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Eine Methode des Konstruierens einer phylogenetischen Stammbaum basierend auf Sequenzhomologie von Süßigkeiten von Eukaryoten und SemiSWEETs von Prokaryoten wird beschrieben. Phylogenetische Analyse ist ein nützliches Werkzeug für die Erklärung der evolutionären Verwandtschaft zwischen Homologen Proteine oder Gene aus verschiedenen Organismengruppen.
Phylogenetische Analyse verwendet Nucleotid- oder Aminosäuresequenzen oder andere Parameter, wie Domain-Sequenzen und dreidimensionale Struktur, um einen Baum um zu zeigen, die evolutionäre Beziehung zwischen den verschiedenen Taxa (Klassifizierung Einheiten) in der molekularen konstruieren Ebene. Phylogenetische Analyse kann auch zu untersuchen, Domänen-Verhältnisse innerhalb einer einzelnen Taxon verwendet werden, vor allem für Organismen, die erhebliche unterzogen wurden zu ändern, in der Morphologie und Physiologie, sondern für die Forscher fossile Beweise fehlen die Organismen langen evolutionären Geschichte oder Knappheit der Versteinerung.
In diesem Text wird ein detailliertes Protokoll beschrieben nach der phylogenetischen Methode, einschließlich der Aminosäure Sequenzalignment mit Clustal Omega und anschließende phylogenetischen Baum Bau verwenden beide maximale Wahrscheinlichkeit (ML) der molekularen Evolutionäre Genetik Analyse (MEGA) und Bayesian Inference über MrBayes. Um den Ursprung der eukaryotic Zucker wird schließlich Transporter exportiert werden (SÜß) Gene zu untersuchen, wurden 228 Süßigkeiten einschließlich 35 süße aus einzelligen Eukaryoten und 57 halbsüß Proteine von Prokaryoten analysiert. Interessanterweise fanden sich SemiSWEETs in Prokaryoten, aber Süßigkeiten fanden sich in den Eukaryotes. Zwei Stammbäumen mit theoretisch unterschiedliche Methoden konstruiert haben durchweg vorgeschlagen, dass das erste eukaryotische süße gen aus der Verschmelzung von einer bakteriellen halbsüß gen und eine Archaeen halbsüß gen stammen könnte. Es ist erwähnenswert, dass man eine phylogenetische Analyse nur anhand Schluss zu ziehen, obwohl es empfiehlt sich, erklären die grundlegende Beziehung zwischen verschiedenen Taxa, die schwierig oder sogar unmöglich zu erkennen, mit experimentellen Mitteln ist vorsichtig sein sollte .
DNA- oder RNA-Sequenzen tragen genetischen Information für zugrunde liegende Phänotypen, die durch physiologische und biochemische Methoden analysiert oder durch morphologische und fossilen Beweise beobachtet werden kann. In gewisser Weise ist genetischer Information zuverlässiger als externe Phänotypen zu bewerten, da erstere die Grundlage für Letzteres ist. In evolutionären Studie ist Fossilien sehr direkt und überzeugend. Jedoch haben viele Organismen, wie z. B. Mikroorganismen, kaum eine Chance, ein Fossil in langen geologischen Zeitaltern zu bilden. Daher molekularer Informationen wie Nukleotidsequenzen und Aminosäure-Sequenzen von verwandten extant Organismen sind von Wert für die Erkundung evolutionären Beziehungen1. In der vorliegenden Studie lieferte eine einfache Einführung phylogenetische Grundkenntnisse und ein einfach zu erlernendes Protokoll für Neulinge, die einen phylogenetischen Stammbaum auf eigene Faust zu konstruieren müssen.
DNA (Nukleotide) und Proteinsequenzen (Aminosäure) können zur phylogenetische Beziehungen zwischen homologen Gene, Organellen oder sogar Organismen2ableiten. DNA-Sequenzen sind eher im Laufe der Evolution von Änderungen betroffen sein. Im Gegensatz dazu sind Aminosäure-Sequenzen wesentlich stabiler, da die Synonyme Mutationen im Nukleotidsequenzen in Aminosäuresequenzen keine Mutationen verursachen. Dadurch eignen sich DNA-Sequenzen zum Vergleich homologer Gene von eng verwandten Organismen, während Aminosäuresequenzen für Homologe Gene von weitläufig verwandten Organismen3geeignet sind.
