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¿Cómo construir un árbol filogenético tumoral?

¿Cómo construir un árbol filogenético tumoral?


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Me gustaría saber si alguien ha probado algún software que construya árboles de evolución de tumores donde los troncos representan las mutaciones comunes y las alteraciones privadas se anotan en cada rama. Puedo hacerlo manualmente, pero el tamaño de la muestra es demasiado grande (casi 100 pacientes). Aquí hay un buen ejemplo de lo que busco aquí en la Figura 4 http://www.nature.com/nm/journal/v21/n7/full/nm.3886.html

Cualquier sugerencia de modelo computacional adicional es bienvenida.


PhyloOncology: Comprensión del cáncer a través del análisis filogenético ☆

A pesar de décadas de investigación y la enorme cantidad de datos resultantes, el cáncer sigue siendo un problema importante de salud pública. Se necesitan nuevas herramientas y perspectivas frescas para obtener conocimientos fundamentales, desarrollar mejores herramientas de pronóstico y predicción e identificar mejores intervenciones terapéuticas. Con datos cada vez más comunes a escala del genoma, un conjunto de algoritmos y conceptos con potencial para arrojar luz sobre la biología del cáncer es la filogenética, una disciplina científica utilizada en diversos campos. Desde la agrupación de subconjuntos de muestras de cáncer hasta el seguimiento de la evolución subclonal durante la progresión del cáncer y la metástasis, el uso de la filogenia es un poderoso enfoque de biología de sistemas. Las aplicaciones filogenéticas bien desarrolladas proporcionan enfoques rápidos y sólidos para analizar conjuntos de datos de cáncer heterogéneos y de alta dimensión. Este artículo es parte de un número especial titulado: Principios evolutivos: ¿heterogeneidad en el cáncer ?, editado por el Dr. Robert A. Gatenby.


Transferencia horizontal de genes

La transferencia horizontal de genes (HGT) es el paso de material genético entre especies por mecanismos distintos del padre a la descendencia.

Objetivos de aprendizaje

Explicar cómo la transferencia horizontal de genes puede dificultar la resolución de filogenias.

Conclusiones clave

Puntos clave

  • Se cree que la HGT es más frecuente en procariotas que en eucariotas, pero que sólo alrededor del 2% del genoma procariota puede ser transferido por este proceso.
  • Muchos científicos creen que la HGT y la mutación parecen ser (especialmente en procariotas) una fuente importante de variación genética, que es la materia prima para el proceso de selección natural.
  • La HGT en procariotas se produce por cuatro mecanismos diferentes: transformación, transducción, conjugación y mediante agentes de transferencia de genes.
  • La HGT se produce en las plantas a través de transposones (genes saltarines), que se transfieren entre diferentes especies de plantas.
  • Un ejemplo de HGT en animales es la transferencia (a través del consumo) de genes de hongos a insectos llamados pulgones, lo que permite a los pulgones la capacidad de producir carotenoides por sí mismos.

Términos clave

  • transformación: la alteración de una célula bacteriana causada por la transferencia de ADN de otra, especialmente si es patógena
  • transducción: mecanismo de transferencia horizontal de genes en procariotas donde los genes se transfieren mediante un virus.
  • conjugación: la fusión temporal de organismos, especialmente como parte de la reproducción sexual

Transferencia horizontal de genes

La transferencia horizontal de genes (HGT) es la introducción de material genético de una especie a otra por mecanismos distintos de la transmisión vertical de los padres a la descendencia. Estas transferencias permiten que incluso especies relacionadas lejanamente (utilizando la filogenia estándar) compartan genes, lo que influye en sus fenotipos. Se cree que la HGT es más frecuente en procariotas, pero que sólo alrededor del 2% del genoma procariota puede ser transferido por este proceso. Algunos investigadores creen que estas estimaciones son prematuras; la importancia real de la HGT para los procesos evolutivos debe verse como un trabajo en progreso. A medida que el fenómeno se investiga más a fondo, puede revelarse que es más común. Muchos evolucionistas postulan un papel importante para este proceso en la evolución, lo que complica el modelo de árbol simple. Varios científicos creen que la HGT y la mutación parecen ser (especialmente en procariotas) una fuente importante de variación genética, que es la materia prima para el proceso de selección natural. Estas transferencias pueden ocurrir entre dos especies que comparten una relación íntima, agregando así una capa de complejidad a la comprensión o resolución de las relaciones filogenéticas.

Mecanismos de transferencia horizontal de genes procariotas y eucariotas: La transferencia horizontal de genes es la introducción de material genético de una especie a otra por mecanismos distintos de la transmisión vertical de los padres a la descendencia. Estas transferencias permiten que incluso especies relacionadas lejanamente (utilizando la filogenia estándar) compartan genes, lo que influye en sus fenotipos. Se enumeran ejemplos de mecanismos de transferencia horizontal de genes para organismos procarióticos y eucarióticos.

