Филогенетический анализ и молекулярная эволюция

включая неклеточные и клеточные формы жизни
Изучение истории развития жизни на

Земле, установление родственных отношений между формами жизни (филогения)

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

мутации и селекции
Молекулярная эволюция изучает изменения генов и белков на

протяжении разных ветвей древа жизни.
Филогенез является представлением эволюционных отношений. Традиционно, филогения опиралась на сопоставлении морфологических признаков между организмами. В настоящее время данные о молекулярных последовательностях также используются для филогенетического анализа.

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

и в соматических клетках
Соматические мутации не наследуются в поколениях, исключены

из эволюционного процесса

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

mutations)

Изменения в нескольких соседних нуклеотидах
Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

на другой (nucleotide substitution)

Вставка одного или более нуклеотидов (insertion)
Частный случай

– дупликация (duplication)

Удаление одного или нескольких соседних нуклеотидов (deletion)

Поворот участка длиной минимум 2 нуклеотида на 180 градусов – инверсия (inversion)

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

рамки считывания => изменение всей аминокислотной последовательности полипептидной цепи =>

потеря функции белка => нежизнеспособность потомства!

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

 A

Замена пиримидина на другой пиримидин:
C  T или T

 C

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

 T
G  C
T  A
T  G
C  A
C

 G

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

замена основания (A, T, G или C) в геноме (или

в другой сравниваемой последовательности) представителей одного вида или между гомологичными участками гомологичных хромосом индивида.

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

мутация (nonsence mutation)

Замена кодирующего триплета на другой кодирующий (кроме стоп-кодона)

– миссенс мутация (missence mutation)

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

11111111112222222222233
12345678901234567890123456789012
0 ATCTATACGGTCGATGCTAGCTGATCGATCGA
1 --------------------------------
2 ------T--------A----------------
3 ---------------C------C---------
4 -----...-----T-C------CG--------
5 -----...—A---T--------CG--------
Кафедра

биоинформатики МБФ РНИМУ

Ideintical

Similar (имеют эволюционную дистанцию)

11111111112222222222233
12345678901234567890123456789012
0 ATCTATACGGTCGATGCTAGCTGATCGATCGA
1 --------------------------------
2 ------T--------A----------------
3 ---------------C------C---------
4 -----...-----T-C------CG--------
5 -----...—A---T--------CG--------
Кафедра

биоинформатики МБФ РНИМУ

замена или реверсия
Изменчивые (вариабельные) позиции
Консервативные позиции (инвариантные и относительно консервативные)
Кафедра

биоинформатики МБФ РНИМУ

мутации – мутации, произошедшие в родственных эволюционных линиях независимо друг

от друга
Диверсификация – процесс, ведущий к образованию гетерогенной группы

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

гомологичных последовательностей, произошедших от общего предка называется монофилетической группой.

Кафедра биоинформатики

МБФ РНИМУ

общий предок)

LUCA – last universal common ancestor (Последний общий предок

всех форм жизни на Земле)


Бритва Оккама:
«без необходимости не стоит утверждать многого»
То, что можно объяснить посредством меньшего, не следует выражать посредством большего

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

часто у анализируемых последовательностей
Обычно, присутствующий минимум в 50% анализируемых последовательностей

(строгость пороговых критериев!)

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

позиции (гетерогенность позиции)
Если в некоторой позиции у одних последовательностей обнаружена

А, а у других – Т, то А/Т-гетерогенность можно отобразить как W (IUPAC)

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

постоянна
Цукеркандль и Поллинг сформулировали концепцию молекулярных часов в эволюции живых

систем:
Для конкретной генетической последовательности скорость эволюции постоянна во времени и одинакова у всех дочерних последовательностей

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

на один нуклеотид последовательностей произошла 10 лет тому назад, то

дивергенция между этими двумя последовательностями и третьей, имеющей 2 отличия от них, произошла 20 лет назад (с учетом доверительного интервала)

