Name: Nehir kenarı ve su böcekleri arasında moleküler operasyonel taksonomik birimler (MOTUlar) oluşturmak için bir karışım boru hattı (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-07-11T14:30:00.000+00:00
Duration: 10 min 23 s
Description: Keşfedin nehir kenarı ve su böceklerinde COI gen dizileriyle MOTU oluşturma yöntemini. MEGA X yazılımı kullanılarak tür sınırlaması ve moleküler taksonomi alanında hızlı sonuçlar elde edilir.

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

Bu karışım boru hattı için başlangıç materyalleri, çevrimiçi depolardan (örneğin, BOLD, GenBank) indirilebilen veya Sanger dizilimi71'den oluşturulabilen DNA dizileridir. Tablo 1 ve Tablo 2 , temsili sonuçları bu yazıda sunulan veri kümelerinin katılım sayılarını listeler.
1. Eşik tabanlı yaklaşımlar için hazırlık adımı: Dizi hizalama
<ol>
	<li>MEGA X72'de yükleme dizileri. NOT: MEGA X şu adresten indirilebilir: https://www.megasoftware.net/<ol>
		<li>Açılır menüyü açmak için Hizala'ya tıklayın. Alignment'ı Düzenle/Oluştur'a tıklayın ve Yeni bir hizalama oluştur'u seçin. Bu seçimi onaylamak için Tamam'a tıklayın. Hizalama için veri türü olarak DNA'yı seçin.</li>
		<li>Fareyi Düzenle sekmesinin üzerine getirin ve Dosyadan Sıra Ekle'yi seçin. Dizilerin bulunduğu dizine gidin ve MEGA'ya yüklenmek üzere bunları seçin.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Alignment'a tıklayarak dizileri hizalayın ve ardından Align by ClustalW73'e tıklayın. Varsayılan ayarlarla devam edin ve Tamam'a tıklayın.</li>
	<li>Her iki ucu da kırparak ve ekleme veya silmeleri temizleyerek dizileri manuel olarak düzenleyin.<ol>
		<li>Eklemeleri silmek için, eklenen tabanlara ve/veya konumlara tıklayın ve klavyede Delete tuşuna basın.</li>
		<li>Silme işlemlerini düzeltmek için, "-" ile gösterildiği gibi silinmiş olması gereken konuma tıklayın. "-" işaretini silin ve istenen tabanı yazın.</li>
		<li>Tüm dizilerin bir karaktere sahip olduğu en erken konumu bulun. Belirlenen konumun solundaki konumun satır başlığındaki boş kutuya tıklayın ve başlangıç sonu seçilene kadar tüm diziler için fazla konumlar olana kadar sürükleyin. Kırpmak için Delete tuşuna basın.</li>
		<li>Tüm dizilerin bir karaktere sahip olduğu son konumu arayarak 1.3.3 adımını tekrarlayın. Belirlenen konumun sağındaki konumun başlık satırındaki boş kutuya tıklayın, terminal sonu seçilene kadar tüm diziler için fazla konumlar olana kadar sürükleyin. Delete tuşuna basın. NOT: Şekil 2A , DNA dizilerinin iyi bir hizalamasını göstermektedir. Son veri kümesi, eşit uzunlukta dizilerden oluşan bir matristir; Bu nedenle, dizi uzunluğu çalışmanın sonuçlarını etkileyen bir faktör değildir. Referans dizileri, hizalama matrisinin son uzunluğu için bir temel görevi görür.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>COI'nin bir protein kodlayan dizi olduğu göz önüne alındığında, durdurma kodonlarını kontrol etmek için diziyi çevirin.<ol>
		<li>Tüm dizileri seçin, ardından Çevrilmiş Protein Dizileri sekmesine tıklayın.</li>
		<li>İstendiğinde, genetik kodu Omurgasız Mitokondriyal olarak doğrulayın. Genetik kod farklıysa, Hayır'a tıklayın ve Omurgasız Mitokondriyal genetik kodu kutusunu işaretlemenize izin veren bir menü görünecektir.</li>
		<li>Hizalama gövdesinde yıldızlarla gösterildiği gibi durdurma kodonları tüm sütun için mevcutsa, DNA Dizileri'ne tıklayın ve tüm diziler için ilk konumu silin.</li>
		<li>Herhangi bir sırada durdurma kodonları hala mevcutsa önceki adımı tekrarlayın.</li>
		<li>Durdurma kodonları hala mevcutsa, daha önce silinen konumları geri yükleyin. Tüm dizileri seçin, ardından fareyi Veri sekmesinin üzerine getirin ve Ters Çevir'e tıklayın.</li>