HGT en procariotas

Se ha demostrado que el mecanismo de HGT es bastante común en los dominios procarióticos de Bacteria y Archaea, cambiando significativamente la forma en que se ve su evolución. Estas transferencias de genes entre especies son el mecanismo principal por el cual las bacterias adquieren resistencia a los antibióticos. Clásicamente, se pensaba que este tipo de transferencia se producía por tres mecanismos diferentes:

  • Transformación: el ADN desnudo es absorbido por una bacteria.
  • Transducción: los genes se transfieren mediante un virus.
  • Conjugación: el uso de un tubo hueco llamado pilus para transferir genes entre organismos.

Más recientemente, se ha descubierto un cuarto mecanismo de transferencia de genes entre procariotas. Pequeñas partículas similares a virus llamadas agentes de transferencia de genes (GTA) transfieren segmentos genómicos aleatorios de una especie de procariota a otra. Se ha demostrado que los GTA son responsables de los cambios genéticos, a veces con una frecuencia muy alta en comparación con otros procesos evolutivos. El primer GTA se caracterizó en 1974 utilizando bacterias púrpuras sin azufre. Estos GTA, que se cree que son bacteriófagos que perdieron la capacidad de reproducirse por sí mismos, transportan piezas aleatorias de ADN de un organismo a otro. La capacidad de los GTA para actuar con alta frecuencia se ha demostrado en estudios controlados con bacterias marinas. Se ha estimado que los eventos de transferencia de genes en procariotas marinos, ya sea por GTA o por virus, son tan altos como 10 13 por año solo en el Mar Mediterráneo. Se cree que los GTA y los virus son vehículos de HGT eficientes con un gran impacto en la evolución procariota.

HGT en eucariotas

Aunque es fácil ver cómo los procariotas intercambian material genético por HGT, inicialmente se pensó que este proceso estaba ausente en eucariotas. Después de todo, los procariotas son solo células individuales expuestas directamente a su entorno, mientras que las células sexuales de los organismos multicelulares suelen estar secuestradas en partes protegidas del cuerpo. De esta idea se desprende que las transferencias de genes entre eucariotas multicelulares deberían ser más difíciles. De hecho, se cree que este proceso es más raro en eucariotas y tiene un impacto evolutivo mucho menor que en procariotas. A pesar de este hecho, se ha demostrado la HGT entre organismos relacionados lejanamente en varias especies eucariotas. Es posible que se descubran más ejemplos en el futuro.

En las plantas, se ha observado la transferencia de genes en especies que no pueden polinizar de forma cruzada por medios normales. Se ha demostrado que los transposones o & # 8220 genes saltadores & # 8221 se transfieren entre especies de plantas de arroz y mijo. Además, las especies de hongos que se alimentan de tejos, de los que se deriva de la corteza el fármaco anticanceroso TAXOL®, han adquirido la capacidad de convertir al taxol en un claro ejemplo de transferencia genética.

En los animales, un ejemplo particularmente interesante de HGT ocurre dentro de la especie de pulgón. Los pulgones son insectos que varían en color según el contenido de carotenoides. Los carotenoides son pigmentos elaborados por una variedad de plantas, hongos y microbios, que cumplen una variedad de funciones en los animales que obtienen estos químicos de sus alimentos. Los seres humanos necesitamos carotenoides para sintetizar la vitamina A y los obtenemos al comer frutas y verduras de color naranja: zanahorias, albaricoques, mangos y batatas. Por otro lado, los pulgones han adquirido la capacidad de producir carotenoides por sí mismos. Según el análisis de ADN, esta capacidad se debe a la transferencia de genes de hongos al insecto por HGT, presumiblemente porque el insecto consumía hongos como alimento. Una enzima carotenoide llamada desaturasa es responsable de la coloración roja que se observa en ciertos pulgones. Además, se ha demostrado que cuando este gen se inactiva por mutación, los pulgones vuelven a su color verde más común.

HGT dentro de la especie de pulgón: (a) Los pulgones rojos obtienen su color del pigmento carotenoide rojo. Los genes necesarios para producir este pigmento están presentes en ciertos hongos. Los científicos especulan que los pulgones adquirieron estos genes a través de HGT después de consumir hongos como alimento. Si los genes para producir carotenoides se inactivan por mutación, los pulgones vuelven a (b) su color verde. La coloración roja hace que los pulgones sean mucho más visibles para los depredadores, pero la evidencia sugiere que los pulgones rojos son más resistentes a los insecticidas que los verdes. Por lo tanto, los pulgones rojos pueden ser más aptos para sobrevivir en algunos entornos que los verdes.


Filogenia

Introducción

El codo humano forma el vínculo entre el braquio y el antebrazo, controlando la longitud del alcance y la orientación de la mano, y es una de nuestras regiones anatómicas más distintivas. Una apreciación de la filogenia del codo complementa el conocimiento anatómico de tres maneras: (1) demuestra cómo el codo ha evolucionado para facilitar demandas funcionales específicas, como la locomoción suspensiva y la manipulación diestra (2) explica el significado funcional de cada característica morfológica y (3) ) ayuda a predecir las consecuencias de la pérdida de dichas características por enfermedad, lesión o tratamiento.

