Name: Praktyczny przewodnik po filogenetyce dla laików (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-02-05T17:00:00.000+00:00
Duration: 12 min
Description: Poznaj kompletny przewodnik po filogenetyce obliczeniowej wykorzystujący programy BLAST, MSA i modele ewolucji do rekonstrukcji drzew filogenetycznych z sekwencji DNA lub białek.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Dziękujemy członkom laboratorium O'Halloran za komentarze do manuskryptu. Dziękujemy Wydziałowi Nauk Biologicznych Uniwersytetu George'a Washingtona i Columbian College of Arts and Sciences za dofinansowanie dla D. O'Hallorana.

1. Podstawowe narzędzie do wyszukiwania wyrównania lokalnego (BLAST): Interfejs online
<ol>
	<li>Kliknij ten link, aby odwiedzić serwer internetowy BLAST1 w Narodowym Centrum Informacji Biotechnologicznej (NCBI). - <a href="http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi">http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi</a> (Rysunek 1).</li>
	<li>Wprowadź sekwencję tekstową sformatowaną w formacie FASTA (patrz na przykład Rysunek 2) w polu zapytania.</li>
	<li>Kliknij odpowiedni program BLAST i odpowiednią bazę danych lub poszczególne gatunki do wykorzystania w wyszukiwaniu, a następnie kliknij "BLAST". 
	nuta: Sekwencja sformatowana w formacie FASTA rozpoczyna się od wiersza opisu oznaczonego znakiem ">". Opis musi następować bezpośrednio po znaku ">", sekwencja (tj. nukleotydy lub aminokwasy) jest zgodna z opisem w następnym wierszu. Dane wyjściowe wyszukiwania BLAST są wyświetlane jako HTML, zwykły tekst, XML lub tabele trafień (Text lub csv) z wartością domyślną ustawioną na HTML (Rysunek 3).</li>
</ol>
2. Podstawowe narzędzie do wyszukiwania wyrównania lokalnego (BLAST): Lokalne pliki wykonywalne
<ol>
	<li>Pobierz najnowsze pliki wykonywalne BLAST z wiersza poleceń BLAST z tego linku: 
	<a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/</a> -</li>
	<li>em>Dla użytkowników komputerów PC: kliknij dwukrotnie najnowszy plik blast win32.exe i zaakceptuj umowę licencyjną, a następnie kliknij install. 
	Uwaga: Domyślnym katalogiem instalacyjnym jest C:\ncbi-blast-2.2.27+.</li>
	<li>Skonfiguruj zmienną środowiskową PC w następujący sposób:
	<ol>
		<li>Kliknij przycisk "start" komputera, a następnie kliknij prawym przyciskiem myszy "komputer",</li>
		<li>Kliknij "Właściwości" i w wyskakującym okienku kliknij zakładkę "zaawansowane"</li>
		<li>Kliknij przycisk "Zmienne środowiskowe" i w nowym wyskakującym okienku kliknij przycisk "nowy" w sekcji "Zmienne użytkownika dla użytkownika"</li>
		<li>W wyskakującym okienku dodaj nazwę zmiennej "Path" i wartość zmiennej "C:\ncbi-blast-2.2.27+\bin. 
		Uwaga: katalog bin zawiera plik wykonywalny (np. blastp itp.).</li>
	</ol>
	</li>
	<li>em>Dla użytkowników komputerów Mac: Otwórz aplikację Terminal (aby to zrobić, po prostu otwórz "Finder" i wyszukaj "Terminal", a spowoduje to wyświetlenie ikony "terminala"). W oknie terminala wpisz: 
	>ftp <a href="ftp://ftp.ncbi.nih.gov">ftp.ncbi.nih.gov</a> 
	>Uwaga: może również wpisać adres URL użyty powyżej w przykładzie na PC</li>
	<li>Aby uzyskać dostęp do witryny ftp NCBI, wpisz "anonimowy" w polu Nazwa i hasło, a następnie wpisz: 
	>cd blast/pliki wykonywalne/NAJNOWSZE</li>
	<li>Wymień pliki wykonywalne, wpisując: 
	>ls</li>
	<li>Pobierz najnowszą wersję, wpisując następujące polecenie (lub inną najnowszą wersję): 
	>Skorzystaj ncbi-blast-2.2.7-macosx.tar.gz</li>
	<li>Wyjdź z witryny serwera ftp NCBI, wpisując "exit".</li>
	<li>Rozpakuj pobrane pliki, wpisując: 
	>tar -xzf ncbi-blast-2.2.7-macosx.tar.gz</li>
	<li>Dodaj lokalizację plików binarnych dla pliku wykonywalnego blast do swojej ścieżki, aby powłoka mogła przeszukiwać ten katalog podczas szukania poleceń, wpisując: 
	>PATH=$PATH:new_folder_location</li>
	<li>Sprawdź, czy lokalizacja została dodana do Twojej ścieżki, wpisując: 
	> $PATH echa</li>
	<li>Pobierz wstępnie sformatowane bazy danych BLAST (które są aktualizowane codziennie), klikając tutaj: 
	<a href="ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/">ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/</a></li>
	<li>Umieść bazę danych w folderze "db".</li>
	<li>em>Na komputerze: otwórz wiersz polecenia MS-DOS (aby to zrobić, kliknij "start" i wpisz "cmd" w pasku wyszukiwania) i zmień katalog na folder ncbi-blast, wpisując: 
	C:\Użytkownicy>cd .. \ [przenosi o jeden folder w górę] 
	C:\>cd ncbi-blast-2.2.27+ 
	Spowoduje to zmianę katalogu na: 
	C:\ncbi-blast-2.2.27+></li>
	<li>Utwórz bazę danych za pomocą następującego polecenia "makedb": 
	>makedb –in db/briggsae.fasta –dbtype prot –out db/briggsae 
	>nuta: W poniższym przykładzie (ryc. 4) baza danych nosi nazwę "briggsae" i składa się z jednej grupy powiązań z organizmu Caenorhabditis briggsae.</li>
	<li>Utwórz sekwencję białka zapytania o nazwie "test", wstawiając sekwencję tekstową białka sformatowaną w formacie FASTA do folderu "db".</li>