		<li>Adım 1.4.1'i tekrarlayın. Durdurma kodonları hala mevcutsa, 1.4.3 ve 1.4.4 adımlarını tekrarlayın. NOT: Şekil 2B , kodonların iyi bir şekilde hizalandığını göstermektedir.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>DNA Dizileri'ne tıklayın ve dizi hizalamasını .mas/x olarak kaydedin. Sırayı, .meg dosyası ve .fasta dosyası gibi diğer ilgili dosya türlerine aktarın. NOT: Bazı moleküler tür sınırlama yaklaşımları, dış grup olmadan daha iyi çalışır. Bu nedenle, olası bir değerlendirme, hizalama dosyasının bir kopyasını dış grup olmadan oluşturmaktır.</li>
</ol>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68323/68323fig2.jpg"> 
Şekil 2: MEGA X'te dizi hizalaması. (A) Byrrhinus veri setinin manuel olarak temizlenmiş son DNA dizisi hizalaması ve (B) çevrilmiş protein dizisi hizalaması, ekleme, delesyon ve boşluk göstermez. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68323/68323fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
2. Tür Tanımlayıcı 1.8'de Takson DNA modülü ile sınırlama
NOT: Tür Tanımlayıcı şu adresten indirilebilir: https://taxondna.sourceforge.net/
<ol>
	<li>TaxonDNA'yı açın. İçe Aktar'a tıklayın, ardından Fasta'ya tıklayın. Hizalamayı .fasta biçiminde yükleyin.</li>
	<li>Modüller'e tıklayın ve Küme'ye tıklayın. Eşiği %3 olarak ayarlayın. Ardından, Tek tek küme hakkında bilgi oluştur seçeneğini işaretleyin (Şekil 3).</li>
	<li>Şimdi kümeler oluştur'a tıklayın!. Ekran görüntüsü alarak sonuçları kaydedin.</li>
</ol>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68323/68323fig3.jpg"> 
Şekil 3: Tür Tanımlayıcı 1.8 penceresindeki TaksonDNA, sınırlama için kullanıcı tarafından tanımlanan %3 eşiğini gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68323/68323fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
3. MEGA X'te Kimura 2 parametreli (K2P) ile sınırlama
<ol>
	<li>MEGA'da, Dosya'ya tıklayarak .meg dosyasını açın, ardından Bir Dosya/Oturum Açın. Mesafe'ye tıklayın, ardından İkili Mesafeleri Hesapla'ya tıklayın. Sınırlama için .meg dosyasını onaylayın.</li>
	<li>Fareyi Model/Yöntem'in yanındaki sarı kutunun üzerine getirin ve kutunun sağında görünen oka tıklayın.</li>
	<li>Açılır menüden Kimura 2 parametreli modeli seçin. Programı çalıştırmak için Tamam'a tıklayın. Veri çıkış penceresini açın (Şekil 4).</li>
	<li>Dosya'ya ve ardından Dışa Aktar/Yazdırma Mesafeleri'ne tıklayın.</li>
	<li>Çıktı Biçimi'nin yanındaki açılır menüyü açın ve XL: Microsoft Excel çalışma kitabı'nı seçin. Ondalık Basamaklar için 4'ü seçin.</li>
	<li>Elde edilen elektronik tabloyu Microsoft Excel'e kaydedin. Mesafesi 0,03'ten (veya %3'ten) az olanları vurgulamak için Koşullu Biçimlendirme'yi kullanın. NOT: Bu makalede açıklanan diğer yaklaşımlardan farklı olarak, K2P, kullanıcı tarafından tanımlanan eşiğe bağlı olduğu için kümelemeyi hemen sağlamaz. Bu boru hattı, eşiğin %3 olduğu varsayımı üzerinde çalışıyor, bu da genetik mesafesi %3'ten az olan herhangi bir dizi çiftinin aynı moleküler kümeye ait olduğu anlamına geliyor.</li>
</ol>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68323/68323fig4.jpg"> 
Şekil 4: MEGA X'te Kimura-2 parametresinin sonuçlarını gösteren sonuç penceresi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68323/68323fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
4. Otomatik bölümleme (en kısa sürede) ile türleri birleştirerek sınırlama
<ol>
	<li>En kısa sürede web sunucusuna gidin: https://bioinfo.mnhn.fr/abi/public/asap/asapweb.html</li>
	<li>Bir dosya seç... etiketli turuncu kutuya tıklayarak ve .fasta dosyasını seçerek hizalamayı yükleyin. Alternatif olarak, .fasta dosyasını turuncu kutuya sürükleyin. Aşağı kaydırın ve Git'e tıklayın.</li>
	<li>Kümelemeyi indirmek için, en düşük ASAP puanına ve en yüksek p-val sıralamasına sahip satırın listesine tıklayın (Şekil 5). NOT: Sonuç çıktısı, moleküler kümelerin alt kümelerini sunan bir .txt dosyasıdır.</li>