La mayoría de los rasgos característicos del codo humano son significativamente anteriores a la aparición de los modernos Homo sapiens. De hecho, la evidencia actual sugiere que esta morfología se remonta al ancestro común de los humanos y los simios, existente hace aproximadamente 15 a 20 millones de años (millones de años).


Reconstruir el pasado evolutivo de un tumor a partir de una sola muestra

Incluso cuando solo se puede obtener una muestra de tumor, todavía puede haber mucha información en los datos de secuenciación para permitir la inferencia de un orden de eventos durante el desarrollo del tumor. Como se discutió anteriormente, las mutaciones puntuales pueden clasificarse como clonales o subclonales en función de la fracción de células cancerosas que portan la mutación, y se infiere que las mutaciones clonales preceden a las subclonales. Además, las mutaciones clonales dentro de las regiones de ganancias cromosómicas clonales pueden dividirse temporalmente en las que se han producido antes de la ganancia y las que se han producido después [54, 55]. Esta relación entre las mutaciones puntuales y el número de copias circundantes se puede inferir de la frecuencia de alelos variante de la mutación, después de tener en cuenta la pureza del tumor y el número de copias para obtener el número de cromosomas portadores de la mutación [18]. Las mutaciones en dos alelos ya deben haber estado presentes y se duplicaron con la región circundante (denominadas "tempranas"), mientras que las de un solo alelo deben haber ocurrido después (denominadas "tardías") o en un alelo no duplicado (ver Figura 1).

Aumento del número de copias de sincronización mediante mutaciones puntuales. La relación entre las mutaciones puntuales y las ganancias del número de copias circundantes se puede utilizar para inferir el tiempo de la ganancia. a Sincronización de la pérdida de heterocigosidad de copia neutral (CNLOH). Las mutaciones azules ocurrieron antes del evento CNLOH, las mutaciones naranjas ocurrieron después en cualquiera de los cromosomas. B Las ganancias de un solo alelo, donde se retiene el otro, son más complejas porque las mutaciones de una sola copia pueden reflejar tanto las mutaciones que se han producido desde la ganancia como las del alelo no duplicado (amarillo)

Por tanto, es posible estimar el momento relativo de las mutaciones individuales durante la fase clonal de la evolución del tumor. Las mutaciones cronometradas dentro de las ganancias del número de copias clonales se pueden utilizar para estimar cuándo se produjo la ganancia en sí, calculada a partir de las tasas de mutaciones tempranas y tardías (véase el recuadro 1) [54]. Si hay muchas mutaciones portadas por dos alelos y pocas portadas por un solo alelo, esto sugiere que las mutaciones puntuales se acumularon en esta región durante un período de tiempo más largo antes de la ganancia, que ocurrió hacia el final de la evolución clonal. Por el contrario, si la mayoría de las mutaciones son transportadas por un solo alelo, esto indica que, proporcionalmente, la ganancia se produjo antes en la evolución del tumor clonal. Es importante señalar que este enfoque no supone una tasa de mutación constante y, por lo tanto, las estimaciones de tiempo corresponden al "tiempo de mutación", es decir, el momento de la ganancia indica su posición relativa en comparación con las mutaciones puntuales.

En los últimos años, se han desarrollado algoritmos para implementar este concepto, utilizando un enfoque de máxima verosimilitud parcial o total para estimar primero el número de copias de mutaciones individuales y luego usarlos para estimar el momento de las ganancias cromosómicas [56, 57]. . Dado que el número de cromosomas existentes en cada etapa de la evolución del tumor clonal debe tenerse en cuenta al determinar la tasa de mutación (ver Cuadro 1), es importante poder modelar la secuencia exacta de eventos durante la adquisición de la ganancia cromosómica. y, por lo tanto, las ganancias simples se prestan más fácilmente a este enfoque. Como sugirieron Purdom et al. [56], estos incluyen regiones de pérdida de heterocigosidad de copia neutral (CNLOH), ganancias de un solo alelo y ganancias dobles de un solo alelo. Los eventos de duplicación del genoma completo (WGD) pueden considerarse como un caso excepcional, ya que se supone que ambos alelos se obtienen simultáneamente, aunque inevitablemente, en ocasiones, esto no será cierto. Como advertencia, debe tenerse en cuenta que solo se pueden estudiar las ganancias utilizando este método; las mutaciones necesarias para medir el tiempo de pérdida cromosómica se pierden con el cromosoma en sí.

