עבודה זו נתמכה על ידי נבחרת מדעי הטבע קרן של סין (31371596), המרכז לחקר ביו-טכנולוגיה, סין שלושת הערוצים האוניברסיטה (2016KBC04), יסודות מדעי הטבע במחוז ג'יאנגסו, סין (BK20151424).

1. עימוד רצפים
<ol><li>
לאסוף את רצפי החומצות של מתוקים האיקריוטים SemiSWEET prokaryotic במסמכים נפרדים ולפרט אותם בתבנית FASTA. להוריד רצפים של המרכז הארצי ביוטכנולוגיה מידע (NCBI), המעבדה לביולוגיה מולקולרית האירופית (EMBL) של הבנק נתונים הדנ א של מסדי נתונים של יפן (DDBJ) על ידי דמיון חיפוש בעזרת הכלי הבסיסי המקומי יישור חיפוש כלי (הפיצוץ).
	<ol>
<li>בתיבה הקבצים לדוגמה, לאסוף 228 רצפי חלבונים מתוק בשם בעל שני תחומים MtN3/רוק (7 transmembrane helices) בין רצפי חלבונים SemiSWEET 57 אחזקת מחשבים MtN3/רוק (3 transmembrane helices) בודדת של אאוקריוטים פרוקריוטים 13.</li>
		<li>כדי לפשט את התהליך, בחר המועמד 35 חלבונים מתוק של אורגניזמים האיקריוטים חד־תאיות בין הממתקים בשם 228 לבנייה עץ פילוגנטי. רצפים אלה מחוברים כך הקורא יכול להתאמן על ערכת נתונים אמיתיים.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
יישר את רצפי מתוק 35 דילי אותם לתוך אומגה Clustal (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/).
	<ol>
<li>העתק והדבק את רצפי חלבונים בתבנית FASTA לתוך תיבת קלט או להעלות קובץ רצף בתבנית FASTA. לציין כי הם רצף חומצות אמיניות על-ידי לחיצה על הסמל תחת התפריט הנפתח בסעיף "שלב 1".</li>
		<li>ציין תבנית פלט ופרמטרים אחרים במקטע 'שלב 2', במידת הצורך. במחקר זה, להגדיר תבנית פלט "clustal ללא מספר", ולהשאיר את שאר הפרמטרים של הגדרות ברירת המחדל. ברוב המקרים, הפרמטרים של ברירת המחדל לעבוד בלי כל מפרט.</li>
	</ol>
</li>
	<li>שלח ולהפעיל את היישור במקטע 'שלב 3'. יכולה לקחת מספר שניות עד דקות לסיום היישור. בחלונית ' 'סיכום התוצאות' ', לחצו לחיצה ימנית על הקישור תחת "היישור בתבנית CLUSTAL" ושמור את רצפי מיושר "35.clustal" (איור 1).</li>
	<li>
פתח את הקובץ תוצאה יישור ב- BioEdit.
	<ol>
<li>על הלוח הראשי של BioEdit, לחץ "רצף" בחר "רוח לערוך" בתפריט הנפתח הראשון, ולאחר מכן לחץ על "ערוך משקעים" בתפריט המשנה (איור 2).</li>
		<li>בחר את רצפי בולטות בצד שמאל של היישור עם הסמן (הרצף שנבחר יוצג בשחור) ולחץ על הסמל "מחק" תחת תפריט "עריכה" כדי להסיר את רצפי שנבחר (איור 3).</li>
		<li>בחר, למחוק את רצפי בולטות בצד ימין של התחום MtN3/רוק הראשונה ולאחר שמירת הרצף החתוך MtN3/רוק הראשונה תחום 35-I.fas (איור 4). באופן דומה, למחוק את שמאל ואת צד ימין בולטות רצפים של התחום השני MtN3/רוק, שמור אותו כקובץ 35-II.fas. הראשון, הרצף השני של תחום MtN3/רוק ניתן לחזות עם קצב (http://proteinformatics.charite.de/rhythm/inndex.php?site=helix) או TMHMM (http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/) מראש.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
פתח את הקובץ 35-I.fas עם מגה ולאחר לחץ על "ישר" כאשר תתבקש לעשות זאת. תחת תפריט "עריכה", לחץ על "בחר הכל" ולאחר מכן לחץ על "בחר Sequence(s)"; השמות ואת רצף taxa ייבחרו בשחור (איור 5).
	<ol>
<li>בחר "עותק" מתפריט "עריכה" כדי להעתיק את רצפי ללוח ולאחר מכן הדבק את רצפי המועתק לקובץ doc.</li>
		<li>בקובץ doc, להחליף כל "#" ">", ולאחר מכן מחק את כל התווים שאינם קשורים כדי להמירם לתבנית FASTA. להוסיף "-אני" בסוף כל טקסון שם כדי לסמן אותם רצפים התחום הראשון של MtN3/רוק. תהליך הרצף השני של תחום MtN3/רוק בעקבות באותה השיטה ולהוסיף "-II" לאחר כל שם טקסון.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
שלב הרצף התחום הראשון והשני של MtN3/רוק, בתבנית FASTA בקובץ doc.
	<ol>
<li>לטעון את רצפי משולב לתוך אומגה Clustal שוב ויישר את רצפי כפי שתואר לעיל. לשמור את התוצאה "35 realigned.clustal".</li>
		<li>פתח את הקובץ "35 realigned.clustal" ב BioEdit, למחוק את שאריות חומצה אמינית (בולט) לא אחידה בשני צידי הרצף מיושר, ולאחר מכן לשמור את רצפי כמו "35 realigned.fas". לחץ על "כן" כאשר הזהיר כי לא ניתן לשמור חלק מהתווים שאינם סטנדרטיים.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. חישוב של עץ פילוגנטי
<ol><li>
לפתוח את "35 realigned.fas" מגה.
	<ol>
<li>לחץ על תפריט "נתונים", לבחור "יישור ייצוא" ושמור את היישור בתבנית PAUP (nexus) כמו "35.nex" לשימוש מאוחר יותר ב- MrBayes (איור 6).</li>
		<li>בינתיים, לחץ על הסמל "מודלים" על הלוח הראשי של מגה, לבחור "למצוא את הטוב ביותר DNA/חלבון מודלים (ML)" ולאחר לחץ על "אישור" בחלון מוקפץ. לחץ על "חשב" כדי להתחיל את מודל חיפוש תהליך (איור 7). פאנל התקדמות חדש ייפתח; תהליך זה נמשך מספר דקות מספר ימים, בהתאם למורכבות הרצפים טעון והביצועים של המחשב. הערה: טבלה המציגה שהתוצאות ייפתח לאחר סיום תהליך חיפוש מודל ( איור 8). התוצאה המזרחי הקטן יפורטו תחילה, ואחריו סדרה של מודלים שונים עם המזרחי הציונים הולך וגדל בהדרגה. המודל הראשון "LG + G + F" עם התוצאה המזרחי הקטן ביותר הוא הדגם המומלץ עבור עץ ML המבוסס על קובץ "35 realigned.fas".</li>
	</ol>
