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Sequências de DNA ou RNA carregam informação genética para fenótipos subjacentes que podem ser analisados através de métodos fisiológicos e bioquímicos ou observada através de evidências morfológicas e fósseis. Em certo sentido, a informação genética é mais confiável que avaliar fenótipos externos porque o anterior é a base para o último. No estudo evolutivo, a evidência fóssil é muito direta e convincente. No entanto, muitos organismos, tais como microorganismos, têm pouca chance de formar um fóssil durante o tempo geológicas idades. Portanto, a informação molecular como sequências nucleotídicas e sequências de aminoácidos de organismos existentes relacionados são de valor para explorar as relações evolutivas1. No presente estudo, uma simples introdução de conhecimentos básicos filogenético e um protocolo fácil de aprender foi fornecida para os novatos que precisam construir uma árvore filogenética por conta própria.
ADN (nucleotídeos) e sequências de proteínas (aminoácido) podem ser usadas para inferir relações filogenéticas entre genes homólogos, organelas ou mesmo organismos2. Sequências de DNA são mais susceptíveis de serem afectadas por alterações durante a evolução. Em contraste, as sequências de aminoácidos são muito mais estáveis, dado que mutações sinónimas em sequências nucleotídicas não causam mutações em sequências de aminoácidos. Como resultado, as sequências de ADN são úteis para comparação de genes homólogos de organismos aparentados, Considerando que as sequências de aminoácidos são apropriadas para genes homólogos de organismos distantemente relacionados3.
Uma análise filogenética começa com o alinhamento de aminoácidos ou de sequências de nucleotídeos4 Obtida de um genoma anotado sequenciamento de banco de dados5 listados no formato FASTA, ou seja, proteínas expressas ou putativa sequências, sequências de RNA , ou sequências de DNA. É interessante notar que é fundamental para recolher sequências de alta qualidade para a análise, e sequências homólogas só podem ser usadas para analisar relações filogenéticas. Muitas plataformas diferentes como Clustal W, Clustal X, músculo, T-café, MAFFT, pode ser usado para alinhamento de sequências. O mais amplamente utilizado é o Clustal Omega6,7 (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/), que pode ser usado on-line ou pode ser baixado gratuitamente da carga. A ferramenta de alinhamento tem muitos parâmetros que o usuário pode ajustar antes de iniciar o alinhamento, mas os parâmetros padrão funcionam bem na maioria dos casos. Depois que o processo for concluído, as sequências alinhadas devem ser salvo no formato correto para a próxima etapa. Eles devem ser editados ou aparada usando um software de edição, tais como BioEdit, porque a construção de árvore filogenética por MEGA requer as sequências para ser de igual comprimento (incluindo as abreviações de aminoácido e hifens. Na sequência alinhada, qualquer posição sem um aminoácido ou nucleotídeo é representada por um hífen "-"). Geralmente, todos os aminoácidos salientes ou nucleotídeos em cada extremidade do alinhamento devem ser removidos. Além disso, colunas que contêm sequências mal alinhadas no alinhamento podem ser excluídas porque eles transmitem pouca informação valiosa e às vezes podem dar confusas ou falsas informações3. As colunas que contêm um ou mais hífens podem ser excluídas neste momento ou em fase de construção de árvore mais tarde. Alternativamente, eles podem ser usados para cálculo filogenético. Quando o alinhamento de sequências e aparando for concluído, as sequências alinhadas devem ser salvo no formato FASTA, ou o formato desejado, para uso posterior.
Muitas plataformas de software fornecem funções de construção de árvore usando diferentes métodos ou algoritmos. Em geral, os métodos podem ser classificados como métodos de matriz de distância ou métodos de dados discretos. Métodos de matriz de distância são simples e rápidos para calcular, enquanto métodos de dados discretos são complicadas e demoradas. Para táxons muito estreitamente relacionados com um alto grau de compartilhamento da identidade de sequência de aminoácidos ou nucleótidos, um método de matriz de distância (vizinho ingressar: NJ; Método de grupo de pares não ponderada com média aritmética: UPGMA) é apropriado; para táxons distantemente relacionados, um método de dados discretos (máxima verossimilhança: ML; Máxima parcimônia: MP; Inferência Bayesiana) é ideal3,8. Neste estudo, os métodos de ML em MEGA (6.0.6) e inferência Bayesiana (MrBayes 3.2) foram aplicados para construir árvores filogenéticas9. Idealmente, quando o modelo apropriado e parâmetros são usados, os resultados derivados de métodos diferentes podem ser consistentes, e são, portanto, mais confiável e convincente.
Para uma árvore filogenética ML construída usando MEGA10, o arquivo de sequência alinhada no formato FASTA deve ser carregado no programa. Então, o primeiro passo é escolher o modelo ideal de substituição para os dados enviados. Todos os modelos de substituição disponíveis são comparados com base em sequências de carregado, e sua pontuação final será mostrada em uma tabela de resultados. Selecione o modelo com a menor pontuação BIC Bayesian Information Criterion () (listada primeiro na tabela), definir parâmetros de ML, de acordo com o modelo recomendado e começar a computação. O tempo de computação varia de alguns minutos a vários dias, dependendo da complexidade dos dados carregados (comprimento do número de táxons e sequências) e o desempenho do computador no qual os programas são executados. Quando o cálculo for concluído, uma árvore filogenética será mostrada em uma nova janela. Salve o arquivo como "FileName.mat". Depois de definir parâmetros para especificar a aparência da árvore, salve mais uma vez. Usando esse método, MEGA pode gerar figuras de árvore filogenética de ano de publicação.
Para construção de árvore com MrBayes11, o primeiro passo é transformar a sequência alinhada, que normalmente é listada no formato FASTA, em formato de nexo (.nex como o tipo de arquivo). Transformar arquivos FASTA em formato nexus pode ser processado em MEGA. Em seguida, a sequência alinhada no formato nexus pode ser carregada em MrBayes. Quando o arquivo é carregado com êxito, especifica parâmetros detalhados para o cálculo de árvore. Esses parâmetros incluem detalhes como modelo de substituição de aminoácido, taxas de variação, número de cadeia de Markov chain Monte Carlo (MCMC) acoplamento, número ngen, média desvio-padrão de divisão de frequências e assim por diante. Depois que esses parâmetros foram especificados, inicie a computação. No final, duas figuras de árvore no código ASC II, uma apresentando credibilidade de clado e os outros comprimentos de ramo de apresentando, será exibido na tela.
O resultado da árvore será salvo automaticamente como "FileName.nex.con". Este arquivo de árvore pode ser aberto e editado por FigTree, e a figura exibida no FigTree pode ser modificada ainda mais para torná-lo mais adequado para publicação.
Neste estudo, analisaram-se 228 doces proteínas, incluindo 35 doces de eucariontes unicelulares e 57 SemiSWEETs de procariontes, como exemplo. Os doces e o SemiSWEETs foram caracterizadas como glicose, frutose ou transportadores de sacarose através de membranas12,13. A análise filogenética sugere que os dois domínios MtN3/saliva contendo doces podem ser derivados de uma fusão evolutiva de um SemiSWEET bacteriana e de um archaeon14.