La aplicación de este enfoque a los genomas del cáncer, por lo tanto, brinda información sobre el momento de las ganancias cromosómicas y el orden relativo de las mutaciones durante la evolución clonal de un tumor, lo que potencialmente resalta los diferentes mecanismos que sustentan el desarrollo del tumor. Por ejemplo, Nik-Zainal et al. [17] utilizó este enfoque para medir el tiempo de las ganancias cromosómicas durante la evolución de 21 cánceres de mama. Este estudio demostró que es poco probable que las ganancias en el número de copias sean el primer evento durante la evolución del cáncer de mama, pero se acumulan con el tiempo, y la mayoría de las ganancias ocurren después del primer 15-20% del tiempo de mutación. Las estimaciones de tiempo cuantitativas de las duplicaciones clonales podrían integrarse con la sincronización relativa correspondiente de otros eventos, como las amplificaciones de ERBB2, MI C, y CCND1, y eventos puntuados como la cromotripsis, recapitulando la secuencia de eventos a lo largo de la evolución clonal para esta cohorte de cánceres de mama [17]. De manera similar, en el adenocarcinoma de páncreas, el momento de las mutaciones y las alteraciones del número de copias (CNA) en relación con la duplicación del genoma muestra que hay un período prolongado de tiempo de mutación antes del evento de duplicación, posiblemente durante los estados de enfermedad preinvasiva, lo que sugiere que el número de copias posterior las ganancias acompañan a la transformación [58].

El momento de la mutación depende, por lo tanto, de un número suficiente de mutaciones puntuales, lo que puede ser problemático, particularmente en cánceres con bajas tasas de mutación. En los casos de WGD, sin embargo, el número total de mutaciones puntuales y CNA más pequeñas en todo el genoma proporcionan amplia información para calcular estimaciones de tiempo. Este es un evento significativo en la evolución del cáncer, ya que proporciona el doble de materia prima para que la selección natural dé forma, lo que permite que las células alcancen estados aneuploides que de otro modo no serían tolerados. Por lo tanto, la sincronización de los eventos de WGD durante la evolución del tumor es de importancia clave. Los eventos clonales de WGD muestran una sincronización variable entre los tipos de cáncer; parecen estar más tarde en la evolución del cáncer de mama [28] y antes en otros, como el cáncer colorrectal, donde se cree que son el primer paso en el desarrollo de cariotipos genómicos más complejos , impulsando la progresión de la enfermedad y afectando negativamente los resultados de supervivencia [59].

Pan-cáncer, los estudios sobre el tiempo de WGD en el conjunto de datos del Atlas del genoma del cáncer han demostrado que el tiempo de duplicación del genoma en relación con las variantes de un solo nucleótido (SNV) y las CNA pequeñas es más temprano en los tipos de cáncer con eventos de duplicación más frecuentes, como ovario, vejiga y cáncer colorrectal, en comparación con aquellos con menos eventos de duplicación del genoma, como el glioblastoma y el carcinoma renal de células claras [60]. Esto refuerza la idea de que, en algunos tipos de cáncer, un estado tetraploide es un hito importante para la aberración genómica posterior, mientras que en otros es quizás un producto de la acumulación de otros CNA y la pérdida de mantenimiento y reparación del ADN.

En resumen, mediante el uso de las relaciones entre los eventos somáticos, es posible extraer la sincronización de los eventos durante la evolución del tumor a partir de muestras individuales. Sin embargo, estos enfoques solo se han aplicado a cohortes relativamente pequeñas de tipos de cáncer individuales, y todavía hay mucho que aprender de la exploración de patrones más generales de evolución tumoral, pan-cáncer.


Biología Integrativa 200 Universidad de California, Berkeley

"Principios de filogenia" cubre la teoría y la metodología centrales de la biología comparada, con énfasis tanto en la morfología como en las moléculas, y los organismos vivos y fósiles. Cubrimos cómo construir árboles filogenéticos y cómo usarlos para responder preguntas en áreas como ecología, evolución, desarrollo, morfología funcional, genética poblacional, conservación, biogeogeografía, especiación y macroevolución. Los laboratorios están estrechamente integrados con las conferencias y cubrirán los principales algoritmos y software para implementar estos enfoques.

Los requisitos incluyen participación en discusiones, dos cuestionarios y un proyecto de término. Además de un informe escrito en forma de publicación en una revista, los resultados del proyecto se presentarán en un mini-simposio al final del período. Alentamos a los estudiantes a enfocarse en los organismos que están estudiando para tesis u otra investigación, haciendo de este curso una excelente manera de realizar investigaciones preliminares adecuadas para borradores de tesis posteriores, solicitudes de financiamiento y publicaciones.

Esta clase solo se imparte cada dos semestres de primavera y está destinada tanto a estudiantes graduados como a estudiantes universitarios avanzados.

