Információ

Hogyan készítsünk tumorfilogenetikai fát?


Érdeklődni szeretnék, hogy próbált-e valaki olyan szoftvert, amely olyan tumorfejlődési fákat hoz létre, ahol a törzsek a közös mutációkat képviselik, és minden ágon fel vannak jegyezve a privát változások. Meg tudom csinálni manuálisan is, de a minta mérete túl nagy (közel 100 beteg). Íme egy jó példa arra, amit keresek itt, a 4. ábrán: http://www.nature.com/nm/journal/v21/n7/full/nm.3886.html

Bármilyen további számítási modell javaslatot szívesen fogadunk.


PhyloOncology: A rák megértése filogenetikai elemzésen keresztül ☆

A több évtizedes kutatás és az ebből származó rengeteg adat ellenére a rák továbbra is jelentős közegészségügyi probléma. Új eszközökre és új perspektívákra van szükség ahhoz, hogy alapvető betekintést nyerjünk, jobb prognosztikai és prediktív eszközöket fejlesszünk ki, és azonosítsuk a jobb terápiás beavatkozásokat. Az egyre gyakrabban előforduló genomszintű adatokkal az algoritmusok és koncepciók egyik sorozata, amely fényt deríthet a rákbiológiára, a filogenetika, egy olyan tudományág, amelyet különböző területeken használnak. A rákminták részhalmazainak csoportosításától a szubklonális evolúció nyomon követéséig a rák progressziója és áttétképzése során a filogenetika alkalmazása erőteljes rendszerbiológiai megközelítés. A jól fejlett filogenetikai alkalmazások gyors, robusztus megközelítéseket biztosítanak a nagy dimenziós, heterogén rákos adatkészletek elemzéséhez. Ez a cikk a Dr. Robert A. Gatenby által szerkesztett: Evolúciós alapelvek – heterogenitás a rákban? című különszám része.


Vízszintes génátvitel

A horizontális géntranszfer (HGT) a genetikai anyag fajok közötti átadása más mechanizmusok révén, mint a szülőtől az utódig.

Tanulási célok

Magyarázza el, hogy a vízszintes géntranszfer hogyan teheti nehézzé a filogenezisek felbontását

Kulcs elvitelek

Főbb pontok

  • Úgy gondolják, hogy a HGT gyakrabban fordul elő prokariótákban, mint eukariótákban, de a prokarióta genomnak csak körülbelül 2%-a kerülhet át ezzel a folyamattal.
  • Sok tudós úgy véli, hogy a HGT és a mutáció (különösen a prokariótákban) a genetikai variáció jelentős forrásának tűnik, ami a természetes szelekciós folyamat nyersanyaga.
  • A prokariótákban a HGT négy különböző mechanizmussal fordul elő: transzformáció, transzdukció, konjugáció és géntranszfer ágensek révén.
  • A HGT a növényekben transzpozonokon (ugró gének) keresztül fordul elő, amelyek különböző növényfajok között transzferálnak.
  • Az állatokban előforduló HGT példája a gomba gének átvitele (fogyasztáson keresztül) a levéltetvek nevű rovarokba, ami lehetővé teszi a levéltetvek számára, hogy maguk is karotinoidokat termeljenek.

Kulcsfontossagu kifejezesek

  • átalakítás: egy baktériumsejt megváltozása, amelyet egy másik DNS átvitele okoz, különösen, ha patogén
  • transzdukció: horizontális génátviteli mechanizmus prokariótákban, ahol a gének átvitele vírus segítségével történik
  • konjugáció: organizmusok átmeneti fúziója, különösen az ivaros szaporodás részeként

Vízszintes génátvitel

A horizontális géntranszfer (HGT) genetikai anyag bejuttatása egyik fajból egy másik fajba más mechanizmusok révén, mint a szülő(k)től az utódokhoz való vertikális átvitel. Ezek az átvitelek lehetővé teszik még a távoli rokon fajok számára is (szokásos filogenetikai rendszert használva), hogy megosszák a géneket, befolyásolva a fenotípusukat. Úgy gondolják, hogy a HGT gyakoribb a prokariótákban, de a prokarióta genomnak csak körülbelül 2%-a kerülhet át ezzel a folyamattal. Egyes kutatók úgy vélik, hogy ezek a becslések koraiak, a HGT tényleges fontosságát az evolúciós folyamatokban folyamatban lévő munkának kell tekinteni. A jelenség alaposabb vizsgálatával kiderülhet, hogy gyakoribb. Sok evolucionista feltételezi, hogy ez a folyamat nagy szerepet játszik az evolúcióban, így bonyolítja az egyszerű famodellt. Számos tudós úgy véli, hogy a HGT és a mutáció (különösen a prokariótákban) a genetikai variáció jelentős forrásának tűnik, ami a természetes szelekciós folyamat nyersanyaga. Ezek az átvitelek megtörténhetnek bármely két faj között, amelyek bensőséges kapcsolatban állnak egymással, így összetettebbé teszi a filogenetikai kapcsolatok megértését vagy feloldását.

A prokarióta és eukarióta horizontális géntranszfer mechanizmusai: A horizontális géntranszfer a genetikai anyag bejuttatása egyik fajból egy másik fajba más mechanizmusok révén, mint a szülő(k)től az utódokhoz való vertikális átvitel. Ezek az átvitelek lehetővé teszik még a távoli rokon fajok számára is (szokásos filogenetikai rendszert használva), hogy megosszák a géneket, befolyásolva a fenotípusukat. A horizontális géntranszfer mechanizmusaira mind a prokarióta, mind az eukarióta szervezetekre példákat sorolunk fel.