</li>
	<li>
לחץ על הסמל "טקסונומי" על הלוח הראשי של מגה, לחץ על "לבנות/בדיקות מקסימלית הסבירות לעץ" ולאחר מכן לחץ על "כן" על לוח מוקפץ. חלון חדש ייפתח מראה שונה פרמטרים צריכים להיות שצוין (איור 9).
	<ol>
<li>תחילה, הגדר את ערך האתחול במבחן של התיבה האמיניות; 500 או 1000 מספיקה ברוב המקרים. תחת המודל החלפת, בחר "חומצת אמינו" כסוג החלפה. המטרה של בחירת דגם החלפת היא להעריך את ההבדל האמיתי בין רצפים מבוסס על הברית הנוכחי שלהם3.</li>
		<li>בחר "LG עם Freqs. דגם (+F) "(LG + F) בתיבה מודל/שיטה. המחירים ואת התיבה תבנית, בחר "גאמא מבוזר" (G) לתאר את קצב וריאציות על-פני אתרים, כלומר., לתת יותר משקל שינויים לאט מתפתח אתרי3. בתיבה ערכת משנה נתונים, בחר "להשלים את המחיקה" כדי להסיר את כל העמודות המכילות מקפים.</li>
		<li>לשמור על פרמטרים אחרים במדינות ברירת המחדל שלהם (איור 9). לאחר מפרט של פרמטרים אלה, לחץ על הסמל "מחשוב" כדי להתחיל את החישוב.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. מצגת של עץ פילוגנטי
הערה: עץ פילוגנטי ML, יוצגו חישוב באמצעות מגה תסתיים (איור 10).
<ol><li>תחת התפריט הנפתח של סמל "קובץ" על לוח עץ, לבחור "שמור ההפעלה הנוכחית" כדי לשמור את התוצאה (.mas הוא סוג הקובץ המהווה ברירת מחדל). במחקר הנוכחי, התוצאה נשמרה כמו "35.mas". על לוח עץ, פרמטרים רבים, כולל אורך של קלייד, בסגנון עץ, עץ טופולוגיה, גופן של טקסון שם, גודל, צבע, מוצגים, ניתן להגדיר אפשרויות שונות.</li>
	<li>שמור את הקובץ הסופי עץ על-ידי לחיצה על סמל התמונה, ולשמור את הדמות בתבניות שונות או להעתיק את התמונה כמקור עבור עריכת תמונות.</li>
</ol>4. ניתוח של מערכת היחסים של ממתקים, SemiSWEETs באמצעות עימוד רצפים
הערה: שלב זה לא ייתכן שיהיה צורך בניתוח רצף רגיל.
<ol><li>יישר את הממתקים האיקריוטים 228 ו 57 SemiSWEETs prokaryotic Clustal באומגה כמתואר לעיל. ניתן להציג את התוצאות יישור ב- Jalview, שהוא משתלב אומגה Clustal, להעתיק לשמירת עורך צילום (איור 11). הערה: דוגמה ביישור, כמה SemiSWEETs של α-פרוטאובקטריה מיושרים עם קבוצת המחשבים MtN3/רוק הראשונה של הרצף מתוק, ואילו SemiSWEETs מ- Methanobacteria (ארכאונים) מיושרים עם התחום MtN3/רוק השני של הרצף מתוק.</li>
</ol>5. מבנה עץ פילוגנטי עם MrBayes
<ol><li>על מסקנות בייסיאניות עם MrBayes, פתח את קובץ ההפעלה של MrBayes, ממשק דוס יצוץ בחלון חדש. הצעד הראשון הוא לקרוא את ﬁle הנתונים נקסוס. קלט "בצע 35.nex" לאחר שורת (זכור לשמור את הקובץ nex 35. באותה ספריה של קובץ ההפעלה MrBayes, או לציין את הנתיב של הקובץ לפני שאתה מעלה אותו). הודעה "מטריקס קריאה מוצלחת" יוצגו בעקבות האחרון taxa הרשומים (איור 12). הקובץ nex 35. יש כבר היה מוכן והציל מגה (ראה 2.1 לעיל).</li>
	<li>
הגדרת המודל האבולוציוני.
	<ol>
<li>לאחר שורת, הקלד "prset aamodelpr = fixed(lg); המחירים lset = g ". "Lg" ו- "g" יתאימו למודל "LG" ו- "G" אשר שוכן מגה. לאחר הגדרת בהצלחה את המודל, הקלד "mcmc ב nchains = 4 ngen = 5,000,000" לאחר הבקשה. לנצל "nchains = 4" ערך מסמל את המספר הכולל של שרשרת קר אחד, שלושה חם שרשראות של צימוד מטרופוליס. "ngen = 5,000,000" פירושו לרוץ 5,000,000 דורות של מטרופוליס צימוד ההתכנסות של הרשתות קרים וחמים. במחקר זה, נחשב הממוצע סטיית התקן של פיצול התדרים מתחת 0.01 התכנסות של הרשתות חמים וקרים.</li>
		<li>הערה המספר ngen לא ניתן לחזות במדויק בתחילת התהליך, והוא בדרך כלל צריך להיות מותאם בהתבסס על השינוי הממוצע סטיית התקן של פיצול התדרים. בנוסף, המספר ngen להתקרבות עשוי להיות שונה בכל פעם בעת הפעלת התוכנית המבוססת על אותם נתונים.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
להפעיל את הניתוח: שלב זה נמשך כמה דקות ועד מספר ימים, בהתאם למורכבות של נתוני הקלט ואת הביצועים של המחשב. לאחר השלמת חישוב מראש, הנחיה ישאל "להמשיך עם ניתוח (כן/לא)?" אם "לא" זה מוקלד לאחר הבקשה, מחשוב יפסיק (איור 13), אחרת הוא ימשיך לחשב לאחר מספר דורות נוספים המוזנים. לאחר חישוב יושלם (עם סטיית תקן ממוצעת של פיצול התדרים < 0.01 או 0.05), להפסיק את חישוב על-ידי הקלדת "לא" לאחר שורת חקירה. הערה: 0.01 הוא קריטריון קפדנית, 0.05 היא מתונה בדרך כלל נאותה.</li>
	<li>
לסכם את הדוגמאות: הקלד "בור קיבול" אחרי שורת לסיכום דגימות של מודל פרמטרים (איור 14). לאחר מכן הקלד "sumt relburnin = burninfrac כן = 0.25" לאחר שורת לסיכום דגימות העץ. מידע מפורט אודות בניית עץ פילוגנטי תוצג כמו באיור 15, ואחריו שתי דמויות עץ שיופיע בקוד השני עולה על המסך, אמינות קלייד מראה את אורך סניף אחרים של הצגה. במקביל, קובץ עץ עם השם של "35.nex.con" יישמרו באופן אוטומטי.</li>
