معلومة

برنامج سهل الاستخدام لتحرير شجرة النشوء والتطور

برنامج سهل الاستخدام لتحرير شجرة النشوء والتطور


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

خلفية: لدي شجرة سلالة Hackett 2009 (من birdtree.org) وأحتاج إلى إعادة ترتيبها وفقًا لـ Prum 2015. كما أنني أعمل فقط مع بعض الأنواع ذات الصلة بمشروعي ، وليس الشجرة بأكملها.


أنا أستخدم المسكيت حاليًا ، وهو مطهر مطلق. يستغرق إجراء أي إعادة ترتيب في المسكيت وقتًا مجنونًا. أود أيضًا إضافة معلومات تصنيفية أعلى لكل نوع (مثل الترتيب) لمساعدة توجهي في البيانات. أفهم أن بعض عيوب المسكيت قد تكون عيوبًا في تنسيق Nexus. نظرًا لأنني لست بحاجة إلى تحليل البيانات بنفسي ، يمكنني العمل بتنسيق أفضل مثل PhyloXML طالما أنه من الممكن إعادة التصدير إلى تنسيق Nexus في النهاية.

هل هناك أي طريقة للقيام بذلك؟ بعض البرامج ذات محرر مرئي أفضل (وتجربة مستخدم أفضل بشكل عام) أو طريقة أخرى للقيام بذلك بطريقة فعالة؟ أجد صعوبة في تصديق أنه يتم التعامل مع بيانات أكبر بكثير بهذه الطريقة الخرقاء.


نعم ، أعتقد أنه يجب عليك التفكير في استخدام MultiSeq وهي حزمة من الديناميكيات الجزيئية المرئية (VMD). يمكنك استخدام الديناميكيات الجزيئية المرئية لإنشاء أشجار النشوء والتطور بناءً على التسلسل / الهيكلية / الوسائل الإحصائية الأخرى.

إذا كنت تريد التحقق من ذلك ومعرفة ما إذا كان يعمل من أجلك ، فقم بتثبيت الديناميكيات الجزيئية المرئية: http://www.ks.uiuc.edu/Development/Download/download.cgi؟PackageName=VMD

وجرب هذه الدروس ضمن المعلوماتية الحيوية من الموزعين:

Http://www.ks.uiuc.edu/Training/Tutorials/

ملاحظة: لا يعمل VMD جيدًا في أنظمة تشغيل Windows 64 بت إذا كان هذا هو ما تستخدمه. لجعله يعمل بشكل جيد ، أقترح عليك تثبيت Virtualbox من Oracle ، وتثبيت نظام التشغيل Linux مفتوح المصدر المفضل لديك في Virtualbox أو في جهاز Linux الضيف على جهازك المضيف.

أقترح تثبيت نظام التشغيل Linux الضيف الخاص بك على Virtualbox مع تخصيص نصف ذاكرة الوصول العشوائي لجهاز الكمبيوتر المضيف ، مثل مساحة 100 جيجابايت عندما تكتشف أنك تحب LINUX كثيرًا ولديك الكثير من المعلومات هناك.

لملء شاشة نظام التشغيل Linux الخاص بك الضيف ، تحتاج إلى تثبيت إضافات الضيف.

نظام التشغيل Linux المفضل لدي هو Kali Linux.

لتثبيت إضافات الضيف على Kali Linux ومعظم ضيوف Linux على VirtualBox ، عليك القيام بذلك:

ولكن كما اكتشفت أنه يتعين عليك ترقية Kali Linux إلى Kali Linux Rolling للحصول على Kali Linux في وضع ملء الشاشة. كيف تفعل ذلك من خلال هذا:

وربما لا يجب عليك القيام بعملك كمستخدم "جذر" المستخدم الافتراضي. لديك الكثير من القوة لزيادة الأمان وإنشاء مستخدم جديد على Kali-Linux:

إذا كنت تستخدم نظام linux بالفعل ، فلن تواجه أي مشكلة في تشغيل VMD. ولكن بالمناسبة ، يجب عليك تثبيت VMD من محطة الأوامر في لينكس وهذه هي الطريقة التي تقوم بها.

التعليمات المتعلقة بكيفية قيام هذا الشخص بذلك (وآسف لأنه لا يتحدث الإنجليزية) موجودة في ملف README عند تنزيل VMD.

آسف ، على ما يبدو ، ليس لدي سمعة عالية بما يكفي لأستشهد بك بجميع الروابط. أنا آسف لأنني اضطررت إلى إزالتها.


كانت لدي تجارب جيدة مع الأركيوبتركس. هذه حزمة جافا ، لذا يجب أن تكون سهلة التشغيل ولكني أوصي باستخدام BioLinux إذا كنت لا ترغب في قضاء الكثير من الوقت في التثبيت والانتقال مباشرة إلى علم الأحياء. يمكنك تشغيله كجهاز افتراضي أو تثبيته جنبًا إلى جنب. إنه يكبر قليلاً ولكن كل شيء يعمل خارج الصندوق وهناك مجموعة واسعة من أدوات تحرير الشجرة المثبتة. مجرد إلقاء نظرة على قائمة الحزمة.


PhySpeTree: خط أنابيب آلي لإعادة بناء أشجار الأنواع النشوء والتطور

تُستخدم أشجار الأنواع التطورية على نطاق واسع في استنتاج العلاقات التطورية. تركز البرامج والخوارزميات الحالية بشكل أساسي على الاستدلال النشئي. ومع ذلك ، فقد تم إيلاء اهتمام أقل للخطوات الوسيطة ، مثل معالجة التسلسلات الكبيرة للغاية وإعداد ملفات التكوين لتوصيل برامج متعددة. عندما يكون عدد الأنواع كبيرًا ، تصبح الخطوات الوسيطة عنق زجاجة قد تؤثر بشكل خطير على كفاءة بناء الأشجار.

نتائج

هنا ، نقدم خط أنابيب سهل الاستخدام يسمى PhySpeTree لتسهيل إعادة بناء أشجار الأنواع عبر الكائنات الحية البكتيرية والبدئية وحقيقية النواة. يحتاج المستخدمون فقط إلى إدخال اختصارات أسماء الأنواع. يقوم PhySpeTree بإعداد ملفات التكوين المعقدة لبرامج مختلفة ، ثم يقوم تلقائيًا بتنزيل البيانات الجينومية وتنظيف التسلسلات وإنشاء الأشجار. يسمح PhySpeTree للمستخدمين بأداء خطوات مهمة مثل محاذاة التسلسل وبناء الشجرة من خلال ضبط الخيارات المتقدمة. يوفر PhySpeTree خطي أنابيب متوازيين يعتمدان على بروتينات متسلسلة محفوظة بدرجة عالية وتسلسلات RNA ريبوسومية صغيرة للوحدات الفرعية ، على التوالي. يتم توزيع وحدات الملحقات ، مثل تلك الخاصة بإدخال أنواع جديدة ، وإنشاء تكوينات التصور ، والجمع بين الأشجار ، جنبًا إلى جنب مع PhySpeTree.