	<li>Przeszukaj bazę danych za pomocą wyszukiwania blastp, wpisując następujące polecenie: 
	>blastp –query db/test.txt –db db/briggsae –out text.txt</li>
	<li>em>Na komputerze Mac: pobierz bazę danych do lokalnego wyszukiwania w Blast, wchodząc na stronę NCBI ftp zgodnie z powyższymi instrukcjami (krok 2.4), a następnie wpisz: 
	>lcd .. /Baz danych/</li>
	<li>Pobierz interesujący Cię genom lub sekwencję, wpisując: 
	>Pobierz NC_[Akces #].fna 
	>Uwaga: ".fna" odnosi się do sekwencji nukleotydowej sformatowanej w FADA, a ".faa" odnosi się do sekwencji aminokwasowych sformatowanych w FADA.</li>
	<li>Wpisz "quit", aby wyjść ze strony ftp.</li>
	<li>Utwórz bazę danych, wpisując: 
	>makeblastdb -in db/mouse.faa -out mouse -dbtype prot</li>
	<li>Wstaw sekwencję zapytań sformatowaną w formacie FAST do folderu "bin" i przeszukaj bazę danych za pomocą następującego polecenia: 
	> blastp -query "twoje zapytanie.fasta" -db "twoja baza danych" -out results.txt</li>
</ol>
3. Generowanie wielu wyrównań sekwencji
<ol>
	<li>Kliknij poniższe łącza, aby uzyskać dostęp do powszechnie używanych programów do wyrównywania wielu sekwencji (MSA): 
	ClustalW6 <a href="http://www.clustal.org/">http://www.clustal.org/</a> 
	Kalign7 <a href="http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi">http://msa.sbc.su.se/cgi-bin/msa.cgi</a> 
	MAFFT8,9 <a href="http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/">http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/</a> 
	MIĘSIEŃ10 <a href="http://www.drive5.com/muscle/">http://www.drive5.com/muscle/</a> 
	T-Coffee11 <a href="http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/">http://www.tcoffee.org/Projects/tcoffee/</a> 
	PROBCONS12 <a href="http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons">http://toolkit.tuebingen.mpg.de/probcons</a></li>
	<li>Kliknij na ten link - <a href="http://tcoffee.crg.cat/apps/tcoffee/do:regular">http://tcoffee.crg.cat/apps/tcoffee/do:regular</a> - i wprowadź dane sekwencji w formacie FASTA w polu zapytania 
	nuta: Próbka wyjściowa z T-Coffee jest widoczna na rysunku 5, podobne pozostałości są oznaczone kolorami.</li>
	<li>Pobierz Clustal MSA jako wersję wiersza poleceń (ClustalW) lub wersję graficzną (ClustalX) klikając w ten link: <a href="http://www.clustal.org/clustal2/">http://www.clustal.org/clustal2/</a> - następnie kliknij na odpowiedni plik wykonywalny (np. win, Linux, Mac OS X).</li>
	<li>Prześlij dane jako tekst sekwencji w formacie FASTA i wyrównaj (Rysunek 6).</li>
</ol>
4. Określanie najlepiej dopasowanych modeli ewolucji
<ol>
	<li>Kliknij tutaj, aby pobrać program ProtTest13: 
	<a href="http://darwin.uvigo.es/our-software/">http://darwin.uvigo.es/our-software/</a></li>
	<li>Po pobraniu ProtTest kliknij dwukrotnie plik ProtTest.jar</li>
	<li>Po uruchomieniu ProtTest kliknij "wybierz plik" i załaduj dane sekwencji (Rysunek 7).</li>
	<li>Następnie kliknij "start", a program rozpocznie się (Rysunek 8). 
	nuta: Po zakończeniu przebiegu (Rysunek 8) program wskaże najlepszy model na podstawie kryteriów, np. "Najlepszy model według AIC: WAG+I+G"</li>
</ol>
5. Wnioskowanie filogenezy opartej na sekwencjach na podstawie maksymalnego prawdopodobieństwa lub wnioskowania bayesowskiego
<ol>
	<li>Pobrano PhyML4 stąd: 
	<a href="https://code.google.com/p/phyml/">https://code.google.com/p/phyml/</a></li>
	<li>Uruchom plik wykonywalny, klikając dwukrotnie odpowiednią aplikację (np. phyml Windows, phyml Linux itp.), a pojawi się okno interfejsu (Rysunek 9).</li>
	<li>Załaduj sekwencję wejściową jako sekwencję sformatowaną przez PHYLIP, wpisując: 
	>"nazwa pliku".phy 
	>Uwaga: Aby konwertować między formatami sekwencji, użyj programu internetowego "Readseq" dostępnego pod adresem - <a href="http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi">http://iubio.bio.indiana.edu/cgi-bin/readseq.cgi</a>.</li>
	<li>Uruchom program, wpisując "Y".</li>
	<li>Pobierz MrBayes5 stąd: 
	<a href="http://mrbayes.sourceforge.net/download.php">http://mrbayes.sourceforge.net/download.php</a></li>
	<li>Aby uruchomić program, kliknij plik wykonywalny i wczytaj dane sekwencji sformatowane w formacie NEXUS do programu, wpisując: 
	>wykonaj "nazwa pliku".nex</li>
	<li>Ustal model ewolucyjny.</li>
	<li>Wybierz liczbę generacji do uruchomienia, wpisując: 
	>mcmcp ngen = 1000000 [ustawia liczbę pokoleń na 1000000] 
	>wypalenie studzienki =10000 [ustawia wypalenie na 10000]</li>
	<li>Zapisz długości gałęzi w pliku wyników, wpisując: 
	>MCMCP Savebrlens = Tak </li>
	<li>Uruchom analizę, wpisując: 
	>mcmc</li> powiedział:
	<li>Podsumuj drzewa za pomocą polecenia "sumt".</li>
</ol>
6. Wizualizacja filogenezy
<ol>
	<li>Zobacz listę programów do przeglądania drzew tutaj: 
	<a href="http://www.treedyn.org/overview/editors.html">http://www.treedyn.org/overview/editors.html</a></li>
	<li>Pobierz program TreeView14 tutaj: 
	<a href="http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html">http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html</a></li>
</ol>

