Predicci

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Predicción de árboles filogenéticosUPGMA

• Marco Antonio Robles Montoya

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METODOS DE DISTANCIA

• Emplea el numero de cambios entre pares dentro de
  un grupo de secuencias para producir un árbol
  filogenético del grupo.
• El par de secuencias que tenga el menor numero de
  cambios entre si son vecinos
• Los vecinos parten de un mismo nodo o ancestro
  común al cual son unidos por una rama.
• Objetivo Identificar un árbol donde las
  posiciones de los vecinos sea correcta y que las
  longitudes de las ramas reproduzcan la
  información original lo mas parecido posible.
• Buscar los vecinos mas parecidos o mas
  cercanos primer paso para el alineamiento de
  secuencias múltiple.

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• Iniciado por Feng y Doolitle (1996)
• Programas producían un alineamiento y un árbol de
  secuencias de proteínas.
• CLUSTALW métodos de distancias como guía para el
  alineamiento de secuencias múltiple
• PAUP 4 análisis filogenético por método de
  distancias
• PHYLIP Realizan análisis de distancia, incluyen
  los anteriores programas.

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• DNADIST calcula distancias entre secuencias de
  ácidos nucleicos. Opciones de varios modelos de
  evolución. Opciones para el numero esperado de
  transiciones a transversiones.
• PROTDIST Calcula la distancia medida para
  secuencias de proteínas, basada en el modelo
  Dayhoff PAM u otros modelos de cambios evolutivos
  en proteínas.

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• Matrices de distancia producidos serán usados
  como dato (input) para los programas de análisis
  de distancia.
• Análisis de distancias utilizado por PHYLIP
• FITCH Estima un árbol filogenético asumiendo las
  sumas de las longitudes de las ramas usando el
  método de Fitch-Margoliash y no asume el RELOJ
  MOLECULAR
• KITSCH Estima un árbol filogenético usando el
  método de Fitch-Margoliash pero bajo la
  aceptación del RELOJ MOLECULAR.
• NEIGHBOR Estima filogenias usando el acople de
  vecinos (NEIGHBOR-JOINED) o UPGMA. El método de
  NEIGHBOR-JOINED no asume el RELOJ MOLECULAR y
  produce un árbol sin raíz. El método de UPGMA
  asume el RELOJ MOLECULAR y produce un árbol con
  raíz.

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RELOJ MOLECULAR

• Proviene de la teoría neutral de la evolución de
  Kimura.
• Mutaciones se acumulan aproximadamente
  constantemente a lo largo del tiempo en DNA.
• La diferencia entre secuencias de DNA o proteínas
  en dos especies serán proporcionales al tiempo
  desde que las especies divergieron de un ancestro
  común
• Diferentes secuencias de DNA (o proteínas) o
  diferentes partes de un mismo gen se desarrollan
  con marcadas diferencias evolutivas.
• fibrinopeptido - citocromo c
• Intrones y pseudogenes - secuenciais codificantes
  (exones)
• Los relojes moleculares si pueden existir, pero
  en árboles locales, mas no universales.

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UPGMA (The Unweighted Pair Group Method with
Arithmetic Mean)

• Mas simple método para la construcción de
  árboles.
• Asume el rango de cambio a lo largo de las ramas
  del árbol es constante
• Las distancias son ultra métricas (equidistantes
  a la raíz todos los OTUS).
• Distancias ultra métricas definido por la
  condición de los 3 puntos (the three-point
  condition)
• Para culquier taxa, las dos distancias mas
  grandes son iguales.

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• PROCEDIMIENTO
• 1.- Calcula las longitudes de las ramas entre las
  secuencias mas cercanas
• 2.- Promedia la distancia entre el par o entre el
  grupo de secuencias.
• 3.- Continua hasta que todas las secuencias están
  incluidas en el árbol
• 4.- Finalmente, predice una posición para la raíz
  del árbol

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ALGORITMO

• d función distancia entre especies
• Definición de la distancia Di,j entre 2 clusters
  de las especies Ci y Cj
• Donde ni Ci y nj Cj

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• Una especie por cluster.
• Busqueda del i y j que tenga la menor distancia
  Dij.
• Creación de un nuevo cluster (ij).
• Conección de i y j en el árbol a un nuevo nodo,
  el cual corresponde al nuevo cluster (ij), y dar
  a las dos ramas conectoras i y j a (ij) la
  longitud .
• Calculo de la distancia desde el nuevo cluster a
  todos los otros clusters como un promedio de las
  distancias de sus componentes.
• Eliminar las columnas y filas en D y adicionar
  una columna y una fila por cluster (ij), con
  D(ij)
• Realizar todo el procedimiento hasta que no
  queden clusters.

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EJEMPLO 1
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   A  B  C  D  E
 B  2        
 C  4  4      
 D  6  6  6    
 E  6  6  6  4  
 F  8  8  8  8  8
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• dist(A,B),C (distAC distBC) / 2 4
• dist(A,B),D (distAD distBD) / 2 6
• dist(A,B),E (distAE distBE) / 2 6
• dist(A,B),F (distAF distBF) / 2 8

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 A,B  C  D  E
 C  4      
 D  6  6    
 E  6  6  4  
 F  8  8  8  8
15
 A,B  C  D,E
 C  4    
 D,E  6  6  
 F  8  8  8
16
 AB,C  D,E
 D,E  6  
 F  8  8
17
 ABC,DE
 F  8
18
EJEMPLO 2
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 A  B  C  D  E
 B  5        
 C  4  7      
 D  7  10  7    
 E  6  9  6  5  
 F  8  11  8  9  8
20
 A,C  B  D  E
 B  4      
 D  7  10    
 E  6  9  5  
 F  8  11  8  9
21
 A,C  B  D,E
 B  6    
 D,E  6.5  9.5  
 F  8  11  8.5
22
 AC,B  D,E
 D,E  8  
 F  9.5  9.5
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 ABC,DE
 F  9
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EJEMPLO2
EJEMPLO1