$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
DNA veya RNA dizilerinin fizyolojik ve biyokimyasal yöntemlerle analiz veya morfolojik ve fosil kanıtları gözlenen temel fenotipleri için genetik bilgi taşırlar. Bir anlamda, genetik bilgi daha eski ikinci temeli olduğu için dış fenotipleri değerlendirmek daha güvenilirdir. Evrimsel çalışmada, Fosil kanıtlar çok doğrudan ve ikna edici. Ancak, mikroorganizmalar gibi birçok organizmalar bir fosil uzun jeolojik çağ boyunca forma şansı var. Bu nedenle, nükleotit dizileri ve amino asit dizileri üzerinden ilgili kaybolmamış organizmalar gibi moleküler bilgiyi evrimsel ilişkiler1keşfetmek için değer vardır. Bu da çalışmanın, basit bir giriş temel filogenetik bilgi ve bir öğrenmek kolay iletişim kuralı bir filogenetik ağaç kendi oluşturmak için ihtiyacı olan yeni gelenler için sağlandı.
DNA (nükleotit) ve protein (amino asit) diziler arasında homolog genler, organelleri veya bile organizmalar2filogenetik ilişkiler anlaması için kullanılabilir. DNA dizileri evrimi sırasında değişikliklerden etkilenen olasılığı daha yüksektir. Buna ek olarak, eş anlamlı nükleotit dizileri mutasyonların amino asit serilerinde mutasyonlar neden değil verilen bu amino asit dizileri çok daha stabildir. Sonuç olarak, amino asit dizileri uzaktan ilgili organizmalar3homolog genler için uygun ise DNA dizileri yakından ilgili organizmalar, homolog genler karşılaştırılması için yararlı olur.
Filogenetik analiz amino asit hizalama ile başlar veya veritabanı5 sıralama bir ek açıklama eklenen genom alındı nükleotit dizileri4 listelenen FASTA formatı, yani, sözde veya ifade protein içinde dizileri, RNA dizileri , veya DNA dizileri. Bu yüksek kaliteli dizileri analizi için toplamak için önemlidir ve sadece homolog dizileri filogenetik ilişkileri analiz etmek için kullanılabilir fazlalaştı. Birçok farklı platformlarda Clustal W, Clustal X, kas gibi T-kahve, MAFFT, dizi hizalaması için kullanılabilir. En çok kullanılan online kullanılabilir veya ücretsiz indirilebilir Clustal Omega6,7 (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/), olduğunu'dir. Hizalama aracı Kullanıcı hizalama başlatmadan önce ayarlayabilirsiniz, ancak varsayılan parametreleri de çoğu zaman işe fazla parametre var. İşlem tamamlandıktan sonra sonraki adım için doğru biçimde hizalanmış dizileri kaydedilmesi gerekir. Onlar o zaman düzenlenmesi gerekir veya BioEdit gibi bir düzenleme yazılımı kullanarak filogenetik ağaç inşaat MEGA tarafından (amino asit kısaltmalar ve kısa çizgileri dahil. eşit uzunluğu olmak dizileri gerektirdiğinden kesilmiş Hizalanmış sırayla amino asit veya nükleotid olmayan herhangi bir pozisyon bir kısa çizgiyle temsil edilir "-"). Genel olarak, tüm çıkıntılı amino asitler veya nükleotid hizalama iki ucundaki kaldırılması gerekir. Buna ek olarak, çünkü onlar küçük değerli bilgileri iletmek ve bazen kafa karıştırıcı veya yanlış bilgi3verebilir kötü hizalanmış hizalama serilerinde içeren sütunlar silinebilir. Bir veya daha fazla tire içeren sütunlar şu anda veya daha sonra ağaç inşaat aşamasında silinebilir. Alternatif olarak, onlar-ebilmek var kullanılmış filogenetik hesaplama için. Dizi hizalaması ve düzeltme bittiğinde hizalanmış dizileri FASTA formatı veya daha sonra kullanmak istediğiniz biçimde kaydedilmesi gerekir.