الاستنتاجات

جنبًا إلى جنب مع وحدات الملحقات ، يبسط PhySpeTree بشكل كبير إعادة بناء الأشجار. يتم تنفيذ PhySpeTree في Python التي تعمل على أنظمة تشغيل حديثة (Linux و macOS و Windows). شفرة المصدر متاحة مجانًا مع وثائق مفصلة (https://github.com/yangfangs/physpetools).


مافريك 0.8.3

:: وصف

مافريك هي وحدة نمطية للثعبان لمعالجة وتصور أشجار النشوء والتطور. وهو أيضًا اختصار تكراري لـ Mavric Visualize Rick's Cladograms :) ويهدف إلى أن يكون أداة سهلة الاستخدام لمعالجة أشجار النشوء والتطور في الأنظمة الشبيهة بـ NIX ، وخاصة Linux. على هذا النحو ، فإنه يكمل برامج التطور العرقي الأخرى مثل تلك الموجودة في حزمة PHYLIP ، والتي تفتقر حاليًا إلى واجهة رسومية جيدة لجميع نقاط قوتها.

:: لقطات الشاشة

:: المتطلبات

:: معلومات اكثر


دليل عالم الأحياء لتحليل النشوء والتطور بايزي

أصبحت الطرق البايزية شائعة جدًا في علم الوراثة الجزيئي نظرًا لتوافر البرامج سهلة الاستخدام لتشغيل نماذج التطور المعقدة. ومع ذلك ، فإن نماذج علم الوراثة البايزية معقدة ، وغالبًا ما يتم إجراء التحليلات باستخدام الإعدادات الافتراضية ، والتي قد لا تكون مناسبة. نلخص هنا السمات الرئيسية لاستدلال النشوء والتطور Bayesian ونناقش حساب Bayesian باستخدام أخذ عينات من سلسلة Markov Monte Carlo (MCMC) ، وتشخيص تشغيل MCMC ، وطرق تلخيص عينة MCMC. نناقش المواصفات السابقة واختيار نموذج الاستبدال وتقسيم البيانات. أخيرًا ، نقدم قائمة بحزم برامج Bayesian الشائعة للتطور والتطور ونوصي بالتطبيقات المناسبة.

تم تقديم طرق علم الوراثة البايزية في التسعينيات ، 1،2 ومنذ ذلك الحين أحدثت ثورة في الطريقة التي نحلل بها بيانات التسلسل الجيني 3. تتضمن أمثلة هذه التحليلات التحليل الجغرافي الجغرافي لانتشار الفيروس في البشر 4،5،6،7 ، والاستدلال على التاريخ الجغرافي والتاريخ الجغرافي والهجرة بين الأنواع 8،9،10 ، وتحليل معدلات تنوع الأنواع 11،12 ، وتقدير وقت الاختلاف 13،14 ، 15 والاستدلال على العلاقات النشوء والتطور بين الأنواع أو السكان 13،16،17،18،19،20. يبدو أن شعبية أساليب بايز ترجع إلى عاملين: (1) تطوير نماذج قوية لتحليل البيانات و (2) توفر برامج كمبيوتر سهلة الاستخدام لتطبيق النماذج (الجدول 1).


تحليل التسلسل الوصفي

RNA والبروتين التنبؤ بالبنية الثانوية وحساب الحد الأدنى من طاقة الطي

يستخدم DAMBE مكتبة Vienna RNA الثانوية الهيكلية (Hofacker 2003) للتنبؤ بالهيكل الثانوي لتسلسلات الحمض النووي الريبي (RNA) ولحساب الحد الأدنى من طاقة الطي (MFE). يتميز بعرض رسومي للهياكل الثانوية (الشكل التكميلي S2 ، المواد التكميلية عبر الإنترنت). استخدمت العديد من الدراسات MFE من DAMBE لدراسة العلاقة بين محطة N من mRNA وترجمة البروتين (على سبيل المثال ، Xia and Holcik 2009 Zid et al. 2009 Xia et al. 2011). يستخدم DAMBE نموذج ماركوف المخفي للتنبؤ بالبنية الثانوية للبروتين بناءً على تسلسل التدريب مع بنية البروتين المحددة تجريبياً (Xia 2007b ، ص .109-132).

مؤشرات استخدام كودون المحسنة

يعكس تحيز استخدام الكودون التأثير المشترك للتحيز الطفري والاختيار بواسطة الحمض الريبي النووي النقال (Ikemura 1981 Xia 1996، 1998a، 2005، 2008، 2012c Xia et al. 1996، 2007 Carullo and Xia 2008 Palidwor et al. 2010 Ran and Higgs 2012). تنفذ DAMBE نسخًا محسّنة من المؤشرات المستخدمة على نطاق واسع لتحيز استخدام الكودون ، بما في ذلك مؤشر تكييف الكودون الخاص بالجينات (Sharp and Li 1987 Xia 2007c) والعدد الفعال للكودونات (نج، رايت 1990 صن وآخرون. 2012) ، وكذلك استخدام الكودون المرادف النسبي الخاص بالشفرة (RSCU). ساهمت مؤشرات تحيز الكودون المحسّنة هذه في اكتشاف تجمع الحمض الريبي النووي النقال المعدل لترجمة الجينات المتأخرة لـ HIV-1 (van Weringh et al. 2011) ، تأثير المسالك المتعددة (A) في منطقة الخميرة 5′-غير المترجمة (5′-UTRs). ) (Xia et al. 2011) ، وتوضيح وظيفة + 4G في إجماع Kozak في mRNAs الثدييات (Xia 2007a).

مؤامرات انحراف النيوكليوتيدات

غالبًا ما تخضع خيوط الحمض النووي لطفرة مختلفة بوساطة آليات تكرار الحمض النووي المختلفة وتحيز تسلسل الترميز. غالبًا ما توفر مخططات انحراف النيوكليوتيدات تلميحات حول الطفرة والاختيار أثناء العملية التطورية (Lobry 1996 Marin and Xia 2008 Xia 2012a، 2012c). تتمثل إحدى المشكلات الرئيسية في مخططات الانحراف التقليدية للنيوكليوتيدات في اختيار حجم النافذة المنزلقة (الشكل 2). سيتضمن حجم النافذة الصغير جدًا الكثير من الضوضاء وأنماطًا غامضة مثيرة للاهتمام ، وغالبًا ما يفشل حجم النافذة الكبير جدًا في تحديد النقطة التي تحدث فيها التغييرات المفاجئة في تكوين النوكليوتيدات بدقة (والتي ترتبط عادةً بأصل تكرار الحمض النووي وإنهائه) . يحدد DAMBE الحجم الأمثل للنافذة على أنه الحجم الذي يزيد المساحة المحاطة بمنحنى الانحراف والخط الأفقي المحدد بواسطة الانحراف العام (الشكل 2). التبرير التجريبي لمثل هذا التعريف هو أن الموقع الذي يغير فيه منحنى الانحراف القطبية يكون دائمًا قريبًا جدًا من الأصل الذي تم التحقق منه تجريبياً وإنهاء تكرار الحمض النووي في الجينوم البكتيري. يمكن للمستخدمين تحديد حجم النافذة الخاصة بهم وحجم الخطوة.