HGT prokariótákban

Kimutatták, hogy a HGT mechanizmusa meglehetősen gyakori a baktériumok és az archaeák prokarióta tartományaiban, jelentősen megváltoztatva evolúciójuk szemléletét. Ezek a fajok közötti géntranszferek jelentik a fő mechanizmust, amellyel a baktériumok rezisztenssé válnak az antibiotikumokkal szemben. Klasszikusan azt hitték, hogy ez a fajta átvitel három különböző mechanizmussal megy végbe:

  • Átalakulás: a csupasz DNS-t egy baktérium felveszi.
  • Transzdukció: a gének átvitele vírus segítségével történik.
  • Konjugáció: egy üreges csövet, amelyet pilusnak neveznek, a gének átvitelére az organizmusok között.

A közelmúltban a prokarióták közötti génátvitel negyedik mechanizmusát fedezték fel. A kis, vírusszerű részecskék, az úgynevezett géntranszfer ágensek (GTA-k) véletlenszerű genomi szegmenseket helyeznek át egyik prokarióta fajból a másikba. Bebizonyosodott, hogy a GTA-k felelősek a genetikai változásokért, néha nagyon nagy gyakorisággal más evolúciós folyamatokhoz képest. Az első GTA-t 1974-ben jellemezték lila, nem kén baktériumok felhasználásával. Ezek a GTA-k, amelyekről úgy gondolják, hogy olyan bakteriofágok, amelyek elvesztették az önálló szaporodási képességüket, véletlenszerű DNS-darabokat szállítanak egyik szervezetből a másikba. A GTA-k nagy gyakoriságú hatását tengeri baktériumok felhasználásával végzett ellenőrzött vizsgálatok igazolták. A tengeri prokariótákban a GTA-k vagy vírusok által okozott génátviteli események a becslések szerint csak a Földközi-tengerben évente 10 13-at is elérhetnek. Úgy gondolják, hogy a GTA-k és a vírusok hatékony HGT-hordozók, amelyek jelentős hatással vannak a prokarióta evolúciójára.

HGT az eukariótákban

Bár könnyen belátható, hogyan cserélik ki a prokarióták genetikai anyagot a HGT-vel, kezdetben úgy gondolták, hogy ez a folyamat hiányzik az eukariótákból. Végtére is, a prokarióták csak egysejtek, amelyek közvetlenül ki vannak téve a környezetüknek, míg a többsejtű szervezetek ivarsejtjei általában a test védett részein helyezkednek el. Ebből az elképzelésből az következik, hogy a többsejtű eukarióták közötti génátvitelnek nehezebbnek kell lennie. Valójában úgy gondolják, hogy ez a folyamat ritkább az eukariótákban, és sokkal kisebb az evolúciós hatása, mint a prokariótákban. Ennek ellenére a távoli rokon élőlények közötti HGT-t számos eukarióta fajban kimutatták. Lehetséges, hogy a jövőben további példákat fedeznek fel.

Növényekben génátvitelt figyeltek meg olyan fajoknál, amelyek normál módon nem képesek keresztbeporozni. Kimutatták, hogy a transzpozonok vagy "ugró gének" átadnak a rizs és a köles növényfajai között. Ezenkívül a tiszafán táplálkozó gombafajok, amelyekből a TAXOL® rákellenes gyógyszer a kéregből származik, képesek voltak arra, hogy a taxolt a géntranszfer egyértelmű példájává tegyék.

Az állatokban a HGT egy különösen érdekes példája a levéltetű fajokon belül fordul elő. A levéltetvek olyan rovarok, amelyek színe a karotinoidtartalom alapján változik. A karotinoidok különféle növények, gombák és mikrobák által termelt pigmentek, amelyek különféle funkciókat látnak el azokban az állatokban, amelyek ezeket a vegyi anyagokat táplálékukból nyerik. Az embereknek karotinoidokra van szükségük az A-vitamin szintéziséhez, amelyeket narancssárga gyümölcsök és zöldségek fogyasztásával nyerünk: sárgarépát, sárgabarackot, mangót és édesburgonyát. Másrészt a levéltetvek képesek arra, hogy maguk is előállítsák a karotinoidokat. A DNS-elemzés szerint ez a képesség annak köszönhető, hogy a HGT gomba géneket vitt át a rovarba, feltehetően mivel a rovar táplálékként fogyasztotta el a gombákat. A deszaturáz nevű karotinoid enzim felelős bizonyos levéltetvek vörös elszíneződéséért. Ezenkívül kimutatták, hogy amikor ezt a gént mutáció inaktiválja, a levéltetvek visszakapják a gyakoribb zöld színüket.

HGT a levéltetveken belül: (a) A vörös levéltetvek színüket a vörös karotinoid pigmenttől kapják. A pigment előállításához szükséges gének bizonyos gombákban jelen vannak. A tudósok azt feltételezik, hogy a levéltetvek ezeket a géneket a HGT-n keresztül szerezték be, miután gombákat fogyasztottak élelmiszerként. Ha a karotinoidok előállítására szolgáló géneket mutáció inaktiválja, a levéltetvek visszakapják (b) zöld színüket. A vörös elszíneződés a levéltetveket sokkal feltűnőbbé teszi a ragadozók számára, de a bizonyítékok arra utalnak, hogy a vörös levéltetvek jobban ellenállnak a rovarölő szereknek, mint a zöldek. Így a vörös levéltetvek alkalmasabbak lehetnek a túlélésre bizonyos környezetben, mint a zöldek.


