Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

MOLEKULÁRNÍ TAXONOMIE Rozpis přednášek (9:50-11:20) 2. 5. - Molekulární hodiny, forenzní věda  Praktikum 5. 5.: Tvorba stromů ze sekvencí proteinů 19.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "MOLEKULÁRNÍ TAXONOMIE Rozpis přednášek (9:50-11:20) 2. 5. - Molekulární hodiny, forenzní věda  Praktikum 5. 5.: Tvorba stromů ze sekvencí proteinů 19."— Transkript prezentace:

1 MOLEKULÁRNÍ TAXONOMIE Rozpis přednášek (9:50-11:20) Molekulární hodiny, forenzní věda  Praktikum 5. 5.: Tvorba stromů ze sekvencí proteinů (učebna 312) Vnitrodruhová fylogeneze, struktura populace a genový tok, fylogeografie, příklady – odevzdání nepovinného eseje  Praktikum : multigenové analýzy, testy, distanční data, analýza migrace Prezentace studentů

2 MOLEKULÁRNÍ HODINY proč mohou fungovat µ - mutační rychlost (počet nově vzniklých mutací za jednotku času u jednoho jedince) µ*N e – počet nově vzniklých mutací za jednotku času u v populaci (N e = efektivní velikost populace) 1/N e – pravděpodobnost fixace mutace Rychlost fixace nových mutací v populaci µ*N e * 1/N e = µ Nezávisí na velikosti populace!!!

3 ZDROJE CHYBY tikají nepravidelně

4 95 %

5 ZDROJE CHYBY tikají různě rychle v různých genech r = K(2T) (K -počet substitucí mezi dvěma druhy, T -doba od odvětvení obou druhů) Gen Nesynonymní (10 -9 ) Synonymní (10 -9 ) ribosomální protein S14 0,02 2,16 ribosomální protein S17 0,06 2,69 aktin 0,01 2,92 myosin 0,10 2,15 somatotropin 1,34 3,79 albumin 0,92 5,16 amylasa 0,63 3,42 Ig VH 1,10 4,76 interferon 3,06 5,50

6 0,010, tělesná hmotnost (kg) divergence sekvencí (%/milion let) 0, medvědi koně psi hlodavci primati husy velryby žáby mloci želvy pstruzi mořské želvy žraloci Martin a Palumbi, PNAS USA 90: , 1993 ZDROJE CHYBY tikají různě rychle u různých skupin

7 REKONSTRUKCE FYLOGENEZE S TÍM POČÍTÁ C B D A 0,2 0,3 0,1 0,4 0,1 D B C A 0,2 0,05 0,383 0,13 0,2 0,25 X Sekvence A Sekvence B ut Substituční rychlostČasový interval

8 TEST ROVNOMĚRNOSTI CHODU MH Likelihood ratio test δ=2(ln L1-lnL0 ) lnL1….věrohodnost stromu podle složitějšího modelu lnL0….věrohodnost stromu podle jednoduššího modelu, platnosti hodin (nulová hypotéza) Hodnota statistiky δ je vždy větší než 0. Pokud je jednodušší model obsažen ve složitějším modelu, má tato statistika zhruba rozložení χ2 se stupni volnosti odpovídajícími rozdílu v počtu volných parametrů mezi modely (v tomto případě 4).

9 GLOBÁLNÍ HODINY t1t1 t2t2 t3t3 t4t4 Pokud platí globální hodiny a máme k dispozici alespoň jeden kalibrační bod, můžeme rozpřáhnout t(čas) a μ(substituční rychlost). Protože platí vztahy uvedení níže, nebudeme metodou likelihood optimalizovat délky větví v 1 -v 8 ale časy t 1, t 3 a t 5 udávající hloubky uzlů a jednotnou globální substituční rychlost μ. v 1 =v 2 =t 1 μ v 4 =v 5 =t 4 μ v 3 =v 6 +v 1 =t 2 μ v 8 +v 4 =v 7 +v 6 +v 1 =t 3 μ t 2 je v tomto příkladu kalibrační bod

10 LOKÁLNÍ HODINY Strom rozdělíme na několik oblastí a v každé předpokládáme platnost lokálních hodin. Pro každou oblast stromu potřebujeme kalibrační bod. t1t1 t2t2 t3t3 t4t4 μ1μ1 μ2μ2

11 RELAXOVANÉ HODINY Aby byla umožněna různá substituční rychlost a abychom mohli počítat likelihood, přidělují se větvím v 1 -v 8 jejich substituční rychlosti. Ty jsou buď navzájem nezávislé a tahají se z nějakého rozložení, nebo se substituční rychlost dceřiné větve odvíjí od rychlosti mateřské větve podle nějakého vztahu. t1t1 t3t3 t4t4 t2t2 v 1 =t 1 μ 1 v 2 =t 1 μ 2 v 3 =t 2 μ 3 v 4 =t 4 μ 4 v 5 =t 4 μ 5 v 6 =(t 2 -t 1 )μ 6 v 7 =(t 3 -t 2 )μ 7 v 8 = (t 3 -t 4 )μ 8