Eine phylogenetische Analyse beginnt mit der Ausrichtung der Aminosäure oder Nukleotid-Sequenzen4 abgerufen aus einer kommentierten Genom Sequenzierung Datenbank5 aufgeführt im FASTA-Format, d. h., vermeintliche oder exprimierten Protein-Sequenzen, RNA-Sequenzen , oder DNA-Sequenzen. Es ist erwähnenswert, dass es entscheidend für qualitativ hochwertige Sequenzen für die Analyse zu sammeln, und nur homologe Sequenzen können zur phylogenetische Beziehungen zu analysieren. Viele verschiedene Plattformen wie Clustal W, Clustal X, Muskel, T-Coffee, MAFFT, eignet sich für Sequenzalignment. Die am weitesten verbreitete Clustal Omega6,7 (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/), die online verwendet werden oder kann kostenlos heruntergeladen werden ist kostenlos. Das Alignment-Tool hat viele Parameter, die der Benutzer kann vor dem Start der Ausrichtung anpassen, sondern die Standardparameter arbeiten in den meisten Fällen gut. Nachdem der Vorgang abgeschlossen ist, sollte die ausgerichteten Sequenzen in das richtige Format für den nächsten Schritt gespeichert werden. Sie sollten dann bearbeitet werden oder getrimmt mit einem Bildbearbeitungs-Software, wie z. B. BioEdit, weil phylogenetischen Baum Bau von MEGA die Sequenzen erfordert von gleicher Länge (einschließlich Aminosäure Abkürzungen und Bindestriche. In der abgestimmten Reihenfolge jeder Position ohne eine Aminosäure oder ein Nukleotid ist vertreten durch einen Bindestrich "-"). Im Allgemeinen sollten alle hervorstehenden Aminosäuren oder Nukleotide an beiden Enden der Achse entfernt werden. Darüber hinaus können Spalten mit schlecht ausgerichtete Sequenzen in der Achse gelöscht werden, da sie wenig wertvolle Informationen zu vermitteln, und manchmal verwirrend oder falsche Informationen3geben können. Die Spalten, in denen ein oder mehrere Bindestriche können zu diesem Zeitpunkt oder in der späteren Bauphase Baum gelöscht werden. Alternativ können sie für die phylogenetische Berechnung verwendet werden. Wenn Sequenzalignment und Trimmen ist beendet, sollte die ausgerichteten Sequenzen im FASTA-Format oder das gewünschte Format für die spätere Verwendung gespeichert werden.
Viele Software-Plattformen bieten Baum Bau Funktionen mit unterschiedlichen Methoden und Algorithmen. Die Methoden können in der Regel als Distance Matrix-Methoden oder diskrete Datenmethoden klassifiziert werden. Distance Matrix-Methoden sind einfach und schnell zu berechnen, während diskrete Datenmethoden kompliziert und zeitaufwändig sind. Für sehr eng verwandten Taxa mit ein hohes Maß an Austausch der Aminosäure- oder Nukleotid-Sequenz Identität, eine Distance Matrix-Methode (Nachbar Beitritt: NJ; Ungewichtete paar Gruppe Methode mit arithmetisches Mittel: UPGMA) ist angebracht; für weitläufig verwandten Taxa, eine diskrete Daten-Methode (Maximum Likelihood: ML; Maximale Sparsamkeit: MP; Bayesian Inference) ist optimale3,8. In dieser Studie wurden die ML-Methoden in MEGA (6.0.6) und Bayesian Inference (MrBayes 3.2) angewendet, um Stammbäumen9zu konstruieren. Ideal, wenn das richtige Modell und die Parameter verwendet werden, die Ergebnisse aus den unterschiedlichen Verfahren abgeleitet möglicherweise konsistent, und sie sind so zuverlässig und überzeugend.