	<li>עבור הצגה טובה יותר של עץ פילוגנטי, פתח את הקובץ עץ "35.nex.con" בעזרת הכלי FigTree (http://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/), בחר סגנון או גודל כדי להציג את התוצאה (באיור 16) או אפילו לערוך אותו בעורך צילום כדי להפוך אותו הקורא ידידותי יותר.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Nei, M., Kumar, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Molecular Evolution and Phylogenetics. , (2000).</li><li>Foth, B. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phylogenetic+analysis+to+uncover+organellar+origins+of+nuclear-encoded+genes.">Phylogenetic analysis to uncover organellar origins of nuclear-encoded genes.</a> Methods Mol Biol. 390, 467-488 (2007).</li><li>Baldauf, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phylogeny+for+the+faint+of+heart:+a+tutorial.">Phylogeny for the faint of heart: a tutorial.</a> Trends Genet. 19, 345-351 (2003).</li><li>Feng, D. F., Doolittle, R. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Progressive+sequence+alignment+as+a+prerequisite+to+correct+phylogenetic+trees.">Progressive sequence alignment as a prerequisite to correct phylogenetic trees.</a> J Mol Evol. 25, 351-360 (1987).</li><li>Persson, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bioinformatics+in+protein+analysis.">Bioinformatics in protein analysis.</a> EXS. 88, 215-231 (2000).</li><li>Sievers, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fast,+scalable+generation+of+high-quality+protein+multiple+sequence+alignments+using+Clustal+Omega.">Fast, scalable generation of high-quality protein multiple sequence alignments using Clustal Omega.</a> Mol Syst Biol. 7, 539 (2011).</li><li>Sievers, F., Higgins, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clustal+omega.">Clustal omega.</a> Curr Protoc Bioinformatics. 48, 1-16 (2014).</li><li>Yang, Z., Rannala, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+phylogenetics:+principles+and+practice.">Molecular phylogenetics: principles and practice.</a> Nat Rev Genet. 13, 303-314 (2012).</li><li>Hall, B. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+the+accuracies+of+several+phylogenetic+methods+using+protein+and+DNA+sequences.">Comparison of the accuracies of several phylogenetic methods using protein and DNA sequences.</a> Mol Biol Evol. 22, 792-802 (2005).</li><li>Tamura, K., Stecher, G., Peterson, D., Filipski, A., Kumar, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MEGA6:+Molecular+Evolutionary+Genetics+Analysis+version+6.0.">MEGA6: Molecular Evolutionary Genetics Analysis version 6.0.</a> Mol Biol Evol. 30, 2725-2729 (2013).</li><li>Ronquist, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MrBayes+3.2:+efficient+Bayesian+phylogenetic+inference+and+model+choice+across+a+large+model+space.">MrBayes 3.2: efficient Bayesian phylogenetic inference and model choice across a large model space.</a> Syst Biol. 61, 539-542 (2012).</li><li>Chen, L. Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sugar+transporters+for+intercellular+exchange+and+nutrition+of+pathogens.">Sugar transporters for intercellular exchange and nutrition of pathogens.</a> Nature. 468, 527-532 (2010).</li><li>Xuan, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+role+of+oligomerization+for+bacterial+and+plant+SWEET+sugar+transporter+family.">Functional role of oligomerization for bacterial and plant SWEET sugar transporter family.</a> Proc Natl Acad Sci USA. 110, 3685-3694 (2013).</li><li>Hu, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=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.">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.</a> FASEB J. 30, 3644-3654 (2016).</li><li>Holder, M. T., Zwickl, D. J., Dessimoz, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluating+the+robustness+of+phylogenetic+methods+to+among-site+variability+in+substitution+processes.">Evaluating the robustness of phylogenetic methods to among-site variability in substitution processes.</a> Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 363, 4013-4021 (2008).</li><li>Alfaro, M. E., Holder, M. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Posterior+and+the+Prior+in+Bayesian+Phylogenetics.">The Posterior and the Prior in Bayesian Phylogenetics.</a> Annu Rev Ecol Evol Syst. 37, 19-42 (2006).</li><li>Suchard, M., Rambaut, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Many-core+algorithms+for+statistical+phylogenetics.">Many-core algorithms for statistical phylogenetics.</a> Bioinformatics. 25, 1370-1376 (2009).</li><li>Zierke, S., Bakos, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FPGA+acceleration+of+the+phylogenetic+likelihood+function+for+Bayesian+MCMC+inference+methods.">FPGA acceleration of the phylogenetic likelihood function for Bayesian MCMC inference methods.</a> BMC Bioinformatics. 11, 184 (2010).</li></ol>