مؤامرات الانحراف من العصوية الرقيقة الجينوم بثلاثة أحجام مختلفة للنافذة ، مع منحنى الانحراف الملون باللون الأحمر بحجم النافذة الأمثل. الخط الأفقي هو انحراف GC العالمي المحسوب من الجينوم بأكمله.

مؤامرات الانحراف من العصوية الرقيقة الجينوم بثلاثة أحجام مختلفة للنافذة ، مع منحنى الانحراف الملون باللون الأحمر بحجم النافذة الأمثل. الخط الأفقي هو انحراف GC العالمي المحسوب من الجينوم بأكمله.

تنميط نقطة البروتين الكهروضوئية

تعتبر نقطة تساوي البروتين (pI) مهمة لفهم التفاعلات بين البروتينات والمكونات الخلوية الأخرى لأن العديد من هذه التفاعلات تتم بوساطة تفاعلات كهروستاتيكية ، على سبيل المثال ، ينجذب إنزيم موجب الشحنة إلى ركائزه سالبة الشحنة. يحسب DAMBE نظريًا pIs البروتين بواسطة خوارزمية تكرارية (Xia 2007b، p.207–219). البيانات التجريبية المستندة إلى البروتين pI من مسببات الأمراض المعدية المقاومة للأحماض ، هيليكوباكتر بيلوري، تم استخدامها لاختبار الفرضيات التطورية الرئيسية الثلاث: فرضية التكيف المسبق ، وفرضية التكييف ، وفرضية التكيف (Xia and Palidwor 2005). تم أيضًا استخدام pI من DAMBE لدراسة التطور التكيفي للبروتين الفسفوجليكي خارج الخلية في الثدييات وتأثيره على طي البروتين (Machado et al. 2011). استخدم DAMBE pI المحسوب في هلام السيليكو ثنائي الأبعاد حيث يتم عرض تسلسل البروتين المدخل على هلام السيليكو بناءً على شحنتها ووزنها الجزيئي (Xia 2007b ، ص .207-219). يشير انحراف موقع البروتين المرصود على الهلام عن التنبؤ في السيليكو إلى تعديل ما بعد الترجمة.

ارسم خصائص الأحماض الأمينية على طول تسلسل البروتين

تتميز الأحماض الأمينية (AAs) بالحجم والشحنة والكره للماء / القطبية وميلها لتشكيل حلزونات و صفائح. يمكن أن يؤدي رسم هذه الخصائص على طول تسلسل البروتين في كثير من الأحيان إلى إلقاء الضوء على الهياكل المحلية والمجالات الوظيفية. على سبيل المثال ، تتميز مجالات ربط DNA أو RNA عادةً بامتداد AAs موجبة الشحنة مثل lysine و arginine و histidine ، بينما تحتوي بروتينات الغشاء عادةً على مجالات كارهة للماء (الشكل 3). يؤدي وجود هذه المجالات إلى خلق عدم تجانس بنيوي ويمثل مصدرًا رئيسيًا لعدم تجانس المعدل في الاستبدالات غير المرادفة بين المواقع (Xia 1998b Xia and Li 1998) ، والتي غالبًا ما تؤدي إلى تحيز تقدير النشوء والتطور. يمكن رسم العديد من المتواليات المتماثلة بشكل مشترك لتصور كيف تؤدي بدائل AA إلى تغييرات في النمط الظاهري للبروتين (الشكل 3). يمكن الوصول إلى وظيفة DAMBE لرسم خصائص AA هذه على طول تسلسل البروتين من خلال النقر فوق "رسومات | خصائص الأحماض الأمينية على طول التسلسلات."

مؤامرة الكراهية للماء للإنسان (NP_000530.1) والطيور (إمبيريزا برونيكيبس: AFK10338) رودوبسين مع سبعة مجالات عبر الغشاء (قمم). تعود الذروة السابعة الضعيفة إلى وجود حلزون ألفا قصير نسبيًا. الإخراج من DAMBE. يتم استخدام نافذة منزلقة من 12 AAs.

مؤامرة الكراهية للماء للإنسان (NP_000530.1) والطيور (إمبيريزا برونيكيبس: AFK10338) رودوبسين مع سبعة مجالات عبر الغشاء (قمم). تعود الذروة السابعة الضعيفة إلى وجود حلزون ألفا قصير نسبيًا. الإخراج من DAMBE. يتم استخدام نافذة منزلقة من 12 AAs.

ترددات النيوكليوتيدات والنيوكليوتيدات و AA و Di-AA

هذه الترددات البسيطة لا تخدم فقط كنقطة دخول ممتازة لتدريس التطور الجزيئي ولكنها يمكن أن تؤدي أيضًا إلى رؤى بيولوجية مهمة حول الطفرة التلقائية أثناء العملية التطورية (Xia et al. 1996 ، 2006 Xia 2003 ، 2012a ، 2012c Xia and Yuen 2005). على سبيل المثال، المفطورة التناسلية لديه ترددات جينومية أقل بكثير من ثنائي النوكليوتيدات CpG من المكورات الرئوية، ولكن تم استبعاد مثيلة الحمض النووي التفاضلية الخاصة بـ CpG كتفسير لأن كلا النوعين لا يحتوي على أي ميثيل ترانسفيراز خاص بـ CpG. وجد أن الأنواع الشقيقة ، م. الرئوية ، بالإضافة إلى العديد من الأقارب الأعمق الجذور ، لديهم ميثيل ترانسفيراز خاص بـ CpG ولديهم ترددات أقل من CpG ثنائية النوكليوتيد. هذا يعيد مثيلة الحمض النووي كتفسير للاختلاف في ترددات CpG بين M. genitalium و M. الهوائيةانيا. وهذا هو ، سلف مشترك M. genitalium و المكورات الرئوية فقدت ميثيل ترانسفيرازات الخاصة بـ CpG ، وبدأت كلتا السلالتين الابنتيتين في الارتداد في ترددات CpG. لأن المكورات الرئوية أسرع بكثير من M. genitalium ، انتعش تردد CpG الخاص به إلى مستوى أعلى بكثير من M. genitalium (شيا 2003). وبالمثل ، كشفت ترددات di-AA بين البروتينات من مجموعة متنوعة من الكائنات الحية عن قيود AA من قبل جيرانهم (Xia and Xie 2002) ، وقد أظهر التطور التجريبي ذلك باستوريلا مولتوسيدا المستزرع عند درجة حرارة متزايدة لأكثر من 14400 جيل أدى إلى خفض GC الجينومي (Xia et al. 2002) ، على عكس الفرضية التقليدية القائلة بأن GC الجينومي يجب أن يزيد مع زيادة درجة حرارة البيئة.


