filoģenēze. klāsteru un kladistiskās metodes filoģenētisko koku rekonstruēšanā

Filoģenēze. Klāsteru un kladistiskās metodes filoģenētisko koku

rekonstruēšanā

Lekciju saraksts

2011. gada 10. novembris Mikrobioloģijas un biotehnoloģijas katedra 2

N.p.k. Datums Lekcijas temats

1. 15.09.2011Ievadlekcija. Prasības kursa apgūšanai un literatūras avoti. Bioinformātikas jēdziens. Kas ir bioinformātika un kāpēc tā biologiem vajadzīga? Bioloģija, statistika, informācijas tehnoloģijas un programmēšana kā bioinformātikas pamatelementi

2. 22.09.2011 Bioloģiskās informācijas veidi un apjoms. Genomu organizācija. Modernās genomu analīzes metodes3. 29.09.2011 Genomu evolūcija. Salīdzinošā genomika 4. 06.10.2011 Bioloģiskās informācijas datubāzes. Informācijas meklēšanas un iegūšanas sistēmas 5. 13.10.2011 Dažādu bioloģiskās informācijas datubāžu izmantošanas piemēri

6. 20.10.2011 Nukleīnskābju un proteīnu sekvenču līdzības pamatprincipi. Nukleīnskābju un proteīnu sekvenču pāru salīdzināšana. BLAST veidi

7. 27.10.2011 Nukleīnskābju un proteīnu sekvenču līdzības pamatprincipi. Nukleīnskābju un proteīnu sekvenču pāru salīdzināšana. BLAST veidi

8 03.11.2011 Nukleīnskābju un proteīnu daudzkārtējās salīdzināšanas metodes, to priekšrocības un pielietošanas nosacījumi. Datorprogrammas nukleīnskābju un proteīnu sekvenču daudzkārtējai salīdzināšanai

9 10.11.2011 Filoģenētika. Klāsteru un kladistiskās metodes filoģenētisko koku rekonstruēšanā Datorprogrammas nukleīnskābju un proteīnu sekvenču filoģenētiskajai analīzei

10. 17.11.2011 Seminārs un uzdevumu pārbaude par tēmām, kas saistītas ar informācijas meklēšanu datu bāzēs un sekvenču homoloģijas meklēšanu

11. 24.11.2011 Makromolekulu telpiskā struktūra un tās paredzēšana. DNS topoloģija. Proteīnu struktūras paredzēšana, modelēšana un pielietojums farmakoloģijā

12. 01.12.2011 Genoma ekspresijas analīze. Transkriptomika. DNS čipi genomu polimorfisma analīzē. Gēnu ekspresijas ģenētika

13. 08.12.2011 Proteomika un sistēmu bioloģija. Tīklveida struktūras kā bioloģisko sistēmu dabiska sastāvdaļa.

14. 15.12.2011Seminārs un uzdevumu pārbaude par tēmām, kas saistītas ar filoģenētisko analīzi un proteīnu sekundārās struktūras paredzēšanu. Bioinformātikas perspektīvas. Bioinformātika kā priekšnosacījums modernās bioloģijas apgūšanai

15. 22.12.2011 Eksāmens


Gray and Atkinson (2003) Nature, 426:6965


Meredith et al. (2011) Science, 334: 521

Filoģenētiskā analīze

Pamatā pieņēmums, ka dzīvajiem organismiem ir kopīga izcelsme Filoģenētiskās analīzes uzdevums – rekonstruēt taksonomisko vienību savstarpējo radniecību • Homoloģija• Līdzība • Klasteri


Dendrogrammas

• Dendrogrammas topoloģija – norāda taksonomisko vienību radniecību

• Zaru garumi – norāda evolucionāro attālumu vai laiku kopš taksonomiskās vienības nodalījās.

• Dendrogrammas mezgli (node) – norāda kopējo priekšteci

• Molekulārais pulkstenis – atkarīgs no mutāciju ātruma. To kalibrē izmantojot fosīliju datus


Filoģenētisko koku veidošana

• Dendrogrammas var veidot (rekonstruēt taksonomisko vienību evolūciju) izmantojot dažādas pazīmes – morfoloģiskas, valodnieciskas, bioķīmiskas, molekulārās sekvences

• Problēmas būtība ir tāda, ka evolūcijas rekonstruēšanai mums jāiztiek ar novērojumiem par mūsdienu organismiem (atsevišķi izņēmumu – fosīlā DNS)


Evolūcijas trīs ‘ziloņi’

• Iedzimtība • Mainība • (Dabiskā) izlase


Molekulārā evolūcija

• Viens no pretrunīgākajiem filoģenēzes jautājumiem - vai iespējams izmantot molekulāros datus evolūcijas ātruma noteikšanai

