1 / 19

Metody molekulární biologie v ekologii a systematice rostlin 7. Dominantní data

Metody molekulární biologie v ekologii a systematice rostlin 7. Dominantní data Petr Koutecký & Jiří Košnar, 2011. Dominantní data. recesivní alela (bez projevu) + dominantní alela(y) nelze rozlišit heterozygoty pro recesivní alelu typicky bialelická data ve formátu 0 / 1 proužky na gelu

nan
Télécharger la présentation

Metody molekulární biologie v ekologii a systematice rostlin 7. Dominantní data

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. Metody molekulární biologie v ekologii a systematice rostlin 7. Dominantní data Petr Koutecký & Jiří Košnar, 2011

  2. Dominantní data • recesivní alela (bez projevu) + dominantní alela(y) • nelze rozlišit heterozygoty pro recesivní alelu • typicky bialelická data ve formátu 0 / 1 • proužky na gelu AA proužek přítomen 1 Aa proužek přítomen 1 aa proužek nepřítomen 0 • výsledek „fingerprintingových“ metod • RAPD, ISSR, AFLP • u složitějších pattern lze takto redukovat i kodominantní data (mikrosatelity, isozymy)

  3. Charakteristiky lokusů • Lokus = pozice na gelu = fragment určité délky • Polymorfní lokusy • podíl = počet polymorních / počet všech • někdy počítán lokus jako polymorfní jen pokud f(1) < 95% • opakem jsou fixované lokusy f(1) > 95% nebo vzácné lokusy f(1) < 5% • Privátní (diagnostické) lokusy • přítomné pouze ve skupině / populaci / taxonu • nemusí být u všech jedinců • Privátní fixované lokusy • privátní lokusy přítomné u všech jedinců dané skupiny • Sdílené lokusy • s jinou skupinou / skupinami

  4. Vnitropopulační variabilita • Odhad frekvencí alel • pouze 2 alely, odhad založen na frekvenci recesivní alely a předpokladu HW rovnováhy p + q = 1 p2 + 2pq + q2 = 1 p = 1 – q většinou vyřazovány lokusy s f(0) < 1 – 3/N • Shanonův index kde pi je frekvence proužku v lokusu i • Gene diversity • očekávaná heterozygozita za předpokladu HW rovnováhy kde pi je frekvence proužku v lokusu i

  5. Koeficienty (ne)podobnosti • pouze koeficienty neuvažující negativní shodu • vyšší pravděpodobnost nehomologie v případě absence PCR produktu (proužku) Jaccardův koeficient (podobnost) (distance) Dice coefficient (= Nei-Li coefficient) (podobnost) (distance)

  6. Koeficienty (ne)podobnosti • výsledkem je matice (ne)podobností • analýza různými metodami: • analýza hlavních koordinát (PCoA) • shlukové analýzy (např. UPGMA) • neighbour-joining (strom) • neighbour-net (síť) UPGMA, Ren et al. 2011 NJ tree, Hilpold et al. 2011 PCoA, Jiménez et al. 2009

  7. Neighbour-net Bryant & Moulton 2004 Huson & Bryant 2006 obě v Molecular Biology and Evolution • Jeden z typů fylogenetických sítí • Obecně pro distanční matice, ale nejčastěji AFLP data • síť zohledňuje nejistotu v podobnosti / příbuznosti • každá „čára“ (edge) zobrazuje rozdělení (split) dat na 2 sku-piny, rovnoběžné edges zobrazují tentýž split • možné spojení se 2 různýmisousedy se projeví jako „box“ • není to fylogeneze, „interní“ bodynejsou hypotetičtí předci! • délky odpovídají pův. distanci, poměr délek „síle“ konfliktních signálů Rusell et al. 2011 Bot J. Linn. Soc.

  8. Mantelův test • testuje podobnost (korelaci) dvou matic • typicky matice genetické a geografické vzdálenosti • prostorová autokorelace • permutační test: • výpočet korelačního koeficientu pro odpovídající si pozice v matici 1 a 2 („přes jedince“) • testová statistika RM • permutace (náhodné zpřeházení) jedné z matic • výpočet nového korelačního koeficientu • to celé mnohokrát (≥ 1000×) • signifikance = podíl hodnot vyšších než původní výsledek, větš. Bonferroniho korekce

  9. Mantelův test • často se počítá pro jednotlivé třídy vzdálenosti • detekovatelné meziregionální rozdíly apod. paradoxní negativní korelace: 3 regiony, kde 2 krajní si byly podobnější než krajní a střední klesající podobnost s rostoucí vzdáleností černě – průkazně odlišné od 0 bíle – není průkazně odlišné od 0 Gabrielsen et al. 1997 Saxifraga oppositifolia Norsko+Svalbard, RAPD

  10. Moranovo I • koeficient pro výpočet prostorové korelace • Mantel test – jednosměrná korelace (porovnání dvou distancí, hodnoty distancí jsou jedna proměnná (vektor)) • Moran‘s I – bere v úvahu podobnost v ploše nebo dokonce v prostoru (matice) • srovnává podobnost 2 bodů v dané proměnné, kterou váží váhou odvozenou z geografické pozice, suma přes všechny body • I ~ -1 max. negativní autokorelace • I = -1/(n-1) náhodné rozmístění • I ~ +1 max. pozitivní autokorelace • …ale velmi různé aplikace = způsobystanovování podobnosti i vah