המחברים אין לחשוף.

זה הופך יותר ויותר פופולרי במחקר ביולוגי כדי להפוך עץ פילוגנטי בהתבסס על נוקלאוטיד או רצפי חומצות אמינו8. באופן כללי, ישנם שלושה שלבים קריטיים על המרפאה כולל עימוד רצפים, הערכה של הרצף מיושר עם השיטה הנכונה או אלגוריתם, והדמיה של תוצאה חישובית כמו עץ פילוגנטי. במסגרת המחקר הצי?...

רצפי ה-DNA או RNA נושא מידע גנטי של פנוטיפים הבסיסי שניתן מנותח באמצעות שיטות פיזיולוגית ביוכימית או שנמדדו באמצעות ראייה פוסיליים מורפולוגיים. במובן מסוים, מידע גנטי אמינה יותר מאשר הערכת פנוטיפים חיצוני משום שהראשון הוא הבסיס האחרון. במחקר התפתחותי, המאובנים היא מאוד ישירה ומשכנע. אולם, אורגניזמים רבים, כגון מיקרואורגניזמים, יש סיכוי קטן כדי ליצור מאובן במהלך הדורות זמן גיאולוגית. לכן, מידע מולקולרי כגון רצפי חומצת אמינו רצפים של אורגניזמים הקיימים קשורים הם בעלי ערך עבור חקר יחסים אבולוציונית1. במחקר הנוכחי, הקדמה פשוטה של בסיסי ידע פילוגנטי, פרוטוקול קל-כדי-ללמוד סופקה עבור עולים חדשים אשר צריך לבנות עץ פילוגנטי בכוחות עצמם.
דנ א (נוקלאוטיד) והן רצפי חלבונים (חומצות אמינו) ניתן להסיק פילוגנטי קשרי הגומלין בין הגנים הומולוגיים, organelles או אפילו אורגניזמים2. רצפי DNA נוטים יותר להיות מושפע משינויים במהלך האבולוציה. לעומת זאת, רצפים של חומצות אמיניות הם הרבה יותר יציבה, בהתחשב בכך נרדף מוטציות ברצפים נוקלאוטיד אינם גורמים מוטציות ברצפים חומצת אמינו. כתוצאה מכך, רצפי DNA שימושיים השוואה של הגנים הומולוגי אורגניזמים הקשורים קשר הדוק, ואילו חומצת אמינו רצפים מתאימים עבור גנים הומולוגי אורגניזמים רחוקים קשורות3.
ניתוח פילוגנטי מתחיל עם היישור של חומצת אמינו או רצפי נוקלאוטיד4 שאוחזר מהגנום מוערת רצף מסד הנתונים5 המפורטים FASTA תבנית, קרי, חלבון בשם או ביטוי רצפים, רצפי RNA , או רצפי DNA. ראוי לציין כי זה קריטי כדי לאסוף רצפים באיכות גבוהה לניתוח, רצפים הומולוגיים רק יכול לשמש כדי לנתח קשרי גומלין פילוגנטי. פלטפורמות שונות רבות כגון Clustal W, Clustal X, שריר, T-קפה, MAFFT, יכול לשמש עבור עימוד רצפים. בשימוש נרחב ביותר הוא Clustal אומגה6,7 (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/), אשר יכול לשמש באינטרנט או ניתן להוריד ללא תשלום תשלום. הכלי יישור כולל פרמטרים רבים, המשתמש יכול לשנות לפני שמתחילים את היישור, אך הפרמטרים של ברירת המחדל פועלות היטב ברוב המקרים. לאחר השלמת התהליך, יש לשמור את רצפי מסודרים בתבנית הנכונה עבור השלב הבא. הם יש ואז לערוך או חיתוך באמצעות תוכנת עריכת, כגון BioEdit, כי עץ פילוגנטי בנייה על ידי מגה דורש את רצפי להיות באורך שווה (כולל קיצורים חומצת אמינו והן מקפים. ברצף מיושר, בכל תנוחה ללא חומצת אמינו או נוקלאוטיד מיוצג על ידי מקף "-"). באופן כללי, כל חומצות אמינו בולטות או נוקלאוטידים בשני צידי היישור יש להסיר. בנוסף, ניתן למחוק עמודות המכילות רצפי לקוי מיושר היישור כי הם מעבירים מידע בעל ערך קטן, לפעמים יכול לתת מידע מבלבל או שקר3. ניתן למחוק את העמודות המכילות מקפים אחד או יותר בשלב זה או עץ בנייה בשלב מאוחר יותר. לחלופין, הם יכולים לשמש לחישוביות פילוגנטי. עימוד רצפים של זמירה תסתיים, יש לשמור את רצפי מיושר FASTA בתבנית, או את התבנית הרצויה, לשימוש מאוחר יותר.
פלטפורמות תוכנה רבות המספקות פונקציות בניה עץ באמצעות שיטות שונות או אלגוריתמים. באופן כללי, ניתן לסווג את השיטות שיטות מטריצה מרחק או שיטות נתונים בדיד. שיטות מטריצה מרחק הן פשוטה ומהירה כדי לחשב, ואילו שיטות נתונים בדיד מורכב ולגזול. עבור taxa הקשורים קשר הדוק מאוד עם רמה גבוהה של שיתוף של חומצת אמינו או נוקלאוטיד רצף הזהות, שיטה מטריקס מרחק (שכן הצטרפות: NJ; Unweighted שיטת קבוצה זוג עם ממוצע אריתמטי: UPGMA) הוא המתאים; עבור קרובים רחוקים taxa, שיטה נתונים בדיד (נראות מקסימלית: ML; בהססנות מרבי: MP; מסקנה בייסיאניות) היא אופטימלית3,8. במחקר זה, השיטות ML מגה (6.0.6), מסקנה בייסיאני (MrBayes 3.2) הוחלו לבנות עצים פילוגנטי9. באופן אידיאלי, כאשר המודל הנכון לבין פרמטרים משמשים, התוצאות נגזר שיטות שונות עלולות להיות עקבי, והם לכן אמין ומשכנע יותר.
עבור עץ פילוגנטי ML נבנה באמצעות מגה10, יש אפשרות לטעון את הקובץ רצף מסודרים בתבנית FASTA לתוכנית. הצעד הראשון ואז היא לבחור דגם החלפת אופטימלית עבור הנתונים שהועלה. כל הדגמים זמינים החלפת מושווים בהתבסס על הרצף שהועלה, הציונים הסופי שלהם יוצג בטבלה התוצאות. בחר את הדגם עם הציון בקריטריון מידע בייסיאני (המזרחי) הקטן ביותר (מופיע תחילה בטבלה), לקבוע פרמטרים ML לפי הדגם המומלץ, ולהתחיל חישוב. חישוב הזמן משתנה בין מספר דקות עד מספר ימים, בהתאם למורכבות של הנתונים טעון (אורך של רצפים, מספר taxa) ואת הביצועים של המחשב שבו מופעלות התוכניות. חישוב תסתיים, עץ פילוגנטי יוצג בחלון חדש. שמור את הקובץ בשם "FileName.mat". לאחר הגדרת פרמטרים כדי לציין את המראה של העץ, לשמור פעם נוספת. באמצעות שיטה זו, מגה ניתן להפיק הפרסום כיתה עץ פילוגנטי דמויות.
לבנייה בעץ עם MrBayes11, הצעד הראשון הוא לשנות את רצף מיושר, אשר בדרך כלל מופיע בתבנית FASTA, לפורמט נקסוס (.nex כסוג קובץ). הפיכת FASTA קבצים לפורמט nexus ניתן יהיה לעבד מגה. לאחר מכן, ניתן להעלות את רצף מסודרים בתבנית נקסוס לתוך MrBayes. כאשר הקובץ מועלה בהצלחה, ציין פרמטרים מפורטים עבור חישוב עץ. פרמטרים אלה יש לכלול פרטים כגון דגם החלפת חומצת אמינו, וריאציה המחירים, שרשרת מספר עבור שרשרת מרקוב מונטה קרלו mcmc (ב) מצמד, מספר ngen, הממוצע סטיית התקן של פיצול התדרים, וכן הלאה. לאחר פרמטרים אלה צוינו, מתחילים חישוב. בסופו של דבר, שתי דמויות עץ קוד ASC II, מראה קלייד אמינות, אחרים מראה סניף המרחק, יוצג על המסך.
התוצאה עץ יישמרו באופן אוטומטי כמו "FileName.nex.con". קובץ זה עץ ניתן לפתוח ולערוך מאת FigTree, ניתן לשנות את הדמות המוצגת FigTree נוספת כדי להפוך אותו מתאים יותר לפרסום.
במחקר זה, 228 חלבונים מתוק, כולל 35 מ פרוקריוטים חד־תאיות וממתקים SemiSWEETs 57 מ אאוקריוטים, נותחו כדוגמה. ממתקים והן SemiSWEETs מאופיינים גלוקוז, פרוקטוז או סוכרוז מובילי מעבר ממברנות12,13. ניתוח פילוגנטי עולה כי שני התחומים MtN3/רוק המכיל ממתקים עשוי להיגזר פיוז ' ן אבולוציונית של חיידקי SemiSWEET ועורות של archaeon14.