تعلم أن تصبح معانقًا للشجرة

ايمي ماكسمين
1 أغسطس 2011

الناتج من تحليل BEAST الذي تم عرضه في برنامج Fig Tree يوضح العلاقات التطورية المستنتجة بين عينات النمل & gt300 من جميع أنحاء العالم. كوري ساو موريو ، المتحف الميداني للتاريخ الطبيعي

يمكن أن يبدو إنشاء شجرة تطورية غير مرغوب فيه مثل تقديم الضرائب لأولئك الذين لا يجيدون التحدث بالكمبيوتر. ولكن ، للأسف ، غالبًا ما يكون تعلم كيفية ارتباط كائن حي بآخر خطوة أولى ضرورية في التعامل مع الأسئلة البيولوجية ، سواء كانت تتعلق بتطور السلالات المقاومة للأدوية أو أصل أجزاء الجسم. توجد برامج متقدمة لمحاذاة التسلسلات الجينية أو البروتينية وبناء الأنساب ، ولكن معظم البرامج تتطلب إدخال سطور من نص الكمبيوتر. يوضح ريتشارد ري ، عالم الأحياء التطوري في المتحف الميداني للتاريخ الطبيعي في شيكاغو ، أن الاهتمام التجاري الضئيل بتطوير برمجيات علم الوراثة قد أجبر علماء الأحياء على كتابة البرامج إلى حد كبير بأنفسهم. & ldquo نتيجة لذلك ، تميل واجهة المستخدم إلى المعاناة بسبب عدم وجود & rsquot.

لكن لا داعي للقلق: فبرامج بناء الأشجار بالتأشير والنقر وتصور الأشجار موجودة بالفعل - وقد تكون كل ما تحتاجه للوصول إلى ما تريده إذا لم يكن علم الوراثة العرقي هو هدفك طويل الأمد. كخدمة لعلماء الأحياء أصحاب الأفكار العميقة ولكن الخوف من Java-Script و "R" ، العالم يقدم جولة في البرامج المجانية لمحاذاة التسلسلات ، وبناء سلالات تتعلم عن التطور ، وعرض شجرة نهائية واضحة وممتعة بصريًا في العروض التقديمية والمنشورات.

كيف أقوم بإعداد التسلسلات للمقارنة؟

تتمثل الخطوة الأولى في مقارنة تسلسل الحمض النووي أو البروتين في محاذاة التسلسلات بحيث تصطف مواضع النيوكليوتيدات أو الأحماض الأمينية المتجانسة عبر الأصناف. بعد حصولك على تسلسل DNA أو بروتين موثوق ، ستحتاج إلى تحويل كل تسلسل إلى تنسيق مستند إلى نص يسمى FASTA ، إذا لم يكن بالفعل بهذا النمط. للقيام بذلك ، ما عليك سوى نسخ التسلسل ولصقه في أي مستند معالجة كلمات ، ثم إعطاء التسلسل تسمية تعريف تبدأ بـ "& gt" وتنتهي بمسافة. أدخل التسلسل بعد الفراغ. إذا كان بروتينًا ، فيجب أن يبدو مثل هذا: & gtgi | 5524211 | gb LCLYTHIGRNIYGSLP LYSETWNTGIMLLLITMATAFMGY

إذا كنت تضيف تسلسلات من GenBank ، فما عليك سوى تنزيلها بتنسيق FASTA ونسخها ولصقها في نفس الملف. احفظ ملف جميع تسلسلات FASTA كملف .txt.

يعتبر كلوستال أحد أهم عوامل المحاذاة ، ولكن هناك العديد من العناصر الأخرى. تقدم المنصات مثل SeaView العديد من برامج المحاذاة والتطور ، بما في ذلك Clustal ، وتجعلها أسهل عن طريق تبسيطها إلى ميزاتها الأساسية. "تزيل هذه الموارد عبر الإنترنت بعض الصعوبة في تشغيل برامج معينة ، وهو نصف المعركة ،" كما يقول كوري مورو ، عالم أحياء في متحف ميداني متخصص في تطور النمل.

لاستخدام Clustal عبر SeaView ، افتح ملف .txt في SeaView. سيظهر التسلسل الخاص بك في الجزء الأيمن والتسلسلات المقابلة في الجزء الأيمن. انقر محاذاة ? انتقام خيارات وحدد Clustal (يقود SeaView الإصدار ClustalW2). انقر بعد ذلك محاذاة ? محاذاة الكل. ستظهر نافذة توضح تقدم إجراء المحاذاة. احفظ المحاذاة المكتملة كملف NEXUS. أنت الآن جاهز لإنشاء شجرة.

كيف أقوم ببناء نسالة تخبرني عندما تطورت الكائنات الحية؟

قبل الانتقال إلى أحد البرامج العديدة المتاحة في مجال تطور السلالات ، فكر في ما تريد معرفته في النهاية. إذا كنت تحتاج ببساطة إلى شجرة من العلاقات ، فإن برامج الاحتمالية القصوى مثل RAxML أو برامج البخل مثل TNT أو برامج احتمالية Bayesian مثل MrBayes ستؤدي المهمة. على الرغم من أن هذه الأنواع الثلاثة من البرامج تستخدم طرقًا رياضية مختلفة لتحليل العلاقات التطورية ، يجب أن تكون الأشجار الناتجة متشابهة تمامًا. بينما يلتزم بعض علماء علم الوراثة بطريقة واحدة ، يفضل العديد من علماء الأحياء تأكيد عملهم باستخدام طريقتين أو ثلاثة. تجعل الأنظمة الأساسية القائمة على الويب ، مثل SeaView ، بعض هذه البرامج وغيرها أسهل في الاستخدام ، ولكن كن مستعدًا للرجوع إلى دليل البرنامج.

إذا كنت تريد تقييم وقت تطور الكائنات الحية ، فأنت محظوظ ، لأن برنامج تطور الكائنات الحية BEAST يجعل هذه المهمة أقل صعوبة. يستخدم مختبر مورو BEAST لأنه يمكن أن يتضمن أدلة أحفورية وبيانات جيولوجية ومعدلات طفرات معروفة لتقدير علاقات الأنواع وأوقات الاختلاف في وقت واحد.