Texto:
Pensamiento de árboles: una introducción a la biología filogenética
por David Baum, Stacey Smith
Primera edición, publicada por Roberts and Company


Árbol filogenético y transferencia horizontal de genes

Un árbol filogenético extendido en el otro término se llama árbol evolutivo. Del término podemos decir que se trata de la relación de avance entre varias especies de caninos que se muestran en un diagrama de ramificación o diagrama de árbol. Los taxones que se dibujan en el diagrama corresponden a sus similitudes y distinciones en sus materiales físicos y hereditarios. El animal doméstico en la punta del árbol será el perro moderno que hemos visto hoy. El árbol generalmente se ramifica a partir de un ancestro común en diferentes variedades anticipadas al factor ambiental o la mutación genética. Entonces, los caninos que descienden de un ancestro común involucrarán algún rasgo similar entre ellos y esto se denomina homología que puede estar tanto en la composición como en la secuencia genética.

La transferencia horizontal de genes también se denomina copia lateral de genes (LGT), lo que significa que los materiales hereditarios de una especie se pasan a otros tipos sin el procedimiento de duplicación de la descendencia. Este proceso es bastante típico entre las bacterias, incluso aunque estén increíblemente relacionadas entre sí. Los intercambios de genes laterales permiten que la resistencia a los fármacos entre ellos aumente extremadamente rápido. Esto se debe a que el gen que el nivel de resistencia a ciertos medicamentos había adquirido por una bacteria, luego rápidamente pasará este gen a las otras bacterias y este proceso continúa una y otra vez. Aunque son dos bacterias muy distantes, pero debido a que las bacterias siempre están cambiando el material hereditario entre sí, un árbol filogenético también implica que están fuertemente relacionadas.

Por otro lado, si el material hereditario se transmite a la siguiente generación, es decir, de la madre o el padre a la descendencia, se denomina transferencia genética vertical.

Los materiales genéticos se transmiten verticalmente de los tipos 1 a los tipos 2 y luego las especies 2 se pasan a las variedades 3 y así sucesivamente, por lo que se denomina transferencia genética vertical. Pero el material genético de la descendencia también puede ser diferente al de su antepasado, esto se debe a la mutación y también a la copia horizontal del gen entre tipos.

Darwin dijo que una especie se separó de un antepasado durante mucho tiempo y, a través de la selección natural, solo entonces se convirtió en la criatura moderna que notamos ahora. Pero a partir del registro fósil, hace unos 545 millones de años, se produjo un explosivo de diversificación que condujo a una gran variedad de organismos complejos y multicelulares. Un gran número de grupos de animales aparecen de la nada y la mayoría de ellos todavía podríamos encontrarlo hoy y se conoce como Phylum, que se mezcló con las ramas del árbol fylgenético. Debido a la selección natural, algunos animales de compañía que no tienen el rasgo que puede ser favorable al medio ambiente están extintos y solo podemos rastrearlos con registros fósiles.

Antes de la explosión del Cámbrico, existe simplemente la forma más simple de organismo u organismo de células unicelulares presente, pero como resultado del cambio del factor ambiental, conducen a la apariencia de un organismo multicelular y otro organismo exoesqueleto atribuido a la selección natural. Debido a la escasez de oxígeno presente en la tierra, la mascota no recibe suficiente aire para las funciones metabólicas, por lo que se inhibe el aumento de tamaño de los caninos. Después de la explosión del Cámbrico, la atención de oxígeno y agua poco a poco se acumuló, provocando el presente de un animal grande y complicado. Una vez que comenzó la explosión del Cámbrico, hay un aumento de la plataforma continental, se producen mares poco profundos y se extiende la variedad de ambientes. Este fenómeno ocurre debido a que el supercontinente de Gondwana se estaba infiltrando en terrenos públicos más pequeños que permitían que los perros pudieran enfocarse y causar desviaciones entre los animales.

Para aquellas variedades que permanecen existentes se someten a diferentes niveles de evolución a medida que pasa el tiempo. Algunos tipos tal vez habían progresado mucho, pero algunos tal vez no progresaron mucho. El ejemplo de especies que avanzaron significativamente es la jirafa. El antepasado de la jirafa es en realidad el cuello corto de la guitarra. Además de la jirafa, hay otros animales de compañía que también se alimentan de la vegetación baja. A medida que pasaba el tiempo, la vegetación baja se hacía cada vez menor. Debido a la falta de comida, las mascotas o los animales tienen que luchar entre ellos para sobrevivir, por lo que las jirafas comenzaron a obtener comida de la vegetación más alta. Esto resultó en el desarrollo de la jirafa, donde su garganta se vuelve mucho más y más larga durante un período prolongado de tiempo, lo que permite que la jirafa llegue a la rama más grande de los árboles, por lo que pueda comprar comida y sobrevivir, por lo que verá una ramificación en el árbol de la vida para esta especie. Debido al factor ambiental, se generó un rasgo especial que no está presente en el antepasado de la jirafa y estos beneficios distintivos se transmiten a su próxima tecnología, por lo que aparece una jirafa moderna. Reducir la diferencia entre desarrollo y confianza (2009)

El otro tipo que evoluciona mucho es el perro. El antepasado del perro es de hecho el lobo gris y, en otras palabras, el perro también conocido como lobo domesticado. El desarrollo significativo de lobo grisáceo a perro también se atribuye al factor ambiental. Los cachorros de lobo fueron traídos a la familia individual por cazadores y fueron entrenados por el cazador para satisfacer sus necesidades. Esos lobos inútiles y peligrosos serán eliminados y aquellos con un rasgo recomendable de lobo serán seleccionados para reproducirse. Lenta pero seguramente, su sentido, habilidad y calidad de lobo al aire libre cambiarán y también se reducirán las proporciones de dientes y el tamaño total.