Törzsfejlődés

Bevezetés

Az emberi könyök összekötő kapocs a brachium és az alkar között, szabályozza a kéznyújtás hosszát és a kéz tájolását, és az egyik legjellegzetesebb anatómiai régiónk. A könyök filogenezisének értékelése háromféleképpen egészíti ki az anatómiai ismereteket: (1) bemutatja, hogy a könyök hogyan fejlődött, hogy megkönnyítse az adott funkcionális igényeket, mint például a felfüggesztő mozgás és az ügyes manipuláció (2) megmagyarázza az egyes morfológiai jellemzők funkcionális jelentőségét és (3) ) segít előre jelezni az ilyen tulajdonságok betegség, sérülés vagy kezelés miatti elvesztésének következményeit.

Az emberi könyök jellemzőinek többsége jelentősen megelőzi a modern megjelenését Homo sapiens. Valójában a jelenlegi bizonyítékok arra utalnak, hogy ez a morfológia az emberek és a majmok közös ősére vezethető vissza, körülbelül 15-20 millió évvel ezelőtt (mya).


A daganat evolúciós múltjának rekonstrukciója egyetlen mintából

Még akkor is, ha csak egy tumorminta nyerhető, a szekvenálási adatokban még mindig sok információ lehet, amely lehetővé teszi az események sorrendjének következtetését a tumor fejlődése során. Amint fentebb tárgyaltuk, a pontmutációkat a mutációt hordozó rákos sejtek azon frakciója alapján lehet besorolni, amelyek klonálisak vagy szubklonálisak, és ebből arra következtethetünk, hogy a klonális mutációk megelőzik a szubklonálisakat. Továbbá a klonális kromoszóma-növekedés régióin belüli klonális mutációk időlegesen feloszthatók azokra, amelyek a növekedés előtt, illetve azokra, amelyek azután következtek be [54, 55]. A pontmutációk és a környező kópiaszám közötti kapcsolatra a mutáció variáns allélgyakoriságából következtethetünk, miután figyelembe vettük a tumor tisztaságát és a kópiaszámot, hogy megkapjuk a mutációt hordozó kromoszómák számát [18]. Két allél mutációinak már jelen kell lenniük, és duplikálódtak a környező régióval („korai”), míg az egyetlen allél mutációinak vagy utólag kellett történniük („késői”), vagy egy nem duplikált allélen (lásd: 1. ábra).

A másolatszám növekedésének időzítése pontmutációk segítségével. A pontmutációk és a környező kópiaszám-növekedés közötti kapcsolatból következtethetünk az erősítés idejére. a A heterozigóta kópia-semleges elvesztésének időzítése (CNLOH). Kék mutációk a CNLOH esemény előtt, narancssárga mutációk utána fordultak elő bármelyik kromoszómán. b Egyetlen allél erősítése, ahol a másik megmarad, összetettebb, mivel az egypéldányos mutációk tükrözhetik mind az erősítés óta bekövetkezett mutációkat, mind a nem duplikált allélen (sárga) lévő mutációkat.

Így lehetséges megbecsülni az egyes mutációk relatív időzítését a tumorfejlődés klonális fázisában. A klonális kópiaszám-növekedésen belüli időzített mutációk ezután felhasználhatók annak becslésére, hogy maga a növekedés mikor következett be, a korai és késői mutációk arányából számítva (lásd 1. keretes írás) [54]. Ha nagyon sok mutációt hordoz két allél, és kevés egyetlen allél, ez arra utal, hogy a pontmutációk ebben a régióban hosszabb ideig halmozódtak fel a növekedés előtt, ami a klonális evolúció vége felé történt. Ezzel szemben, ha a mutációk többségét csak egyetlen allél hordozza, ez azt jelzi, hogy arányosan a növekedés korábban történt a klonális tumor evolúciójában. Fontos megjegyezni, hogy ez a megközelítés nem feltételez állandó mutációs rátát, így az időbecslések a „mutációs időnek” felelnek meg, azaz az erősítés időzítése jelzi annak relatív helyzetét a pontmutációkhoz képest.

Az elmúlt években algoritmusokat fejlesztettek ki ennek a koncepciónak a megvalósítására, amelyek részleges vagy teljes maximum-likelihood megközelítést alkalmaztak az egyedi mutációk kópiaszámának becslésére, majd a kromoszómagyarapodás időzítésének becslésére [56, 57]. . Mivel a mutációs ráta meghatározásakor figyelembe kell venni a klonális tumorfejlődés egyes szakaszaiban létező kromoszómák számát (lásd 1. keretes írás), fontos, hogy a kromoszómagyarapodás megszerzése során lehessen modellezni az események pontos sorrendjét. és ezért az egyszerű nyereségek könnyebben alkalmazhatók erre a megközelítésre. Purdom és munkatársai szerint. [56], ezek közé tartoznak a kópia-semleges heterozigóta (CNLOH) régiók, egyetlen allél növekedése és egyetlen allél kétszeres növekedése. A teljes genom duplikáció (WGD) eseményei kivételes esetnek tekinthetők, mivel feltételezzük, hogy mindkét allélt egyidejűleg nyerjük, bár ez esetenként elkerülhetetlenül nem igaz. Figyelmeztetésként meg kell jegyezni, hogy ezzel a módszerrel csak a nyereségeket lehet tanulmányozni, a kromoszómaveszteség időzítéséhez szükséges mutációkat magával a kromoszómával együtt elveszteni.