Für ML phylogenetischen Baum mit MEGA10konstruiert muss die ausgerichteten Sequenz Datei im FASTA-Format in das Programm hochgeladen werden. Der erste Schritt ist dann der optimale Ersatz-Modell für die hochgeladenen Daten auswählen. Alle verfügbaren Ersatz-Modelle sind anhand der hochgeladenen Sequenzen verglichen, und ihre endgültige Ergebnisse in einer Ergebnistabelle angezeigt werden. Wählen Sie das Modell mit dem kleinsten Bayes-Kriterium (BIC)-Score (zuerst in der Tabelle aufgeführt), stellen Sie ML-Parameter nach dem empfohlenen Modell ein und starten Sie die Berechnung. Die Berechnungszeit hängt von einigen Minuten bis zu mehreren Tagen, abhängig von der Komplexität der geladenen Daten (Länge der Sequenzen und Anzahl der Taxa) und die Leistung des Computers, auf dem die Programme ausgeführt werden. Wenn die Berechnung beendet ist, wird ein phylogenetischer Baum in einem neuen Fenster angezeigt. Speichern Sie die Datei als "FileName.mat". Nach dem Einstellen der Parameter für das Erscheinungsbild des Baumes festzulegen, einmal mehr sparen. Mit dieser Methode kann MEGA Publikation Grade phylogenetischen Stammbaum Zahlen generieren.
Für Baum Bau mit MrBayes11ist der erste Schritt zur Nexus-Format (.nex als Dateityp) ausgerichtete Sequenz, die in der Regel im FASTA-Format aufgeführt ist, verwandeln. Nexus-Format FASTA Dateien verwandeln kann in MEGA verarbeitet werden. Als nächstes kann die abgestimmte Sequenz im Nexus-Format in MrBayes hochgeladen werden. Wenn die Datei erfolgreich hochgeladen wurde, geben Sie detaillierte Parameter für die Berechnung der Baum. Diese Parameter umfassen Details wie Aminosäure-Substitution Modell, Variante Raten, Anzahl der Kette für Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Kupplung, Ngen Anzahl, durchschnittliche Standardabweichung der geteilten Frequenzen und so weiter. Nachdem diese Parameter angegeben haben, starten Sie die Berechnung. Am Ende zwei Baum-Figuren im ASC II-Code, eine Vorführung Clade Glaubwürdigkeit und die andere zeigt Zweig Längen, erscheint auf dem Bildschirm.
Das Baum-Ergebnis wird automatisch als "FileName.nex.con" gespeichert werden. Dieser Baum-Datei kann geöffnet und bearbeitet von Volksheiligen und in Volksheiligen angezeigte Zahl weiter um es besser geeignet für die Veröffentlichung geändert werden kann.
In dieser Studie wurden 228 süße Proteine, einschließlich 35 Süßigkeiten aus einzelligen Eukaryoten und 57 SemiSWEETs von Prokaryoten, exemplarisch analysiert. Die Süßigkeiten und SemiSWEETs zeichneten sich als Glukose, Fruktose oder Saccharose Transporter über Membranen12,13. Phylogenetische Analyse deutet darauf hin, dass die beiden MtN3/Speichel-Domänen mit Süßigkeiten aus eine evolutionäre Mischung aus einer bakteriellen SemiSWEET und ein Archaeon14abgeleitet werden könnte.
(1) Sequenzalignment
2. Berechnung der phylogenetischen Stammbaum
3. Vorstellung der phylogenetischen Stammbaum
Hinweis: Ein phylogenetischer Baum ML präsentiert werden nach Abschluss die Berechnung mit MEGA (Abbildung 10).
4. Analyse des Verhältnisses von Süßigkeiten und SemiSWEETs mit Sequenzalignment
Hinweis: Dieser Schritt kann nicht in der normalen Reihenfolge Analyse erforderlich.
(5) phylogenetischer Baum Bau mit MrBayes
Phylogenetische Bäume zeigen, dass alle ersten MtN3/Speichel Domänen der 35 süße Sequenzen als ein Clade und die zweite MtN3/Speichel-Domänen der süßen Sequenzen zusammengefasst als ein anderes Clade gruppierten. Darüber hinaus zeigen ausrichtergebnisse an Süßigkeiten und SemiSWEETs, dass einige SemiSWEETs aus α-Proteobakterien abgestimmt auf die erste MtN3/Speichel-Domäne der süßen Sequenzen, während SemiSWEETs von Methanobacteria (Archaea) mit dem zweiten MtN3/Speichel ausgerichtet Domäne der süßen Sequenzen. Diese Ergebnisse legen nahe zusammen, dass die beiden MtN3/Speichel-Domänen mit Süßigkeiten aus eine evolutionäre Mischung aus einer bakteriellen SemiSWEET und ein Archaeon14abgeleitet werden könnte.