Mientras que por otro lado, también hay algunas especies que no evolucionan mucho, por ejemplo, el cocodrilo. Por lo general, una especie evoluciona debido a algunos cambios de entorno o para protegerse de ser consumidos por otro perro. Pero los cocodrilos humanos exclusivos se consideran en la parte superior de la cadena de alimentos, por lo que no se preocupan por ser ingeridos por otros animales domésticos. Los cocodrilos son reptiles de sangre fría por lo que tenían el medio ambiente útil porque sus hábitats pueden mantener el pantano y también en la tierra. Esto les proporciona muchas formas de obtener alimentos. Por lo tanto, el medio ambiente, la forma de obtener alimentos o los hábitats también proporcionan beneficios para que los cocodrilos sobrevivan, por lo que no es necesario que tengan cambios significativos.

Para la existencia de Tree of Life, me mantendré neutral. La razón por la que elijo neutral porque creo que la colección de genes se transmite del antepasado. Para que el gen se cruce, tal vez haya alguna mutación o transferencia de genes de las otras variedades, por lo tanto, cause una variante en la colección física o genética entre la mascota. Pero a través del estudio del genoma de las variedades, de hecho podemos rastrear su ancestro o dónde cambió la especie. Aunque algunas especies pueden parecer muy diferentes, pero tal vez muestren la serie de genes de homología, por lo tanto, podemos saber que en realidad provienen del antepasado. POR LO TANTO apoyé el árbol de la vida que se puede encontrar. Mientras que, debido a que el arqueólogo poseía, encontró algunos datos fósiles sobre la explosión del Cámbrico que establecen que hace alrededor de 545 millones de años solo aparecieron organismos multicelulares y la mayoría de las mascotas de la familia aparecen al mismo tiempo. Así que esto anula lo probado que mencioné hace un momento, que las variedades mejoraron desde el ancestro durante un período de tiempo prolongado. Por lo tanto, prefiero ser neutral.


Para construir un árbol filogenético aplicando los principios de la parsimonia a los datos de secuencia molecular, uno debería: a. Empiece por hacer suposiciones sobre las variaciones en las velocidades a las que evolucionan los diferentes segmentos de ADN. B. agrupar organismos que comparten el mayor número de secuencias ancestrales. C. agrupar organismos que comparten secuencias derivadas, haciendo coincidir los grupos con los definidos por caracteres morfológicos. D. agrupar organismos que comparten secuencias derivadas, minimizando el número de cambios evolutivos hipotéticos. mi. Identificar secuencias derivadas mediante el estudio de la embriología de los organismos.

Para construir un árbol filogenético aplicando los principios de la parsimonia a los datos de secuencia molecular, uno debería:

una. Empiece por hacer suposiciones sobre las variaciones en las velocidades a las que evolucionan los diferentes segmentos de ADN.

B. agrupar organismos que comparten el mayor número de secuencias ancestrales.

C. agrupar organismos que comparten secuencias derivadas, haciendo coincidir los grupos con los definidos por caracteres morfológicos.

D. agrupar organismos que comparten secuencias derivadas, minimizando el número de cambios evolutivos hipotéticos.

mi. identificar secuencias derivadas mediante el estudio de la embriología de los organismos.


¿Cómo construir un árbol filogenético tumoral? - biología

LICHeE: inferencia rápida y escalable de linajes de cáncer de muestras múltiples

LICHeE es un método combinatorio diseñado para reconstruir árboles de linaje celular de múltiples muestras e inferir la composición subclonal de las muestras dadas en función de las frecuencias alélicas variantes (VAF) de las variantes somáticas de un solo nucleótido (SSNV) de secuenciación profunda. El programa acepta como entrada una lista de SNV con VAF especificados por muestra y genera el árbol o los árboles de linaje celular inferidos y la descomposición del subclón de la muestra. Proporciona una interfaz gráfica de usuario simple opcional que permite a los usuarios interactuar con los árboles de forma dinámica.

En un nivel alto, la ejecución de LICHeE se puede dividir en los siguientes pasos: (1) llamadas SSNV a través de muestras de entrada, (2) agrupación SSNV mediante VAF (cada grupo de SSNV presente en el mismo conjunto de muestras se agrupa por separado), ( 3) construcción de la red de restricción evolutiva (donde los nodos son los grupos obtenidos en el paso (2) y los bordes representan relaciones de ascendencia por pares válidas), (4) búsqueda de árboles de linaje incrustados en la red que satisfagan todas las restricciones filogenéticas, y (5) visualización de salida.