مع فتح مجلد BEAST ، انقر نقرًا مزدوجًا على BEAUti ، واجهة المستخدم الرسومية لـ BEAST. في BEAUti ، حدد ملف ? محاذاة الاستيرادوحدد محاذاة NEXUS بتنسيق. يعتمد ما تفعله بعد ذلك على الطريقة التي تريد بها قياس الوقت: من خلال الأحافير والجيولوجيا و / أو معدل الطفرات. يستخدم مورو الحفريات والجيولوجيا لتعيين حدود العمر. تشرح قائلة: "إذا كان لديّ أحفورة وأعلم أنها تنتمي إلى نفس المجموعة التي ينتمي إليها بعض النمل ، فأنا أخبر BEAST أن مجموعة النمل يجب أن تكون على الأقل قديمة قدم الحفرية". "أو إذا كانت مجموعة من النمل متوطنة في جزيرة ما ، فأنا أعلم أن هذه المجموعة لا يمكن أن تكون أقدم من الجزيرة." بدلاً من ذلك ، إذا كان الجين الذي قمت بترتيب تسلسله لإنشاء نسلك له معدل طفرات معروف ، فيمكن لـ BEAST استخدامه لتقدير وقت نشأة كل تصنيف.

لإدخال معلومات أحفورية أو جيولوجية ، انقر فوق برايور علامة التبويب وقم بتمييز مجموعة الأصناف المرتبطة بالحفريات ، بالإضافة إلى الكائن الحي الأكثر ارتباطًا بهذه المجموعة. أدخل عمر الحفرية أو الإشارة الجيولوجية (على سبيل المثال ، عمر الجزيرة) في القسم المسمى "TMRCA" (أحدث سلف مشترك). لإدخال معدل الطفرة المعروف أو المقدر ، انقر فوق نموذج الساعة علامة التبويب ، حدد الساعة الصارمة وأدخل المعدل. للحصول على مساعدة أو لاستكشاف وظائف أخرى ، تحقق من البرامج التعليمية عبر الإنترنت أو مجموعة مستخدمي BEAST ، والتي تتم مراقبتها من قبل المطورين الذين كتبوا البرنامج.

بعد حفظ إعداداتك كملف XML ، ارجع إلى مجلد BEAST ، وافتح BEAST وحدد يركض. عند انتهاء تشغيل البرنامج ، قم باستيراد الملف إلى TreeAnnotator (أيضًا في المجلد BEAST). ينشئ BEAST العديد من الأشجار المعقولة ، ولكل منها احتمالية مرتبطة به ، حيث إنه من المستحيل تحديد الشجرة بدرجة يقين 100٪. نتيجة لذلك ، ملف البيانات الذي تم إنشاؤه مباشرة من BEAST كبير جدًا. يفرد TreeAnnotator شجرة تمثيلية واحدة ويعلق عليها بمعلومات ملخصة من الأشجار المحتملة الأخرى. على سبيل المثال ، إذا اتفقت نسبة كبيرة من الأشجار المعقولة على علاقة بين A و B ، فسيشير ذلك إلى أن العلاقة بين A و B مدعومة جيدًا. احفظ هذه الشجرة كملف شجرة. بعد ذلك ، افتح ملف الشجرة الخاص بك في FigTree. هنا يمكنك ترتيب مخرجات البرنامج الأخرى ، مثل تواريخ الاختلاف (مع أشرطة الخطأ المقابلة لها). احفظ هذه الشجرة كملف NEXUS. من بين المعلومات الأخرى الموجودة في هذا الملف ، فإن السطر المليء بالأقواس (مثل orangutan (الشمبانزي (البشري))) سوف يقوم بترميز شجرتك بتنسيق يُعرف باسم Newick ، ​​والذي تفهمه البرامج المرتبطة بالتطور العرقي عالميًا.

كيف يمكنني استخدام نسقي لمعرفة المزيد عن تطور الميزات؟

الآن بعد أن أصبح لديك شجرة ، فأنت جاهز لاختبار الأفكار حول كيف ولماذا تنوع هذه الكائنات. هل أفسحت الخنفساء ذات القرون المجال للعديد من الأنواع ذات القرون ، أم أن هذه الأنواع ذات القرون نشأت بشكل مستقل عن خنفساء ذات رأس ناعم؟ قد يبدو هذا وكأنه سؤال بسيط ، ولكن عندما يكون لديك 100 تصنيف و 8 حالات شخصية (على سبيل المثال ، قرن طويل ، قرن مسنن) ، ستحتاج إلى استنتاج حالة السلف بين كل زوج من الكائنات الحية ، وصولاً إلى جذر شجرة. بالنسبة لهذه المشكلة ، يوصي ري بـ Mesquite ، وهو برنامج موجه بالرسومات يتعامل مع أسئلة تطور الشخصية وأنماط تنوع الأنواع والاستفسارات حول علم الوراثة السكانية والمزيد.

افتح المسكيت واضغط على ملف ? جديد. حدد عدد الأصناف الموجودة في شجرتك ، وعند المطالبة ، قم بإنشاء مصفوفة شخصية. إذا كانت الميزات التي ترغب في إدخالها منفصلة ، فانقر فوق مصفوفة فئوية. إذا كانت مستمرة ، مثل الارتفاع ، انقر فوق مصفوفة مستمرة. بعد ذلك ، أدخل حالات التصنيف والحرف في المصفوفة المتوفرة. إذا كان قياسًا ، أدخل الأرقام بدون وحدات. أخيرًا ، قم بتحميل ملف NEXUS الذي يحتوي على شجرتك.

كما هو الحال مع بناء الأشجار ، يمكنك تقدير حالات شخصية الأسلاف بالبخل أو أقصى احتمالية. سيجد البخل الحل بأقل عدد من التغييرات. (هذا هو خيارك الوحيد مع الأحرف المستمرة.) قم بإجراء تحليل البخل بالنقر فوق التحليلات ? تتبع تاريخ الأحرف ? دول الأسلاف البخل. ستظهر بعد ذلك حالات الأجداد المستنتجة في العقد.

من ناحية أخرى ، يأخذ الحد الأقصى من الاحتمالية في الاعتبار أطوال الفروع عند تحديد حالة الأجداد. سيكون البرنامج أقل يقينًا بشأن حالة سلف يربط بين نوعين انفصلا منذ ملايين السنين. يشير الرسم البياني الدائري الصغير في كل عقدة إلى هذا الاحتمال. وسوف يتردد صدى الاحتمالات الأقل في العقد اللاحقة. لإجراء تحليل احتمالية قصوى ، انتقل إلى أثر ? طريقة إعادة الإعمار ? احتمالية دول الأسلاف.

تقديم الشجرة: ما هي الحياة بدون أسلوب؟

يعرف أي شخص ينظر إلى الأشجار التي تحتوي على أكثر من 30 تصنيفًا أنها ليست سهلة القراءة. تمتزج العشرات من الخطوط المتوازية والعمودية ، ومن الصعب رؤية القصة التي ترويها. يوصي مايكل ساندرسون ، عالم علم الوراثة بجامعة أريزونا ، بجهاز Dendroscope لفهم ما تراه.

ابدأ بتحميل ملف NEXUS الذي يحتوي على شجرتك في Dendroscope. في شريط الأدوات ، ستلاحظ رموزًا لأنواع مختلفة من الأشجار: تلك التي لها وصلات قطرية ، بفروع تشع من المركز ، مع المجموعات الرئيسية مفصولة بفروع طويلة ، وغيرها. انقر فوق كل منها لترى كيف ستبدو شجرتك في كل تنسيق - تظل العلاقات كما هي.

