この作品は、江蘇省、中国 (BK20151424) の自然科学基金、中国三峡大学 (2016KBC04)、バイオ テクノロジー研究センター中国の国家自然科学基金 (31371596) によって支えられました。

1. アライメント
<ol><li>
真核生物と原核生物 SemiSWEET 別々 のドキュメントでのアミノ酸配列を収集し、FASTA 形式でそれらを一覧表示します。基本的なローカル配置検索ツール (ブラスト) ツールと類似検索で国立センターから DDBJ データベースの DNA データバンク、欧州分子生物学研究所 (EMBL) 生物工学情報 (NCBI) のためのシーケンスをダウンロードします。
	<ol>
<li>例ファイルで真核生物と原核生物の単一の MtN3/唾ドメイン (3 膜貫通ヘリックス) を有する 57 の少し甘味がある蛋白質シーケンスの 2 つの MtN3/唾ドメイン (7 本の膜貫通ヘリックス) を有する 228 推定甘い蛋白質シーケンスを収集します。13。</li>
		<li>プロセスを簡素化、系統樹構築の 228 の推定お菓子の中で単細胞真核生物から 35 候補甘い蛋白質を選択します。これらのシーケンスは読者のリアルなデータ セットの練習がありますそのように接続します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
35 甘いシーケンスを揃える Clustal オメガ (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/) にそれらを入力することにより。
	<ol>
<li>コピーしタンパク質配列を FASTA 形式で入力ボックスに貼り付けるまたは FASTA 形式で一連のファイルをアップロードします。アミノ酸配列を ' ステップ 1' セクションでプルダウン メニューの下のアイコンをクリックしていることを指定します。</li>
		<li>必要に応じて「ステップ 2」では、出力形式と他パラメーターを指定します。この研究」数 w/o clustal」として出力形式を設定し、既定の設定の他のパラメーターのまま。ほとんどの場合、既定のパラメーターは、任意の仕様がなく動作します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>送信し、' ステップ 3' セクションに配置を実行します。それはどこでも分配置が完了するまでに数秒からかかります。「結果概要」パネルで CLUSTAL 形式で"整列"下リンクを右クリックし、整列順序を付けて"35.clustal"(図 1)。</li>
	<li>
BioEdit でアライメント結果ファイルを開きます。
	<ol>
<li>BioEdit のメイン パネルで、「シーケンス」をクリックし、最初のプルダウン メニューで「編集気分」を選択、サブメニュー (図 2) で「残基の編集」をクリックして。</li>
		<li>カーソル (選択したシーケンスは黒で表示されます) と線形の左側に突き出たシーケンスを選択し、選択したシーケンス (図 3) を削除する「編集」メニューの下の「削除」アイコンをクリックして。</li>
		<li>選択し最初の MtN3/唾ドメインの右側にある突出のシーケンスを削除し、35 I.fas (図 4) としてトリミングの最初の MtN3/唾ドメインのシーケンスを保存します。同様に、左側と右側の 2 番目の MtN3/唾ドメインのシーケンスを突出を削除し、35 II.fas として保存します。最初と 2 番目の MtN3/唾ドメイン シーケンスはリズム (http://proteinformatics.charite.de/rhythm/inndex.php?site=helix) または TMHMM (http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/) を事前に予測します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
メガのファイル 35 I.fas を開き、「整列」が表示されたら] をクリックします。「編集」メニューの下で"Select All"、クリックをクリックして「選択シーケンス」;黒 (図 5) で名前とイチイのシーケンスが選択されます。
	<ol>
<li>クリップボードには、シーケンスをコピーするのには「編集」メニューから「コピー」を選択し、doc ファイルにコピーされたシーケンスを貼り付けます。</li>