Para obtener más información sobre el algoritmo, consulte la siguiente publicación:
Popic V, Salari R, Hajirasouliha I, Kashef-Haghighi D, West RB, Batzoglou S.
Inferencia rápida y escalable de linajes de cáncer de muestras múltiples. Biología del genoma 2015, 16:91.

Para obtener los mejores resultados, se recomienda a los usuarios que exploren los parámetros expuestos por el método y los personalicen según sus conjuntos de datos específicos. Los valores predeterminados para varios parámetros se establecen de forma bastante conservadora, asumiendo datos reales ruidosos y relajar estos umbrales (especialmente cuando se prueban en datos simulados) puede producir resultados más granulares. Por ejemplo, si se reduce -maxClusterDist, que controla el colapso de los clústeres cercanos, se pueden solicitar SSNV adicionales manteniéndolos en clústeres separados de manera similar; si se reduce -minClusterSize a 1, se mantendrán los clústeres de SSNV únicos en la red. A continuación se proporciona más información sobre el ajuste de parámetros.

-construcción de árboles de linaje

OPCIONES DE ENTRADA / SALIDA Y PANTALLA

-i & ltarg & gt Ruta del archivo de entrada (requerido)
-o & ltarg & gt Ruta del archivo de salida donde se deben escribir los resultados (predeterminado: nombre del archivo de entrada con el sufijo .trees.txt)
-cp Los datos de entrada representan los valores de prevalencia celular (CP) (a diferencia de los valores VAF predeterminados)
-sampleProfile El archivo de entrada contiene el perfil de presencia-ausencia de muestra de SSNV (esto deshabilitará el paso de llamada de SSNV predeterminado)
-n, - normal & ltarg & gt ID de columna de muestra normal en la lista de muestras, basado en 0 (p. ej., 0 es la primera columna) (requerido*)
-clustersFile & ltarg & gt SSNV ruta de archivo de clústeres
-s, - save & ltarg & gt Número máximo de árboles de salida para guardar, si los hay (predeterminado: 1)
-showNetwork, - net Muestra la red de restricción
-showTree, - tree & ltarg & gt Muestra el (los) árbol (s) de linaje de clasificación superior (predeterminado: 0)
-color Habilita la visualización del árbol de linaje en el modo de color
-dot Habilita la exportación de archivos DOT del árbol de puntuación más alta para la visualización de Graphviz (guardado de forma predeterminada en: archivo de entrada con sufijo .dot)
-dotFile & ltarg & gt ruta de archivo DOT

FILTRADO Y LLAMADO SSNV

-maxVAFAbsent, - ausente & ltarg & gt VAF máximo para considerar un SSNV como robustamente ausente de una muestra (requerido*)
-minVAFPresent, - present & ltarg & gt VAF mínimo para considerar un SSNV como presente de manera sólida en una muestra (requerido*)
-maxVAFValid & ltarg & gt VAF máximo permitido en una muestra (predeterminado: 0,6)
-minProfileSupport & ltarg & gt Número mínimo de robusto** Se requieren SSNV para que un perfil de presencia-ausencia de grupo se etiquete como robusto durante las llamadas SNV: los SNV de grupos no robustos se pueden reasignar a grupos robustos existentes (predeterminado: 2)

* estos parámetros son obligatorios a menos que se especifique la opción -sampleProfile
** Los SNV robustos tienen VAF & lt maxVAFAbsent o & gt minVAFPpresente en todas las muestras

CONSTRUCCIÓN DE RED FILOGENÉTICA Y BÚSQUEDA DE ÁRBOLES

-minClusterSize & ltarg & gt Número mínimo de SSNV requeridos por clúster (predeterminado: 2)
-minPrivateClusterSize & ltarg & gt Número mínimo de SSNV requeridos para un clúster privado (es decir, con SSNV que ocurren solo en una muestra) (predeterminado: 1)
-minRobustNodeSupport & ltarg & gt Número mínimo de SSNV robustos necesarios para que un nodo se etiquete como robusto durante la búsqueda de árbol: los nodos no robustos se pueden eliminar de la red cuando no se encuentran árboles de linaje válidos (predeterminado: 2)
-maxClusterDist <arg> Maximum mean VAF difference on average per sample up to which two SSNV clusters can be collapsed (default: 0.2)
-c,--completeNetwork Add all possible edges to the constraint network, by default private nodes are connected only to closest level parents and only nodes with no other parents are descendants of root
-e <arg> VAF error margin (default: 0.1)
-nTreeQPCheck <arg> Number of top-ranking trees on which the QP consistency check is run, we have not seen this check to fail in practice (default: 0, for best performance)

-v,--verbose Verbose mode, prints more information about each step of the algorithm
-h,--help Print program usage information

From the /release directory:

From the /release directory (for other command-line settings used on the ccRCC and HGSC datasets see the README file in the data/ directory):

