Деревья
  (… порубили все дубы на гробы …)
 
 
ИСХОДНОЕ ДЕРЕВО 
 
 
 +----- C
 |
 +-----+ +-- A
 | | |
 | +---+
 | |
 | +-- B
 +---+ 
 | |
 | +--mutl_ecoli
 |
 | +--- F
 | |
 +--+ +--- D
 | |
 +----+
 |
 +--- E
 

Деревья

A 0.0000 0.7028 0.8256 1.5916 1.6334 1.4943 0.7252

B 0.7028 0.0000 0.8240 1.5351 1.6479 1.4082 0.7425

C 0.8256 0.8240 0.0000 1.6627 1.6287 1.5104 0.7498

D 1.5916 1.5351 1.6627 0.0000 0.6021 0.9607 0.7602

E 1.6334 1.6479 1.6287 0.6021 0.0000 1.0855 0.7513

F 1.4943 1.4082 1.5104 0.9607 1.0855 0.0000 0.7662

MUTL_ECOLI 0.7252 0.7425 0.7498 0.7602 0.7513 0.7662 0.0000

по методу наибольшего правдоподобия (Maximum Likelihood)

+MUTL_ECOLI

+----------5

! ! +------------------F

! +--------4

+--1 ! +----------E

! ! +------3

! ! +---------D

! !

! +--------------C

!

--2------------B

!

+-----------A

((((D,E),F),mutl_ecoli),(C,(A,B)));

по методу максимальной экономии (Parsimony)

+--------MUTL_ECOLI

+--6

! ! +-----F

! +--5

+--3 ! +--E

! ! +--4

! ! +--D

+--2 !

! ! +-----------C

--1 !

! +--------------B

!

+-----------------A

((((((D,E),F),mutl_ecoli),C),B),A);

по методу ближайших соседей (Neighbor-Joining)

+------------C

!

! +--------D

! +-------1

! +--------2 +---------E

! ! !

--5----------3 +-------------F

! !

! +MUTL_ECOLI

!

! +----------A

+--4

+---------B

(((((D,E),F),mutl_ecoli)),(C,(A,B)));

по методу UPGMA

+--------------------A

+--2

+--3 +--------------------B

! !

+----------------4 +---------------------MUTL_ECOLI

! !

! +-----------------------C

--6

! +-----------------D

! +------------1

+---------5 +-----------------E

!

+------------------------------F

( ( ((A,B),MUTL_ECOLI),C),((D,E),F));

Ветвь	Исходное дерево модели	UPGMA	NJ	ML	Parsimony
ABCDEF mutl_ecoli
110000 0	+	+	+	+	+
111000 0	+	-	+	+	+
111000 1	+	+	+	+	+
111001 1	+	+	+	+	+
110000 1	-	+	-	-	-

*** sorry что я считала с MUTL_ECOLI но когда я обнаружила что это делать не надо было уже поздно.

Обсуждение:

• при такого уровня расстояниях между последовательностями реконструкция хода эволюции не слишком эффективна, хотя почти все алгоритмы восстановили её правильно.
• Все методы выдавшие правильный результат при столь больших изменениях можно назвать эффективными.

Cравнение полученных деревьев:

UPGMA Neighbor-Joining Maximum Likelihood Parsimony

укорененное + - - -

дерево

--------------------------------------------------------------------------------

ультраметрическое

дерево + - - -

--------------------------------------------------------------------------------

использует матрицу

попарных расстояний + + - -

--------------------------------------------------------------------------------

является символьно

- ориентированным - - + +

--------------------------------------------------------------------------------