Эволюционные модели и дистанции между последовательностями

оценки деревьев. Анализ молекулярных часов.

взаимосвязи между различными видами или другими сущностями, имеющими общего предка.

трёх доменов: Бактерии, Археи, Эукариоты.

суть время эволюции, и все последовательности
современны (гипотеза молекулярных часов)

Хронограмма — филограмма, длины ветвей в которой представляют эволюционное время.

трёх доменов: Бактерии, Археи, Эукариоты.

основанные на оценке расстояний (матричные методы) – вычисляются эволюционные расстояния

между всеми таксономическими единицами (OTЕ) и строится дерево, в котором расстояния между вершинами наилучшим образом соответствуют матрице попарных расстояний (метод попарной невзвешенной кластеризации с арифметическим усреднением (UPGMA), метод объединения ближайших соседей (NJ), метод минимальной эволюции (МЕ) и др.).

2. Символьно-ориентированные методы – строят деревья, используя непосредственно нуклеотидные или аминокислотные последовательности:
Метод максимального правдоподобия (ML). Используется модель эволюции и строится дерево, которое наиболее правдоподобно при данной модели.
Метод максимальной экономии (МР). Выбирается дерево с минимальным количеством мутаций, необходимых для объяснения данных.

– расстояние между кластерами вычисляется как среднее арифметическое всех возможных

расстояний между последовательностями из кластеров.
Метод объединения ближайших соседей (NJ). Основан на принципе поиска пар таксонов («соседей»), при котором суммарная длина всех ветвей будет минимальной на каждом этапе кластеризации таксонов. В начале построения дерева выбирается одна из последовательностей и сравнивается поочередно со всеми остальными. По результатам сравнений определяется её «ближайший сосед». После этого определяется сходство между данной парой последовательностей и всей остальной выборкой. Далее такая же процедура производится для всех оставшихся последовательностей, но уже без определенной ранее пары. Описанный выше цикл повторяется до момента исчерпания выборки.

критерием является минимизация числа замен по ветвям дерева.

Метод максимального правдоподобия (ML). В этом случае целевой функцией является функция правдоподобия L(D|T) – вероятность наблюдения данных (D) при условии, что эволюция происходила по данной топологии (T). Функция правдоподобия L(D|T) вычисляется рекурсивно от таксонов к вершине. Далее выбирается дерево, которое дает максимальное значение правдоподобия.

три главных типа параметров,
параметры частоты встречаемости нуклеотидов,
параметры взаимозаменяемости

нуклеотидов, и
параметры гетерогенности скорости накопления замен.

последовательностей. Это тесты:
1. тест отношения правдоподобий,
2. информационные критерии

Akaike и
3. тест основанный на методе Байеса.

много методов, однако большая часть из них основана на алгоритме

перестановочного анализа (bootstrap).