Ennek a megközelítésnek a rákgenomokra történő alkalmazása tehát betekintést enged a kromoszóma-gyarapodás időzítésébe és a mutációk relatív sorrendjébe a tumor klonális evolúciója során, potenciálisan rávilágítva a daganatfejlődés hátterében álló különböző mechanizmusokra. Például Nik-Zainal et al. [17] ezt a megközelítést alkalmazta a kromoszóma-gyarapodás időzítésére 21 emlőrák kialakulása során. Ez a tanulmány kimutatta, hogy a kópiaszám növekedése valószínűleg nem az első esemény az emlőrák evolúciója során, hanem idővel felhalmozódik, és a legtöbb növekedés a mutációs idő első 15-20%-a után következik be. A klonális duplikációk kvantitatív időbecsléseit ezután integrálni lehetne más események megfelelő relatív időzítésével, mint például a ERBB2, MYC, és CCND1, és a pontozott események, mint például a kromotripsis, összefoglalva az eseménysorozatot a klonális evolúció során az emlőrák ezen csoportjában [17]. Hasonlóképpen a hasnyálmirigy-adenokarcinómában a mutációk és a kópiaszám-változások (CNA-k) időzítése a genom megduplázódásához képest azt mutatja, hogy a megkettőződés előtt elhúzódó mutációs idő áll rendelkezésre, esetleg a preinvazív betegség állapotaiban, ami arra utal, hogy a későbbi kópiaszám nyereségek kísérik az átalakulást [58].

A mutációs időzítés ezért elegendő számú pontmutációtól függ, ami problémás lehet, különösen alacsony mutációs rátával rendelkező rákos megbetegedéseknél. WGD esetén azonban a pontmutációk és a kisebb CNS-ek teljes száma a teljes genomban bőséges információt nyújt az időbecslések kiszámításához. Ez egy jelentős esemény a rák evolúciójában, mivel kétszeres nyersanyagot biztosít a természetes szelekció alakításához, lehetővé téve a sejtek olyan aneuploid állapotok elérését, amelyeket egyébként nem tolerálnának. Ezért kulcsfontosságú a WGD események időpontja a tumor evolúciója során. A klonális WGD események változó időzítést mutatnak a ráktípusok között, úgy tűnik, hogy későinek tűnnek az emlőrák evolúciójában [28], másoknál pedig korábban, mint például a vastagbélráknál, ahol úgy gondolják, hogy ezek jelentik az első lépést a bonyolultabb genomiális kariotípusok kialakulásában. , amely elősegíti a betegség progresszióját és hátrányosan befolyásolja a túlélési eredményeket [59].

Pánrák, a WGD időzítéséről szóló tanulmányok a Cancer Genome Atlas adathalmazban kimutatták, hogy a genom megduplázódásának időzítése mind az egynukleotidos variánsokhoz (SNV-k), mind a kis CNS-ekhez képest korábbi azoknál a ráktípusoknál, ahol gyakoribb a megkettőződési események, mint például a petefészek, hólyag. és vastag- és végbélrák, összehasonlítva azokkal, amelyekben kevesebb a genom megkettőződése, mint például a glioblasztóma és a tiszta sejtes vesekarcinóma [60]. Ez megerősíti azt az elképzelést, hogy egyes ráktípusoknál a tetraploid állapot fontos mérföldkő a későbbi genomiális aberráció szempontjából, míg másokban talán más CNS-ek felhalmozódásának, valamint a DNS karbantartásának és javításának elvesztésének a terméke.

Összefoglalva, a szomatikus események közötti összefüggések felhasználásával egyetlen mintából kivonható a tumor evolúciója során bekövetkező események időpontja. Ezeket a megközelítéseket azonban csak az egyes ráktípusok viszonylag kis csoportjaira alkalmazták, és még mindig sok a tanulnivaló a daganatok evolúciójának általánosabb mintáinak, a pánráknak a feltárásából.


Integratív biológia 200 Kaliforniai Egyetem, Berkeley

"A filogenetika alapelvei" az összehasonlító biológia alapvető elméletét és módszertanát fedi le, hangsúlyt fektetve a morfológiára és a molekulákra, valamint az élő és fosszilis szervezetekre egyaránt. Lefedjük, hogyan építsünk filogenetikai fákat, és hogyan használjuk őket olyan kérdések megválaszolására, mint az ökológia, az evolúció, a fejlődés, a funkcionális morfológia, a populációgenetika, a természetvédelem, a biogeográfia, a fajok kialakulása és a makroevolúció. A laborok szorosan integrálódnak az előadásokkal, és lefedik az e megközelítések megvalósításához szükséges főbb algoritmusokat és szoftvereket.

A követelmények közé tartozik a beszélgetésen való részvétel, két kvíz és egy terminus projekt. A folyóiratban közzétett írásos beszámoló mellett a projekt eredményeit egy mini-szimpózium keretében mutatják be a félév végén. Arra bátorítjuk a hallgatókat, hogy összpontosítsanak azokra a szervezetekre, amelyeket szakdolgozathoz vagy más kutatáshoz tanulmányoznak, így ez a kurzus kiváló módja annak, hogy előzetes kutatásokat végezzenek, amelyek alkalmasak későbbi szakdolgozattervezetekre, finanszírozási kérelmekre és publikációkra.