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

Nie mamy nic do ujawnienia.

Mamy nadzieję, że ten artykuł posłuży jako punkt wyjścia do prowadzenia badaczy lub studentów, którzy są nowicjuszami w filogenetyce. Projekty sekwencjonowania genomu stały się tańsze w ciągu ostatnich kilku lat, w wyniku czego rośnie zapotrzebowanie użytkowników na tę technologię, a obecnie produkcja dużych zbiorów danych sekwencji jest powszechna w małych laboratoriach. Te zestawy danych często dostarczają naukowcom zestawów genów, które wymagają ram filogenetycznych, aby zacząć rozumieć ich funkcję. Ponadto, ponieważ ...

Aby zrozumieć, jak wyewoluowały dwa (lub więcej) gatunków, najpierw konieczne jest uzyskanie danych sekwencyjnych lub morfologicznych z każdej próbki; dane te reprezentują wielkości, które możemy wykorzystać do zmierzenia ich relacji w przestrzeni ewolucyjnej. Podobnie jak w przypadku pomiaru odległości liniowej, posiadanie większej ilości dostępnych danych (np. mil, cali, mikronów) będzie równoznaczne z dokładniejszym pomiarem. Ergo, dokładność, z jaką badacz może wydedukować odległość ewolucyjną, zależy w dużym stopniu od ilości danych informacyjnych dostępnych do pomiaru relacji. Co więcej, ponieważ różne próbki ewoluują w różnym tempie i za pomocą różnych mechanizmów, metoda, której używamy do pomiaru relacji między dwoma taksonami, również bezpośrednio wpływa na dokładność pomiarów ewolucyjnych. Dlatego, ponieważ relacje ewolucyjne nie są bezpośrednio obserwowane, ale zamiast tego są ekstrapolowane na podstawie danych sekwencyjnych lub morfologicznych, problem wnioskowania o związkach ewolucyjnych staje się problemem statystycznym. Filogenetyka to gałąź biologii zajmująca się stosowaniem modeli statystycznych do wzorców ewolucji w celu optymalnej rekonstrukcji historii ewolucji między taksonami. Ta rekonstrukcja między taksonami jest określana jako filogeneza taksonów.
Aby wypełnić lukę w wiedzy specjalistycznej między biologami molekularnymi a biologami ewolucyjnymi, opisujemy tutaj krok po kroku proces wnioskowania filogenezy z zestawu sekwencji. Po pierwsze, szczegółowo opisujemy kroki związane z przeszukiwaniem bazy danych przy użyciu algorytmu Basic Local Alignment Search Tool (BLAST1) za pośrednictwem interfejsu internetowego, a także przy użyciu lokalnych plików wykonywalnych; jest to często pierwszy krok do uzyskania listy sekwencji podobnych do niezidentyfikowanego zapytania, chociaż niektórzy badacze mogą być również zainteresowani gromadzeniem danych dla pojedynczej grupy za pośrednictwem interfejsów internetowych, takich jak Phylota (http://www.phylota.net/). BLAST to algorytm służący do porównywania danych sekwencji pierwszorzędowych aminokwasów lub nukleotydów z bazą danych sekwencji w celu wyszukania "trafień" przypominających sekwencję zapytania. Program BLAST został opracowany przez Stephena Altschula i wsp. w Narodowym Instytucie Zdrowia (NIH)1. Serwer BLAST składa się z wielu różnych programów, a oto lista niektórych z najpopularniejszych programów BLAST:
i) NUKLEOTYD-nukleotyd BLAST (blastn): Ten program wymaga wprowadzenia sekwencji DNA i zwraca najbardziej podobne sekwencje DNA z bazy danych DNA, które użytkownik określa (np. dla konkretnego organizmu).
ii) BLAST białko-białko (blastp): Tutaj użytkownik wprowadza sekwencję białka, a program zwraca najbardziej podobne sekwencje białek z bazy danych białek, które określa użytkownik.