إذا كنت ترغب في تمييز مجموعة واحدة من الأصناف ، فاضغط على مفتاح shift وانقر على فرع داخل تلك المجموعة. سيؤدي هذا إلى تغيير لون هذه الفروع. افتح ال صيغة النافذة وتحت يحرر، قم بتغيير الخط واللون وعرض الخطوط. بمجرد أن يعجبك ما تراه ، قم بتصدير الملف بتنسيق JPEG أو PDF أو GIF أو تنسيق آخر.

للحصول على عرض تقديمي ثلاثي الأبعاد قاتل ، قم بتحميل ملف NEXUS الخاص بك في برنامج تصور يسمى Paloverde ، وانقر فوق الرمز الذي يوضح شكل الشجرة ثلاثية الأبعاد التي تفضلها. يعمل Paloverde بشكل جيد لتصور الأشجار الكبيرة بشكل معتدل ، بين 100-2500 فئة.

بدلاً من ذلك ، إذا كان لديك معلومات موثوقة حول مكان جمع كل كائن حي ، فيمكنك نشر نسلك على سطح الكرة الأرضية باستخدام GeoPhylo ، وهو برنامج يقوم بإسقاط الأنساب على Google Earth أو NASA World Wind (سيتعين عليك تنزيل هذه البرامج أولاً ). انسخ والصق السطر الأصل من ملف NEXUS الذي تم إنشاؤه بواسطة برنامج بناء الأشجار في ملف صندوق الشجرة الجذور في GeoPhylo. تحت الإحداثيات والبيانات علامة التبويب ، أدخل خط الطول وخط العرض حيث تم العثور على كل تصنيف. انقر يركض، وشجرتك ستظهر على الأرض.

استخدم أندرو هيل ، وهو طالب دراسات عليا في جامعة كولورادو ، بولدر الذي طور GeoPhylo مع مستشاره ، روبرت جورالنيك ، لاستكشاف انتشار إنفلونزا الطيور. أولاً ، قاموا ببناء نسالة من فيروسات الإنفلونزا ، خاصة تلك التي لديها طفرات مقاومة للأدوية. ثم قاموا بإسقاط الشجرة فوق الكرة الأرضية ليروا كيف نشأت هذه السلالات وانتشرت حول العالم.


2 طرق

يأتي البرنامج مع إصدارات متكاملة مجمعة مسبقًا من RAxML لأنظمة التشغيل الرئيسية (MacOS و Windows و Linux) ، بما في ذلك إصدارات PTHREADS و SSE3 (Stamatakis ، 2014) مما يسمح للمستخدم بإجراء تحليلات أسرع باستخدام الحوسبة المتوازية ، عندما تكون وحدات المعالجة المركزية متعددة. متوفرة. يتم توفير إصدارات مجمعة مسبقًا من RAxML-NG لنظامي التشغيل MacOS و Linux. سيتم إضافة إصدار Windows عند توفره من فريق تطوير RAxML-NG.

تم تنظيم raxmlGUI 2.0 في خمسة أقسام مختلفة ، الإدخال والتحليل والإخراج و RAXML و CONSOLE (الشكل 1). تتيح اللوحة اليسرى مع الأقسام الثلاثة الأولى للمستخدم تحميل ملفات الإدخال وإعداد التحليل وتحديد نماذج الاستبدال والأقسام واختيار مسار الإخراج ، من بين ميزات أخرى. تتيح اللوحة اليمنى للمستخدم تحديد إصدار RAxML ، والاطلاع على الأمر الناتج عن الإدخال الموجود على اللوحة اليسرى وتشغيله ، ومعرفة التقدم والإخراج من RAxML في وحدة التحكم المدمجة.

2.1 الإعداد الأساسي

يدعم الإصدار 2.0 من raxmlGUI ملفات المحاذاة بتنسيقات مختلفة شائعة الاستخدام في تحليلات النشوء والتطور: تمديد PHYLIP و FASTA و NEXUS و MEGA (تتوفر ملفات الأمثلة في مستودع البرنامج). عند تحميل محاذاة ، يوزع البرنامج الأسماء المنسوبة إلى كل تسلسل (على سبيل المثال ، اسم النوع) وينشئ قائمة بالتصنيفات في خارج المجموعة زر القائمة ، والذي يمكن استخدامه لجذر الشجرة بناءً على مجموعة خارجية معرفة من قبل المستخدم. لاحظ أنه يمكن دائمًا إعادة تجذير أشجار الاحتمالية القصوى بعد التحليل باستخدام برنامج عرض الشجرة مثل FigTree (Rambaut ، 2012).

يمكن إجراء تحليلات علم الوراثة بناءً على أنواع مختلفة من البيانات: متواليات النيوكليوتيدات (DNA ، RNA) ، متواليات الأحماض الأمينية ، الأحرف الثنائية ومتعددة الحالات المنفصلة (على سبيل المثال المستخدمة لوصف البيانات المورفولوجية). نظرًا لأن كل نوع بيانات يتطلب فئة معينة من نماذج الاستبدال ، يتعرف raxmlGUI 2.0 تلقائيًا على نوع البيانات من ملف الإدخال المحمل ويوفر للمستخدم قائمة منسدلة تعرض جميع نماذج الاستبدال المتوافقة مع المحاذاة.

2.2 خطوط الأنابيب التحليلية

خطوط الأنابيب التحليلية التي يتم تنفيذها بسهولة في الإصدار 2.0 من برنامج raxmlGUI تتضمن أقصى احتمالية للبحث عن أفضل شجرة ، متبوعًا بتحليل التمهيد. ثم يتم رسم قيم دعم Bootstrap على شجرة الاحتمالية القصوى. بعد تحميل ملف المحاذاة وإعداد نموذج الاستبدال المفضل (خيارات اختبار النموذج مباشرة من raxmlGUI 2.0 موصوفة أدناه) ، لا يتطلب تشغيل التحليل الافتراضي سوى الضغط على يركض زر على اللوحة اليمنى. تتوفر خيارات أخرى في لوحة التحليل لتعيين عدد التكرارات الزائفة للتمهيد التمهيد. يمكن مراقبة تقدم التحليل في قسم وحدة التحكم في raxmlGUI 2.0. عند اكتمال التحليل ، ستتوفر قائمة بملفات الإخراج في قسم الإخراج. سيؤدي النقر فوق أسماء الملفات إلى فتح الملفات في البرنامج الافتراضي للمستخدم (مثل FigTree لملفات الشجرة). يُطلق على أهم ناتج لهذا التحليل اسم "RAxML_bipartitions.إدخال.tre '(أين إدخال افتراضيًا هو اسم ملف المحاذاة) ويتضمن الحد الأقصى لطوبولوجيا الشجرة وأطوال الفروع مع تسميات تبلغ عن درجات التمهيد لكل عقدة (ثنائية القسم) في الشجرة. يتم حفظ جميع ملفات الإخراج افتراضيًا في نفس الدليل لملف الإدخال.