<table><tbody><tr><td>Adobe Illustration</td><td></td><td></td><td>a graphical tool developed by Adobe Systems Software Ireland Ltd. Copyright &amp;copy; 2017</td></tr><tr><td>BioEdit</td><td></td><td></td><td>a biological sequence alignment editor written for Windows 95/98/NT/2000/XP/7. Copyright &amp;copy; Tom Hall</td></tr><tr><td>Clustal Omega</td><td></td><td></td><td>a package for making multiple sequence alignments of amino acid or nucleotide sequences.&amp;nbsp; http://www.clustal.org/</td></tr><tr><td>CorelDRAW</td><td></td><td></td><td>a graphic design software. Copyright &amp;copy; 2017 Corel Corporation</td></tr><tr><td>FigTree</td><td></td><td></td><td>a graphical viewer of phylogenetic trees designed by the University of Edinburgh</td></tr><tr><td>MEGA</td><td></td><td></td><td>MolecularEvolutionary Genetics Analysis version6.0 http://www.megasoftware.net/home</td></tr><tr><td>MrBayes</td><td></td><td></td><td>an Bayesian phylogenetic inference tool</td></tr><tr><td>NVIDIA</td><td></td><td></td><td>a company designs graphics processing units (GPUs) for the gaming and professional markets. Corporation Copyright &amp;copy; 2017</td></tr><tr><td>PAUP</td><td></td><td></td><td>Phylogenetic Analysis Using Parsimony. David Swofford&#039;s program implements the maximum likelihood method under a number of nucleotide models.</td></tr><tr><td>Photoshop</td><td></td><td></td><td>a raster graphics editor developed and published by Adobe Systems Software Ireland Ltd. Copyright &amp;copy; 2017</td></tr><tr><td>RHYTHM</td><td></td><td></td><td>a knowledge based prediction of hekix contacts. Charit&amp;eacute; Berlin &amp;ndash; Protein Formatics Group - Copyright 2007-2009</td></tr><tr><td>TMHMM</td><td></td><td></td><td>a tool for prediction of transmembrane helices in proteins. http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/</td></tr><tr><td>Compter</td><td></td><td></td><td>4 GB memory, Core 2 or above CPU. Windows 7, Windows 10</td></tr></tbody></table>

using phylogenetic analysis to investigate eukaryotic gene origin

ניתוח פילוגנטי משתמש נוקלאוטיד או רצפי חומצות אמינו או פרמטרים אחרים, כגון תחום רצפים ומבנה תלת מימדי, לבנות עץ כדי להראות את הקשר האבולוציוני בין taxa שונים (סיווג יחידות) מולקולרית רמה. ניתוח פילוגנטי יכול לשמש גם כדי לחקור תחום היחסים טקסון בודדים, במיוחד עבור אורגניזמים שעברו משמעותי לשנות מורפולוגיה ופיזיולוגיה, אך עבור חוקרים אשר חוסר ראייה פוסיליים בשל של אורגניזמים היסטוריה אבולוציונית זמן או מחסור של התאבנות.
בטקסט הזה, מתואר פרוטוקול מפורט עבור שימוש בשיטת פילוגנטי, כולל עימוד רצפים חומצת אמינו באמצעות אומגה Clustal ובניית עץ פילוגנטי עוקבות באמצעות שני המרבי הסבירות (ML) של גנטיקה מולקולרית אבולוציונית ניתוח (מגה), מסקנה בייסיאניות ויה MrBayes. כדי לחקור את המקור של גנים סוכרים יהיה בסופו של דבר להיות מובילי מיוצאים (מתוק) האיקריוטים, נותחו 228 סוויטס כולל 35 מתוק מהחלבונים פרוקריוטים חד־תאיות וחלבונים SemiSWEET 57 מ אאוקריוטים. מעניין, SemiSWEETs נמצאו אאוקריוטים, אך מתוקים נמצאו פרוקריוטים. שני העצים פילוגנטי נבנו תוך שימוש בשיטות שונות באופן תיאורטי הראו באופן עקבי כי הגן הראשון מתוק האיקריוטים שאולי נובעים הפיוז'ן של הגן SemiSWEET חיידקי וג'ין SemiSWEET archaeal. ראוי לציין שאת זה. צריך להיות זהיר כדי לצייר מסקנה בהתבסס רק על ניתוח פילוגנטי, למרות זה שימושי להסביר את הקשר הבסיסי בין taxa שונים, אשר קשה או אפילו בלתי אפשרי להבחין באמצעים ניסיוני .

עצים פילוגנטי להראות כי כל קבוצות MtN3/רוק הראשונה של הרצף מתוק 35 מקובצים באשכולות וגם קלייד אחד התחומים MtN3/רוק השני של הרצף מתוק מקובצים באשכולות כמו קלייד אחר. בנוסף, תוצאות היישור של ממתקים, SemiSWEETs להציג כמה SemiSWEETs של α-פרוטאובקטריה מיושר עם קבוצת המחשבים MtN3/רוק הראשונה של ...

Watch this Scientific Journal Video about Using Phylogenetic Analysis to Investigate Eukaryotic Gene Origin at JoVE.com

Using Phylogenetic Analysis to Investigate Eukaryotic Gene Origin

מתוארת שיטה של בניית עץ פילוגנטי בהתבסס על הומולוגיה רצף של ממתקים פרוקריוטים, SemiSWEETs של אאוקריוטים. ניתוח פילוגנטי הוא כלי שימושי עבור המסביר את relatedness האבולוציוני בין חלבונים הומולוגיים או גנים מקבוצות אורגניזם שונים.

באמצעות ניתוח פילוגנטי לחקור האיקריוטים מקור גנטי

Phylogenetic analysis uses nucleotide or amino acid sequences or other parameters, such as domain sequences and three-dimensional structure, to construct ...

using-phylogenetic-analysis-to-investigate-eukaryotic-gene-origin

Universidad de Cartagena UDEC

Research

Education

JoVE Journal

JoVE Core

Molecular Biology

Immunology and Infection

Unit 2

Genomes and Evolution

SCIENTISTS IN ACTION

15.7K Views.  China Three Gorges University. מתוארת שיטה של בניית עץ פילוגנטי בהתבסס על הומולוגיה רצף של ממתקים פרוקריוטים, SemiSWEETs של אאוקריוטים. ניתוח פילוגנטי הוא כלי שימושי עבור המסביר את relatedness האבולוציוני בין חלבונים הומולוגיים או גנים מקבוצות אורגניזם שונים.

Video: Using Phylogenetic Analysis to Investigate Eukaryotic Gene Origin

Heuristic Mining of Hierarchical Genotypes and Accessory Genome Loci in Bacterial Populations

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried out by Public Health laboratories and regulatory agencies. Large volumes of publicly available WGS data can be used to study pathogenic populations at a large scale. Recently, a freely available computational platform called ProkEvo was published to enable reproducible, automated, and scalable hierarchical-based population genomic analyses using bacterial WGS data. This implementation of ProkEvo demonstrated the importance of combining standard genotypic mapping of populations with mining of accessory genomic content for ecological inference. In particular, the work highlighted here used ProkEvo-derived outputs for population-scaled hierarchical analyses using the R programming language. The main objective was to provide a practical guide for microbiologists, ecologists, and epidemiologists by showing how to: i) use a phylogeny-guided mapping of hierarchical genotypes; ii) assess frequency distributions of genotypes as a proxy for ecological fitness; iii) determine kinship relationships and genetic diversity using specific genotypic classifications; and iv) map lineage differentiating accessory loci. To enhance reproducibility and portability, R markdown files were used to demonstrate the entire analytical approach. The example dataset contained genomic data from 2,365 isolates of the zoonotic foodborne pathogen Salmonella Newport. Phylogeny-anchored mapping of hierarchical genotypes (Serovar -&#62; BAPS1 -&#62; ST -&#62; cgMLST) revealed the population genetic structure, highlighting sequence types (STs) as the keystone differentiating genotype. Across the three most dominant lineages, ST5 and ST118 shared a common ancestor more recently than with the highly clonal ST45 phylotype. ST-based differences were further highlighted by the distribution of accessory antimicrobial resistance (AMR) loci. Lastly, a phylogeny-anchored visualization was used to combine hierarchical genotypes and AMR content to reveal the kinship structure and lineage-specific genomic signatures. Combined, this analytical approach provides some guidelines for conducting heuristic bacterial population genomic analyses using pan-genomic information.