Birçok yazılım platformları farklı yöntemler veya algoritmalar kullanarak ağaç inşaat işlevleri sağlar. Genel olarak, Yöntemler mesafe matris yöntemleri veya ayrı veri yöntemleri olarak sınıflandırılabilir. Mesafe matris ayrı veri yöntemleri karmaşık ve zaman alıcı iken hesaplamak için hızlı ve basit yöntemlerdir. Amino asit veya nükleotid sırası kimliği, bir mesafe matris yöntemi paylaşım yüksek derecesi ile çok yakından ilişkili özellikleri için (komşu katılma: NJ; Aritmetik ortalama ile unweighted çifti grubu yöntemi: UPGMA) uygundur; Uzaktan ilgili takson, ayrı veri yöntemi için (maksimum olabilirlik: ML; Maksimum cimrilik: MP; Bayesian çıkarımı) en iyi3,8' dir. Bu çalışmada, MEGA (6.0.6) ve Bayesian kesmesi (MrBayes 3.2) ML yöntemlerde filogenetik ağaç9oluşturmak için uygulandı. İdeal olarak, uygun model ve parametreler kullanıldığında, farklı yöntemler elde edilen sonuçları tutarlı olabilir ve böylece daha güvenilir ve inandırıcı.
MEGA10kullanılarak inşa bir ML filogenetik ağaç için FASTA formatı hizalanmış sıra dosyasında programa yüklenmiş olması gerekir. İlk adım, karşıya yüklenen veriler için en iyi oyuncu değişikliği modeli seçmektir. Tüm kullanılabilir ikame modelleri karşıya yüklenen dizileri dayalı karşılaştırılır ve son puanları sonuçları tabloda gösterilecek. (İlk tabloda listelenen) en küçük Bayesian bilgileri ölçüt (BIC) puan ile modeli seçin, önerilen modele göre ML parametrelerini ayarlamak ve hesaplama başlatmak. Hesaplama zaman yüklenen verileri (uzunluk dizileri ve takson sayısı) karmaşıklığı ve programların çalıştığı bilgisayarın performansını bağlı olarak birkaç gün için birkaç dakika değişir. Hesaplama tamamlandığında, bir filogenetik ağaç yeni bir pencerede gösterilecek. "FileName.mat" kaydedin. Ağaç görünümünü belirtmek için parametreleri ayarladıktan sonra bir kez daha kaydedin. Bu yöntemi kullanarak, MEGA yayın notu filogenetik ağaç şekiller oluşturabilirsiniz.
MrBayes11ile ağaç yapımı için genellikle FASTA biçiminde listeleniyorsa, hizalanmış sıra nexus biçimi (.nex dosya türü olarak) dönüştürmek için ilk adımdır. FASTA dosyaları nexus biçime dönüştürme MEGA işlenebilir. Ardından, nexus biçimi hizalanmış sırayla MrBayes yüklenebilir. Dosya başarıyla karşıya yüklendiğinde, ağaç hesaplama detaylı parametrelerini belirtin. Bu parametreler amino asit ikame modeli, değişim oranları, Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) için zincir numarası gibi ayrıntıları kaplin, ngen numarası dahil, standart sapma split frekansların ortalama ve benzeri. Bu parametreleri belirttikten sonra Hesaplama başlatmak. Sonunda, ASC II kodu, bir gösteren clade güvenilirlik ve diğer gösteren dal uzunlukları, iki ağaç resimler ekranda görüntülenir.
Ağaç sonuç otomatik olarak "FileName.nex.con" olarak kaydedilir. Bu ağaç dosya açıldı ve FigTree tarafından düzenlenmiş ve FigTree içinde görüntülenen resim daha fazla yayın için daha uygun yapmak için değiştirilebilir.
Bu çalışmada, örnek olarak tek hücreli ökaryotlarda 35 tatlılar ve prokaryot, gelen 57 SemiSWEETs de dahil olmak üzere 228 tatlı proteinleri analiz edildi. Tatlılar ve SemiSWEETs glikoz, fruktoz veya sukroz taşıyıcılar membranlar12,13arasında karakterize. Filogenetik analiz tatlılar içeren iki MtN3/tükürük etki alanları bir bakteriyel SemiSWEET ve bir archaeon14evrimsel bir füzyon elde göstermektedir.