Отчет по практикуму 3. Укоренение и бутстрэп.

На этой странице выложен отчет по практикуму 3. Укоренение и бутстрэп.

Укоренение в среднюю точку.

Для реконструкции филогенетического дерева мною был выбран белок с мнемоникой RL1, являющийся рибосомным белком L1. Из Swiss-Prot были получены последовательности белков с данной функцией из отобранных ранее бактерий. Для этого был запущен JalView. В меню File было выбрано Fetch sequences. Далее я щёлкните по "Select Database" и выбрал Uniprot. Через точку с запятой я записал следующие выражения:RL1_BACAN ; RL1_CLOBA ; RL1_CLOTE ; RL1_FINM2; RL1_LACAC ; RL1_STAAR; RL1_STAES ; RL1_STRPN. После нажатия OK появилось окно с последовательностями. В этом окне я выбрал Web Service, затем Alignment, затем Muscle with Defaults. Программой Muscle было построено их выравнивание (ссылка на выравнивание в fasta-формате). Затем для удобства от названия белка в выравнивании была оставлена только мнемоника вида. Полученное выравнивание в fasta-формате.

Рис. 1. Выравнивание белковых последовательностей выбранных бактерий.

Методом "Neighbor Joining Using % Identity" было реконструировано филогенетическое дерево (ссылка на дерево в Newick-формате).
Ссылка на проект JalView
Полученное с помощью JalView дерево было сохранено. Изображение данного дерева можно увидеть ниже.

Рис. 2. Построенное с помощью Jalview филогенетическое дерево с учетом длин ветвей.

Рис. 3. Дерево, построенное JalView, открытое в Mega без учета длин ветвей.

Рис. 4. Дерево, построенное JalView, открытое в Mega с учетом длин ветвей.

Затем данное дерево было переукоренено в среднюю точку с помощью программы retree пакета PHYLIP (выходной файл outtree). Ниже можно увидеть изображение полученного дерева.

Рис. 5. Дерево, переукорененное в среднюю точку, с помощью пакета PHYLIP с длинами ветвей.

Рис. 6. Дерево, переукорененное в среднюю точку, с длинами ветвей, открытое в MEGA.

Рис. 7. Дерево, переукорененное в среднюю точку, без длин ветвей, открытое в MEGA.

Можно заметить, что дерево было укоренено в нетривиальную ветвь, отделяющую STRPN и LACAC от остальных белков. Данное укоренение можно считать правильным, так как эта ветвь отделяет класс Bacilli, другие ветви отделяют порядки Bacillales, Lactobacillales и Staphylococcaceae.

Рис. 8. Выравнивание, включающее внешнюю группу-белок E. Coli.

Рис. 9. Дерево, переукорененное с помощью внешней группы, без длин ветвей, открытое в MEGA.

Бутстрэп анализ

Бутстрэп — практический компьютерный метод исследования распределения статистик вероятностных распределений, основанный на многократной генерации выборок методом Монте-Карло на базе имеющейся выборки[1]. Позволяет просто и быстро оценивать самые разные статистики (доверительные интервалы, дисперсию, корреляцию и так далее) для сложных моделей. Предложен в 1977 году Брэдли Эфроном (первая публикация относится к 1979 году[2]). Суть метода состоит в том, чтобы по имеющейся выборке построить эмпирическое распределение. Используя это распределение как теоретическое распределение вероятностей можно с помощью датчика псевдослучайных чисел сгенерировать практически неограниченное количество псевдовыборок произвольного размера, например, того же как у исходной. На множестве псевдовыборок можно оценить не только анализируемые статистические характеристики, но и изучить их вероятностные распределения. Таким образом, например, оказывается возможным оценить дисперсию или квантили любой статистики независимо от её сложности. Данный метод является методом непараметрической статистики.

С помощью программы MEGA я выполнил бутстрэп-анализ филогении отобранных белков с числом реплик, равным 100. Original tree (исходное дерево) было построено методом Maximum Likelihood method. Ниже приведены полученные изображения.

Рис. 10. Исходное дерево.

Рис. 11. Консенсусное дерево, полученное на основе бустрэп анализа.

Ссылки:

[1] http://lib.stat.cmu.edu/S/bootstrap.funs
[2] Эфрон, 1979.