		<li>Doc ファイルで置き換えるすべて「#」">"、FASTA 形式にそれらを変換する任意の関係のない文字を削除。追加"-私「最初 MtN3/唾ドメイン シーケンスとしてそれらをマークするには、各分類群名終わりに。同じメソッドに続く 2 番目の MtN3/唾ドメイン シーケンスを処理し、追加"-II」各分類群名の後。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
FASTA 形式の doc ファイルに最初と 2 番目の MtN3/唾ドメイン配列を結合します。
	<ol>
<li>再び Clustal オメガに結合されたシーケンスを読み込むし、前述したようにシーケンスを配置します。「35 realigned.clustal"として結果をを保存します。</li>
		<li>BioEdit で"35 realigned.clustal"ファイルを開き、整列のシーケンスのどちらかの端 (突出) 凹凸のアミノ酸残基を削除、"35 realigned.fas"としてシーケンスを保存します。いくつかの非標準の文字を保存できないことを警告したときに「はい」をクリックします。</li>
	</ol>
</li>
</ol>2 系統樹の計算
<ol><li>
メガで「35 realigned.fas」を開きます。
	<ol>
<li>「データ」メニューをクリックしてし"エクスポートの整列"を選択し MrBayes (図 6) 後で使用するための"35.nex"として PAUP 形式 (ネクサス) で配置を保存します。</li>
		<li>一方、メガのメインパネルの「モデル」アイコンをクリックして"を見つける最高 DNA/タンパク質モデル (ML)"を選択し、ポップアップ ウィンドウで「OK」をクリックします。「計算」プロセス (図 7) を検索モデルを開始するをクリックします。新しい進行状況パネルが開きます。このプロセスは続くロード シーケンスとコンピューターのパフォーマンスの複雑さに応じて、いくつかの日には数分です。 注: を示す表モデルの検索処理が完了したら、結果が開きます (図 8)。最小のビックカメラ スコアは徐々 にビックカメラ スコアの異なるモデルのシリーズに続く最初に表示されます。最小のビックカメラのスコアを持つ最初のモデル"LG + G + F"は、"35 realigned.fas"ファイルに基づいて ML ツリーの推奨モデルです。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
メガのメインパネルの「系統」アイコンをクリックして、「構築/テストの最大尤度ツリー」、をクリックして、ポップアップ パネルのクリックして「はい」。新しいウィンドウが開き、異なるが表示する必要があるパラメーターを指定 (図 9)。
	<ol>
<li>まず、系統ボックスのテストのブートス トラップ値を設定します。500 または 1,000 は、ほとんどの場合で十分です。置換モデルの下で切り替えの種類として「アミノ酸」を選択します。置換モデルを選択する目的は、自分の現在の状態3に基づくシーケンス間の真の違いを推定します。</li>
		<li>選択「LG Freqs で。(+F) モデル」(LG + F) モデル/メソッド ボックス。「ガンマ配布」サイト、すなわちレートの変動を記述する (G) を選択率とパターン] ボックスで、.、サイト3のゆっくりと発展する時変更により多くの重量を与えます。[データの種類] ボックスで「完全削除」を選択ハイフンが含まれている列をすべて削除します。</li>
		<li>他のすべてのパラメーターをデフォルトの状態 (図 9) にしてください。これらのパラメーターの指定の後に、計算を開始する「計算」アイコンをクリックします。</li>
	</ol>
</li>
</ol>3。 系統樹のプレゼンテーション
注: メガを使用して計算したら ML 系統樹が表示されます (図 10)。
<ol><li>ツリー ・ パネルの「ファイル」アイコンのプルダウン メニューで [結果を保存する「現在セッションを保存」選択 (.mas は既定ファイルの種類)。本研究の結果は、"35.mas"として保存されました。ツリー ・ パネル クレードの長さなど多くのパラメーター ツリーのスタイル、ツリー トポロジの分類群名、サイズ、色、フォントが表示され、さまざまなオプションを設定することができます。</li>
	<li>画像アイコンをクリックして最終的な木ファイルを保存別形式で図を保存または写真編集用ソースとしてイメージをコピーします。</li>
</ol>4. お菓子と配列アラインメントを用いた SemiSWEETs の関係の解析
注: この手順は、シーケンス解析には必要ありません可能性があります。