  11. Moranovo I • aplikace na genetická data • např. program SGS • rozdělí vzdálenosti mezi vzorky do zadaného počtu stejně širokých intervalů • genetická podobnost – přítomnost dané alely u kodominantních dat (homozygot = 1, heterozygot = 0.5, nemá = 0), resp. přítomnost daného multilokusového genotypu (haplotypu) u dominantních dat (přítomen = 1, jinak 0) • váha – „po intervalech“, pokud vzorky padnou do stejného intervalu = 1, jinak = 0 • pro každý pár vzorků dosazení do vzorce (viz např. manuál k programu), výpočet korelace • permutační test

  12. AMOVA • Analysis of Molecular Variance • metoda pro studium populační struktury • rozdělení variability na složky mezi jedinci, populacemi, skupinami populací,… (analogie ANOVA) • matice vzdáleností mezi jedinci • a priori definovaná populační struktura (populace, skupiny populací (regiony), příp. další úrovně) • výpočet variability (sum of squared deviations) pro jednotlivé úrovně, přepočet na podíl na celkové variabilitě (variance components) se zohledněním d.f. • výpočet ΦST (analogické k FST) srovnáním složek variability jednotlivých úrovní • permutační testy

  13. AMOVA • program Arlequin rozdělení variability na jednotlivé složky fixační indexy (ΦST) mezi populacemi celkem mezi populacemi ve skupině mezi skupinami permutační testy

  14. Bayesian clustering • hledání nejpravděpodobnějšího rozdělení jedinců do k skupin • distance-based approach • vztahy mezi jedinci jsou popsány maticí vzdáleností • matici reprezentujeme nějakou vhodnou analytickou metodou (shluková analýza, NJ strom nebo síť, PCoA…) • vymezení skupin ± subjektivní, obtížné / nemožné testovat vs. • model-based approach • jedinci jsou náhodným výběrem z nějakého základního souboru • základní soubor je statisticky popsatelný několika parametry (frekvence alel, počet skupin,…) • odhadujeme tyto parametry a jim odpovídající pravděpodobnost daného rozdělení jedinců do skupin • hledání nejpravděpodobnější varianty, statistické testování

  15. Bayesian clustering • hledání nejpravděpodobnějšího rozdělení jedinců do k skupin • k není dopředu známo • uvnitř skupin se předpokládá: • Hardy-Weinbergova rovnováha • nezávislost lokusů (linkage equilibrium) • v podstatě se hledá rozdělení do skupin tak, aby data ve výsledku co nejvíce splňovala tyto předpoklady • … a aby jedinci uvnitř skupin si byli co nejpodobnější (takové řešení je nejpravděpodobnější)

  16. Bayesian clustering • několik programů • podobná základní logika, liší se matematické „detaily“ • STRUCTURE • BAPS (Bayesian Analysis of Population Structure) • další (např. Geneland, NewHybrids,…) • několik modelů různé složitosti • každý jedinec geneticky náleží do právě jedné populace • genotyp jedince může být směsí alel pocházejících z různých populací (admixture model) • modely beroucí v úvahu geografický původ jedinců apod. • modely beroucí v úvahu vazbu (linkage)mezi lokusy

  17. Bayesian clustering Typické výstupy • počet skupin • rozdělení jedinců to skupin • podíl skupin v genotypu každého jedince Variabilita druhu Vellozia gigantea, ISSR, STRUCTURE, Lousada et al. 2011

  18. Software • populačně genetické programy – viz přednáška kodominantní data (většinou umí pracovat i s dominantními) (PopGene, Genepop, TFPGA,…) • GenAlEx (Genetic Analysis using Excel) http://www.anu.edu.au/BoZo/GenAlEx/ sada maker v Excelu, většina populačně genetických analýz, Mantel test, matice vzdáleností, export do formátů jiných programů • Arlequin http://cmpg.unibe.ch/software/arlequin3/ populační genetika obecně, AMOVA, pairwaise-FST • Hickoryhttp://darwin.eeb.uconn.edu/hickory/hickory.html pravděpodobností (Bayes) odhad frekvencí alel a F-statistik • AFLPdat http://www.nhm.uio.no/english/research/ncb/aflpdat/ sada funkcí pro R (nikoliv R-package) – konverze 0/1 matice v .txt do různých formátů, DW index, gene diversity a pár dalších • SplitsTree4http://www.splitstree.org/ fylogenetické sítě

  19. Software • GSG (Spatial Genetics Software) http://software.bfh-inst2.de/download3.html výpočet prostorové statistiky (autokorelace apod.) z genetických dat • SpaGeDi (Spatial Pattern Analysis of Genetic Diversity) http://ebe.ulb.ac.be/ebe/Software.html • BAPS (Bayesian Analysis of Population Structure) http://web.abo.fi/fak/mnf/mate/jc/software/baps.html odhad populační struktury (Bayesian clustering) • STRUCTUREhttp://pritch.bsd.uchicago.edu/structure.html odhad populační struktury (Bayesian clustering) • na stránce odkazy na software pro tvorbu grafických výstupů • NewHybridshttp://ib.berkeley.edu/labs/slatkin/eriq/software/software.htm odhad frekvencí alel a původu jedinců u předpokládané hybridizace (F1, F2, zpětní kříženci, …) na základě Bayesian clustering

More Related