• Mutāciju ātrums, neitrālas, kaitīgas un izdevīgas mutācijas • Dažādās līnijās evolūcijas ātrums var atšķirties • Molekulārās evolūcijas neitrālā teorija (Neutral theory of

molecular evolution) – Motoo Kimura • Izlase darbojas uz organismiem un populācijām, bet

mutācijas DNS un proteīnu molekulās ir tās, kas piešķir organismam priekšrocības, tādējādi izlase netieši iedarbojas uz DNS molekulu


Molekulārās evolūcijas neitrālā teorija

Apgalvo, ka lielākā daļa mutāciju ir selektīvi neitrālas vai gandrīz neitrālas un to frekvences populācijā ir atkarīgas no stohastiskiem procesiem, tai skaitā ģenētiskā dreifa


Molekulārās evolūcijas neitrālā teorija


• Ja lielākā daļa mutāciju ir neitrālas vai gandrīz neitrālas, tad to nostiprināšanās populācijā notiks ar aptuveni vienādu ātrumu -> tās var izmantot kā molekulāro pulksteni

• Populācijā var būt augsts polimorfisma līmenis, ja mutācijas ir gandrīz neitrālas

• Neitrāla mutācija nenozīmē, ka tā neietekmē gēna funkciju, bet gan to, ka dabiskās izlases darbība uz organismiem ar šo mutāciju ir vāja

Filoģenēzes rekonstrukcija

• Divi galvenie filoģenētisko koku rekonstrukcijas veidi: 1. fenētiskā (klasteru) pieeja – netiek izdarīti pieņēmumi par taksonomisko vienību evolūciju un vēsturi. Nosaka attālumu starp sugām un konstruē koku izmantojot hierahisko klasterēšanu 2. kladistiskā pieeja – novērtē iespējamos evolūcijas ceļus, nosaka priekšteču īpašības, piemēram, DNS secības katrā mezglā un izvēlas optimālo koku balstoties uz izvēlēto evolūcijas modeli



Klasteru pieeja Kladistiskā pieeja

Klasteru metodes filoģenēzē

• Nosaka līdzības pakāpi starp visiem taksonomisko vienību pāriem, piemēram, visiem DNS sekvenču pāriem no daudzkārtēja sekvenču salīdzinājuma

• Atrod visradniecīgāko pāri un tam pamatā izveido pirmo mezglu (kopējo priekšteci), tad turpina salīdzinājumu ar nākamo līdzīgāko vienību u.t.t.


ATCC

ATGC

TTCG

TCGG

ATCC ATGC TTCG TCGGATCC 0 1 2 4

ATGC 0 3 3

TTCG 0 2

TCGG 0ATCC ATGC


ATCC ATGC TTCG TCGGATCC 0 1 2 4

ATGC 0 3 3

TTCG 0 2

TCGG 0

(ATCC, ATGC) TTCG TCGG(ATCC, ATGC) 0 1/2(2+3)=2.5 1/2(4+3)=3.5

TTCG 0 2

TCGG 0 TTCG TCGG

ATCC ATGC TTCG TCGG

0.5 0.5 1 1

1.5 1.5

Klasteru metodes

• UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic mean) – zaru garumi ir līdzvērtīgi pusei no attāluma starp taksonomiskajām vienībām

• NJ (Neighbour Joining) – UPGMA modifikācija, kas ņem vērā nevienādu evolūcijas ātrumu dažādos koka zaros NJ tiek pielietota, piemēram, Clustal programmā, lai izveidotu koku pēc kura vadoties veido daudzkārtēju sekvenču salīdzinājumu


Kladistiskās metodes filoģenētiskajā analīzē

• Izvērtē taksonomisko vienību iespējamo radniecību izvēloties optimālo filoģenētiskos koku balstoties uz noteiktu evolūcijas modeli

• Populārākās kladistiskās metodes ir maksimālās taupības (maximum parsimony) un maksimālās varbūtības (maximum likelihood) metodes (saīsināti MP un ML)

• Atšķirībā no fenētiskajām metodēm balstās uz DNS un aminoskābju sekvenču datiem


MP metode


ATCC ATGC TTCG TCCG

ATCC TTCG

TTCC

C->G

T->A C->G

T->C

ATGC ATCCTTCG TCCG

ATCC TTCG

TTCC

C->G

T->A C->G

T->CA->T T->AC->G G->C

Atšķirīgs evolūcijas ātrums dažādos dendrogrammas zaros


A B C DA 0 3 3 3B 0 2 2C 0 1D 0

A B C DA 0 3 3 20B 0 2 20C 0 20D 0

A B C D A B C D

MP metode

• Optimālais filoģenētiskais koks ir tas, kura rekonstruēšanai nepieciešams vismazāk mutāciju

• MP metode rekonstruē ne tikai koka topoloģiju, bet arī priekšteču sekvences katrā mezglā