This analytical computational platform provides practical guidance for microbiologists, ecologists, and epidemiologists interested in bacterial population genomics. Specifically, the work presented here demonstrated how to perform: i) phylogeny-guided mapping of hierarchical genotypes; ii) frequency-based analysis of genotypes; iii) kinship and clonality analyses; iv) identification of lineage differentiating accessory loci.

כרייה היוריסטית של גנוטיפים היררכיים וגושים של גנום עזר באוכלוסיות חיידקים

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried ...

Genetics

Single Cell Multiplex Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction After Patch-clamp

The cerebral cortex is composed of numerous cell types exhibiting various morphological, physiological, and molecular features. This diversity hampers easy identification and characterization of these cell types, prerequisites to study their specific functions. This article describes the multiplex single cell reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) protocol, which allows, after patch-clamp recording in slices, to detect simultaneously the expression of tens of genes in a single cell. This simple method can be implemented with morphological characterization and is widely applicable to determine the phenotypic traits of various cell types and their particular cellular environment, such as in the vicinity of blood vessels. The principle of this protocol is to record a cell with the patch-clamp technique, to harvest and reverse transcribe its cytoplasmic content, and to detect qualitatively the expression of a predefined set of genes by multiplex PCR. It requires a careful design of PCR primers and intracellular patch-clamp solution compatible with RT-PCR. To ensure a selective and reliable transcript detection, this technique also requires appropriate controls from cytoplasm harvesting to amplification steps. Although precautions discussed here must be strictly followed, virtually any electrophysiological laboratory can use the multiplex single cell RT-PCR technique.

This protocol describes the critical steps and precautions required to perform single cell multiplex reverse transcription polymerase chain reaction after patch-clamp. This technique is a simple and effective method to analyze the expression profile of a predetermined set of genes from a single cell characterized by patch-clamp recordings.

תגובת שרשרת של פולימראז מולטיפלקס שעתוק במהופך תא בודד לאחר תיקון-קלאמפ

The cerebral cortex is composed of numerous cell types exhibiting various morphological, physiological, and molecular features. This diversity hampers ...

Neuroscience

Comprehensive Workflow for the Genome-wide Identification and Expression Meta-analysis of the ATL E3 Ubiquitin Ligase Gene Family in Grapevine

Classification and nomenclature of genes in a family can significantly contribute to the description of the diversity of encoded proteins and to the prediction of family functions based on several features, such as the presence of sequence motifs or of particular sites for post-translational modification and the expression profile of family members in different conditions. This work describes a detailed protocol for gene family characterization. Here, the procedure is applied to the characterization of the Arabidopsis T&#243;xicos in Levadura (ATL) E3 ubiquitin ligase family in grapevine. The methods include the genome-wide identification of family members, the characterization of gene localization, structure, and duplication, the analysis of conserved protein motifs, the prediction of protein localization and phosphorylation sites as well as gene expression profiling across the family in different datasets. Such procedure, which could be extended to further analyses depending on experimental purposes, could be applied to any gene family in any plant species for which genomic data are available, and it provides valuable information to identify interesting candidates for functional studies, giving insights into the molecular mechanisms of plant adaptation to their environment.

This article describes the procedure for the identification and characterization of a gene family in grapevine applied to the family of Arabidopsis T&#243;xicos in Levadura (ATL) E3 ubiquitin ligases.

זרימת עבודה מקיפה עבור הביטוי מטא אנליזה ATL E3 אוביקוויטין ליגאז ג'ין משפחת גפן וזיהוי הגנום כולו

Classification and nomenclature of genes in a family can significantly contribute to the description of the diversity of encoded proteins and to the ...

Biology

A Bioinformatics Pipeline for Investigating Molecular Evolution and Gene Expression using RNA-seq

Distilling and reporting large datasets, such as whole genome or transcriptome data, is often a daunting task. One way to break down results is to focus on one or more gene families that are significant to the organism and study. In this protocol, we outline bioinformatic steps to generate a phylogeny and to quantify the expression of genes of interest. Phylogenetic trees can give insight into how genes are evolving within and between species as well as reveal orthology. These results can be enhanced using RNA-seq data to compare the expression of these genes in different individuals or tissues. Studies of molecular evolution and expression can reveal modes of evolution and conservation of gene function between species. The characterization of a gene family can serve as a springboard for future studies and can highlight an important gene family in a new genome or transcriptome paper.

The purpose of this protocol is to investigate the evolution and expression of candidate genes using RNA sequencing data.

צינור ביואינפורמטיקה לחקירת אבולוציה מולקולרית וביטוי גנים באמצעות RNA-seq

Distilling and reporting large datasets, such as whole genome or transcriptome data, is often a daunting task. One way to break down results is to focus ...

An Integrated Approach for Microprotein Identification and Sequence Analysis

Next-generation sequencing (NGS) has propelled the field of genomics forward and produced whole genome sequences for numerous animal species and model organisms. However, despite this wealth of sequence information, comprehensive gene annotation efforts have proven challenging, especially for small proteins. Notably, conventional protein annotation methods were designed to intentionally exclude putative proteins encoded by short open reading frames (sORFs) less than 300 nucleotides in length to filter out the exponentially higher number of spurious noncoding sORFs throughout the genome. As a result, hundreds of functional small proteins called microproteins (&#60;100 amino acids in length) have been incorrectly classified as noncoding RNAs or overlooked entirely.
Here we provide a detailed protocol to leverage free, publicly available bioinformatic tools to query genomic regions for microprotein-coding potential based on evolutionary conservation. Specifically, we provide step-by-step instructions on how to examine sequence conservation and coding potential using Phylogenetic Codon Substitution Frequencies (PhyloCSF) on the user-friendly University of California Santa Cruz (UCSC) Genome Browser. Additionally, we detail steps to efficiently generate multiple species alignments of identified microprotein sequences to visualize amino acid sequence conservation and recommend resources to analyze microprotein characteristics, including predicted domain structures. These powerful tools can be used to help identify putative microprotein-coding sequences in noncanonical genomic regions or to rule out the presence of a conserved coding sequence with translational potential in a noncoding transcript of interest.