Ezt az órát csak minden második tavaszi félévben tanítják, és mind végzős hallgatóknak, mind haladó egyetemistáknak szól.

Szöveg:
Tree Thinking: Bevezetés a filogenetikai biológiába
írta: David Baum, Stacey Smith
1. kiadás, kiadó: Roberts and Company


Filogenetikai fa és vízszintes génátvitel

Egy széles körben elterjedt filogenetikai fát a másik kifejezésben evolúciós fának neveznek. A kifejezésből azt mondhatjuk, hogy a különböző kutyafajok közötti előrehaladás kapcsolatáról van szó, amely elágazási diagramban vagy faszerű diagramban jelenik meg. A diagramon felvázolt taxonok megfelelnek a fizikai és örökletes anyagukban mutatkozó hasonlóságaiknak és különbségeiknek. Kedvelt állat a fa csúcsán a mai modern kutya lesz. A fa általában egy közös ősből ágazik ki különböző fajtákra, amelyek környezeti tényező vagy génmutáció miatt várhatók. Tehát azok a kutyák, amelyek történetesen egy közös őstől származnak, hasonló tulajdonságokat hordoznak magukban, és ezt homológiának nevezik, amely lehet összetételben és génszekvenciában is.

A vízszintes géntranszfert laterális génkópiának (LGT) is nevezik, ami azt jelenti, hogy az egyik fajból származó örökítőanyag átkerül egy másik típusba anélkül, hogy az utódok megkettőzésének folyamata lenne. Ez a folyamat meglehetősen jellemző a baktériumokra, még akkor is, ha azt gondolják, hogy hihetetlenül távoli rokonságban állnak egymással. Az oldalsó géncserék lehetővé teszik a gyógyszerrezisztencia rendkívül gyors növekedését közöttük. Ennek az az oka, hogy az a gén, amely bizonyos gyógyszerekkel szembeni rezisztencia szintjét az egyik baktérium megszerezte, gyorsan átviszi ezt a gént a többi baktériumba, és ez a folyamat folytatódik és folytatódik. Bár két nagyon távoli rokon baktérium, de a baktériumok folyton örökítőanyagot cserélnek egymással, a filogenetikai fa azt is jelenti, hogy szoros rokonságban állnak egymással.

Másrészt, ha az örökítőanyag átkerül a következő generációba, ami anyától vagy apától az utódig terjed, vertikális géntranszfernek nevezzük.

A genetikai anyagokat vertikálisan továbbítják az 1-es típusból a 2-es típusba, majd a 2-es fajt átadják a 3-as fajtáknak, és így tovább, ezt vertikális géntranszfernek nevezik. De az utódok genetikai anyaga is lehet, hogy nem azonos az ősükkel, ennek oka a mutáció és a fajták közötti horizontális génmásolat.

Darwin azt mondta, hogy egy faj hosszú időn keresztül elvált egy ősétől, és a természetes szelekció révén csak ezután válik azzá a modern teremtményré, amelyet most észleltünk. A mintegy 545 millió évvel ezelőtti fosszilis feljegyzések szerint azonban a diverzifikáció robbanásszerű mértéke következik be, ami az összetett, többsejtű élőlények széles skálájához vezet. Nagyszámú állatcsoport nagyon váratlanul bukkan fel, többségükben ma is megtalálhattuk, Phylum néven, amely a filgenetikai fa ágaiba keveredett. A természetes szelekció miatt néhány olyan kedvtelésből tartott állat, amely nem rendelkezik a környezet számára kedvező tulajdonsággal, kipusztult, és csak ősmaradványokkal tudjuk visszakövetni.

A kambriumi robbanás előtt a szervezetnek csupán a legegyszerűbb formája vagy egysejtű szervezet van jelen, de a környezeti tényezők megváltozása következtében többsejtű élőlények és más, a természetes szelekciónak tulajdonított exoskeleton organizmusok megjelenéséhez vezet. A földben jelenlévő oxigénhiány miatt a kedvtelésből tartott állatok nem jutnak elegendő levegőhöz az anyagcsere-funkciókhoz, így a kutya méretének növekedése gátolt. A kambriumi robbanás után apránként felhalmozódott az oxigén és a víz figyelme, ami egy nagy és bonyolult állat jelenét idézi elő. Amint a kambriumi robbanás megindult, nő a kontinentális talapzat, a sekély tengerek keletkeznek és a környezet változatossá válik. Ez a jelenség annak köszönhető, hogy Gondwana szuperkontinense kisebb területekre tört be, amelyek lehetővé teszik a kutya számára, hogy fókuszáljon és eltéréseket okozzon az állatok között.

Azon fajták esetében, amelyek megmaradtak, az idő múlásával különböző szintű fejlődésen mennek keresztül. Egyes típusok talán sokat fejlődtek, de némelyik nem sokat fejlődött. A zsiráf például a jelentősen előrehaladott faj. A zsiráf őse valójában a gitár rövid nyaka. A zsiráfon kívül más kedvtelésből tartott állatok is zsákmányolják az alacsony növényzetet. Az idő előrehaladtával az alsó növényzet egyre kevesebb lesz. Ételhiány miatt a háziállatoknak vagy állatoknak egymás között kell megküzdeniük a túlélésért, így a zsiráf magasabb növényzetből kezdett táplálékot szerezni. Ez a zsiráf fejlődését eredményezte, ahol a torkuk egyre hosszabb és hosszabb ideig tart, ami lehetővé teszi, hogy a zsiráf a nagyobb ágú fákhoz érjen, így táplálékot vásárolhat, így életben maradhat, így egy elágazót fog látni az élet fájában. ezt a fajt. A környezeti tényező miatt olyan különleges tulajdonságok keletkeztek, amelyek a zsiráf őseiben nem fordulnak elő, és ezt a különleges előnyt továbbadják a következő technológiájuknak, így egy modern zsiráf jelenik meg. A fejlődés és a bizalom közötti különbség áthidalása (2009)