</ol>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68323/68323fig5.jpg"> 
Şekil 5: Olası sınırlamaları gösteren en kısa sürede ortaya çıkan pencere. İlk sonuç (mavi kutu), en düşük ASAP puanı (kırmızı kutu) ve en yüksek P-val derecesi (sarı kutu) nedeniyle kabul edilir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68323/68323fig5large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
5. Birleştirici temelli yaklaşımlar için hazırlık adımı: Ağaç tahmini
<ol>
	<li>Veri'ye tıklayarak .meg dosyasını açın, ardından Bir Dosya/Oturum Açın. En uygun ikame modelini test edin.<ol>
		<li>Modeller'e tıklayın, ardından En İyi DNA/Protein Modellerini (ML) bulun. Analiz için .meg dosyasını onaylayın.</li>
		<li>Analiz Tercihleri menüsünde Tamam'a tıklayın (Şekil 6A). En düşük BIC ve AICc değerini kullanan en iyi modeli not edin (Şekil 6B). NOT: Bu genellikle ortaya çıkan penceredeki model listesinde ilk sırada yer alır. Ortaya çıkan pencerenin alt kısmındaki kısaltılmış model adlarının tam adlarına bakın.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Ağacı oluşturun.<ol>
		<li>Filogeni'ye tıklayın ve ardından Maksimum Olabilirlik Ağacını Oluştur/Test Et'e tıklayın.</li>
		<li>En uygun nükleotid ikame modelini kullanın. Bunu, Model/Yöntem'in yanındaki sarı kutuya tıklayarak yapın. Açılır menüden modeli seçin.</li>
		<li>En uygun nükleotid ikame modelinde '+G' veya '+I' veya her ikisi varsa, Siteler Arasındaki Oranlar'ın yanındaki kutuya tıklayın ve açılır menüden parametreleri (G, I, G + I) seçin (Şekil 6C).</li>
		<li>Filogeni Testi altında, Filogeni Testi'nin yanındaki kutuya tıklayın ve açılır menüden Bootstrap yöntemini seçin. "Hayır" seçeneğinin yanındaki kutuya tıklayın. of Bootstrap Replications" ve 1000 yazın (Şekil 6C). Analizi çalıştırmak için Tamam'a tıklayın.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Ortaya çıkan ağacı içeren bir pencere açıldığında (Şekil 6D), ağaç oturumunu .mts/x olarak kaydedin. Çıktıyı .nwk dosyası olarak kaydedin. Ağacı ayrıca .png resim dosyası olarak kaydedin.</li>
</ol>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68323/68323fig6.jpg"> 
Şekil 6: Birleştirici yaklaşımlar için bir hazırlık adımı olarak MEGA X'te ağaç tahmini. (A) En uygun nükleotid ikame modelini belirlemek için ayarlama. (B) Byrrhinus veri seti için, en düşük BIC ve AICc değerleri (kırmızı kutu) nedeniyle en uygun model GTR + I'dir. (C) Maksimum olabilirlik ağacı çalıştırılırken, GTR (sarı kutu) + I (mavi kutu) parametre olarak ayarlanmıştır. (D) Elde edilen ham ML ağacı, sonraki analizlerde kullanılmak üzere. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68323/68323fig6large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
6. Poisson Ağacı İşlemleri (PTP) ile Sınırlama
NOT: Aşağıdaki adımlar PTP-ML ve PTP-BI'nin sonuçlarını verecektir.
<ol>
	<li>PTP web sunucusuna gidin: https://species.h-its.org/ptp/</li>
	<li>Dosya seç'e tıklayarak bir newick dosyası yükleyin. Ağacım altında, Köklü'yü seçin (Şekil 7A).</li>
	<li>Analiz için parametreleri girin. Hayır. MCMC nesilleri altında, 100000 girin. İnceltme altında, 100 girin. Burn-in altında, 0.1 girin. Tohum altında, 123 girin.</li>
	<li>Dış grup takson adları (varsa) altındaki kutuya ipuçlarının adını yazarak dış grubu girin. Girişi biçimlendirme talimatları, giriş kutusunun sağındadır.</li>
	<li>İlgili alana e-posta adresini girin ve Gönder'e tıklayın. PTP tür sınırlama sonuçları penceresinde, sonuç penceresini açmak için buraya tıklayın.</li>
	<li>Maksimum olabilirlik çözümü altında, Sınırlama sonuçlarını indir'e tıklayarak PTP-ML sonuçlarını indirin (Şekil 7B).</li>