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

естественного отбора — эволюционным силам, факторам, направленным на отбор такой

мутации, ее преимущественное закрепление в популяции.
Мутации, ухудшающие приспособленность организма, подвергаются действию отрицательного естественного отбора — эволюционным силам, факторам, направленным на преимущественное удаление такой мутации из популяции.
Мутации, не изменяющие приспособленности организма к окружающей среде, называют селективно нейтральными.
Процесс изменения частоты мутации в популяции под действием стохастических процессов называют случайным генетическим дрейфом (random genetic drift).
Для кодирующих нуклеотидных последовательностей основными факторами естественного отбора являются эволюционные факторы, действующие на уровне белка. Соответственно действию этих факторов подвергаются несинонимичные, изменяющие белок, а не синонимичные замены.
В целом синонимичные замены принято считать селективно нейтральными, или близкими к нейтральным.

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

1997)
Отношение Ka/Ks (где Ka – частота несинонимичных замен, Ks –

синонимичных; обе вычисляются с коррекцией на множественные замены) является количественной мерой отбора, действующего на уровне белковых последовательностей.

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

http://www.rumvi.com/products/ebook/логика-случая-о-природе-и-происхождении-биологической-эволюции/c4e78da6-26bb-491e-b262-aa73b9043637/preview/preview.html

не подвергается отбору).
Для большинства белок-кодирующих генов Ka/Ks ≪ 1 –

отсекающий отбор.
Для прокариот типично Ka/Ks < 0,1.
Для эукариот типично Ka/Ks ≈ 0,1–0,2.
Ka/Ks > 1 – положительный отбор; достаточно редко встречается для белок-кодирующих генов, но для некоторых категорий генов, несомненно, присутствует, например, для генов, участвующих в антипаразитической защите или в сперматогенезе, а также в вирусных белках, таких как гемагглютинин вируса гриппа.
Для измерения Ka/Ks для индивидуальных сайтов используют методы максимального правдоподобия; большинство белок-кодирующих генов содержат несколько сайтов, подверженных положительному отбору.

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

Ka и Ks положительно коррелируют между собой – таким образом,

отбор затрагивает и синонимичные сайты.
Некодирующие сайты, такие как интронные последовательности, могут использоваться как фон нейтральной эволюции при измерении отбора на синонимичных сайтах (Ks/Ki, где Ki – частота замен для интронных сайтов).

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

используется для измерения отбора. Он сравнивает внутривидовые вариации (частота полиморфизма,

P) с межвидовыми вариациями (дивергенция, D).

 Dn/Ds = Pn/Ps – нейтральная эволюция белковой последовательности.
Dn/Ds < Pn/Ps – отсекающий отбор.
Dn/Ds > Pn/Ps – положительный отбор.

Dn - скорость эволюции по несинонимичным сайтам; Ds - по синонимичным

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

though I shall not live to see it, when we

shall have fairly true genealogical trees of each great kingdom of Nature.

Charles Darwin

сейчас не подразумевающие каких-либо исторических гипотез
Кластеризация – объединение вместе сходных

по определенным признакам объектов (Иерархическая классификация)
Филогения – описание биологических взаимосвязей, обычно в виде филогенетического дерева

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

(кто на кого более похож .... )
реконструкция эволюции

(кто от кого, как и когда произошел…)

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

Построенное дерево
эволюция в природе или в

например, древовидный граф,
лаборатории, а.к. последо- вычисленный на основе
компьютерная симуляция вательности или данных, может
количество отражать или не
щетинок отражать реальные
события

>Seq4 GCGCTGFKI
. . . . .

>Seq1 ASGCTAFKL
. . .

