Введение

Митохондриальная D-петля является одной из самых быстрых областей мутирующих последовательностей в ДНК животных, и поэтому часто используется для сравнения тесно связанных организмов. Источник современного человека является высоко обсуждаемой проблемой, которая решается с помощью последовательностей мтДНК. Ограниченная генетическая изменчивость человеческой мтДНК была объяснена с точки зрения недавнего общего генетического предка, что подразумевает, что все мтДНК современной популяции, вероятно, произошли от одной женщины, которая жила в Африке менее 200 000 лет.

Получение данных последовательности из GenBank

Этот пример использует митохондриальные последовательности D-петель, выделенные для различных видов hominidae со следующими номерами GenBank Accession.

%        Species Description      GenBank Accession
data = {'German_Neanderthal'      'AF011222';
        'Russian_Neanderthal'     'AF254446';
        'European_Human'          'X90314'  ;
        'Mountain_Gorilla_Rwanda' 'AF089820';
        'Chimp_Troglodytes'       'AF176766';
        'Puti_Orangutan'          'AF451972';
        'Jari_Orangutan'          'AF451964';
        'Western_Lowland_Gorilla' 'AY079510';
        'Eastern_Lowland_Gorilla' 'AF050738';
        'Chimp_Schweinfurthii'    'AF176722';
        'Chimp_Vellerosus'        'AF315498';
        'Chimp_Verus'             'AF176731';
       };

Можно использовать getgenbank функция внутри цикла for-loop, чтобы извлечь последовательности из репозитория данных NCBI и загрузить их в MATLAB ®.

for ind = 1:length(data)
    primates(ind).Header   = data{ind,1};
    primates(ind).Sequence = getgenbank(data{ind,2},'sequenceonly','true');
end

Для вашего удобства ранее загруженные последовательности включаются в MAT-файл. Обратите внимание, что данные в общедоступных хранилищах часто кураторятся и обновляются; поэтому результаты этого примера могут несколько отличаться при использовании современных последовательностей.

load('primates.mat')

Построение Phylogenetic Tree UPGMA с использованием методов расстояния

Вычислите парные расстояния с помощью формулы 'Jukes-Cantor' и филогенетического дерева с помощью метода расстояния 'UPGMA'. Поскольку последовательности не выровнены предварительно, seqpdist выполняет парное выравнивание перед вычислением расстояний.

distances = seqpdist(primates,'Method','Jukes-Cantor','Alpha','DNA');
UPGMAtree = seqlinkage(distances,'UPGMA',primates)

h = plot(UPGMAtree,'orient','top');
title('UPGMA Distance Tree of Primates using Jukes-Cantor model');
ylabel('Evolutionary distance')

    Phylogenetic tree object with 12 leaves (11 branches)

Построение соседнего Phylogenetic Tree с использованием методов расстояния

Альтернативные древовидные топологии важно учитывать при анализе гомологичных последовательностей между видами. Соседнее дерево может быть построено с помощью seqneighjoin функция. Соседние деревья используют попарное расстояние, рассчитанное выше, чтобы создать дерево. Этот метод выполняет кластеризацию с помощью метода минимальной эволюции.

NJtree = seqneighjoin(distances,'equivar',primates)

h = plot(NJtree,'orient','top');
title('Neighbor-Joining Distance Tree of Primates using Jukes-Cantor model');
ylabel('Evolutionary distance')

    Phylogenetic tree object with 12 leaves (11 branches)

Сравнение древовидных топологий

Заметьте, что различные методы филогенетической реконструкции приводят к различным древовидным топологиям. Соседние древовидные группы Chimp Vellerosus в кладе с гориллами, в то время как дерево UPGMA группирует его около шимпанзе и орангутанги. The getcanonical функция может использоваться, чтобы сравнить эти изоморфные деревья.

sametree = isequal(getcanonical(UPGMAtree), getcanonical(NJtree))

sametree =

  logical

   0

Исследование Phylogenetic Tree UPGMA

Можно исследовать филогенетическое дерево, рассматривая узлы (листья и ветви) в пределах заданного святоотеческого расстояния от входа 'European Human' и уменьшая дерево до представляющих интерес подветвей путем отсечения нерелевантных узлов.

names = get(UPGMAtree,'LeafNames')
[h_all,h_leaves] = select(UPGMAtree,'reference',3,'criteria','distance','threshold',0.3);

subtree_names = names(h_leaves)
leaves_to_prune = ~h_leaves;

pruned_tree = prune(UPGMAtree,leaves_to_prune)
h = plot(pruned_tree,'orient','top');
title('Pruned UPGMA Distance Tree of Primates using Jukes-Cantor model');
ylabel('Evolutionary distance')

names =

  12x1 cell array

    {'German_Neanderthal'     }
    {'Russian_Neanderthal'    }
    {'European_Human'         }
    {'Chimp_Troglodytes'      }
    {'Chimp_Schweinfurthii'   }
    {'Chimp_Verus'            }
    {'Chimp_Vellerosus'       }
    {'Puti_Orangutan'         }
    {'Jari_Orangutan'         }
    {'Mountain_Gorilla_Rwanda'}
    {'Eastern_Lowland_Gorilla'}
    {'Western_Lowland_Gorilla'}


subtree_names =

  6x1 cell array

    {'German_Neanderthal'  }
    {'Russian_Neanderthal' }
    {'European_Human'      }
    {'Chimp_Troglodytes'   }
    {'Chimp_Schweinfurthii'}
    {'Chimp_Verus'         }

    Phylogenetic tree object with 6 leaves (5 branches)

С view можно дополнительно исследовать/редактировать филогенетическое дерево с помощью интерактивного инструмента. См. также phytreeviewer.

view(UPGMAtree,h_leaves)

Ссылки

[1] Овчинников I.V., et al., «Молекулярный анализ неандертальской ДНК северного Кавказа», Nature, 404 (6777): 490-3, 2000.

[2] Sajantila, A., et al., «Genes and languages in Europe: a analysis of mitochondrial lineages», Genome Research, 5 (1): 42-52, 1995.

[3] Krings, M. et al., «Neandertal ДНК sequences and the источника of modern human», Камера, 90 (1): 19-30, 1997.

[4] Jensen-Seaman, M.I. and Kidd, K.K., «Митохондриальная ДНК изменение и биогеография восточных горилл», Molecular Ecology, 10 (9): 2241-7, 2001.