	<li>Bayes tarafından desteklenen çözüm altında, Sınırlama sonuçlarını indir'e tıklayarak PTP-BI sonuçlarını indirin. NOT: Sonuçlar, bölümlerdeki dizi gruplarını gösterir. Bunlar, numaralandırılmış türler olarak etiketlenecek ve ardından 1.000'in ideal olduğu bir destek değeri gelecektir.</li>
</ol>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68323/68323fig7.jpg"> 
Şekil 7: Poisson ağacı süreçleri ile moleküler türlerin sınırlandırılması. (A) Giriş parametrelerini gösteren pencereler. (B) PTP web sunucusunda, sınırlama sonuçlarını içeren bağlantı ile ortaya çıkan pencere (kırmızı kutu). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68323/68323fig7large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
7. Çok Hızlı Poisson Ağacı İşlemleri (mPTP) ile Sınırlama
<ol>
	<li>mPTP web sunucusuna gidin: https://mptp.h-its.org/#/tree</li>
	<li>Newick dosyasını gri dikdörtgenin üzerine sürükleyerek veya dikdörtgenin üzerine tıklayarak yükleyin. Veriler aynı sayfada yüklendikten sonra, Dış grup seçimine devam et seçeneğine tıklayın (Şekil 8A).</li>
	<li>Dış grup belirtimi sayfasında, dış grup örneklerinin takson etiketlerinin yanındaki kutuya tıklayarak dış grubu seçin. Dizinin altındaki Kırpma Dış Grubu seçeneğine tıklayın. Model seçimi'ne tıklayın.</li>
	<li>MPTP'ye tıklayın, ardından Görselleştirme Seçenekleri'ne tıklayın. Görselleştirme seçenekleri sayfasında, varsayılan ayarları kabul edin. NOT: Alternatif olarak, toplam görüntü boyutu SVG genişliği altına bir değer (piksel cinsinden) girilerek ayarlanabilir. Metnin yazı tipi ve aralığı, SVG yazı tipi boyutu, İpuçları arasındaki boşluk, Sol Kenar Boşluğu, Sağ Kenar Boşluğu, Üst Kenar Boşluğu ve Alt kenar boşluğu altına istenen boyutlar (piksel cinsinden) girilerek ayarlanabilir.</li>
	<li>İletişim bilgileri'ne tıklayın. Sonuçların ileride referans olması için e-posta adresini girin (İsteğe bağlı).</li>
	<li>Genel Bakış'a tıklayın. Takson girişinin sayısını ve seçilen dış grupları gözden geçirdiğinizden emin olun.</li>
	<li>Gönder'e tıklayın. İndirilebilir Dosyalar (Şekil 8B) altındaki dosyalara sağ tıklayın ve sonuçları kaydetmek için Farklı kaydet...'i seçin. NOT: Çıktı metin dosyası, sonuçların başında sınırlandırılmış türlerin toplam sayısını gösterecektir. Daha sonra, kümelerin her birinin altına hangi dizilerin düştüğünü sunacaktır. Bu kümeler ve karşılık gelen diziler, .svg dosyasında oluşturulan ağaca benzer şekilde düzenlenir. mPTP SVG dosyası, dizilerin kümelenmesini görüntüler. Kümeler, ağaç boyunca kırmızı dallarla birbirine bağlanan dizi grupları tarafından sunulur. İzole edilmiş her kırmızı dal seti, tekil bir MOTU'yu gösterir.</li>
</ol>
<img alt="Figure 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68323/68323fig8.jpg"> 
Şekil 8: Çok oranlı Poisson ağacı işlemleriyle moleküler türlerin sınırlandırılması. (A) Yüklenen ağaçla ilgili mPTP tarafından okunan bilgileri gösteren pencereler. (B) mPTP web sunucusunda ortaya çıkan pencere, sınırlama sonuçlarını içeren bağlantı ile (kırmızı kutu). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68323/68323fig8large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
8. MOTU nesli
<ol>
	<li>Ağacı bir fotoğraf düzenleme programı kullanarak veya PowerPoint kullanarak açın.</li>
	<li>Her bir moleküler tür sınırlama yaklaşımının sonuçlarını temsil etmek için bir çubuk oluşturun (örnekler için bkz. Şekil 9 ve Şekil 10 ). Herhangi bir tek çubuğun, moleküler kümesinde içerdiği dizilerle hizalandığından emin olun.</li>
	<li>MOTU'yu bu iki yaklaşımdan biriyle belirleyin74
	<ol>
		<li>Tüm yaklaşımlar belirli bir moleküler küme için aynı sonuçları veriyorsa, moleküler kümeyi fikir birliği ile bir MOTU olarak oluşturun.</li>
		<li>Çoğu yaklaşım belirli bir moleküler küme için aynı sonuçları veriyorsa, moleküler kümeyi çoğunlukla bir MOTU olarak dikin.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