<ol><li>228 真核生物お菓子と Clustal オメガ前述の 57 原核生物 SemiSWEETs を合わせます。Jalview で Clustal オメガに統合され、フォト エディター (図 11) で保存するコピーの配置結果を示すことができます。 注: の例の配置の α プロテオ バクテリアからいくつかの SemiSWEETs に配置されます甘いシーケンスの最初の MtN3/唾ドメイン メタノバクテリウム綱 (古細菌) から SemiSWEETs 甘いシーケンスの 2 番目の MtN3/唾ドメインと一直線に並ぶに対し。</li>
</ol>5 MrBayes 系統樹建設
<ol><li>MrBayes をベイズ推論、MrBayes 実行可能ファイルを開くし、新しいウィンドウで DOS インターフェースが出てくる。最初のステップは、ネクサスのデータファイルを読むことです。入力プロンプトの後「35.nex の実行」(35. nex MrBayes 実行可能ファイルと同じディレクトリに保存するかそれをアップロードする前にファイルの経路を指摘してください).次のリストされた分類群 (図 12) の最後「成功した読み取りマトリックス」メッセージが表示されます。35. nex ファイルが既に準備されてし、メガの保存 (上記 2.1 を参照してください)。</li>
	<li>
進化のモデルを設定します。
	<ol>
<li>指示されたら、入力"prset aamodelpr = fixed(lg);lset 率 = g」。「Lg 電子」と"g"は、メガに設定されている「lg 電子」と"G"のモデルに対応します。モデルを正常に設定するには後に、入力"mcmc nchains 4 ngen を = = 5,000,000"プロンプトの後。使用して、"nchains = 4"エントリ 1 つのコールド チェーンとメトロポリスの結合の 3 つのホット チェーンの総数を示します。"ngen 5,000,000 を ="コールドとホットのチェーンの収束のメトロポリス カップリングの 5,000,000 の世代を実行することを意味します。本研究では 0.01 以下の分割周波数の平均の標準偏差は、ホット、コールド チェーンの収束とみなされました。</li>
		<li>Ngen 数プロセスの初めに正確に予想できないし、通常調整が必要注分割周波数の平均の標準偏差の変化による。さらに、収束に ngen 数異なる場合がありますたびに同じデータに基づくプログラムを実行する場合。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
解析を実行:この手順は、入力データの複雑さとコンピューターのパフォーマンスに応じて、いくつかの日に数分から続きます。プリセットの計算を完了すると、プロンプトを尋ねます」解析 (はい/いいえ) 続行しますか?」場合は"no"の後に入力、プロンプト、コンピューティングが停止 (図 13)、それ以外の場合それ続けますさらに世代数を入力すると、計算。計算が完了したとき (分割周波数の平均の標準偏差と < 0.05 または 0.01)、お問い合わせプロンプトの後「いいえ」を入力して、計算停止します。 注: 0.01 は厳格な基準、0.05 が適度な通常十分です。</li>
	<li>
サンプルを要約:モデル パラメーター (図 14) のサンプルを要約するプロンプトの後「排水」を入力します。入力"sumt relburnin はい burninfrac を = = 0.25"ツリー サンプルを要約するプロンプトの後。系統発生の木の構造の詳細については、図 15の画面、1 つ示すクレード信頼性および他の示す枝長 ASC II コードで表示される 2 つのツリー図に続いてのように表示されます。同時に、"35.nex.con"という名前のツリー ファイルは自動的に保存されます。</li>
	<li>系統樹のより良いプレゼンテーション、フィグツリー ツール (http://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/) で"35.nex.con"ツリー ファイルを開く、スタイルまたは結果 (図 16) を表示するサイズを選択またはそれを作るためにフォトエディターで編集も読みやすい。</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. 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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>