تتوفر عدة أنواع أخرى من التحليل في raxmlGUI 2.0. تدمج بعض التحليلات مكالمات متعددة إلى RAxML لتبسيط تجربة المستخدم في خط أنابيب واحد. على سبيل المثال ، ملف ML + شامل التمهيد يبدأ الخيار ، بنقرة بسيطة ، سلسلة من ثلاث مكالمات RAxML إلى (أ) استنتاج الحد الأقصى لشجرة الاحتمالية من خلال عدد محدد من قبل المستخدم من عمليات البحث المستقلة (ب) تشغيل عدد محدد من قبل المستخدم من التكرارات الشاملة غير المعيارية للتمهيد و ( ج) ارسم قيم دعم التمهيد على شجرة الاحتمالية القصوى.

2.3 التسلسل التلقائي للمحاذاة والأقسام

ميزة مهمة لـ raxmlGUI 2.0 هي التسلسل الآلي وتقسيم المحاذاة ، مما يبسط تحليل جينات متعددة أو مجموعة من أنواع البيانات المختلفة ، على سبيل المثال ، تسلسل الأحماض الأمينية والبيانات المورفولوجية. بعد تحميل المحاذاة الأولى ، يمكن للمستخدم إضافة محاذاة جديدة لدمجها في تحليل واحد. عند تحميل محاذاة إضافية ، يقوم raxmlGUI 2.0 بتنفيذ المهام التالية:

  • تحليل البيانات لتحديد نوع البيانات (نيوكليوتيدات ، أحماض أمينية ، متعدد الدول).
  • قم بتحليل أسماء الأصناف للتأكد من أن تسلسل التسلسلات يحدث عبر الأصناف المطابقة حتى إذا تم سردها بترتيب مختلف بين ملفات الإدخال.
  • لأي عدم تطابق بين تصنيفات الأقسام المختلفة ، امنح خيارًا لإنشاء تسلسلات من البيانات المفقودة تلقائيًا في المحاذاة المتسلسلة أو إسقاط الأصناف مع التسلسلات المفقودة في أي قسم.
  • عيّن الأقسام الافتراضية للمحاذاة الجديدة وأعد حساب القسم المتسلسل.

تسهل هذه الميزات تسلسل ملفات المحاذاة المختلفة ، وإنشاء ملفات الأقسام وإنشاء مصفوفات متفرقة ناتجة عن مزيج من مجموعات البيانات مع تغطية تصنيفية مختلفة ومتداخلة جزئيًا فقط. تقلل هذه الأدوات أيضًا من احتمالية الأخطاء الناشئة عن دمج التسلسلات يدويًا عن طريق مطابقة أسماء الأصناف. Additionally, raxmlGUI 2.0 provides an intuitive interface to create partitions within a single alignment file, including the possibility to specify codon based evolutionary models for coding nucleotide sequences (Figure 2). Finally, the user can load their own partition files, which must be provided in a RAxML compatible format (Figure 1).

2.4 Support for both RAxML 8.x and RAxML-NG

In addition to RAxML 8.x, raxmlGUI 2.0 adds support for RAxML Next Generation (Kozlov et al., 2019 ), which provides new options and improved performance for very large datasets, which are typical for the analyses of genomic data. Among the novel methods implemented in RAxML-NG, and available through raxmlGUI 2.0, is the Transfer Bootstrap Expectation algorithm to quantify topological support for a tree (Lemoine et al., 2018 ). This algorithm has been shown to outperform the traditional bootstrap analysis (Felsenstein, 1985 ) when applied to large phylogenetic trees (thousands of tips). The user can select which version of RAxML they want to run from the GUI, and the available settings are automatically updated for the specific version. For guidelines of which RAxML version to use for particular objectives and datasets, please refer to Kozlov et al. (2019).

2.5 Model testing

One of the advantages of RAxML-NG over RAxML is its increased range of available substitution models for nucleotide and amino acid data. This feature also allows users to define different substitution models for each partition, for example, when analysing concatenated genes. To facilitate the use of these features, we implemented a model testing feature in raxmlGUI 2.0 that allows the user to select the best substitution model based on the corrected Akaike Information Criterion (AICc Burnham & Anderson, 2002 ). Model testing is carried out using the program ModelTest-NG (Darriba et al., 2019 ), and is seamlessly integrated within raxmlGUI 2.0 through the OPTIMIZE button (Figure 1). The test can be run separately for each partition and the best model will be specified automatically for the following analysis. As for RAxML-NG, ModelTest-NG is currently provided for MacOS and Linux, whereas Windows support will be added as soon as a compatible version is made available by the ModelTest-NG development team.

2.6 Performance and implementation

There is no performance difference between running RAxML on the command line and running it from the GUI as raxmlGUI 2.0 just forwards all settings as parameters to the command line version of RAxML and runs that as a separate process. raxmlGUI 2.0 also supports a tabbed interface for running multiple analyses in parallel (Figure 1).

raxmlGUI 2.0 is built with Electron (Github Inc., 2020 ), a framework for creating cross-platform desktop applications using web technologies such as JavaScript, HTML and CSS. The user interface is built with Material-UI (Material-UI, 2020 ), a React (Facebook Inc., 2020 ) user interface framework with components that implement Google's Material Design (Google, 2020 ). The Electron base improves the portability and compatibility across platforms and operating systems compared to the previous version of raxmlGUI that uses an obsolete Python 2.x codebase. The installation is extremely simple and does not require any additional external libraries or dependencies, nor does it require admin rights on the machine.

On machines featuring multiple CPUs (i.e. most desktop and laptop computers) the GUI allows users to easily use RAxML's powerful parallel computing, which can drastically speed up the analyses. raxmlGUI 2.0 includes pre-compiled versions of the PTHREAD version of RAxML and a dropdown menu button to specify the desired number of CPUs allocated for the analysis.


Pôle Rhône-Alpes de Bioinformatique Site Doua

Version 5.0.4

NEW: seaview performs reconcilation between gene and species trees using Treerecs version 1.2
NEW: bootstrap support optionally with the "Transfer Bootstrap Expectation" method
NEW: trimming-rule to shorten long sequence names in phylogenetic trees
NEW: 64-bit version for the MS Windows platform
NEW: multiple-tree windows
NEW: seaview uses PHYLIP v3.696 to compute parsimony trees
NEW: seaview can be run without GUI using a command line
NEW: seaview drives the PhyML v3.1 program to compute maximum likelihood phylogenetic trees.
NEW: seaview drives the Gblocks program to select blocks of conserved sites.

SeaView is a multiplatform, graphical user interface for multiple sequence alignment and molecular phylogeny.