iii) Iteracyjny BLAST SPECYFICZNY DLA POZYCJI (PSI-BLAST) (blastpgp): Dane wejściowe użytkownika to sekwencja białek, która zwraca zestaw blisko powiązanych białek, a z tego zestawu danych generowany jest konserwatywny profil. Następnie generowane jest nowe zapytanie przy użyciu tylko tych konserwatywnych "motywów", które jest używane do przeszukiwania bazy danych białek, a to zwraca większą grupę białek, z których ekstrahuje się nowy zestaw konserwatywnych "motywów", a następnie wykorzystuje się do przeszukiwania bazy danych białek, aż do przestrojenia jeszcze większego zestawu białek i wygenerowania kolejnego profilu i powtórzenia procesu. Uwzględniając powiązane białka do zapytania w każdym kroku, program ten pozwala użytkownikowi zidentyfikować sekwencje, które są bardziej rozbieżne.
iv) Białko translacyjne nukleotydu w 6 ramkach (blastx): Tutaj użytkownik dostarcza dane wejściowe sekwencji nukleotydów, które są przekształcane w sześcioramkowe produkty translacji koncepcyjnej (tj. obie nici) w bazie danych sekwencji białek.
v) Tłumaczenie 6-ramkowe nukleotydów-6-ramkowe translacje nukleotydów (tblastx): Ten program pobiera dane wejściowe sekwencji nukleotydów DNA i tłumaczy je na wszystkie sześcioramkowe produkty translacji koncepcyjnej, które porównuje z sześcioramkowymi translacjami bazy danych sekwencji nukleotydów.
vi) Translacja 6-ramek białko-nukleotyd (tblastn): Ten program wykorzystuje dane wejściowe sekwencji białka do porównania ze wszystkimi sześcioma ramkami odczytu bazy danych sekwencji nukleotydów.
Następnie opisujemy powszechnie używane programy do generowania Multiple Sequence Alignment (MSA) z zestawu danych sekwencji, a następnie dołączamy przewodnik użytkownika do programów, które określają najlepiej dopasowane modele ewolucji dla zestawu danych sekwencji. Rekonstrukcja filogenetyczna jest problemem statystycznym i z tego powodu metody filogenetyczne muszą uwzględniać ramy statystyczne. Ta struktura statystyczna staje się modelem ewolucyjnym, który uwzględnia zmiany sekwencji w zbiorze danych. Ten model ewolucyjny składa się z zestawu założeń dotyczących procesu podstawiania nukleotydów lub aminokwasów, a najlepiej dopasowany model dla konkretnego zestawu danych można wybrać za pomocą testów statystycznych. Dopasowanie do danych różnych modeli można porównać za pomocą testów ilorazu prawdopodobieństwa (LRT) lub kryteriów informacyjnych w celu wybrania najlepiej dopasowanego modelu z zestawu możliwych. Dwa powszechne kryteria informacyjne to kryterium informacyjne Akaickiego (AIC)2 i bayesowskie kryterium informacyjne (BIC)3. Po wygenerowaniu optymalnego wyrównania istnieje wiele różnych metod tworzenia filogenezy na podstawie wyrównanych danych. Istnieje wiele metod wnioskowania o związkach ewolucyjnych; Ogólnie rzecz biorąc, można je podzielić na dwie kategorie: metody oparte na odległości i metody oparte na sekwencjach. Metody oparte na odległości obliczają odległości parami z sekwencji, a następnie używają tych odległości do uzyskania drzewa. Metody oparte na sekwencjach wykorzystują wyrównanie sekwencji bezpośrednio i zwykle przeszukują przestrzeń drzewa przy użyciu kryterium optymalności. Przedstawiamy dwie oparte na sekwencjach metody rekonstrukcji relacji filogenetycznych: są to PhyML4, która implementuje ramy maksymalnego prawdopodobieństwa, oraz MrBayes5, która wykorzystuje bayesowskie wnioskowanie Monte Carlo łańcucha Markowa. Metody prawdopodobieństwa i bayesowskie zapewniają ramy statystyczne dla rekonstrukcji filogenetycznej. Dostarczając użytkownikowi informacji o powszechnie używanych narzędziach do budowania drzew, zapoznajemy czytelnika z niezbędnymi danymi wymaganymi do wnioskowania o pokrewieństwie filogenetycznym.