Çeşitli taksonlar 1,2,3,4 arasında benzeri görülmemiş küresel tür düşüş oranlarıyla birlikte, daha önce keşfedilmemiş ve tanımlanmamış türleri içeren kapsamlı bir biyoçeşitlilik envanteri oluşturma itici gücü, zamana karşı bir yarış haline gelir 2,5. Birincisi, biyolojik çeşitliliğin korunması ancak uygun taksonomik bilgiışığında anlamlıdır 6,7. Bu nedenle, yakından ilişkili ancak farklı türlerin benzersiz temel nişlere sahip olabileceği göz önüne alındığında, biyolojik çeşitliliğin tür düzeyinde tanımlanması gereklidir8.
Böcek sistematiğinde, alfa taksonomisi veya geleneksel taksonomi, hayvan gruplarının hepsine olmasa da çoğuna benzer şekilde tür tanımlamasında altın standarttır9. Bu yaklaşım, organizmaları daha yüksek taksonomide sınıflandırmak ve tür düzeyinde tanımlama sağlamak için morfolojik karakterlere dayanır10,11. Birçok durumda, aile12 ve hatta cins düzeyinde tanımlama13, vücut formu ve özel adaptasyonlar gibi tek başına dış morfolojik özellikler kullanılarak yapılabilir. Bu arada, böceklerde tür düzeyinde tanımlama genellikle aedeagus veya erkek cinsel organının yapısal detaylarının karşılaştırılması yoluyla yapılır 14,15,16.
Bu morfolojiye dayalı alfa taksonomisinin geniş çapta kabul görmesine rağmen, tür keşfine yönelik bu yaklaşım, özellikle omurgasızlar arasında çok sayıda 'taksonomik engel'6,17,18 tarafından engellenmektedir19. Böcek sistematiğinde, alfa taksonomisi kullanılarak tür tanımlama ve/veya keşif, sınırlı sayıda yetenekli taksonomistesahip olmanın zorluklarıyla karşı karşıyadır 20,21, kısa ve zar zor bilgilendirici önceki açıklamalar22 ve literatüre ve tip örneklerine erişimle ilgili lojistik sorunlar23.
Bu, söz konusu takson şifreli veya çok göze çarpmayan olduğunda daha da kötüleşir. Kriptik türler, ince türler arası fenetik farklılıklar göz önüne alındığında, karşılaştırmalı morfoloji ile kolayca tanımlanamayan aynı cinsin veya hatta farklı cinslerin tür kümesini ifade eder24. 'Karanlık taksonlar'25,26,27 olarak kabul edilen bazı şifreli taksonlar, ayrıca aşırı çeşitliliğe sahip olmakla birlikte çok az çalışılmış olmaktan muzdariptir. Ne yazık ki, bu nehir kenarı ve su böceklerinde nadir değildir 8,28. Kriptik karanlık taksonlar arasındaki tür tanımlamasının ele alınmaması, potansiyel olarak farklı nişlere ve ekolojik gereksinimlere sahip organizmalara herkese uyan tek bir koruma önlemi verildiğinden, biyolojik çeşitliliği tehdit etmektedir 8,29.