The protocol described here provides detailed instructions on how to analyze genomic regions of interest for microprotein-coding potential using PhyloCSF on the user-friendly UCSC Genome Browser. Additionally, several tools and resources are recommended to further investigate sequence characteristics of identified microproteins to gain insight into their putative functions.

גישה משולבת לזיהוי מיקרופרוטאינים וניתוח רצף

Next-generation sequencing (NGS) has propelled the field of genomics forward and produced whole genome sequences for numerous animal species and model ...

Evolutionary Relationships

Humans have been attempting to properly classify living things since Aristotle made the first attempt during the 4th century BC. Aristotle&#8217;s system was improved upon during the Renaissance and then, subsequently, by Carolus Linnaeus in the mid 1700&#8217;s. These more formal classification and organization systems grouped species by their physical similarity to one another. For example, all vertebrates have a backbone, but invertebrates do not. Traits like the backbone are called synapomorphies, which are traits that are shared by a group of organisms, presumably because they were derived from a common ancestor. As we will explore, this method has been shown to have limitations and has more recently been amended to include genetic analysis. Still, scientists construct trees called dendrograms to create a visual representation of how species are related to one another and share common ancestors. These dendrograms can aid in our understanding of the evolutionary processes that drive these relationships. Genetic comparisons have added an important tool guiding the analysis of evolutionary relationships.
<h4>Types of Dendrogram</h4>
A type of dendrogram, called a cladogram, depicts the hypothetical genealogical relationships between species with the tips (or leaves) of the tree representing a species and the branches showing how species are related to each other. A slightly more complicated type of tree, called a phylogram, differs from a cladogram in that the branches leading to the species are of different lengths. The length of a branch in this type of tree represents the degree of change between species: the longer the branch, the more time since the species have diverged from a common ancestor. In both types of tree, the common ancestor of a group of species is indicated by a node, which is the point where a series of branches meet. Species that are more closely related to each other (most recently shared a common ancestor) will be located closest to the node. The two species that share a node are called a sister group1.
<h4>Understanding Evolutionary Relationships using Genetic Data</h4>
Historically, cladograms were constructed by comparing the morphology (physical structure) of organisms. This method is still practiced but the techniques have been modernized to include comparison of DNA (deoxyribonucleic acid) sequences between species. Using DNA for building trees has several advantages over relying solely on morphology, including being able to calculate an estimate of how long ago different species shared a common ancestor1. However, using DNA is not always feasible, especially when trees include extinct organisms. DNA is best found in soft tissues, which are not preserved during the fossilization process, and therefore it is uncommon for a DNA sample of an extinct species to be available.
DNA is passed on from parents to their offspring in hereditary units called genes. The nucleotide (A, G, C, and T) sequence of genes found in different species are frequently quite similar, likely due to their having come from a common ancestor. This fact allows researchers to align sequences from different species with one another to build the trees described above. Species with more similarity between their nucleotide sequences will be placed next to each other in a tree, and species with less sequence similarity will be placed further apart from each other.
Bioinformatics are the tools used by biologists to analyze large datasets using a combination of computer science, mathematical modeling, and statistics. One such tool is called BLAST (Basic Local Alignment Search Tool), which can be used to quickly search the entire genome of any species that is available in the NCBI (National Center for Biotechnology Information) database2. The NCBI database combines several different databases that hold different types of DNA sequence information. The process of a BLAST search includes complex computer algorithms, but basically, BLAST aligns sequences of each nucleotide base from a submitted DNA sequence (known as the query sequence) with sequences in the data base that most closely match it. The DNA sequences that are found will be listed in order of similarity to the sequence in question, and will therefore be from species closely related to the species containing the query gene. This comparison may or may not depict the actual evolutionary relationship between species because genes evolve at different rates. Additionally, genomes sometimes contain more than one instance of a similar sequence.
Comparison of DNA sequences of genes is valuable beyond consideration of evolutionary relationships. Frequently, genes are identified in model organisms, such as the fruit fly, Drosophila melanogaster, or the mouse3. Integral to studying a gene, the function of its product is commonly identified and analyzed. If a researcher is interested in studying that function in a different organism (humans for example), BLAST or other bioinformatic tools can be used to find candidate genes based on their similarities to the genes of known function from model organisms.
Human genes can also be used as the starting point to find homologs in model organisms. In fact, human disease research depends heavily on this. Once a human gene of interest is identified, mice can be genetically manipulated to have the homologous gene disrupted, or &#8220;knocked out,&#8221; creating a model of the human disease that can be studied in order to understand and treat the disease. There are many of these mouse strains currently available. For example, there is a mouse model for human Cystic Fibrosis (CF) called the Cftr knockout mouse and another modeling atherosclerosis, called the Apoe knockout3. 
 
<h4>References:</h4>
<ol class="references">
	<li>Annenberg Learner. Online Textbook: Unit 3 Evolution and Phylogenetics. Rediscovering Biology. [Online] 2017. [Cited: August 23, 2018.] https://www.learner.org/courses/biology/textbook/compev/compev_3.html.</li>
	<li>National Center for Biotechnology Information, U.S. National Library of Medicine. BLAST: Basic Local Alignment Search Tool. [Online] https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi.</li>
	<li>National Human Genome Research Institute. Background on Mouse as a Model Organism. National Human Genome Research Institute. [Online] December 2002. [Cited: August 23, 2018.] <a href="https://www.genome.gov/10005834/background-on-mouse-as-a-model-organism/" target="__blank">https://www.genome.gov/10005834/background-on-mouse-as-a-model-organism/</a>.</li>
</ol>

Evolutionary Relationships: Using BLAST to Test Evolutionary Hypotheses - Concept

יחסים אבולוציוניים

Humans have been attempting to properly classify living things since Aristotle made the first attempt during the 4th century BC. Aristotle&#8217;s system ...

JoVE Lab Manual

Evolution

Evolutionary Relationships through Genome Comparisons

Genome comparison is one of the excellent ways to interpret the evolutionary relationships between organisms. The basic principle of genome comparison is that if two species share a common feature, it is likely encoded by the DNA sequence conserved between both species. The advent of genome sequencing technologies in the late 20th century enabled scientists to understand the concept of conservation of domains between species and helped them to deduce evolutionary relationships across diverse organisms.
Genome comparison can reveal three levels of evolutionary relationships. The first level provides deep insight into sequences and protein domains that are conserved across diverse groups of organisms, such as humans and fishes. The second level increases the resolution further to identify the unique DNA elements present in the closely related species, such as humans and chimpanzees. The third level with even higher data resolution distinguishes the genetic differences within a species, such as different variants and subtypes of an organism. This high-level resolution may identify mutations particular to individual microbial strains or clusters of infected cases, helping to track the disease outbreaks.
<h4>DNA sequencing tools</h4>
Several methods can be used to obtain the DNA sequence data required to deduce evolutionary relationships. Among them, whole-genome sequencing or WGS is a widely used technique. It provides high-resolution data extremely helpful to analyze mutations and conserved sequences among several organisms. It can also identify the cause of genetic disorders by comparing the DNA sequence of affected individuals to those of other unaffected subjects.
<h4>Data analysis tools</h4>
The data obtained by WGS or similar sequencing methods is analyzed by appropriate software tools to deduce evolutionary relationships. Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) is one of the most widely used software tools. The programs present in the MEGA, such as assembly sequence alignment, building evolutionary trees, estimating genetic distances, and computation of evolutionary time trees, allow the users to curate and interpret the raw data obtained from sequencing techniques.