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

praktyczny przewodnik po filogenetyce dla laików

A Practical Guide to Phylogenetics for Nonexperts

Wielu badaczy, z niezwykle różnych ognisk, stosuje filogenetykę do swoich pytań badawczych. Jednak wielu badaczy jest nowicjuszami w tym temacie, więc wiąże się to z nieodłącznymi problemami. W tym miejscu opracowujemy praktyczne wprowadzenie do filogenetyki dla laików. Przedstawiamy krok po kroku proces generowania wiarygodnych filogenez na podstawie zestawów danych sekwencji genów. Zaczynamy od podręcznika użytkownika narzędzi do wyszukiwania podobieństw za pośrednictwem interfejsów online, a także lokalnych plików wykonywalnych. Następnie badamy programy do generowania wielu dopasowań sekwencji, a następnie protokoły korzystania z oprogramowania do określania najlepiej dopasowanych modeli ewolucji. Następnie nakreślamy protokoły rekonstrukcji powiązań filogenetycznych za pomocą maksymalnego prawdopodobieństwa i kryteriów bayesowskich, a na koniec opisujemy narzędzia do wizualizacji drzew filogenetycznych. Chociaż w żadnym wypadku nie jest to wyczerpujący opis podejść filogenetycznych, dostarcza czytelnikowi praktycznych informacji wyjściowych na temat kluczowych aplikacji komputerowych powszechnie stosowanych przez filogenetyków. Wizja tego artykułu polega na tym, że może on służyć jako praktyczne narzędzie szkoleniowe dla naukowców rozpoczynających badania filogenetyczne, a także służyć jako zasób edukacyjny, który można włączyć do klasy lub laboratorium dydaktycznego.

Znalezienie podobieństw do zapytania pozwala badaczom przypisać potencjalną tożsamość nowym sekwencjom, a także wnioskować o relacjach między sekwencjami. Typem pliku wejściowego dla BLAST1 jest tekstowa sekwencja w formacie FASTA lub numer dostępu GenBank. Sekwencja w formacie FASTA zaczyna się od linii opisu oznaczonej znakiem „&gt;” (Rysunek 2). Opis musi następować bezpośrednio po znaku „&gt;”, a sekwencja (t.j. nukleotydy lub aminokwasy) następuje po opisie w kolejnej linii. Podc...

Tutaj opisujemy krok po kroku proces generowania wiarygodnych filogenez z zestawów danych sekwencji nukleotydów lub aminokwasów. Niniejszy przewodnik ma na celu służyć naukowcom lub studentom, którzy nie mają doświadczenia w analizie filogenetycznej.

