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ツリーベースの マルチプルアラインメント. 修士1年 才野 大輔 平成15年 11 月26日. ツリーベース法. ClustalW はツリーベース法(プログレッシブアラインメント法の1つ)でアラインメントを作成 Step1 : N 本の配列を入力データとして読み込む Step2 : N 本の配列すべての配列ペアについてアラインメントを行い、その結果に基づき配列間の距離を計算 Step3:Step2 で求めた距離をもとに系統樹(ガイドツリー)を作成

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Presentation Transcript
slide1

ツリーベースのマルチプルアラインメント

修士1年

才野 大輔

平成15年11月26日

slide2
ツリーベース法
  • ClustalWはツリーベース法(プログレッシブアラインメント法の1つ)でアラインメントを作成

Step1:N本の配列を入力データとして読み込む

Step2:N本の配列すべての配列ペアについてアラインメントを行い、その結果に基づき配列間の距離を計算

Step3:Step2で求めた距離をもとに系統樹(ガイドツリー)を作成

ClustalWではNj法(neighbor-joining法[近隣結合法])と呼ばれる系統樹作成法が使われている。ガイドツリーは配列間の距離として各ペアの比較で得られた近似的なものを使用しているため、進化的関係を正しく反映している保証はない

Step4:ガイドツリーに従って、近縁なものから順番にアラインメントを構築

neighbor joining
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • 「The Neighbor-joining Method: A New Method for Reconstructing Phylogenetic Trees」

Saitou Naruya ,Nei Masatoshi,Mol.Biol.Evol.4:406-425,1987.

neighbor joining1
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm

OUT(operational taxonomic unit)-分類操作単位

branch length

interior node

neighbor joining2
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • pair of neighbors
    • [1,2], [5,6], [7,8]
  • Algorithm

Neighbor

Neighbor

Neighbor

neighbor joining3
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • pair of neighbors
    • [1,2], [5,6], [7,8]
    • [1-2,3]
  • Algorithm

Neighbor

neighbor joining4
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • pair of neighbors
    • [1,2], [5,6], [7,8]
    • [1-2,3]
    • [5-6,7-8]
  • Algorithm

Neighbor

neighbor joining5
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)

Neighbor

  • pair of neighbors
    • [1,2], [5,6], [7,8]
    • [1-2,3]
    • [5-6,7-8]
    • [1-2-3,4]
  • Algorithm
neighbor joining6
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm
    • FIG.2(a)から始める
      • OTUsのクラスタリングがないことを仮定
    • FIG.2(b)
      • 実際は他のペアより近いOTUsのペアがいくつか存在する
      • 内部の枝XYだけをもつ
      • OTUs1、2の位置にはどのOTUsのペアでもよい
        • N(N-1)/2 通り (N:OUTの数)
      • 枝の長さの合計が一番小さいもの
neighbor joining7
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm
    • このOTUsのペアを一つのOTUと見なし、枝の長さが最小となるOTUsのペアを再度選ぶ
    • この手続きは内部の枝すべてが見つかるまで行う
neighbor joining8
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm
    • FIG.2(a)の枝の長さの合計は以下の式で与えられる

each branch is counted N – 1 times when all distances are added

neighbor joining9
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm
    • FIG.2(b)のnode X と Y の枝の長さは以下の式で与えられる

the sum of all distances that include Lxy

for excluding irrelevant branch lengths

neighbor joining10
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm
    • FIG.2(b)から内部の枝(XY)を消去したら、FIG.2(a)のようなものが2つできる
    • よって式(1)より以下のことが得られる
neighbor joining11
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm
    • これらの枝の長さを足し合わせることでFIG.2(b)の木のすべての枝の長さの合計がわかる

等式(4)は枝の長さの最小2乗推定値の合計

neighbor joining12
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm
    • OTUsのペアの枝の長さの合計を計算し、最小となるペアを近隣のペアと見なす
      • 実際には、本当の近隣ではないかもしれない
    • OTUs1と2が近隣と見なされたときこの2つを結合し、結合されたOTU(1-2)をつくる
neighbor joining13
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm
    • 結合されたOTU(1-2)と別のOUT j の距離は以下の式で表される
    • 上の手続きは次に近隣のペアを見つけるために適用される
    • この操作によってOTUが1つ減るので、OTUの数が3つになるまでこの操作を行う
neighbor joining14
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm
    • FIG.1でOTUs 1 と 2が結合される最初のペアだとすると枝の長さは以下の式で見積もられる
neighbor joining15
Neighbor-joining 法 (近隣結合法)
  • Algorithm
    • つづく