1 / 39

puu rekonstrueerimise meetodid

puu rekonstrueerimise meetodid. UPGMA - unweighted pair group method with arithmetic means. üldkujul. Li 1998. i. j. k. m. n. TD - transformed distance method. UPGMA - (Sokal, Michener 1958). x. y. 2. z. 3. puu harupikkuste hindamine. 1.

ivi
Download Presentation

puu rekonstrueerimise meetodid

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. puu rekonstrueerimise meetodid

  2. UPGMA - unweighted pair group method with arithmetic means

  3. üldkujul Li 1998 i j k m n

  4. TD - transformed distance method

  5. UPGMA - (Sokal, Michener 1958)

  6. x y 2 z 3 puu harupikkuste hindamine 1 Fitch-Margoliash’i meetod (1967)

  7. Fitch-Margoliash’i meetod (1967) haru pikkuste jaoks

  8. 890 bp mtDNA HC: 73 transitsiooni 5 transversiooni (Brown et al. 1982)

  9. distantsid K2 mudeli j’rgi antud näite korral 6.2

  10. saadud tabel

  11. vähimruutude (least squares, LS) meetod mittenegatiivsete haru pikkuste piiranguga d - vaadeldud kaugused e - patristilised (hinnangulised) kaugused kaalutud LS Fitch-Margoliash’i puhul

  12. LS harupikkuste hinnangud, Nei, Rzhetsky (1992, 1993) algoritm

  13. puu rekonstrueerimise meetodid

  14. G O H b6 b4 b1 B C b3 b5 b2 b7 minimum evolution (ME) • kõigi võimalikke puude seast (optimummeetod) valitakse väikseima S-ga puu • Arvutatavuse probleem kui järjestuste arv m suur • Suure m-i korral leidub ja leitakse miinimumpuu, mis on lühem kui tõeline, Sm<Sc • Sobib kui on vähe järjestusi ent tunnuste arv on suur

  15. puu rekonstrueerimise meetodid

  16. Neighbor Joining (NJ) meetod naabrid klastermeetod, mis ‘naabrite’ tuvastamisega miniseerib puu pikkust

  17. algoritm

  18. NJ meetod • konstrueerib vaid ühe puu • Kumar (1996) modifikatsioon käsitleb ka miinimumilähedasi Sij-sid • Võrreldes ME-ga NJ kiire algoritm ja sobilik suurte andmestike jaoks

  19. MP puude otsingud Ockham’s razor Henning 1966 morfoloogilistele tunnustele Eck, Dayhoff 1966 aminohappelised järjestused arendused: Fitch 1971 Wiley 1981 Felsenstein 1982 PHYLIP Maddison 1992 Swofford, Begle 1993 PAUP, PAUP*

  20. klastermeetod optimummeetod

  21. Maximum Parsimony (MP) - säästu meetod sõlmedes tunnusseisundite (character states) rekonstrueerimine minimaalse sammude arvuga

  22. igas positsioonis antud seisundite sobitamine etteantud puule

  23. kaalude kasutamine

  24. MP eksimused: • kui halvad (kvaliteedilt) andmed (informatiivsete positsioonide arv) või kui liiga vähe neid • ka suure informatsiooni hulgal aga väikese tippude arvu korral ‘telefoniposti’ ehk pika haru probleem, mille avastas Joe Felsenstein

  25. MP probleem - ‘long branch attraction’ A C B D

  26. MP probleem - ‘long branch attraction’ - leebem suurte puude korral

  27. MP-informatiivsed positsioonid hunt A AC C G C ACA karu A G CTAC A T T rebane A G T C AC ACC siil A G T C G T G T G jänes A G T C G T G T G mittevarieeruv positsioon (invariable site) mitteinformatiivne positsioon (non-informative site) hunt C G C AC ...+ A C A karu CAC A T ... + G T T rebane T AC AC ...+ G C C siil T A T G T ... + G C G jänes T A T G T ... + G C G vähemalt kaks vähemalt kahest erinevast

  28. MP hinnagud R R S S H H J K K J hunt C G C AC ...+ A C A karu CAC A T ... + G T T rebane T AC AC ...+ G C C siil T A T G T ... + G C G jänes T A T G T ... + G C G consistency index: ci=mi /si kus mi on minimaalne võimalik asenduste arv i-ndas positsioonis antud positsioonile kõige säästlikuma topoloogia korral si on minimaalne võimalik asenduste arv i-ndas positsioonis antud topoloogia korral Tunnuste konflikt 1 5 5 5 3 2 5 2 4 2 4 1 3 1 3 4 CI=5/9=0.55 CI=5/7=0.71 Probleemiks long branch attraction

  29. MP hinnagud R R S S H H J K K J hunt C G C AC ...+ A C A karu CAC A T ... + G T T rebane T AC AC ...+ G C C siil T A T G T ... + G C G jänes T A T G T ... + G C G consistency index: alumine piir pole 0, retention index: rescaled RI: gi on maksimaalne asenduste arv positsioonis, vastavlt täht- topoloogiale, kui keskel on kõige sagedasem täht 1 5 5 5 3 2 5 2 4 2 4 1 3 1 3 4 RI=10-7/10-5=0.6 RC=RI x CI=0.43 RI=10-9/10-5=0.2 RC=0.11

  30. Maximum Likelihood (ML) - suurima tõepära meetod otsib lähimat lahendit mudeli poolt eeldatavale

  31. ML meetod • Olgu Pij(t) tõenäosus, et ühes antud positsioonis nukleotiid i asendub nukleotiidiga j hulgast {A,C,G,T} • Oodatud haru pikkus (v) on võrdeline aja (t) ja mutatsioonikiiruse (r) korrutisega v=rt • Haru pikkused on parameetrid mida hinnatakse tõepära maksimeerimisel vastavalt andmestiku nukleotiidsele koostisele ja asendusmustrile, vastavalt mudelile (JC, K2, HKY, etc)

  32. Maximum Likelihood (ML) - suurima tõepära meetod erinevalt MP meetodist vaadeldakse (mitte ei rekonstrueerita) kõiki võimalikke eellasseisundeid, nelja tipu korral 16 varianti

  33. Maximum Likelihood (ML) - suurima tõepära meetod likelihood (tõepära): L=Pr(D/H) teoreetiliselt parim lnL=-2064.80 lnL=-2691.76 lnL=-2424.79 lnL=-2075.41

  34. Maximum Parsimony (MP) - säästu meetod sõlmedes tunnusseisundite (character states) rekonstrueerimine minimaalse sammude arvuga igale positsioonile v gx5 – tõenäosus, et 5ndas sõlmes esines nukleotiid x; enamasti vastavalt järjestuse üldisele nukl. kompositsioonile. (5) (6) F81: Maximum Likelihood (ML) - tõepära meetod

  35. puid iseloomustavad efficiency - kiirus, arvutusaja suhtes power - võimsus, kui palju andmeid vajab consistency - kooskõlasus ‘õige’ puuga; ja suunitlus sellele andmete juurde toomisel robustness- tundlikkus kõrvalekallete suhtes esitatatvatele eeldustele falsifiability - ümberlükatavus, kontrollitavus n. kella eeldus

More Related