Филогенетические деревья, реконструированные разными способами

Второй семестр На главную
ClustalW и SMART Поиск по паттерну Мотивы в белке ampC_ECOLI Доменная структура Работа с БД InterPro PSI-BLAST Tree
Для построения филогенетических деревьев использовалось множественное выравнивание последовательностей белков:
Фрагмент этого выравнивания был получен на занятии № 10:
                                                                                                                                                         
                                            *                 2 0                   *                 4 0                   *                            
B L A C _ B A C V U   :   I S Q I V S A C P G E I G V A V I V N N R D T V - K V N N K S V Y P M M S V F K V H Q A L A L C N D F D N K G - I S L   :   5 7
B L E 1 _ P S E A E   :   I E S I V I G K K A T V G V A V W G P D D L E P L L I N P F E K F P M Q S V F K L H L A M L V - L H Q V D Q G K L D L   :   5 8
B L A C _ S T A A U   :   L N D L E K K Y N A H I G V Y A L D T K S G K E V K F N S D K R F A Y A S T S K A I N S A I L - L E Q V P Y N K - - L   :   5 6
B L A C _ R H O C A   :   V A R I E E Q L G A R V G L S L M E T G T G W S W S H R E D E L F L M N S T V K V P V C G A I - L A R W D A G R L S L   :   5 8
B L C 3 _ P S E A E   :   V K A I E V S L S A R I G V S V L D T Q N G E Y W D Y N G N Q R F P L T S T F K T I A C A K L - L Y D A E Q G K V N P   :   5 8
                                                  G                                               S     K                                                

Матрица попарной идентичности и матрица попарных эволюционных расстояний приведена в книге UPGMA.xls.
Так же в книге описан алгоритм UPGMA, который подразумевает последовательное разбиение белков на семейства - кластеры. В результате мы получили формулу, благодаря которой можно получить изображение филогенетического дерева:
(((BLAC_STAAU:33,BLC3_PSEAE:33):4.25,BLAC_RHOCA:37.25):2.625,(BLAC_BACVU:35,BLE1_PSEAE:35):4.875);

UPGMA дерево, обработанное программой Drawtree:
 Основное сходство полученных изображений - идентичность структуры деревьев, т.к. соотношения длин ветвей, составы кластеров и тд. остаются одинаковыми. Drawtree построила неукорененное дерево, а программа Drawgram - укорененное. По укорененному дереву можно установить гипотетическую эволюцию. Однако неукорененное дерево позволяет лучше увидеть общие направления эволюции, т.к. когда мы укореняем дерево, мы делаем это достаточно произвольно, выбирая из возможных вариантов. Ием не менее, мне кажется, что более удобной является укорененное скобочное дерево, полученное от программы Drawgramm.
UPGMA дерево, обработанное программой Drawgramm:
  Сценарий эволюции:
Изначально был общий предок A. Затем ветвь эволюции раздвоилась, и получлись 2 ветви к предкам B и C. От предка B (верхняя ветвь) отошло еще 2 ветви: одна к белку BLAC_RHOCA, а вторая к предку D. А уже от предка D произошли белки BLAC_STAAU и BLC3_PSEAE. Вернемся к предку C. От него мы получили белки BLAC_BACVU и BLE1_PSEAE. Таков гипотетический путь эволюции.
UPGMA дерево, обработанное программой Drawtree:
 Дерево NJ, полученное через программу Drawtree совсем не отличается от дерева UPGMA той же программы. Однако скобочное дерево NJ от программы Drawgramm отличается от аналогичного дерева UPGMA.
UPGMA дерево, обработанное программой Drawgramm:
  Разберем это через путь эволюции:
Путь на самом деле почти такой же. Единственное отличие состоит в том, что предка C, от которого отходят белки BLAC_STAAU и BLC3_PSEAE в дереве UPGMA нет. А белки эти отходят напрямую от предка A. Остальное все то же самое.
©Виктор Соколов