  • SeaView reads and writes various file formats (NEXUS, MSF, CLUSTAL, FASTA, PHYLIP, MASE, Newick) of DNA and protein sequences and of phylogenetic trees.
  • SeaView drives programs muscle or Clustal Omega for multiple sequence alignment, and also allows to use any external alignment algorithm able to read and write FASTA-formatted files.
  • Seaview drives the Gblocks program to select blocks of evolutionarily conserved sites.
  • SeaView computes phylogenetic trees by
    • parsimony, using PHYLIP's dnapars/protpars algorithm,
    • distance, with NJ or BioNJ algorithms on a variety of evolutionary distances,
    • maximum likelihood, driving program PhyML 3.1.

    Screen shots of the main alignment and tree windows. Dialog window to perform Maximum-Likelihood tree-building.
    On-line help document.Old seaview version 3.2

    Download SeaView

    MacOS X ready for MacOS 10.3 - 11.0
    32-bit Linux on x86 64-bit Linux on x86_64
    MS Windows self-extractible archive
    Solaris on SPARC
    Source code (also available in ftp://pbil.univ-lyon1.fr/pub/mol_phylogeny/seaview/archive/) Change log

    Note for MS Windows users: The downloaded file (seaview5.exe) is a self-extracting archive: open it, and it will create a folder called seaview5 on your computer. The window that appears when you open seaview5.exe allows you to choose where to place the seaview5 folder. This folder contains the seaview program, an example data file, a .html file, and 5 other programs (muscle, clustalo, phyml, Gblocks, treerecs) that seaview drives. This folder contains also seaview32bit.exe, a 32-bit version of the seaview program. If you run a 32-bit version of MS Windows (typically Windows XP), you can discard seaview.exe and use seaview32bit.exe.

    Note for Linux/Unix users: The downloaded archives contain the seaview executable itself, an example data file, a .html file, and 5 other programs (muscle, clustalo, phyml, Gblocks, treerecs) that seaview drives. These 5 programs and the .html file can either be left in the same directory as seaview, or be put in any directory of your PATH.

    Note for macOS users: Right after decompression of the .zip file, it can be necessary to ctrl-click the seaview icon and select "Open" in the appearing menu. Once this has been done, seaview can be opened normally by double-clicking its icon.

    المرجعي

    If you use SeaView in a published work, please cite the following reference:

    Gouy M., Guindon S. & Gascuel O. (2010) SeaView version 4 : a multiplatform graphical user interface for sequence alignment and phylogenetic tree building. Molecular Biology and Evolution 27(2) :221-224.


    The authors acknowledge the contributions of the Arbor team, Luke Harmon of the University of Idaho, Chelsea Specht of the University of California at Berkeley, Robert Thacker of the University of Alabama at Birmingham, Jorge Soberon of the University of Kansas, Wes Turner of Simquest, Inc., and Jeff Baumes of Kitware, Inc. We are particularly indebted to Luke Harmon for his insightful editing of this paper and to his research group for their contributions to the formative evaluations of the user interface presented here. The authors also acknowledge an anonymous reviewer of a previous version of this paper for suggestions to improve future versions of PhyloPen, including converting the annotations to text using handwriting recognition, reorganizing the tree or collapsing a part of it to take advantage of the regained space, and group deletions of identical annotations passed up or down the tree.

    Software engineer by day, aspiring PhD student by night. I graduated from the University of Central Florida with a B.S. in Computer Science in 2011 and an M.S. in Computer Science in 2012. I work at CG Squared (CG2), Inc., a Rɭ company that develops commercial LIDAR visualization software and is also a defense contractor. I am a PhD student at UCF, with Dr. Hassan Foroosh as my current advisor. My PhD research is currently compressive sensing in the field of computer vision, but I also have experience in software integration, accelerated processing, and visualization with 2D and 3D data and sensors (most notably in LIDAR point processing), as well as computer graphics and traditional, pen-and-touch, and 3D (a la Kinect) user interface design and implementation.

    Dr. Lisle received his Ph.D. in Computer Science from the University of Central Florida in 1998 and has focused on developing visualization technology primarily for medical and biological applications since then. Prior to completing his degree, Dr. Lisle developed custom hardware and software for applications in high-performance computer graphics while working as a staff member of Silicon Graphics, General Electric, and the University of Central Florida.

    Charles Hughes is a Pegasus Professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Science, Computer Science Division, at the University of Central Florida. He also holds appointments in the School of Visual Arts and Design and the Institute for Simulation and Training (IST), is a Fellow of the UCF Academy for Teaching, Learning and Leadership, and holds an IPA appointment with the US Department of Veterans Affairs. He is co-director of the UCF Synthetic Reality Laboratory (http://sreal.ucf.edu). His research is in augmented reality environments with a specialization in networked digital puppetry (the remote control by humans of surrogates in the form of virtual or physical-virtual avatars). He conducts research on the use of digital puppetry-based experiences in cross cultural and situational awareness training, teacher and trainer education, social and interpersonal skills development, and physical and cognitive assessment and rehabilitation. He is author or co-author of over 170 refereed publications. He is an Associate Editor of Entertainment Computing and the Journal of Cybertherapy and Rehabilitation, and a member of the Program Committee and co-chair of Research Exhibits for IEEE VR 2013. He has active funding to support his research from the National Endowments for the Humanities, the National Institutes of Health, the National Science Foundation, the Office of Naval Research, Veterans Affairs and the Bill & Melinda Gates Foundation. His funding (PI or co-PI) over the last decade exceeds $15M.


    نتائج

    Metadata cleanup and organization

    While a minimum set of metadata field requirements are a progressive step, in instance the isolation sources are currently entered as non-controlled free text, which required time-consuming verification and validation procedures before being integrated with genomic data for analyses. Moreover, public health agencies have different constraints about the level of metadata that can be made openly accessible. For example, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) provide only the years of clinical cases occurrence and does not communicate the geographical location of the cases. GenomeGraphR integrates NCBI metadata that has been cleaned and organized. We used a hierarchical classification/categorization of isolation sources built on the IFSAC scheme [13], chosen for its simplicity, acceptability, and use in the food safety attribution domain.

    A total of 139,754 isolates of س. enterica. were submitted to NCBI from 2010 to 2018 as of July 31 st , 2018. The isolation source of 812 (0.6% of all the strains) were not classified because of missing or unclear/unintelligible data. ل إل. حيدات only 59 isolates out of a total of 16,567 were not assignable to any of the defined isolate categories. The distribution of isolates by major isolate categories is presented in Table 1. The categorization scheme applied to إل. حيدات و س. enterica strains consists of the eight-level hierarchy for categorization of foods developed by IFSAC [13], extended to include environmental and animal (non-food) sources and applied here to strain isolation sources NCBI. Fig 2 illustrates the hierarchy for the non-clinical strains and the volume of strains associated with each level using a Sankey plot.


    شاهد الفيديو: كيفية العناية بشجرة البونسيانا الشجرة الملتهبةرنف الملكية flamboyant (كانون الثاني 2023).