יחסים אבולוציוניים באמצעות השוואות גנום

Genome comparison is one of the excellent ways to interpret the evolutionary relationships between organisms. The basic principle of genome comparison is ...

KEY TERMS AND CONCEPTS

Genomic DNA in Eukaryotes

Eukaryotes have large genomes compared to prokaryotes. To fit their genomes into a cell, eukaryotic DNA is packaged extraordinarily tightly inside the nucleus. To achieve this, DNA is tightly wound around proteins called histones, which are packaged into nucleosomes that are joined by linker DNA and coil into chromatin fibers. Additional fibrous proteins further compact the chromatin, which is recognizable as chromosomes during certain phases of cell division.

<h4>The Human Genome Measured in Meters</h4>

Most cells in the human body contain about 6 billion base pairs of DNA packaged into 23 pairs of chromosomes. It is hard to imagine exactly how much DNA these numbers represent, and therefore it is difficult to grasp how densely packed DNA must be to fit into a cell. We can gain some insight by expressing the genome in terms of length. If we were to arrange the DNA of a single diploid cell into a straight line, it would be about two meters long!

Note that humans do not have unusually large genomes. Many fish, amphibians, and flowering plants have much larger genomes than humans. For example, the haploid genome of the Japanese flowering plant Paris japonica contains about 50 times more DNA than the human haploid genome. These figures emphasize the astonishing work that histones and other chromatin remodeling proteins must do to package DNA.

Compaction of GenomIc DNA in Eukaryotes

דנ״א גנומי באאוקריוטים

Eukaryotes have large genomes compared to prokaryotes. To fit their genomes into a cell, eukaryotic DNA is packaged extraordinarily tightly inside the ...

Cellular Processes

Cell Cycle and Division

Eukaryotic Evolution

The endosymbiont theory is the most widely accepted theory of eukaryotic evolution; however, its progression is still somewhat debated. According to the nucleus-first hypothesis, the ancestral prokaryote first evolved a membrane to enclose DNA and form the nucleus. Conversely, the mitochondria-first hypothesis suggests that the nucleus was formed after endosymbiosis of mitochondria.
Contrary to the endosymbiont theory, the eukaryote-first hypothesis proposes that the simpler prokaryotic and archaeal life forms evolved from the already existing complex eukaryotic cells.
Evidence for Endosymbiont Theory 
Evidence for the endosymbiont theory comes from the many similarities that the eukaryotic organelles, like mitochondria and chloroplast, share with prokaryotic cells. Like the prokaryotic cells, mitochondria and chloroplasts contain circular, double-stranded genomes devoid of histones. These organelles also divide by the process of fission, similar to bacterial cell division, rather than by mitosis. Of the two membranes that surround them, the inner membranes resemble the bacterial plasma membrane in lipid and protein composition. Finally, the structure of genes, genetic code, and translational machinery (such as ribosomes) in these organelles are more similar to the prokaryotic machinery than eukaryotic.
LECA - Last Eukaryotic Common Ancestor
All eukaryotes are believed to have evolved from the Last Eukaryotic Common Ancestor or LECA about 1100 to 2300 million years ago. It is thought that LECA had already acquired endosymbionts like mitochondria and chloroplast by this stage. The new organelles made these ancestral cells more efficient and powerful, which allowed them to evolve novel characteristics such as multicellularity and cellular specialization. Their large cell size and internal compartmentalization also allowed their genomes to increase in size during the course of evolution. However, only a small portion of this genome encoded proteins; the major portion was non-coding DNA mostly involved in regulatory processes. The ability to turn genes on and off when required was key to cell specialization and responding to environmental changes. Phylogenetic and comparative genomic studies show five to six eukaryotic supergroups that evolved from LECA and later diverged into the plethora of life forms we see today.

אבולוציה אאוקריוטית

The endosymbiont theory is the most widely accepted theory of eukaryotic evolution; however, its progression is still somewhat debated. According to the ...

Cell Biology

Unit 1

Cells, Genomes, and Evolution

Gene Evolution - Fast or Slow?

The genomes of eukaryotes are punctuated by long stretches of sequence which do not code for proteins or RNAs. Although some of these regions do contain crucial regulatory sequences, the vast majority of this DNA serves no known function. Typically, these regions of the genome are the ones in which the fastest change, in evolutionary terms, is observed, because there is typically little to no selection pressure acting on these regions to preserve their sequences.
In contrast, regions which code for a protein might experience high selection pressure, because any changes in their sequence are likely to result in a protein which is less capable of performing its function optimally. However, occasionally a mutation in one of these regions will result in a beneficial outcome that contributes to the overall fitness of the organism, and such mutations often persist and may even become fixed in populations. When comparing the frequency of these mutation events to the relatively regular changes seen in non-coding sequences, this is exceedingly rare, and so in general coding regions are considered as evolving slowly.
It is also true that there is a measurable amount of variation in the levels of sequence conservation within coding sequences, and this is seen across all organisms. For instance, take the example of a receptor protein. Such proteins typically have different regions that may perform functions such as ligand binding, or intracellular signaling, or membrane integration. In this case, a mutation in the region that is involved in ligand binding may produce a protein that is less efficient at binding the ligand. Therefore, selection pressure would likely be high on the particular nucleotides coding for this part of the protein. However, in the section of the protein which spans the membrane, there may be less effect seen if an amino acid substitution occurs, and therefore lower levels of selection pressure. Under these conditions, we might see that two regions of the same protein-coding gene might have different rates of evolution.
Sequencing Genes or Genomic Regions to Build Phylogenies
This variation in the speed of genome evolution over different regions can be studied to answer questions about evolutionary relationships. Genes and gene regions can be selected and sequenced over groups of individuals to answer questions as narrow as &#8220;are these populations potentially different species?&#8221; or as broad as &#8220;how do these phyla place into the tree of life?&#8221;. For the former, selecting a gene that has a relatively lightly conserved region would help to identify population-level differences. Conversely, to answer questions over groups as diverse as phyla, a highly conserved gene region may provide enough homology to produce a phylogeny of such groups. Commonly used regions for molecular phylogenetic analyses such as these include ribosomal rRNA genes (such as 16s rRNA, 18s rRNA, or 28s rRNA), or genomic regions known as ITS (Internal Transcribed Spacers, I or II) which sit between the ribosomal rRNA subunit genes.

Gene Evolution and Sequencing Genomic Regions to Build Phylogenies

אבולוציה גנטית - מהירה או איטית?

The genomes of eukaryotes are punctuated by long stretches of sequence which do not code for proteins or RNAs. Although some of these regions do contain ...