Bu zorluklar göz önüne alındığında, 'bütünleştirici taksonomi'23 veya alfa taksonomisini başka bir kanıt dizisiyle birleştirme yaklaşımı, son yirmi yılda yeni türler oluşturmanın bir yolu olarak ilgi gördü30,31,32. Böcekler 33,34,35,36,37,38,39 ve diğer böcek takımları 40,41,42,43,44,45 üzerindeki bütünleştirici taksonomik çalışmalarda kullanılan bu tür bir kanıt dizisi DNA dizisidir. Özellikle, mitokondriyal sitokrom c oksidaz alt birimi I (COI) geni, orta derecede muhafazakar doğası nedeniyle çeşitli hayvan kümesini barkodlamak için kullanılmaktadır 46,47,48. 'Barkodlama fragmanı' veya 'Folmer fragmanı' olarak da bilinen 658bp uzunluğundaki 5'-ucu (COI-5'), 'teşhis' dizisi49 olarak önerilmiş olsa da, 723 bp-uzunluğundaki COI-3' de 3'-uç50,51,52 için sağlam bir primer seti sayesinde kullanılmaktadır.
COI kullanarak DNA barkodlaması, tür düzeyinde tanımlama için tasarlanmış olsa da, GenBank54 ve BOLD55 gibi a priori dizi deposu53 ile sınırlıdır, moleküler tür sınırlama yaklaşımları, ön koşul deposu56 olmaksızın yalnızca sağlanan DNA dizilerini kullanarak tür sınırlarını belirler. Giriş dosyasına dayalı olarak iki sınıf moleküler tür sınırlama yaklaşımı vardır. İlk olarak, girdi olarak dizi hizalamasını kullanan eşik tabanlı yaklaşımlar,48,57,58 türü arasındaki ve içindeki farklılığı belirlemek için kesme değerlerini kullanır. Mesafeye dayalı yöntemler olarak, bu yaklaşımlar, böcekler için gözlemlenen maksimum %3'lük bir tür içi mesafeye dayanır ve bu da 'barkodlama boşluğu' olarak adlandırılır51,59. Eşik tabanlı yaklaşımlardan bazıları, TaxonDNA60'ta uygulanan SpeciesIdentifier, Kimura 2 parametreli (K2P)61 aracılığıyla genetik mesafe ve Otomatik Bölümleme (ASAP) ile Türleri Birleştir'dir.62.
İkinci olarak, ağacı girdi dosyası olarak kullanarak, birleştirici tabanlı yaklaşımlar, soy dallanma oranındaki 63,64,66 değişikliği belirleyerek tür sınırlarını belirler ve bağımsız soyları sıralar. Genellikle filogenetik tür kavramı67'ye dayanan birleşim temelli yaklaşımlar, Poisson ağacı süreçlerini (PTP)68 ve bunların varyasyonu, çok oranlı PTP69'u içerir. Her durumda, moleküler tür sınırlama yaklaşımları tarafından oluşturulan kümeler topluca moleküler operasyonel taksonomik birimler (MOTU'lar) olarak adlandırılır.
Burada, üç eşik tabanlı yaklaşım ve üç birleştirici tabanlı yaklaşım içeren MOTU'lar oluşturmak için bir karışım boru hattı için yöntemler sunuyoruz (Şekil 1). Boru hattı iki veri kümesi üzerinde test edilmiştir, yani (1) nehir kenarı Byrrhinus Motschulsky'nin COI-3' dizileri, 1858 böcekleri, daha önce bütünleştirici taksonomi ve tanımlanmamış türlerden ek diziler kullanılarak oluşturulmuş iki yayınlanmış türden35 oluşur ve (2) Anacaena Thomson, 1859 böceğinin COI-5' dizileri, yayınlanmış iki türdendizilerden oluşur 70 daha önce alfa taksonomisi ve tanımlanmamış türlerden ek diziler kullanılarak dikilmişti.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68323/68323fig1.jpg"> 
Şekil 1: MOTU'ları oluşturmak için karışım boru hattının akış şeması. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68323/68323fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>