#Show the top ranking tree

#Eliminate private clusters/nodes that have fewer than 2 SSNVs, show and save to file the top-ranking tree

#Reduce the VAF cluster centroid distance, which determines when the clusters are collapsed

LICHeE accepts three different file format types. The main file format is composed of a list of SSNVs with their associated VAF or CP values per sample: one SSNV entry per line.
The file contains the following header with fields separated by tabs:

For example (the following file contains 5 samples and 3 SSNVs):

Users can also optionally provide pre-computed SSNV calls per sample, by adding one more column to the above format before the sample frequency information, which can specify the binary presence-absence pattern of this SSNV across samples. For example, for a file with 5 samples, a pattern of 01001 implies that the SSNV was called in the second and fifth sample (column id 1 and 4, since we start counting at 0). In order to use this file type (and disable the default calling mechanism), users should include the -sampleProfile flag.
An example is shown below:

Finally, users can also specify pre-computed SSNV clustering information by providing an additional input file containing the clusters (with the corresponding centroid VAFs per sample and the member SSNVs): one cluster per line. The file should contain the following fields separated by tabs (corresponding to the primary SSNV input file):

For example (the following file contains 3 clusters for the SSNV example file shown above the SSNVs are specified as line numbers in the SSNV input file ignoring the header line, starting from 1):

The resulting trees and sample decomposition information produced by LICHeE can be written to a text file (using the -s option that specifies up to how many top trees should be saved it is recommended to evaluate all the trees that achieved the best score) and visualized via the interactive LICHeE Lineage Tree Viewer GUI (using the -showTree option that specifies how many trees should be displayed). It is also possible to export the best-scoring tree as a DOT file for Graphviz visualization (using the -dot or -dotFile options).

The GUI allows users to dynamically remove nodes from the tree, collapse clusters of the same SSNV group, and view information about each node (e.g. SSNV composition of cluster nodes or the subclone decomposition of sample nodes). The Snapshot button can be used anytime to capture the current state of the tree as a vector graphic PDF file (please note that it takes a bit of time to write out the image to file).

We currently support two display modes: plain (default) and color (enabled with the -color flag). In the color mode, each cluster node is assigned a unique color and each sample node is decorated with the colors corresponding to the clusters of mutations present in the sample. The sample is decomposed by color according to the (approximate) prevalence of each cluster in the sample. The contribution of a cluster to each sample is highlighted (in purple) when the cluster node is selected.

A few useful tips for working with the GUI: one or multiple nodes can be selected and dragged to the desired position, the size (zoom) and position of the graph can be adjusted using the trackpad.

Example 1. Visualization for ccRCC patient RK26

Display using Graphviz (Graphviz must be installed separately):

Example 2. Visualization for ccRCC patient RMH008

Plain mode simple look (withot -color flag):

Cluster node 10 is selected, sample constributions highlighted in purple.

Sample node R5 is selected, lineages highlighted in purple:

Parameter Tuning and Diagnostics

In some cases, LICHeE may not find a valid tumor lineage tree for an input dataset given a specific parameter setting. In some other cases, multiple alternative lineage trees might be valid under different parameter settings. Therefore, it is recommended to explore various parameters when analyzing a particular dataset.

For instance, since LICHeE uses a heuristic method to call SSNVs that heavily relies on the values of the -maxVAFAbsent and -minVAFPresent parameters, adjusting these parameters to reflect the expected noise levels in the data, or supplying pre-computed calls can be very useful. Furthermore, it might be useful to adjust the criteria for incorporating clusters into the constraint network. For example, clusters that contain only a few SSNVs are more likely to represent mis-called presence patterns and can be filtered out by increasing the -minClusterSize and -minPrivateClusterSize parameters. The parameter -minRobustNodeSupport (which determines how many robustly-called SSNVs are required for a node to be non-removable) can be increased to iteratively remove nodes from the network while no valid trees are found automatically. For very noisy data, the -e parameter can be increased to relax the VAF constraint enforcement (although this should be done sparingly). On the other hand, adjusting these parameters in the opposite direction can result in more granular trees and is advisable on less noisy datasets in order to get the most informative results.


Biodiversity and Evolutionary Trees

In this activity, students use DNA sequences from marine mollusks to construct phylogenetic trees. This activity uses mollusks as model organisms to introduce phylogeny and the importance of evolutionary relationships in modern taxonomy.

In Part 1, students learn how DNA can be used to study evolutionary relationships. Part 2 introduces an online software (MAFFT) for generating DNA sequence alignments and phylogenetic trees. In Parts 3 and 4, students build and explore phylogenetic trees of different mollusks. In the optional inquiry-based extension, students apply the techniques they’ve learned to explore evolutionary relationships among species of their choosing.

This activity was designed to accompany the Click & Learn Sorting Seashells, in which students construct an evolutionary tree of the same mollusk species based on morphological characteristics.


Ver el vídeo: ÁRBOL FILOGENÉTICO 4º ESO (Mayo 2022).