• Zaru garums atbilst attālumam starp taksonomiskajām vienībām

• Iespējama situācija, kad pastāv vairāki vienādi varbūtīgi filoģenētiskie koki

• Molekulāro sekvenču salīdzinājumā pastāv informatīvi (parsimony informative) un neinformatīvi (parsimony non-informative) saiti (nukleotīdu vai aminoskābju pozīcijas)



C (cilvēks)C (šimpanze)C (gorilla) T (orangutans)T (gibons)

C (cilvēks)C (šimpanze)C (gorilla) C (orangutans)T (gibons)

*

ML metode

• ML ne tikai saskaita mutācijas, kas nepieciešamas koka rekonstrukcijai, bet arī nosaka šo mutāciju kvantitatīvo varbūtību

• ML metode rekonstruē ne tikai koka topoloģiju, bet arī priekšteču sekvences katrā mezglā

• Zaru garums atbilst evolucionārajam attālumam starp taksonomiskajām vienībām


Filoģenētisko koku novērtējums

• Vai dažādi gēni (molekulārie marķieri) ļauj rekonstruēt līdzīgus filoģenētiskos kokus?

• Vai mums vispār ir svarīgs filoģenētiskais koks kā evolūcijas procesa reprezentācija?

• Varbūt mūs vienkārši interesē cik radniecīgas ir molekulārās sekvences no dažādām organismu grupām

• Bieži vien koka forma neļauj adekvāti atspoguļot radniecības attiecības starp taksonomiskajām vienībām. Piemēram, mūsdienu labības šķirņes ir veidotas no neliela skaita vecākaugu krustojot tos dažādās kombinācijās


Filoģenētisko koku novērtējums

• Statistiskie testi filoģenētisko koku novērtējumam Jackknifing – nejauši izvēlēta sākotnējo datu daļa tiek analizēta līdzīgā veidā. Ja daļa datu dod līdzīgu koku kā viss datu kopums, filoģenētiskajam kokam var ticēt Bootstrapping – sākotnējie dati tiek randomizēti un no tiem tiek izveidots jauns līdzīga izmēra datu fails, ko analizē ar to pašu metodi. Parasti analizē vismaz 100 randomizētas datu kopas katrai izveidojot savu filoģenētisko koku. No tiem izveido konsensus koku


Filoģenētiskās analīzes programmas


http://evolution.genetics.washington.edu/phylip/software.html


• PHYLIP http://evolution.gs.washington.edu/phylip.html

• PHYLIP interneta variants http://bioweb2.pasteur.fr/gensoft/phylogeny/parsimony.html

• Felsenstein, J. (1989) PHYLIP - Phylogeny Inference Package (Version 3.2). Cladistics, 5: 164-166


Filoģenētisko koku apskates programmas


Filoģenētisko koku apskates programmas


TreeView http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.hml Page RDM (1996) TREEVIEW: An application to

display phylogenetic trees on personal computers. Computer Applications in the Biosciences, 12: 357-358

Alfa globīnu gēnu filoģenēze

• Cilvēka un dzīvnieku hemoglobīnu veido divas alfa un divas beta globīna subvienības (a2b2)

• Filoģenētiskai analīzei nepieciešams sekvenču daudzkārtējs salīdzinājums

• Salīdzināsim MP un ML metodes filoģenēzes rekonstrukcijā


PROTPARS

• Rezultāti parādās 2 failos: outfile – satur informāciju par filoģenētisko analīzi outtree – satur filoģenētisko koku (šajā gadījumā 3 dažādus vienādi parsimoniskus kokus)


PROML

• ML programma aminoskābju sekvenču analīzei


Bootstrapping

• Izmanto to pašu alfa globīnu aminoskābju sekvenču salīdzinājumu

• Izmanto programmu seqboot no PHYLIP paketes, lai veiktu bootstrapping izveidojot 100 datu kopas

• Analizē 100 datu kopas ar protpars programmu, iegūstot filoģenētiskos kokus visām 100 datu kopām

• Izmanto programmu consense, lai iegūtu konsensus filoģenētisko koku



1

2

3


• MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis) (http://www.megasoftware.net/)

• Tamura K, Dudley J, Nei M, Kumar S (2007) MEGA4: Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) software version 4.0. Molecular Biology and Evolution 24: 1596-1599

• Kumar S, Tamura K, Nei M (2004) MEGA3: Integrated Software for Molecular Evolutionary Genetics Analysis and Sequence Alignment Briefings in Bioinformatics 5:150-163


Seminārs 17.11.2011.

Seminārs

• Uzdevumu risinājumi - prezentācija, kurā parādās risinājums soli pa solim

• Diskusija par metodēm un iegūtajiem rezultātiem

• Konsultācija - ?


filoģenēze. klāsteru un kladistiskās metodes filoģenētisko koku rekonstruēšanā

Documents