>Seq3 GCGCTLFKI

A -> G

I -> L

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

две независимо эволюционирующие. Соответствует внутренней вершине графа, изображающего эволюцию.
Лист (leaf, OTU

– оперативная таксономическая единица) — реальный (современный) объект; внешняя вершина графа.
Ветвь (branch) — связь между узлами или между узлом и листом; ребро графа. Корень (root) — гипотетический
общий предок.
Клада (clade) - группа двух или
более таксонов или последователь-
ностей ДНК, которая включает как
своего общего предка, так и всех его
потомков.

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

одно событие )
Небинарное (неразрешённое)
(может ли в один момент времени

произойти два события? )

Время

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

tree) показывает
только связи между узлами
Время
Если число листьев равно n,

существует (2n-3)!!
разных бинарных укоренных деревьев.
По определению, (2n-3)!! = 1·3 ·... ·(2n-3)

Существует (2n-5)!! разных бескорневых
деревьев с n листьями

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

Множественное выравнивание




Построение дерева
фрагмент записи в виде

скобочной формулы:



Визуализация и редактура дерева

(((((con101:38.51018,(f53969:28.26973,((f67220:8.39851,
max4:27.50591):4.92893,con92:30.19677):13.62315):9.53075):25.83145,

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

МБФ РНИМУ

работать с белками (а не с ДНК)
Придерживайтесь небольшой выборки (

50 последовательностей)
Избегайте:
фрагментов;
ксенологов;
рекомбинантных последовательностей;
многодоменных белков и повторов
Используйте outgroup (последовательность, ответвившаяся от общего предка заведомо (но минимально!) раньше разделения интересующих групп-клад)

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

построить хорошее дерево по плохому выравниванию
Блоки, содержащие много гэпов, плохо

выровненные N- и C- концы можно просто вырезать.

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

методы):
Вычисляются эволюционные
расстояния между всеми листьями
(OTUs) и строится дерево, в

котором
расстояния между вершинами
наилучшим образом соответствуют
матрице попарных расстояний.
UPGMA
Neighbor-joining
Минимальная эволюция
Квартеты («топологический»)
...

Максимального
правдоподобия,
Maximal likelihood, ML
Используется модель эволюции
и строится дерево, которое наиболее
правдоподобно при данной модели



Максимальной экономии (бережливости),
maximal parsimony, MP
Выбирается дерево с минимальным количеством мутаций, необходимых для объяснения данных

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

4 5 6 7 8
0.00

10.53 9.77 12.78 12.03 16.54 13.53 25.00 HUMAN 1
0.00 9.02 12.03 9.77 15.79 9.02 27.27 HORSE 2
0.00 9.77 9.02 16.54 12.03 24.24 RABIT 3
0.00 2.26 17.29 10.53 25.76 MOUSE 4
0.00 15.79 8.27 25.76 RAT 5
0.00 10.53 29.55 BOVIN 6
0.00 25.00 PIG 7
0.00 CHICK 8

Расстояние (уровень дивергенции) между соответствующими последовательностями из геномов мыши и свиньи

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

они эволюционировали
Как число «эволюционных событий» (мутаций)
В первом случае объекты

образуют ультраметрическое пространство (если все объекты наблюдаются в одно время, что, как правило, верно)

Но время непосредственно измерить невозможно

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

эволюции накапливается
равное число мутаций
Если гипотеза молекулярных часов принимается, число

различий между выровненными последовательностями можно считать примерно пропорциональным времени. Отклонения от ультраметричности можно считать случайными. Эволюция реконструируется в виде ультраметрического дерева.

Укоренённое дерево называется ультраметрическим, если расстояние от корня до любого из листьев одинаково.

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

кластерами вычисляется как среднее арифметическое всевозможных расстояний между последовательностями из

кластеров

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

биоинформатики МБФ РНИМУ

скорость эволюции предполагается одинаковой для всех ветвей дерева. Использовать этот

алгоритм имеет смысл только в случае
ультраметрических данных (справедливости «молекулярных
часов»).