Abbildung 1 : Speichern ausgerichteten Sequenzen der 35 vermeintlichen eukaryotischen Süßigkeiten als "35.clustal" über Clustal Omega. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 2 : Wählen Sie Pfad in BioEdit zu trimmen die ausgerichteten Sequenzen von "35.clustal", die in Clustal Omega vorbereitet wurde. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 3 : Wählen Sie und löschen Sie die ungleichmäßigen Sequenzen auf der linken Seite der ersten MtN3/Speichel Domäne Sequenzen der 35 vermeintliche eukaryotischen Bonbons in BioEdit. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 4 : Die getrimmten Sequenzen der ersten MtN3/Speichel-Domäne der 35 vermeintliche eukaryotischen Bonbons in BioEdit. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 5 : Markieren und kopieren Sie die erste MtN3/Speichel Domäne Sequenzen der 35 vermeintlichen eukaryotischen Süßigkeiten in MEGA. In eine Doc-Datei für die Bearbeitung werden die kopierten Sequenzen eingefügt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 6 : "35 realigned.fas" in "35.nex" (PAUP-Format) für Bayesian Inference zu einem späteren Zeitpunkt konvertieren. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 7 : Suche nach dem am besten geeigneten Ersatz-Modell nach MEGA für maximale Wahrscheinlichkeit (ML) phylogenetischer Baum Bau anhand der "35 realigned.fas"-Datei. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 8 : Eine Tabelle mit den am besten geeigneten Ersatz-Modell berechnet für ML Baum basierend auf der "35 realigned.fas"-Datei. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 9 : Geben Sie die Parameter für ML Baum Berechnung basierend auf dem am besten geeigneten Ersatz-Modell für "35 realigned.fas" Mega. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 10 : Ein original ML Baum von MEGA basierend auf "35 realigned.fas" gebaut. In diesem Stadium, viele Optionen für die Abbildung Art, Größe, Farbe, etc.., stehen zur Verfügung. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 11 : Ausrichtung von 228 eukaryotischen Süßigkeiten und 57 prokaryotische SemiSWEETs von Clustal Omega. Die Ergebnisse zeigten sich in Jalview, Clustal Omega integriert. In der Ausrichtung waren einige SemiSWEETs aus α-Proteobakterien mit der ersten MtN3/Speichel-Domäne der süßen Sequenzen ausgerichtet, während SemiSWEETs von Methanobacteria (Archaea) mit der zweiten MtN3/Speichel-Domäne der süßen Sequenzen ausgerichtet waren. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 12 : Die Datei "35.nex" in MrBayes im DOS-Fenster laden. Um die Ergebnisse zu zeigen, wurde Inhalt, die ähnlich war gelöscht, um die Abbildung zu verkürzen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 13 : Informationen auf dem Bildschirm angezeigt, nach der Berechnung der "35.nex" Datei mit MrBayes. Um die Gesamtergebnisse zeigen, wurde Inhalte, die ähnlich war gelöscht, um die Abbildung zu verkürzen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 14 : Proben der Modellparameter für die Datei "35.nex" zusammengefasst. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 15 : Baum-Proben der Datei "35.nex" zusammengefasst. Um die Gesamtergebnisse zeigen, wurde Inhalte, die ähnlich war gelöscht, um die Abbildung zu verkürzen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 16 : Der phylogenetischen Stammbaum von "35.nex.con" angezeigt, indem Volksheiligen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Es wird in der biologischen Forschung einen Phylogenetischen Baum ausgehend von Nukleotid oder Aminosäure-Sequenzen8immer beliebter. Generell gibt es drei wichtige Phasen der Übung einschließlich Sequenzalignment, Bewertung der ausgerichteten Sequenzen mit der richtigen Methode oder Algorithmus und Visualisierung von das rechnerische Ergebnis als phylogenetischer Baum. In der vorliegenden Studie wurden drei Runden von Sequenzalignment durchgeführt: Zunächst waren die süßen Proteinsequenzen, einschließlich der ersten und zweiten MtN3/Speichel-Domäne ausgerichtet; Zweitens wurden jeweils die einzelnen MtN3/Speichel Domäne Sequenzen von Süßigkeiten als eine unabhängige Taxon gesammelt und gemeinsam ausgerichtet; und zu guter Letzt halbsüß Sequenzen und süßen Sequenzen wurden gemeinsam ausgerichtet. Für phylogenetischen Baum Bau ist in der Regel nur eine Runde von Sequenzalignment erforderlich.