A többi fajta, amely sokat fejlődik, a kutya. A kutya őse valójában a szürke farkas, más szóval a háziasított farkasként is ismert kutya. A szürkés farkastól kutyáig jelentős fejlődést a környezeti tényezőnek is tulajdonítják. A farkaskölyköket a vadászok hozták be az egyedek családjába, és a vadász az igényeiknek megfelelően képezte ki őket. Az értelmetlen és veszélyes farkasokat kiirtják, és azokat, akiknek a farkasnak ajánlott tulajdonságuk van, kiválasztják a tenyésztésre. Lassan, de biztosan megváltozik az érzékük, képességeik és a kinti farkas minősége, valamint csökken a fogak aránya és az összméret.

Míg a másik oldalon vannak olyan fajok is, amelyek nem fejlődnek sokat, például a krokodil. Egy faj általában a környezet változásai miatt alakul ki, vagy azért, hogy megvédje magát attól, hogy más kutyák elfogyasszák. De az exkluzív ember, a krokodil a tápláléklánc csúcsának számít, így nem kell attól tartaniuk, hogy más kedvtelésből tartott állatok lenyelik őket. A krokodilok hidegvérű hüllők, így hasznos volt a környezetük, mert élőhelyük képes fenntartani a mocsarat és a szárazföldet is. Ez számos módot biztosít számukra az élelemszerzéshez. Így a környezet, a táplálékszerzés módja vagy az élőhelyek is biztosítják a krokodilok átvészeléséhez szükséges jótékony hatásokat, így nincs szükség jelentős változásra.

Az Életfa létezése miatt semleges maradok. Azért választom a semlegeset, mert úgy gondolom, hogy a géngyűjtemény az őstől származik. Annak érdekében, hogy a gén kereszteződése történjen, előfordulhat, hogy a többi fajtából mutáció vagy géntranszfer lesz, ami variánst okozhat a fizikai vagy géngyűjteményben a kedvtelésből tartott állatok között. De a fajták vizsgálati genomja révén valójában visszakövethetjük az ősüket, vagy azt, hogy a faj honnan változott. Bár egyes fajok nagyon nem hasonlítanak egymásra, de előfordulhat, hogy homológ génsorozatot mutatnak, így tudhatjuk, hogy valójában az őstől származnak. EZÉRT támogattam az élet fáját nem lehet találni. Miközben a régész birtokában talált néhány kövületi adatot a kambriumi robbanásról, amelyek azt mutatják, hogy körülbelül 545 millió évvel ezelőtt csak többsejtű élőlények jelentek meg, és ezzel egyidőben a legtöbb házi kedvenc is megjelenik. Ez tehát megdönti azt a bevált, amit az imént említettem, hogy a fajták az ősöktől hosszabb időn keresztül fejlődtek. Ezért inkább semleges vagyok.


Ahhoz, hogy filogenetikai fát hozzunk létre a molekuláris szekvencia adatokra való parszimónia elveinek alkalmazásával, a következőket kell tenni: a. kezdje azzal, hogy feltételezéseket tesz a különböző DNS-szegmensek fejlődési sebességének változásairól. b. csoportosítja azokat az organizmusokat, amelyek a legtöbb ősi szekvencián osztoznak. c. csoportosítsa a származtatott szekvenciákon osztozó organizmusokat, és a csoportokat a morfológiai karakterek által meghatározottakhoz illessze. d. csoportosítsa azokat az organizmusokat, amelyek közös származtatott szekvenciákat tartalmaznak, minimalizálva a feltételezett evolúciós változások számát. e. a származtatott szekvenciákat az organizmusok embriológiájának tanulmányozásával azonosítani.

Ahhoz, hogy filogenetikai fát hozzunk létre a molekuláris szekvencia adatokra való parszimónia elveinek alkalmazásával, a következőket kell tenni:

a. kezdje azzal, hogy feltételezéseket tesz a különböző DNS-szegmensek fejlődési sebességének változásairól.

b. csoportosítja azokat az organizmusokat, amelyek a legtöbb ősi szekvencián osztoznak.

c. csoportosítsa a származtatott szekvenciákon osztozó organizmusokat, és a csoportokat a morfológiai karakterek által meghatározottakhoz illessze.

d. csoportosítsa azokat az organizmusokat, amelyek közös származtatott szekvenciákat tartalmaznak, minimalizálva a feltételezett evolúciós változások számát.

e. a származtatott szekvenciákat az organizmusok embriológiájának tanulmányozásával azonosítani.


Hogyan készítsünk tumorfilogenetikai fát? - Biológia

LICHeE: Gyors és méretezhető következtetés többmintás rákvonalakból

A LICHeE egy kombinatorikus módszer, amely többmintás sejtvonal-fák rekonstruálására és az adott minták szubklonális összetételére a mély szekvenáló szomatikus egynukleotid variánsok (SSNV-k) variáns allélfrekvenciái (VAF) alapján történő következtetésére szolgál. A program bemenetként elfogadja az SNV-k listáját meghatározott mintánkénti VAF-okkal, és kiadja a kikövetkeztetett sejtvonal fa(k)at és a minta szubklónok bontását. Ez egy opcionális egyszerű grafikus felhasználói felületet biztosít, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy dinamikusan kommunikáljanak a fákkal.