著者が明らかに何もありません。

ヌクレオチドまたはアミノ酸シーケンス8に基づいて系統樹を作ることは生物学的研究にますます人気になっています。一般的に、配列アラインメント、適切なメソッドやアルゴリズムとアラインメントの評価と系統樹として計算結果の可視化を含む練習の 3 つの重要な段階があります。提示の研究では、アライメントの 3 つのラウンドを行った: 最初に、最初と 2 番目の MtN...

DNA や RNA 配列は、生理学的・生化学的方法を分析または形態および化石の証拠を観察できる基になる表現型の遺伝情報を運ぶ。ある意味で、遺伝情報は前者後者の基礎となるので、外部の表現型を評価するよりもより信頼性の高いです。進化の研究では、化石の証拠は非常に直接、説得力のあります。ただし、微生物などの多くの生物は、長い地質時代の化石を形成する機会がほとんど します。したがって、現存する生物の関連からアミノ酸配列と塩基配列などの分子情報が進化の関係1を探索するための値。本研究では独自に系統樹を構築する必要がある新規参入者の系統の基本的な知識と学ぶ簡単なプロトコルの簡単な紹介を行いました。
相同遺伝子、細胞小器官、または2も生物間の系統関係を推論する DNA (ヌクレオチド) とタンパク質 (アミノ酸) の両方を使用できます。DNA シーケンスは、進化の過程での変更によって影響を受ける可能性が高い。対照的に、アミノ酸配列はかなり安定して同義変異塩基配列がアミノ酸配列の変異を発生しないことを考える。結果として、DNA 配列、アミノ酸配列、遠縁の生物3から相同遺伝子の適切な密接に関連有機体から相同遺伝子の比較に役立ちます。
系統解析から始まるアミノ酸の配置またはヌクレオチド シーケンス4注釈付きヒトゲノム データベース5から取得表示 FASTA 形式、すなわち推定または表現される蛋白質シーケンス、RNA シーケンス、または DNA 配列。それは分析のための高品質のシーケンスを収集することが重要だけ相同配列は系統関係を分析する使用ことができます注目に値するです。多くの異なるプラットフォーム Clustal W、Clustal X、筋肉など MAFFT、T コーヒーをアライメントに使用できます。Clustal オメガ6,7 (http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/)、オンラインで使用することができますまたは無料でダウンロードすることができますは、最も広く使用される料金。配置ツールには、ユーザーは、配置を開始する前に調整できますが、既定のパラメーターは、ほとんどの場合でうまく動作するさまざまなパラメーターがあります。プロセスの完了後、整列のシーケンスは次のステップの正しい形式に保存ください。彼らを編集する必要があります。 またはメガで系統樹構築 (アミノ酸略語とハイフンを含む長さが等しいするシーケンスを必要とするため BioEdit などの編集ソフトウェアを使用してトリミングします。整列順序アミノ酸またはヌクレオチドなしの任意の位置はハイフンで表されます"-")。一般的に、突出のアミノ酸またはヌクレオチド配置のどちらかの端のすべて削除する必要があります。さらに、ほとんどの貴重な情報を伝えるため、時々 混乱したり、偽情報3を与えることができるので、線形の不揃いシーケンスを含んでいる列を削除できます。この時または後のツリー建設段階で、1 つ以上のハイフンが含まれる列を削除できます。また、系統樹の計算に使用できます。配列アラインメントとトリミングを完了すると、一直線に並べられたシーケンスは FASTA 形式、または後で使用するため、目的の形式で保存必要があります。
多くのソフトウェア プラットフォームは、さまざまな方法またはアルゴリズムを使用してツリー構造の機能を提供します。一般的に、メソッドは、距離行列法または離散データのメソッドのいずれかに分類できます。距離行列法は、シンプル、高速離散データのメソッドが複雑で時間がかかる、計算します。アミノ酸またはヌクレオチド シーケンス id、距離行列法の共有度の高い非常に密接に関連種のため (隣人への参加: ニュージャージー;算術平均と加重対グループ法: UPGMA) 適切な;遠縁のイチイ、離散データ メソッドの (最大尤度: ML;最大の節約: MP;ベイズの推論) は、最適な3,8です。本研究では ML メガ (6.0.6) とベイズ推論 (MrBayes 3.2) の9系統樹を構築に適用しました。理想的には、適切なモデルとパラメーターを使用すると、異なる方法から得られた結果は、一貫性のあるかもしれないし、彼らより信頼性の高い、説得力のあります。
手法はメガ10ML 系統樹のプログラムに FASTA 形式で一直線に並べられたシーケンス ファイルをアップロードする必要があります。まず、アップロードされたデータの最適な代替モデルを選択することです。アップロードされたシーケンスに基づいてすべての利用可能な代替モデルを比較し、最終スコアが結果テーブルに表示されます。(表の最初に表示) 最小ベイズ情報基準 (BIC) のスコアを持つモデルを選択、推奨モデルによると ML パラメーターを設定し、計算を開始します。計算時間は、数分から読み込まれたデータ (シーケンスとイチイの数の長さ) の複雑さと、プログラムを実行するコンピューターのパフォーマンスに応じて、いくつかの日によって異なります。計算が完了したら、系統樹は新しいウィンドウに表示されます。"FileName.mat"としてファイルを保存します。ツリーの外観を指定するためのパラメーターを設定した後もう一度保存します。メガは、このメソッドを使用して、パブリケーション グレード系統樹図を生成できます。
MrBayes11木構築の最初のステップは、nexus 形式 (ファイルの種類として .nex) に FASTA 形式に通常記載されている整列のシーケンスを変換するためです。メガで FASTA ファイルをネクサスの形式に変換を処理できます。次に、nexus 形式で整列のシーケンスは、MrBayes にアップロードできます。ファイルが正常にアップロードされると、ツリーの計算の詳細なパラメーターを指定します。これらのパラメーターは、カップリング、ngen 数アミノ酸置換モデル、変化率、マルコフ連鎖モンテカルロ法 (MCMC) のチェイン ・ ナンバーなどの詳細を含める、分割周波数の標準偏差の平均、などなど。これらのパラメーターを指定すると後、は、計算を開始します。最後に、ASC II コード、1 つ示すクレード信頼性および他の示す枝長の 2 つのツリー図は、画面に表示されます。
ツリーの結果は、「FileName.nex.con」として自動的に保存されます。このツリーのファイルを開くおよびフィグツリー、編集できます、フィグツリーに表示される図は、文書により適切にさらに変更できます。
この研究では、単細胞真核生物から 35 お菓子など、原核生物から 57 SemiSWEETs 228 の甘い蛋白質は例として分析されました。お菓子と SemiSWEETs の両方は、膜12,13でブドウ糖や果糖、ショ糖トランスポーターとして特徴づけられた.系統解析では、細菌 SemiSWEET ・始原14進化融合由来のお菓子を含む 2 つの MtN3/唾ドメイン可能性がありますを示唆しています。