In der Vorbereitungsphase können homologe Sequenzen von NCBI oder anderen Datenbanken heruntergeladen werden. Diese heruntergeladene Sequenzen müssen untersucht werden, wenn sie nicht gut beschriftet sind. In der ersten und zweiten Stufe können Ausrichtung und Berechnung gestartet werden, wenn die Sequenz-Format nicht korrekt ist. Clustal Omega wird beispielsweise jede Abweichung von der FASTA-Format in der Sequenz Datei ablehnen. Beachten Sie in der computergestützten Phase, dass die Sequenz Länge einschließlich Aminosäuren oder Nukleotide und Bindestriche erforderlich sind, um gleich vor von MEGA ausgewertet werden.
Trotz der Fülle von Methoden und Modellen für Baum Bau, die verfügbar sind, ist keiner von ihnen narrensicher. Robust und überzeugende Ergebnisse sind diejenigen, die stehen im Einklang mit einander wenn unterschiedliche Algorithmen oder Modelle verwendet werden, um die gleichen Daten15zu bewerten. In der ML-Methode hängt die Zuverlässigkeit der Baum-Topologie der bootstrap Wert jedes Clade; ein bootstrap Wert von 70 oder mehr gilt als zuverlässig. In der vorliegenden Studie, alle von der ersten MtN3/Speichel Domäne Sequenzen gruppiert als eine große Clade bootstrap Wert von 83. Der Wert der anderen Clade enthält alle zweiten MtN3/Speichel Domäne Sequenzen, war jedoch nur 6 (Abbildung 10). Überprüfen Sie die Baum-Architektur, wurde MrBayes, die eine völlig andere Methode16 ml beschäftigt, zur Analyse der Beziehung der Taxa. Die posteriore Wahrscheinlichkeiten16 von der ersten und zweiten Domäne Clades gewonnenen MrBayes wurden 100 und 68, bzw. (Abbildung 16).
Eine weitere Einschränkung der ML und der MrBayes-Berechnung ist, dass beide zeitaufwändig zu laufen. Mit einem Computer mit Multi-Core-Prozessoren und grafische Verarbeitungseinheiten (GPU) ist hilfreich, Verbesserung der Rechenleistung und Geschwindigkeit17,18. Für den Betrieb des MrBayes kann ein Computer mit einer diskreten Grafikkarte und die entsprechenden CUDA-Treiber die Wahrscheinlichkeit Berechnungen11erheblich beschleunigen.
Wählen das richtige Modell für die Berechnung der phylogenetischen Stammbaum ist schwierig für Personen mit wenig Erfahrung. In dieser Hinsicht bietet MEGA eine einfache Möglichkeit, das beste Modell zu finden, durch den Vergleich der BIC-Resultate von Kandidatenmodellen. Darüber hinaus integriert die kürzlich aktualisierten MEGA 6.0 mehrere Sequenz ausrichtungswerkzeuge wie Muskel- und Clustal W10, die sehr bequem zu bedienen sind. Freuen Sie sich auf eine Sequenz bearbeiten und der phylogenetischen Baum Baumfunktion. Diese Funktionen erklären teilweise, warum diese Software im Bereich computational Molekulare Evolution so beliebt ist. Für MrBayes, ein wesentlicher Vorteil dieses Tools ist, dass gemischte Datentypen zusammen verarbeitet werden können (zB., morphologischen und molekularen Daten)11, und somit die Ergebnisse sind umfassender.
Abschließend stellt die vorliegende Studie eine Methode zur Analyse des molekularen Ursprungs des Protein-Kodierung Gene, die komplexe Variation wie Fusion nach Vervielfältigung oder horizontaler Gentransfer (HGT) im Laufe der Evolution durchlaufen haben. Hoffentlich werden weitere Erkenntnisse mit der breiten Anwendung der phylogenetischen Analyse auf dem Gebiet der Evolutionsforschung enthüllt werden.
Die Autoren haben nichts preisgeben.
Diese Arbeit wurde von der National Natural Science Foundation of China (31371596), Bio-Technology Research Center, China drei-Schluchten-Universität (2016KBC04) und die naturwissenschaftlichen Grundlage der Provinz Jiangsu, China (BK20151424) unterstützt.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
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 | 4 GB memory, Core 2 or above CPU. Windows 7, Windows 10 |
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