマティクスのパイプライン

タスクを歩いてラダーのラングは、熟練した歩行を評価し、前肢と後肢、配置ステップ、および間四肢協調の両方を測定するための新しいテストです。...

タスクを歩くラダーラング：スコアリングシステムとその実用化。

遺伝的誘導フェイトマッピング（GIFM）マークと細かい空間的、時間的な制御を持つトラックの細胞...

遺伝子誘導の運命のマッピングへの実践的アプローチ：マークとトラックの細胞へのビジュアルガイドインビボでの</em

私たちは、血漿/血清学的検査のために採取した全血からゲノムDNAを単離する新たな方法を説明しています。血漿採取した後、圧縮された血液は、通常廃棄されます。当社の新規の方法は、既存の方法に比べて大幅な改善を表し、追加の血液を要求せず、単一のコレクションからのDNAやプラズマを利用できるようになります。...

血漿タンパク保存用採血キットからゲノムDNAを抽出するために実用的で新手法

個々の胚細胞の運命は継承分子および/または隣接するセルからの信号により影響を受ける可能性がある。卵割期アフリカツメガエル胚の運命マップを利用して、単一割球は、細胞間相互作用と継承された分子の寄与を評価するために分離して培養のために識別することができます。...

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ウェスタンブロッティングにおける実用的で便利で信頼性の高い全タンパク質ローディング制御のためのV3染色不要のワークフロー

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トラブルシューティングの方法と現代の定量的蛍光ウェスタンブロッティングへのガイド

学ぼう、系統樹の再構成パイプラインを用いてDNAやタンパク質配列から信頼性の高い系統関係を推定する方法。この計算的手法は、進化生物学やバイオインフォマティクスにおける配列データの解析に役立ちます。

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