<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

系統解析分子進化の関係別分類 (分類単位) を表示するツリーを構築するヌクレオチドまたはアミノ酸配列またはドメイン配列や立体構造など、その他のパラメーターを使用して、レベル。相当受けている生物形態および生理学でも研究員不足のために化石の証拠のための変更のために特にも、系統解析を使用個々 の分類群内でのドメインの関係を調査することができます、生物の長い進化の歴史や化石化の欠乏。
Clustal オメガと後続の系統樹を用いた両方最大尤度 (ML) の分子進化遺伝学を使用してアミノ酸配列アラインメントを含む系統のメソッドを使用してこのテキストの詳しいプロトコルを紹介します。分析 (メガ) とベイズ推定 MrBayes を介して。真核生物の糖が最終的にトランスポーターのエクスポートをする(甘口) 遺伝子の起源を調べるためには、単細胞真核生物から 35 甘い蛋白質と原核生物から 57 の少し甘味がある蛋白質を含む 228 お菓子を行った。興味深いことに、SemiSWEETs が原で発見されたが、お菓子は真核生物で発見されました。理論的に異なるメソッドを使用して 2 つの系統樹は一貫して最初の真核生物の遺伝子を甘い可能性があります細菌の少し甘味がある遺伝子と古細菌甘味遺伝子の融合に由来することを示唆しています。それは慎重な困難または実験的手段によって識別することは不可能である、異なる分類群の基になる関係を説明するために便利ですが系統解析のみに基づいて結論を出すべきということは注目に値する.