12 ZDROJE CHYBY kalibrace Kalibrační body (často fosílie) nutno interpretovat opatrně Datování fosílie je vždy nepřesné (konfidenční interval) Postavení fosílie na stromu je obtížné určit. Sedí někde na větvi ne přesne na uzlu Fosílie ukazují na spodní hranici vzniku skupiny a nevíme, jak dlouho se daná skupina organizmů vyskytovala předtím než je první známá fosílie.

13 ZDROJE CHYBY kalibrace Kalibrační body (často fosílie) nutno interpretovat opatrně Naopak např. vznik ostrova, na kterém skupina organizmů vznikla udává horní hranici jejího vzniku.

14 KONFIDENČNÍ INTERVALY

15 PŘÍKLAD Epidemie HIV a hepatitidy C v nemocnici Al-Fateh v Benhazi, Libye

16 PŘÍKLAD

17 MOLEKULÁRNÍ HODINY – SHRNUTÍ Tikají nepravidelně, v jednotlivých genech a liniích jdou nestejně rychle Rychlost hodin se mění během evoluce Nutnost kalibrace a kalibrační body třeba interpretovat uvážlivě Výsledkem není jedna hodnota, ale interval. Intervaly bývají obvykle nepříjemně široké, ale i tak mohou někdy přinést odpověď na otázku. Čím více dat tím užší budou intervaly spolehlivosti Lepší široké intervaly, které obsahují skutečnou hodnotu (složitější modely) než užší intervaly, které jsou zcela špatně (jednoduché, nesprávně zvolené modely)

18

19 MIKROSATELITY

20 RESTRIKČNÍ ANALÝZY VNTR – Variable Number of Tantem Repeats Využívá polymorfismus v počtu kopií tandemových repetic – minisatelitů (10-60 nt). Tento polymorfismus je velmi variabilní i mezi jedinci téhož druhu. Celkovou DNA naštípeme restrikční endonukleázou, která neštěpí uvnitř minisatelitu. Naštípanou DNA přeblotujeme na membránu a hybridizujeme se značenou próbou proti minisatelitu, pokud chceme zviditelnit všechny lokusy (obrázek v pravo), nebo proti minisatelitu a unikátní sekvenci v sousedství, pokud chceme zviditelnit jen jeden lokus (obrázek dole).

21 FORENZNÍ GENETIKA

22 IDENTIFIKACE

23 URČOVÁNÍ RODIČOVSTVÍ Stejně jako v případě identifikace se používají obvykle mikrosatelity a VNTR (minisatelity). Po odečtení znaků pocházejících od matky (M) musí ostatní znaky pocházet od otce (Pα nebo Pβ). Pravděpodobnost otcovství se vypočte na základě těchto znaků stejně jako v případě identifikace jedince.

24 HUSICE SNĚŽNÁ

25 RUSKÁ CARSKÁ RODINA Car Mikuláš II a jeho rodina – carevna Alexandra a děti Olga, Tatiana, Maria, Anastasia a carevič Alexej.

26 MT DNA, CONTROLNÍ OBLAST HAPLOTYP: polymorfismy na jediné chromatidě, které jsou statisticky sdruženy. Kontrolní oblast (D-loop) nejpolymorfnější objast mtDNA

27 Frekvence obvyklejšího haplotypu cara (C) = 0,08% Frekvence haplotypu carevny = 0.05% Pravděpodobnost, že to nejsou Romanovci, ale náhodní lidé = 0,08 * 0,05 = 0,004 %

28 RUSKÁ CARSKÁ RODINA 4* *10 12 Pravděpodobnost, že vzorek je potomken cara a carveny / pravděpodobnost, že je nepříbuzný =

29 RUSKÁ CARSKÁ RODINA 17 mikrosatelitních lokusů na Y chromozomu ukázalo příbuznost Cara Mikuláše, careviče Alexeje a Andreje Andrejeviče Romanova (Californie) ukázalo naprostou shodu. Mezi haplotypy Y chromozomu v databázi YHDR nebyl ani jeden shodný s tímto haplotypem.

30 RUSKÁ CARSKÁ RODINA

31 DNA BARCODING


Stáhnout ppt "MOLEKULÁRNÍ TAXONOMIE Rozpis přednášek (9:50-11:20) 2. 5. - Molekulární hodiny, forenzní věda  Praktikum 5. 5.: Tvorba stromů ze sekvencí proteinů 19."

Podobné prezentace


Reklamy Google