Magas szinten a LICHeE végrehajtása a következő lépésekre bontható: (1) SSNV hívás bemeneti mintákon keresztül, (2) SSNV klaszterezés VAF-ok segítségével (az azonos mintakészletben jelen lévő SSNV-k minden csoportja külön-külön fürtözött), ( 3) az evolúciós kényszerhálózat felépítése (ahol a csomópontok a (2) lépésben kapott klaszterek, az élek pedig érvényes páronkénti ősi kapcsolatokat képviselnek), (4) a hálózatba ágyazott törzsfák keresése, amelyek minden filogenetikai megkötést kielégítenek, és (5) kimeneti vizualizáció.

Az algoritmussal kapcsolatos további információkért tekintse meg a következő kiadványt:
Popic V, Salari R, Hajirasouliha I, Kashef-Haghighi D, West RB, Batzoglou S.
Gyors és skálázható következtetés többmintás rákvonalakból. Genombiológia 2015, 16:91.

A legjobb eredmény elérése érdekében a felhasználóknak azt tanácsoljuk, hogy vizsgálják meg a módszer által megjelenített paramétereket, és szabják testre azokat az adott adatkészleteikhez. Számos paraméter alapértelmezett értékei meglehetősen óvatosan vannak beállítva, zajos valós adatokat feltételezve, és ezen küszöbértékek lazítása (különösen szimulált adatokon végzett tesztelés esetén) részletesebb eredményeket hozhat. Például a közeli fürtök összeomlását vezérlő -maxClusterDist érték csökkentésével további SSNV-ket rendelhet, ha ezeket hasonló módon külön fürtökben tartja, a -minClusterSize 1-re csökkentése pedig az egy-SSNV-fürtöket a hálózatban tartja. A paraméterek hangolásával kapcsolatos további információk alább találhatók.

-családfa rekonstrukció építése

BEMENETI/KIMENETI ÉS KIJELZÉSI OPCIÓK

-i <arg> Bemeneti fájl elérési útja (kívánt)
-o <arg> Kimeneti fájl elérési útja, ahová az eredményeket be kell írni (alapértelmezett: bemeneti fájlnév .trees.txt utótaggal)
-cp A bemeneti adatok sejtprevalencia (CP) értékeket képviselnek (szemben az alapértelmezett VAF értékekkel)
-sampleProfile A bemeneti fájl tartalmazza az SSNV minta jelenlét-hiányprofilt (ez letiltja az alapértelmezett SSNV hívási lépést)
-n,--normal <arg> Normál minta oszlopazonosító a minták listájában, 0 alapú (pl. 0 az első oszlop) (kívánt*)
-clustersFile <arg> SSNV fürtök fájl elérési útja
-s,--save <arg> A menthető kimeneti fák maximális száma, ha vannak (alapértelmezett: 1)
-showNetwork,--net Megjeleníti a kényszerhálózatot
-showTree,--tree <arg> A legmagasabb rangú törzsfa(k) megjelenítése (alapértelmezett: 0)
-color A vonalfa megjelenítésének engedélyezése színes módban
-dot Engedélyezi a Graphviz vizualizációjának legjobb pontozású fa DOT-fájlexportálását (alapértelmezés szerint a következőbe mentve: .dot utótagú bemeneti fájl)
-dotFile <arg> DOT fájl elérési útja

SSNV SZŰRÉS ÉS HÍVÁS

-maxVAFAhiányzik,--hiányzik <arg> Maximális VAF, amely egy SSNV-t robusztusan hiányzónak tekinthet a mintából (kívánt*)
-minVAFPent,--present <arg> Minimális VAF ahhoz, hogy egy SSNV robusztusan jelen legyen a mintában (kívánt*)
-maxVAFValid <arg> Maximálisan megengedett VAF egy mintában (alapértelmezett: 0,6)
-minProfileSupport <arg> Minimális szám erős** SSNV-k szükségesek ahhoz, hogy a csoport jelenlét-hiányprofilja robusztusnak legyen címkézve az SNV-hívás során: A nem robusztus csoportokból származó SNV-k újra hozzárendelhetők meglévő robusztus csoportokhoz (alapértelmezett: 2)

* ezek a paraméterek szükségesek, hacsak nincs megadva a -sampleProfile paraméter
** A robusztus SNV-k VAF-jai < maxVAFA hiányzik vagy > minVAFP jelen vannak az összes mintában

FILOGENETIKAI HÁLÓZAT ÉPÍTÉSE ÉS FAKERESÉS

-minClusterSize <arg> A klaszterenként szükséges SSNV-k minimális száma (alapértelmezett: 2)
-minPrivateClusterSize <arg> Egy privát fürthöz szükséges SSNV-k minimális száma (azaz csak egy mintában előforduló SSNV-k esetén) (alapértelmezett: 1)
-minRobustNodeSupport <arg> A robusztus SSNV-k minimális száma ahhoz, hogy egy csomópont robusztusnak legyen címkézve a fakeresés során: a nem robusztus csomópontok eltávolíthatók a hálózatból, ha nem található érvényes törzsfa (alapértelmezett: 2)
-maxClusterDist <arg> Maximum mean VAF difference on average per sample up to which two SSNV clusters can be collapsed (default: 0.2)
-c,--completeNetwork Add all possible edges to the constraint network, by default private nodes are connected only to closest level parents and only nodes with no other parents are descendants of root
-e <arg> VAF error margin (default: 0.1)
-nTreeQPCheck <arg> Number of top-ranking trees on which the QP consistency check is run, we have not seen this check to fail in practice (default: 0, for best performance)