<table><tbody><tr><td>ASAP&nbsp;</td><td>Spart kaşifi</td><td>https://bioinfo.mnhn.fr/abi/public/asap/asapweb.html</td><td></td></tr><tr><td>Bilgisayar</td><td></td><td>Herhangi bir işlem birimi</td><td></td></tr><tr><td>MEGA X&nbsp;</td><td>MEGA Yazılım</td><td>https://www.megasoftware.net/</td><td></td></tr><tr><td>mPTP web sunucusu</td><td></td><td>https://mptp.h-its.org/#/tree</td><td></td></tr><tr><td>PTP web sunucusu</td><td>Heidelberg Teorik Araştırmalar Enstitüsü (HITS)</td><td>https://species.h-its.org/ptp/</td><td></td></tr><tr><td>Tür Tanımlayıcı&nbsp;</td><td></td><td>&nbsp; https://taxondna.sourceforge.net/</td><td></td></tr></tbody></table>

nehir kenarı ve su böcekleri arasında moleküler operasyonel taksonomik birimler (motu'lar) oluşturmak için bir karışım boru hattı

A Concoction Pipeline for Generating Molecular Operational Taxonomic Units (MOTUs) Among Riparian and Aquatic Beetles

Bu makale, sucul ve nehir kenarı böceklerine TaxonDNA, K2P, ASAP, iki PTP varyasyonu ve mPTP içeren bir moleküler tür sınırlama karışım boru hattı uyguladı. Altı yaklaşımın her birinin sonucu 'moleküler kümeler' olarak adlandırılırken, özet 'moleküler operasyonel taksonomik birimler' veya MOTU'lar75 olarak adlandırılır.
Karışım boru hattı iki veri kümesi üzerinde test edildi. İlk veri seti (Tablo 1, Şekil 9), Filipinler'den...

Nehir kenarı ve su böcekleri arasında moleküler operasyonel taksonomik birimler (MOTU'lar) oluşturmak için bir karışım boru hattı

Biodiversity decline is transpiring at rates unimaginable, yet biodiversity monitoring is hampered by a plethora of factors, including the incomplete ...

a-concoction-pipeline-for-generating-molecular-operational-taxonomic

Research

JoVE Journal

Biology

Biyoloji

RNA-Seq analizleri, model olmayan organizmalarda adaptif özelliklerin moleküler temellerini belirlemek için giderek daha önemli hale geliyor. Burada, diyapoz ve diyapoz olmayan Aedes albopictus sivrisinekleri arasında diferansiyel olarak ifade edilen genleri tanımlamak için bir protokol, sivrisinek yetiştiriciliğinden RNA dizilimine ve RNA-Seq verilerinin biyoinformatik analizlerine kadar açıklanmaktadır.

Asya Tiger Sivrisinek içinde Photoperiodic Diapause RNA-seq Analizler Deneysel ve Biyoinformatik Protokolü, Aedes albopictus

Bu protokol, deniz suyundan toplanan mikrobiyal biyokütleden protein ve DNA'nın ekstraksiyonu ve konsantrasyonu ve ardından tandem kütle spektrometresi tabanlı proteomik analiz için uygun triptik peptitlerin üretilmesi içindir.

Bir Aquatic Mikrobiyal Metaproteomics İş Akışı: Tandem Kütle Spektrometre tabanlı analiz için uygun Triptik Peptitler için Hücreleri itibaren

Bu protokolün amacı, kullanıcılara Lymnaea stagnalis embriyolarının ve larvalarının yüksek verimli dekapsülasyonu için bir dizi yöntem sağlamaktır.

A Whole Dağı<em&gt; In Situ</emGastropoda yumuşakça için&gt; Hibridizasyon Yöntemi<em&gt; Lymnaea stagnalis</em

Bumble arı kovanlarını içinde mikrobiyal konsorsiyumlar zenginleştirmek ve polen arı larvaları için korumak. Laboratuvar ve deneyler, alan bazlı ile birlikte sonraki nesil sıralama kullanarak bu el yazması mantar ilacı artıkları polen microbiome ve koloni demografi, sonuçta koloni için önde gelen alter varsayımını sınamak için kullanılan iletişim kurallarını açıklar kaybı.

Ampirik, Metagenomic ve bilgisayar teknikleri mekanizma hangi mantar ilaçları uzlaşma arı sağlık ile aydınlatmak

Burada, laboratuarda bir ara-germ böceği, Dermestes maculatus (D. maculatus) yetiştirme için protokolleri sunuyoruz. Biz de bu türün gen fonksiyonunu incelemek için embriyonik fenotipleri analiz etmek için embriyonik ve ebeveyn RNAi için protokolleri ve yöntemleri paylaşır.