Praktyczny przewodnik po filogenetyce dla laików

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

Ogólnym celem niniejszego artykułu jest rekonstrukcja wiarygodnego drzewa filogenetycznego na podstawie sekwencji DNA lub białek. Cel ten osiąga się poprzez wstępną identyfikację podobnych sekwencji przy użyciu programów blast w bazie NCBI. Drugim krokiem jest dopasowanie podobnych sekwencji.Następnie na podstawie dopasowania wyznaczany jest najlepiej dopasowany model ewolucji. Ostatnim krokiem jest wnioskowanie o pokrewieństwie filogenetycznym z dopasowanych sekwencji. W rezultacie ten etapowy schemat postępowania służy do pokazania, w jaki sposób użytkownicy mogą przejść od danych sekwencyjnych do wiarygodnych drzew filogenetycznych.Metoda ta może pomóc w udzieleniu odpowiedzi na kluczowe pytania w różnych dziedzinach poprzez wnioskowanie o tożsamości i funkcji nowych sekwencji. Aby skorzystać z wersji online podstawowego narzędzia do lokalnego wyszukiwania dopasowań, czyli BLAST, należy przejść do National Center for Biotechnology Information lub na serwer WWW BLAST NCBI. Następnie należy kliknąć odpowiedni program BLAST.Wprowadź sekwencję tekstową w formacie FASTA, taką jak ta pokazana tutaj, do pola zapytania. Kliknij odpowiedni program BLAST do użycia w wyszukiwaniu, a następnie kliknij blast. Wyniki są domyślnie wyświetlane w formacie HTML i prezentują sekwencje najbardziej podobne do wprowadzonej sekwencji tekstowej.Kolejna sekcja dotyczy korzystania z lokalnego pliku wykonywalnego blast w systemie Windows Mac. Użytkownicy mogą przejść bezpośrednio do następnej sekcji zatytułowanej Pliki wykonywalne Blast Local dla komputerów Mac x. Aby uruchomić program blast z linii komend na maszynie z systemem Windows, należy pobrać odpowiedni plik wykonywalny dla systemu Windows ze strony internetowej NCBI blast.Po zainstalowaniu programu Blast skonfiguruj zmienne środowiskowe systemu PC w następujący sposób: kliknij przycisk Start, a następnie kliknij prawym przyciskiem myszy opcję komputer. Następnie wybierz właściwości. W nowym oknie wybierz zaawansowane ustawienia systemu, a w zakładce zaawansowane nowego okna kliknij przycisk zmienne środowiskowe.Następnie w sekcji zmiennych użytkownika (user variables) kliknij przycisk „nowy” (new). W nowym oknie wyskakującym wpisz nazwę zmiennej „path” oraz wartość zmiennej wskazaną na ekranie. Następnie pobierz wstępnie sformatowaną bazę danych BLAST, która jest codziennie aktualizowana na stronie NCBI, lub genom konkretnego organizmu.Następnie otwórz wiersz poleceń MS DOS, klikając start i wpisując CMD w pasku wyszukiwania, a następnie przejdź do folderu NCBI blast. Utwórz bazę danych za pomocą polecenia Make blast DB pokazanego tutaj. Utwórz zapytanie sekwencji białkowej o nazwie test, wstawiając sekwencję tekstową białka w formacie FASTA do folderu DB.Następnie, aby zidentyfikować sekwencje najbardziej podobne do białka testowego, należy przeszukać bazę danych za pomocą polecenia zapytania blast P. Kolejna sekcja powtarza te informacje dla użytkowników systemu Mac. Użytkownicy systemu Windows mogą przejść bezpośrednio do sekcji piątej dotyczącej generowania wielosekwencyjnych dopasowań.Aby uruchomić program wiersza poleceń blast na komputerze Mac, pobierz odpowiedni plik wykonywalny dla systemu MAC, uzyskując zdalny dostęp do witryny N-C-B-I-F-T-P. W tym celu otwórz Finder i wyszukaj Terminal; w oknie terminala wpisz adres FTP witryny N-C-B-I-F-T-P. Jako nazwę użytkownika i hasło wpisz anonymous, a następnie wpisz CD blast slash executables slash latest.Wypisz pliki wykonywalne, wpisując LS, a następnie pobierz najnowszą wersję zgodną z wymaganiami Twojego systemu, wpisując poniższą komendę. Teraz rozpakuj pobrane pliki. Następnie dodaj lokalizację plików binarnych dla programu blast do zmiennej path, aby powłoka mogła przeszukiwać ten katalog.W celu uzyskania poleceń, pobierz sformatowaną wcześniej bazę danych blast lub genom ze strony internetowej NCBI. Przeszukaj katalog genomów, wpisując CD genomes. Następnie pobierz interesujący Cię genom lub sekwencję w następujący sposób, a potem wpisz quit, aby wyjść z serwera FTP.Następnie utwórz bazę danych, wpisując instrukcję Make Blast DB. Wprowadź sekwencję zapytania w formacie FASTA do folderu bin i przeszukaj bazę danych za pomocą polecenia blast P query, aby znaleźć sekwencję najbardziej podobną do danych sekwencji testowej; jednym z powszechnie stosowanych programów do