-v,--verbose Verbose mode, prints more information about each step of the algorithm
-h,--help Print program usage information

From the /release directory:

From the /release directory (for other command-line settings used on the ccRCC and HGSC datasets see the README file in the data/ directory):

#Show the top ranking tree

#Eliminate private clusters/nodes that have fewer than 2 SSNVs, show and save to file the top-ranking tree

#Reduce the VAF cluster centroid distance, which determines when the clusters are collapsed

LICHeE accepts three different file format types. The main file format is composed of a list of SSNVs with their associated VAF or CP values per sample: one SSNV entry per line.
The file contains the following header with fields separated by tabs:

For example (the following file contains 5 samples and 3 SSNVs):

Users can also optionally provide pre-computed SSNV calls per sample, by adding one more column to the above format before the sample frequency information, which can specify the binary presence-absence pattern of this SSNV across samples. For example, for a file with 5 samples, a pattern of 01001 implies that the SSNV was called in the second and fifth sample (column id 1 and 4, since we start counting at 0). In order to use this file type (and disable the default calling mechanism), users should include the -sampleProfile flag.
An example is shown below:

Finally, users can also specify pre-computed SSNV clustering information by providing an additional input file containing the clusters (with the corresponding centroid VAFs per sample and the member SSNVs): one cluster per line. The file should contain the following fields separated by tabs (corresponding to the primary SSNV input file):

For example (the following file contains 3 clusters for the SSNV example file shown above the SSNVs are specified as line numbers in the SSNV input file ignoring the header line, starting from 1):

The resulting trees and sample decomposition information produced by LICHeE can be written to a text file (using the -s option that specifies up to how many top trees should be saved it is recommended to evaluate all the trees that achieved the best score) and visualized via the interactive LICHeE Lineage Tree Viewer GUI (using the -showTree option that specifies how many trees should be displayed). It is also possible to export the best-scoring tree as a DOT file for Graphviz visualization (using the -dot or -dotFile options).

The GUI allows users to dynamically remove nodes from the tree, collapse clusters of the same SSNV group, and view information about each node (e.g. SSNV composition of cluster nodes or the subclone decomposition of sample nodes). The Snapshot button can be used anytime to capture the current state of the tree as a vector graphic PDF file (please note that it takes a bit of time to write out the image to file).

We currently support two display modes: plain (default) and color (enabled with the -color flag). In the color mode, each cluster node is assigned a unique color and each sample node is decorated with the colors corresponding to the clusters of mutations present in the sample. The sample is decomposed by color according to the (approximate) prevalence of each cluster in the sample. The contribution of a cluster to each sample is highlighted (in purple) when the cluster node is selected.

A few useful tips for working with the GUI: one or multiple nodes can be selected and dragged to the desired position, the size (zoom) and position of the graph can be adjusted using the trackpad.

Example 1. Visualization for ccRCC patient RK26

Display using Graphviz (Graphviz must be installed separately):

Example 2. Visualization for ccRCC patient RMH008

Plain mode simple look (withot -color flag):

Cluster node 10 is selected, sample constributions highlighted in purple.

Sample node R5 is selected, lineages highlighted in purple:

Parameter Tuning and Diagnostics

In some cases, LICHeE may not find a valid tumor lineage tree for an input dataset given a specific parameter setting. In some other cases, multiple alternative lineage trees might be valid under different parameter settings. Therefore, it is recommended to explore various parameters when analyzing a particular dataset.

For instance, since LICHeE uses a heuristic method to call SSNVs that heavily relies on the values of the -maxVAFAbsent and -minVAFPresent parameters, adjusting these parameters to reflect the expected noise levels in the data, or supplying pre-computed calls can be very useful. Furthermore, it might be useful to adjust the criteria for incorporating clusters into the constraint network. For example, clusters that contain only a few SSNVs are more likely to represent mis-called presence patterns and can be filtered out by increasing the -minClusterSize and -minPrivateClusterSize parameters. The parameter -minRobustNodeSupport (which determines how many robustly-called SSNVs are required for a node to be non-removable) can be increased to iteratively remove nodes from the network while no valid trees are found automatically. For very noisy data, the -e parameter can be increased to relax the VAF constraint enforcement (although this should be done sparingly). On the other hand, adjusting these parameters in the opposite direction can result in more granular trees and is advisable on less noisy datasets in order to get the most informative results.


Biodiversity and Evolutionary Trees

In this activity, students use DNA sequences from marine mollusks to construct phylogenetic trees. This activity uses mollusks as model organisms to introduce phylogeny and the importance of evolutionary relationships in modern taxonomy.

In Part 1, students learn how DNA can be used to study evolutionary relationships. Part 2 introduces an online software (MAFFT) for generating DNA sequence alignments and phylogenetic trees. In Parts 3 and 4, students build and explore phylogenetic trees of different mollusks. In the optional inquiry-based extension, students apply the techniques they’ve learned to explore evolutionary relationships among species of their choosing.

This activity was designed to accompany the Click & Learn Sorting Seashells, in which students construct an evolutionary tree of the same mollusk species based on morphological characteristics.