Yetiştirme ve Gizle böcek RNA aracılı gen demonte çift sarmallı, Dermestes maculatus

En yaygın bağırsak içeriği macroinvertebrates, görsel analizlerdir. Av organizmaların morfolojik çeşitlilik hakkında yoğun bilgi gerektiren, onlar yumuşak gövdeli yırtıcı özledim ve, nedeniyle güçlü ezme yırtıcı solungaçlarınızı de dahil olmak üzere bazı organizmalar için neredeyse imkansız. Biz macroinvertebrate için detaylı, yeni genetik yaklaşımlar diyet tanımlaması solungaçlarınızı av sağlar.

Su Macroinvertebrates kullanma gruba özel rDNA astar genetik Gut içerik analizleri için laboratuvar iletişim kuralı

Bu bir protokol boyutu spektrumunu modeli (bireysel kütle ve nüfus yoğunluğu arasındaki ilişki ölçekleme) bir kombine balık ve wadable akışları ve nehirler omurgasız veri. Yöntemler şunlardır: nicel balık ve omurgasız örnekleri toplamak için alan teknikleri; alan verilerini standartlaştırmak etmek için laboratuar yöntemleri; ve istatistiksel veri analizi.

Akış ekosistemlerinde Makroomurgasızlar ve balıklar için boyut spektrumunu modelleme

Tatlı su midyesinin korunması türlerin üreme kalıplarının ve süreçlerinin izlenmesine bağlıdır. Bu çalışma, solungaç içeriğini örneklemek, larva gelişimini karakterize etmek ve toplanan veriler için dijital bir depo sağlamak için öldürücü olmayan bir protokolü standartlaştırır. Bu protokol-veritabanı paketi, tehlike altındaki türlerin kurtarılmasında midye araştırmacıları için önemli bir araç olacaktır.

Tatlı Su Midyelerinin Üreme Durumunu ve Larval Gelişimini Karakterize Etmek Için Ölümcül Olmayan Bir Yöntemin Standartlaştırılması (Bivalvia: Unionida)

RNA paraziti, gen ekspresyonunu belirli gelişimsel evrelerde manipüle etmek için yaygın olarak uygulanabilir ve güçlü bir tekniktir. Burada, sudalış böceği Thermonectus marmoratusbu tekniğiuygulamak için gerekli adımları açıklar , gen dizilerinin edinimi gelen yapı veya davranışı etkileyen genlerin yıkılması.

Belirli Gelişimsel Zaman Noktalarında Gen İfadesi Manipüle Etmek Için Güçlü Bir Araç Olarak Su Böcekleri RNA Girişim

Makale, yarı otomatik bir görüntüleme prosedürü kullanarak bentik nehir makroomurgasızlarına karşılık gelen sayısallaştırılmış nesneleri taramak, tespit etmek, sıralamak ve tanımlamak için uyarlanmış bir protokolün oluşturulmasına dayanmaktadır. Bu prosedür, makroomurgasız bir topluluğun bireysel boyut dağılımlarının ve boyut metriklerinin yaklaşık 1 saat içinde elde edilmesini sağlar.

Riverine Makroomurgasızlarının Topluluk Boyut Yapısını Belirlemek için Otomatik Görüntü İşleme

Tarlada toplanan arıları güvenli bir şekilde işlemek için test edilmiş bir yöntem gösteriyoruz. Bu yöntem, örnekleme sırasında toplanan polenler aracılığıyla hızlı manipülasyon, tanımlama, genetik örnekleme ve bitki-böcek etkileşimlerinin doğrulanmasına olanak tanır. Kolayca uyarlanabilen bu yaklaşım, nadir böcek gruplarını incelemek için uygun maliyetli, ölümcül olmayan bir yol sunar.

Arıları tarlada hapsetmek ve güvenli bir şekilde işlemek için hızlı bir yöntem

Keşfedin nehir kenarı ve su böceklerinde COI gen dizileriyle MOTU oluşturma yöntemini. MEGA X yazılımı kullanılarak tür sınırlaması ve moleküler taksonomi alanında hızlı sonuçlar elde edilir.

Nehir kenarı ve su böcekleri arasında moleküler operasyonel taksonomik birimler (MOTUlar) oluşturmak için bir karışım boru hattı (Video) | JoVE Journal

Nehir kenarı ve su böcekleri arasında moleküler operasyonel taksonomik birimler (MOTU'lar) oluşturmak için bir karışım boru hattı

Daha fazla video keşfet