wielosekwencyjnego dopasowania (MSA) jest T-Coffee. Po wprowadzeniu danych sekwencji w formacie FASTA do pola zapytania w serwisie T-Coffee, wynik wskazuje podobne reszty za pomocą kodowania kolorami.Innym powszechnie używanym programem do MSA jest Clustal MSA, który można pobrać jako wersję wiersza poleceń, CLUSTAL W, lub wersję graficzną CLUSTAL X dla różnych systemów operacyjnych. Następnie załaduj dane do programu Clustal jako sformatowany tekst sekwencji, wybierając kartę pliku. Następnie kliknij przycisk ładuj sekwencje.Przejdź teraz do karty align i kliknij przycisk do complete alignment, aby dopasować sekwencje dla modelu ewolucji o najlepszym dopasowaniu. Pobierz program protest. Po pobraniu programu protest, kliknij go dwukrotnie.Po uruchomieniu programu Protest, kliknij przycisk „select file” w polu dopasowania, aby wczytać dane sekwencji. Następnie kliknij „start”, aby uruchomić program. Po zakończeniu analizy program wskaże najlepszy model na podstawie kryteriów wnioskowania sekwencji.Po pobraniu i uruchomieniu programu Phi ML, wczytaj sekwencję wejściową jako plik z sekwencją w formacie lip, wpisując nazwę pliku oraz PY. Następnie uruchom program, wpisując y. Po pobraniu programu do wnioskowania bayesowskiego ze strony internetowej Mr Bays, uruchom program, klikając w plik wykonywalny. Następnie wczytaj do programu dane sekwencyjne w formacie Nexus, wpisując execute nazwapliku dot NEX.Następnie należy ustawić model ewolucyjny i wybrać liczbę generacji do przeprowadzenia. Po uruchomieniu analizy za pomocą polecenia mc mc, podsumuj drzewa, używając polecenia sum T, aby wyświetlić drzewo filogenetyczne. Pobierz program do wizualizacji drzew.Na koniec należy zaznaczyć, że stale pojawiają się nowe wersje oprogramowania, których celem jest zapewnienie lepszych dopasowań, przewidywań podobieństwa lub drzew filogenetycznych. Chociaż w niniejszym filmie przedstawiono popularne programy, zachęca się widza do zapoznania się z dodatkowymi opcjami. Algorytm blast wykonuje dopasowania lokalne, które polegają na wyszukiwaniu krótkich odcinków podobieństwa sekwencji.Po tym, jak algorytm wyszukał wszystkie możliwe fragmenty z sekwencji zapytania i maksymalnie je rozszerzył, przystępuje do zestawiania dopasowań. Dla każdej pary sekwencji zapytania wartość e wskazuje na istotność statystyczną dopasowania. Im niższa wartość E, tym bardziej istotny jest wynik.Na przykład dopasowanie sekwencji z wartością E równą 0,05 oznacza, że prawdopodobieństwo wystąpienia takiego dopasowania wyłącznie w wyniku przypadku wynosi pięć na 100. Wynik BIT wykorzystuje specyficzną macierz punktową, aby wskazać, jak dobre jest dopasowanie. Im wyższy wynik BIT, tym lepsze dopasowanie.Wielokrotne dopasowanie sekwencji (ang. multiple sequence alignment, MSA) to dopasowanie trzech lub więcej sekwencji pierwotnych składających się z aminokwasów, DNA lub RNA. Wynik z programu MSA T-Coffee przedstawiony tutaj zawiera kodowanie kolorystyczne podobnych reszt. Przykładowe dopasowanie sześciu sekwencji białkowych wykonane za pomocą programu Clustal X jest tutaj pokazane dla dopasowań aminokwasowych.Program protest służy do wyznaczania najlepiej dopasowanych modeli podstawień aminokwasów. W ramach przetwarzania danych program wyświetla analizowane modele, a po zakończeniu pracy wskazuje model o najlepszym dopasowaniu. Program Phi ML szacuje filogenie metodą maksymalnej wiarygodności na podstawie dopasowań sekwencji nukleotydowych lub aminokwasowych. Zawiera on dużą liczbę modeli podstawień wraz z różnymi opcjami przeszukiwania przestrzeni topologii drzew.Program Mr.Bayes wykorzystuje bayesowską inferencję CMC w ramach wielu modeli ewolucyjnych do rekonstrukcji relacji filogenetycznych. Po uruchomieniu programu postępy można obserwować w określonych odstępach czasu, jak pokazano tutaj. Po wygenerowaniu drzewa filogenetycznego konieczna jest wizualizacja jego topologii.Na tej ilustracji okno widoku drzewa wyświetla przykładowe drzewo białek z bazy fly.Base. Widok drzewa zawiera edytor drzew, który umożliwia użytkownikowi przesuwanie gałęzi i zmianę trasy drzew. Podczas wykonywania tej procedury ważne jest, aby dokładnie zapoznać się z instrukcjami obsługi każdego programu.Niniejszy protokół stanowi praktyczny punkt wyjścia, który zapoznaje czytelnika z zasadami działania tych programów. Zachęcam jednak do samodzielnego testowania i zapoznania się z licznymi ustawieniami dostępnymi w każdym z programów.