Реальное дерево

UPGMA

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

количеством данных

Достаточно быстрый

Хорошо зарекомендовал себя на практике: если есть недвусмысленное

с точки зрения эксперта дерево, то оно будет построено.

Могут появиться ветви с длиной <0

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

по паре
листьев

Пусть ui = Σk Mik/(n-2)

— среднее расстояние от листа i до других листьев

1. Рассмотрим все возможные пары листьев. Выберем 2 листа i и j с минимальным значением величины

Mij – ui –uj

т.е. выбираем 2 узла, которые близки друг к другу, но далеки ото всех остальных.

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

новый узел дерева

Расстояние от i или от

j до узла (i,j):
D(i, (i,j)) = 0,5·(Mij + ui – uj)
D(j, (i,j)) = 0,5· (Mij + uj – ui)
т.е. длина ветви зависит от среднего расстояния
до других вершин

3. Вычисляем расстояние от нового кластера до всех других

M(ij)k = Mik+Mjk – Mij
2

5. В матрице М убираем i и j и добавляем (i, j).

Повторяем, пока не останутся 3 узла ...

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

нам) дерево — укоренённое, но не ультраметрическое
Мы реконструируем неукоренённое

дерево (топологию и длины ветвей). Его надо понимать как множество всех возможных укоренений.

Если данные таковы, что гипотеза молекулярных часов не проходит, то реконструкция укорененного дерева намного менее надёжна, чем реконструкция неукоренённого

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

(корень) и связывающие их ветви (топология не зависит

от способа изображения дерева)

A

B

C

D

E

Два изображения одной и той же топологии

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

длина ребер игнорируется.
Arabidopsis
Caenorhabditis
Drosophila
Anopheles
Tenebrio
Trout
Mus
0.1 substitutions per site
Arabidopsis
Caenorhabditis
Drosophila
Anopheles
Tenebrio
Trout
Mus
Как можно нарисовать построенное дерево?
Кафедра

биоинформатики МБФ РНИМУ

той же длины, что и исходное, каждое из псевдовыравниваний -

случайный набор столбцов из исходного (выборка с возвращением!)
Построим N деревьев:
на каждой внутренней ветви отметим долю
случаев из N, в которых появлялся
этот узел.

Обычно верят в топологию, если метки ветвей на бутстрепном дереве больше 70-80% . Если меньше 50%, то не верим. В иных случаях – думаем…

Есть множественное выравнивание и
построенное по нему дерево.
Верим ли мы в топологию дерева?

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

строит только методом NJ, но результат – в разных форматах,

no bootstraps
Phylip (Felsenstein, 1993) – пакет программ для построения филогенетических деревьев (stand-alone)
On-line (partly): например,
http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/phylogeny/phylip-uk.html
PAUP (Phylogenetic Analysis Using Parsimony)

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

— множественное выравнивание, выход — матрица попарных расстояний)
dnadist — то

же для нуклеотидных последовательностей
protpars – оценка числа нуклеотидных мутаций для наблюдаемой частоты белковых замен (близкие последовательности)
neighbor — реконструкция филогении по матрице расстояний методами NJ и UPGMA
drawtree — рисование неукоренённого дерева
drawgram — рисование кладограмм и филограмм

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

менее 100 итераций, нечетное число в “Random number of seed”
Затем,

при запуске “Neighbor” снова выбрать “Bootstrap options” и выставить указанное в пред. пункте количество наборов данных и отметить “Compute a consensus tree”

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ

- ?
Результат – или сразу, или URL по e-mail (предлагают

продолжить с программой построения дерева)
Выбрать Neighbor, Neighbor-Joining, Boostrap…?, outgroup – позиция outgroup в выравнивании
Выход: outfile.consense – текстовый рисунок
+ outtree.consense – в Newick формате
Представление дерева в графическом режиме одной из программ – Drawtree или Drawgram (без bootstraps) - или другими программами

Кафедра биоинформатики МБФ РНИМУ