Ökaryotik gen kökenli araştırmaya filogenetik analizi kullanılarak
Summary
Tatlılar prokaryot üzerinden sıra Homoloji Ökaryotlar ve SemiSWEETs dayalı bir filogenetik ağaç oluşturma yöntemi açıklanmıştır. Filogenetik analiz homolog proteinler veya genler arasındaki evrimsel ilişkisi farklı organizma gruplarından açıklamak için yararlı bir araçtır.
Abstract
Filogenetik analiz nükleotit veya amino asit dizileri veya etki alanı dizileri ve üç boyutlu yapısı, gibi diğer parametreleri farklı özellikleri (sınıflandırma birimleri) arasında evrimsel ilişkiyi moleküler göstermek için bir ağaç oluşturmak için kullanılır düzeyi. Filogenetik analizi de kullanılabilir etki alanı ilişkileri içinde bireysel bir takson araştırmak için özellikle önemli uğramıştır organizmalar Morfoloji ve fizyoloji, ama hangi araştırmacılar nedeniyle fosil kanıt eksikliği için değiştirmek için organizmaların uzun evrimsel geçmişi veya fosilleşmenin kıtlığı.
Bu metinde, amino asit dizi hizalaması Clustal Omega ve maksimum her iki olasılık (ML) moleküler evrim genetik kullanarak sonraki filogenetik ağaç İnşaat kullanma da dahil olmak üzere filogenetik yöntemini kullanarak için detaylı bir protokol anlatılan Analiz (MEGA) ve MrBayes ile çıkarsama Bayesian. Ökaryotik Şekerler olacak taşıyıcılar ihraç olmak sonunda (tatlı) genleri kökenini araştırmak için 228 tatlılar tek hücreli ökaryotlarda üzerinden 35 tatlı proteinler ve prokaryotlar gelen 57 SemiSWEET proteinler gibi analiz edildi. İlginçtir, SemiSWEETs prokaryotlarda bulundu ancak tatlılar ökaryotlarda bulunamadı. Teorik olarak farklı yöntem kullanılarak inşa iki filogenetik ağaç sürekli olarak ilk ökaryotik tatlı gene bir bakteriyel SemiSWEET gen ve arke SemiSWEET gen füzyonu kaynaklanıyor tavsiye ettiler. Bunu zor ya da hatta deneysel yollarla ayırt etmek imkansız farklı özellikleri arasındaki temel ilişkiyi açıklamak yararlı olmasına rağmen sadece filogenetik analizi, dayalı bir sonuç çıkarmak için dikkatli olmalısınız fazlalaştı .
Introduction
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.
Protocol
Representative Results
Discussion
Biyolojik araştırmalarda nükleotit veya amino asit dizileri8temel bir filogenetik ağaç yapmak için giderek daha popüler hale geliyor. Genel olarak, dizi hizalaması, hizalanmış diziler için uygun yöntem veya algoritma ile değerlendirilmesi ve filogenetik ağaç olarak hesaplama sonucunun görselleştirme dahil olmak üzere uygulama üç kritik aşama vardır. Sunulan çalışmada, dizi hizalaması üç tur yapılmıştır: ilk olarak, birinci ve ikinci MtN3/tükürük etki de dahil olm…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu eser Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı Çin (31371596), Bio-teknoloji araştırma merkezi, Çin üç Gorges Üniversitesi (2016KBC04) ve Jiangsu Province, Çin (BK20151424) doğal Bilim Vakfı tarafından desteklenmiştir.
