Эволюционные модели и дистанции между последовательностями

оценки деревьев. Анализ молекулярных часов.

пакета BEAST:
BEAST Bayesian Evolutionary Analysis Sampling Trees
BEAUti простой пользовательский интерфейс для создания

входных файлов для запуска BEAST.
LogCombiner  Программа для объединения log и tree файлов из нескольких запусков BEAST
TreeAnnotator A program for summarizing the information in a sample of trees produced by BEAST Программа для обобщения информации, в единое дерево
Программы не поставляемые в составе пакета BEAST:
Tracer Программа для анализа результатов программ байесовских MCMC, таких как BEAST & MrBayes
FigTree  программа для просмотра деревьев, включая обобщенную информацию, производимую TreeAnnotator

http://beast.bio.ed.ac.uk
/

beast.bio.ed.ac.uk

оценить темпы эволюции

Урок 2: Оценка времени дивергенции монофилетической группы с

использованием известной частоты мутаций

fasta-файл), просто выберите Import Data опцию из меню Файл :

fasta-файл), просто выберите Import Data опцию из меню Файл :

во времени (Демография). Это «coalescent priors», где эффективный размер популяции изменяется во времени по

определенной функции  Параметрические модели
Постоянный размер популяции
Эта модель предполагает, что популяция оставалась постоянной во времени.
Эта модель подходит всякий раз, когда исследователь полагает, что население остается стабильным в течение времени прошедшего от последнего общего предка. Эта модель также является самой простой из доступных в BEAST, обеспечивая базис с которым можно сравнить другие, более богатые параметрами модели.
Экспоненциальный рост
Экспоненциальная модель имеет два параметра: начальный размер популяции и скорость роста, Предполагается, что популяция экспоненциально возрастала с момента появления последнего общего предка (tMRCA).
Эта модель подходит для анализа вирусных образцов из эпидемий из-за того, что первоначальный рост эпидемии является приблизительно экспоненциальным.
Непараметрические модели
Иногда желательно применять гибкий подход к демографическому моделированию. BEAST предлагает непараметрические коалесцентные установки, которые являются очень гибкими и позволяют оценивать сложные демографические траектории.

создать XML-файл BEAST. Выберите Генерировать BEAST File ... из меню Файл

(или нажмите на кнопку в нижней части окна) и сохраните файл с соответствующим именем. Теперь мы готовы запустить файл через BEAST.

анализа, полученный log-файл можно анализировать с помощью Tracer. Цель установки

длины цепи является достижение разумного эффективного объема выборки (ESS).

Анализ результатов
Запустите программу под названием Tracer для анализа результатов BEAST . Когда главное окно открылось, выберите Импорт файла трассировки ... в меню Файл и выберите файл, который BEAST создал называется FPV.log.txt. Теперь вы должны увидеть окно, похожее на следующее (В случае недостаточного объема выборки (ESS)):

учитывает эффективный размер выборки, поэтому небольшая ESS даст большую стандартную

ошибку.
Median Медиана (исключая burn-in).
Geometric mean Центральная тенденция или типичное значение набора образцов (исключая burn-in).
95% HPD Lower Нижняя граница доверительного интервала (HPD). HPD - это самый короткий интервал, который содержит 95% значений.
95% HPD Upper Верхняя граница доверительного интервала (HPD).
Effective Sample Size (ESS) Эффективный размер выборки

с помощью программы TreeAnnotator. Она найдет дерево с наилучшей поддержкой.

Она также вычислит значения вероятности для каждого узла.
TreeAnnotator создает одно целевое дерево и аннотирует его суммированной информацией из всех деревьев.

Запустите программу TreeAnnotator и настройте ее так:

программе под названием Figtree.

В результате мы видим хронограмму, отражающую время

происхождения исследуемых видов от общего предка.

в каждом окне эффективный размер популяции постоянен, а оценки сглаживаются

с использованием гауссовского марковского случайного поля.

Maximum clade credibility phylogeny of the FMDV epidemic colored according

to the countries where the disease has been registered. Dots at the end of the branches represent the host species (buffalo, cattle, sheep, and swine). The probabilities of ancestral states (inferred from the Bayesian MCMC discrete traits analysis) are shown in pie charts at each node, where charts above branches represent locations and charts below branches most likely hosts. (b) Reconstructed spatiotemporal diffusion of FMD serotype A spread, where diameters of the colored circles are proportional to the square root of the number of MCC branches maintaining a particular location state at each time period. The color of the branches represents the age of the internal nodes, where darker red colors represent older spread events.

используется The mfold Web Server (http://unafold.rna.albany.edu/?q=mfold/DNA-Folding-Form).
Данная программа отображает вторичные структуры одноцепочечных нуклеиновых

кислот определяет их свободную энергию, которая является критерием их стабильности. Текущие ограничения программы: 800 нуклеотидов для немедленной работы, 9000 для пакетного режима.
Окно программы выглядит следующим образом:

Предсказание вторичной структуры ДНК и РНК

на ресурсе http://www.expasy.org/:

в белках:

помощью Phobius, Predotar, SignalP и TargetP. По меньшей мере два

метода должны предсказать сигнальный пептид, чтобы предсказание было аннотировано в UniProtKB.