a-practical-guide-to-phylogenetics-for-nonexperts

Research

JoVE Journal

Biology

Biologia

Praktyczny przewodnik po filogenetyce dla niespecjalistów

Baza danych ITS2 to środowisko pracy służące do wnioskowania filogenetycznego z jednoczesnym uwzględnieniem sekwencji i struktury drugorzędowej wewnętrznego transkrybowanego odstępnika 2. Obejmuje ona gromadzenie danych z dokładną adnotacją, przewidywanie struktury, wielokrotne dopasowanie sekwencji i struktur oraz szybkie obliczanie drzew. W skrócie, to narzędzie sprowadza wstępne analizy filogenetyczne do kilku kliknięć.

Baza danych ITS2

Celem tego protokołu jest opracowanie odniesienia dla rozbieżnych białek w grupie, która nie ma spójnych kryteriów nomenklatury i klasyfikacji. Odniesienie to ułatwi analizy i dyskusję na temat grupy jako całości i może być używane jako uzupełnienie ustalonych nazw.

Tworzenie i stosowanie odniesienia w celu ułatwienia dyskusji i klasyfikacji białek w zróżnicowanej grupie

Opisano metodę konstruowania drzewa filogenetycznego na podstawie homologii sekwencji SWEETs od eukariontów i SemiSWEETs od prokariontów. Analiza filogenetyczna jest użytecznym narzędziem do wyjaśniania ewolucyjnego pokrewieństwa między homologicznymi białkami lub genami z różnych grup organizmów.

Wykorzystanie analizy filogenetycznej do zbadania pochodzenia genów eukariotycznych

Celem tego protokołu jest zbadanie ewolucji i ekspresji genów kandydujących przy użyciu danych sekwencjonowania RNA.

Potok bioinformatyczny do badania ewolucji molekularnej i ekspresji genów przy użyciu sekwencji RNA

Zadanie chodzenia po szczeblach drabiny jest nowym testem służącym do oceny umiejętności chodzenia oraz pomiaru precyzji stawiania kończyn przednich i tylnych, kroku oraz koordynacji między конечноściami.

Zadanie chodzenia po szczeblach drabiny: system punktacji i jego praktyczne zastosowanie.

Genetyczne mapowanie losu indukowalne (GIFM) pozwala na znakowanie i śledzenie komórek z precyzyjną kontrolą przestrzenną i czasową in vivo oraz wyjaśnia, w jaki sposób komórki z konkretnej linii genetycznej przyczyniają się do tworzenia tkanek w rozwoju i u dorosłych osobników. Przedstawione tutaj techniki umożliwiają mapowanie losu zarodków myszy w stadium E12.5 na potrzeby analizy epifluorescencyjnej i analizy eksplantatów.

Praktyczne podejście do genetycznego indukowalnego mapowania losów: wizualny przewodnik po znakowaniu i śledzeniu komórek in vivo

Opisujemy nową metodę izolacji DNA genomowego z krwi pełnej pobranej do badań osocza/serologii. Po pobraniu osocza zagęszczona krew jest zazwyczaj utylizowana. Nasza nowatorska metoda stanowi znaczną poprawę w stosunku do istniejących sposobów i umożliwia uzyskanie DNA oraz osocza z jednego pobrania, bez konieczności pobierania dodatkowej krwi.

Praktyczna i nowatorska metoda izolacji genomowego DNA z zestawów do pobierania krwi służących do konserwacji białek osocza

Los pojedynczej komórki embrionalnej może być determinowany przez cząsteczki dziedziczne i/lub sygnały pochodzące od sąsiednich komórek. Wykorzystując mapy losów embrionu Xenopus w stadium podziałów, można zidentyfikować pojedyncze blastomery w celu ich izolowanej hodowli, aby ocenić wpływ cząsteczek dziedzicznych w stosunku do oddziaływań międzykomórkowych.

Eksplanty blastomerów do badania determinacji losów komórek podczas rozwoju embrionalnego

V3 to procedura western blot z użyciem żeli bez plam. Technologia bezbarwna pozwala naukowcom na wizualizację jakości separacji białek, weryfikację wydajności transferu, a co najważniejsze, walidację zmiany w białku będącym przedmiotem zainteresowania przy użyciu całkowitej kwantyfikacji białka jako niezawodnej kontroli obciążenia.

V3 Bezbarwny przepływ pracy dla praktycznej, wygodnej i niezawodnej kontroli całkowitego obciążenia białkami w Western blotting

Postęp western blottingu za pomocą fluorescencji pozwolił na wykrycie subtelnych zmian w ekspresji białek, umożliwiając analizy ilościowe. W tym miejscu opisujemy solidną metodologię wykrywania szeregu białek w różnych gatunkach i typach tkanek. Zapewniona jest również strategia przezwyciężania typowych problemów technicznych.

Przewodnik po nowoczesnym ilościowym fluorescencyjnym Western Blotting ze strategiami rozwiązywania problemów

Poznaj kompletny przewodnik po filogenetyce obliczeniowej wykorzystujący programy BLAST, MSA i modele ewolucji do rekonstrukcji drzew filogenetycznych z sekwencji DNA lub białek.

Praktyczny przewodnik po filogenetyce dla laików

Przeglądaj więcej filmów