Materials
| Adobe Illustration | a graphical tool developed by Adobe Systems Software Ireland Ltd. Copyright © 2017 | ||
| BioEdit | a biological sequence alignment editor written for Windows 95/98/NT/2000/XP/7. Copyright © Tom Hall | ||
| Clustal Omega | a package for making multiple sequence alignments of amino acid or nucleotide sequences. http://www.clustal.org/ | ||
| CorelDRAW | a graphic design software. Copyright © 2017 Corel Corporation | ||
| FigTree | a graphical viewer of phylogenetic trees designed by the University of Edinburgh | ||
| MEGA | MolecularEvolutionary Genetics Analysis version6.0 http://www.megasoftware.net/home | ||
| MrBayes | an Bayesian phylogenetic inference tool | ||
| NVIDIA | a company designs graphics processing units (GPUs) for the gaming and professional markets. Corporation Copyright © 2017 | ||
| PAUP | Phylogenetic Analysis Using Parsimony. David Swofford's program implements the maximum likelihood method under a number of nucleotide models. | ||
| Photoshop | a raster graphics editor developed and published by Adobe Systems Software Ireland Ltd. Copyright © 2017 | ||
| RHYTHM | a knowledge based prediction of hekix contacts. Charité Berlin – Protein Formatics Group – Copyright 2007-2009 | ||
| TMHMM | a tool for prediction of transmembrane helices in proteins. http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/ | ||
| Compter | 4GB memory, Core 2 or above CPU. Windows 7, Windows 10 |
References
- Nei, M., Kumar, S. . Molecular Evolution and Phylogenetics. , (2000).
- Foth, B. J. Phylogenetic analysis to uncover organellar origins of nuclear-encoded genes. Methods Mol Biol. 390, 467-488 (2007).
- Baldauf, S. L. Phylogeny for the faint of heart: a tutorial. Trends Genet. 19, 345-351 (2003).
- Feng, D. F., Doolittle, R. F. Progressive sequence alignment as a prerequisite to correct phylogenetic trees. J Mol Evol. 25, 351-360 (1987).
- Persson, B. Bioinformatics in protein analysis. EXS. 88, 215-231 (2000).
- Sievers, F., et al. Fast, scalable generation of high-quality protein multiple sequence alignments using Clustal Omega. Mol Syst Biol. 7, 539 (2011).
- Sievers, F., Higgins, D. G. Clustal omega. Curr Protoc Bioinformatics. 48, 1-16 (2014).
- Yang, Z., Rannala, B. Molecular phylogenetics: principles and practice. Nat Rev Genet. 13, 303-314 (2012).
- Hall, B. G. Comparison of the accuracies of several phylogenetic methods using protein and DNA sequences. Mol Biol Evol. 22, 792-802 (2005).
- Tamura, K., Stecher, G., Peterson, D., Filipski, A., Kumar, S. MEGA6: Molecular Evolutionary Genetics Analysis version 6.0. Mol Biol Evol. 30, 2725-2729 (2013).
- Ronquist, F., et al. MrBayes 3.2: efficient Bayesian phylogenetic inference and model choice across a large model space. Syst Biol. 61, 539-542 (2012).
- Chen, L. Q., et al. Sugar transporters for intercellular exchange and nutrition of pathogens. Nature. 468, 527-532 (2010).
- Xuan, Y., et al. Functional role of oligomerization for bacterial and plant SWEET sugar transporter family. Proc Natl Acad Sci USA. 110, 3685-3694 (2013).
- Hu, Y., et al. Phylogenetic evidence for a fusion of archaeal and bacterial SemiSWEETs to form eukaryotic SWEETs and identification of SWEET hexose transporters in the amphibian chytrid pathogen Batrachochytrium dendrobatidis. FASEB J. 30, 3644-3654 (2016).
- Holder, M. T., Zwickl, D. J., Dessimoz, C. Evaluating the robustness of phylogenetic methods to among-site variability in substitution processes. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 363, 4013-4021 (2008).
- Alfaro, M. E., Holder, M. T. The Posterior and the Prior in Bayesian Phylogenetics. Annu Rev Ecol Evol Syst. 37, 19-42 (2006).
- Suchard, M., Rambaut, A. Many-core algorithms for statistical phylogenetics. Bioinformatics. 25, 1370-1376 (2009).
- Zierke, S., Bakos, J. FPGA acceleration of the phylogenetic likelihood function for Bayesian MCMC inference methods. BMC Bioinformatics. 11, 184 (2010).