系統発生の木は、すべての 35 の甘いシーケンスの最初の MtN3/唾ドメインが 1 つのクレードと別のクレードとしてクラスター化甘いシーケンスの 2 番目の MtN3/唾ドメインとしてクラスター化することを表示します。さらに、お菓子や SemiSWEETs の配置結果表示 α プロテオ バクテリアからいくつかの SemiSWEETs が甘いシーケンスの最初の MtN3/唾ドメインと揃っている 2 番目?...

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Using Phylogenetic Analysis to Investigate Eukaryotic Gene Origin

原核生物から真核生物と SemiSWEETs からお菓子の配列相同性に基づいて系統樹を構築する方法を説明します。系統解析は、異なる生物のグループから相同タンパク質や遺伝子の進化的関連性を説明するための便利なツールです。

系統解析を使用して真核生物遺伝子の起源を調査するには

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

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Unit 2

Genomes and Evolution

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15.7K ビュー.  China Three Gorges University. 原核生物から真核生物と SemiSWEETs からお菓子の配列相同性に基づいて系統樹を構築する方法を説明します。系統解析は、異なる生物のグループから相同タンパク質や遺伝子の進化的関連性を説明するための便利なツールです。

ビデオ: 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.

細菌集団における階層遺伝子型とアクセサリゲノム遺伝子座のヒューリスティックマイニング

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

遺伝学

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.

パッチ ・ クランプ後単一のセル多重逆のトランスクリプション ポリメラーゼ連鎖反応

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

神経科学

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.

ゲノムワイドな探索とグレープバインで ATL E3 ユビキチンリ ガーゼ遺伝子家族の表現メタ分析のための包括的なワークフロー

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

生物学

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.

RNA-seqを用いた分子進化と遺伝子発現を探るバイオインフォマティクスのパイプライン

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.

マイクロタンパク質同定と配列解析のための統合アプローチ

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

進化的関係

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

進化論

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.

ゲノム比較による進化的関係

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

分子生物学

ユニット 2

遺伝情報と進化

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

真核生物のゲノムDNA

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

細胞プロセス

細胞周期と分裂

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.

真核生物の進化

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

細胞生物学

ユニット １

細胞、ゲノム、進化

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

遺伝子の進化 - 速いか遅いか?

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 ...

系統解析を使用して真核生物遺伝子の起源を調査するには

要約

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細菌集団における階層遺伝子型とアクセサリゲノム遺伝子座のヒューリスティックマイニング

パッチ・クランプ後単一のセル多重逆のトランスクリプションポリメラーゼ連鎖反応

ゲノムワイドな探索とグレープバインで ATL E3 ユビキチンリガーゼ遺伝子家族の表現メタ分析のための包括的なワークフロー

RNA-seqを用いた分子進化と遺伝子発現を探るバイオインフォマティクスのパイプライン

マイクロタンパク質同定と配列解析のための統合アプローチ

進化的関係

ゲノム比較による進化的関係

真核生物のゲノムDNA

真核生物の進化

遺伝子の進化 - 速いか遅いか?

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RNA-seqを用いた分子進化と遺伝子発現を探るバイオインフォマティクスのパイプライン

マイクロタンパク質同定と配列解析のための統合アプローチ

進化的関係

ゲノム比較による進化的関係

真核生物のゲノムDNA

真核生物の進化

遺伝子の進化 - 速いか遅いか?

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ゲノムワイドな探索とグレープバインで ATL E3 ユビキチンリガーゼ遺伝子家族の表現メタ分析のための包括的なワークフロー