FILOGENETSKA ANALIZA

Similar documents
SIMPLE PAST TENSE (prosto prošlo vreme) Građenje prostog prošlog vremena zavisi od toga da li je glagol koji ga gradi pravilan ili nepravilan.

Biznis scenario: sekcije pk * id_sekcije * naziv. projekti pk * id_projekta * naziv ꓳ profesor fk * id_sekcije

Klasterizacija. NIKOLA MILIKIĆ URL:

Podešavanje za eduroam ios

Struktura indeksa: B-stablo. ls/swd/btree/btree.html

Uvod u relacione baze podataka

Ulazne promenljive se nazivaju argumenti ili fiktivni parametri. Potprogram se poziva u okviru programa, kada se pri pozivu navode stvarni parametri.

TRAJANJE AKCIJE ILI PRETHODNOG ISTEKA ZALIHA ZELENI ALAT

AMRES eduroam update, CAT alat za kreiranje instalera za korisničke uređaje. Marko Eremija Sastanak administratora, Beograd,

Nejednakosti s faktorijelima

TEHNO SISTEM d.o.o. PRODUCT CATALOGUE KATALOG PROIZVODA TOPLOSKUPLJAJUĆI KABLOVSKI PRIBOR HEAT-SHRINKABLE CABLE ACCESSORIES

CJENIK APLIKACIJE CERAMIC PRO PROIZVODA STAKLO PLASTIKA AUTO LAK KOŽA I TEKSTIL ALU FELGE SVJETLA

STABLA ODLUČIVANJA. Jelena Jovanovic. Web:

GUI Layout Manager-i. Bojan Tomić Branislav Vidojević

Port Community System

Advertising on the Web

Rekonstrukcija filogenetskog stabla metodom maksimalne uštede uz razgranajograniči

TRENING I RAZVOJ VEŽBE 4 JELENA ANĐELKOVIĆ LABROVIĆ

Eduroam O Eduroam servisu edu roam Uputstvo za podešavanje Eduroam konekcije NAPOMENA: Microsoft Windows XP Change advanced settings

Bušilice nove generacije. ImpactDrill

KAPACITET USB GB. Laserska gravura. po jednoj strani. Digitalna štampa, pun kolor, po jednoj strani USB GB 8 GB 16 GB.

BENCHMARKING HOSTELA

CJENOVNIK KABLOVSKA TV DIGITALNA TV INTERNET USLUGE

CRNA GORA

INFORMACIONI SISTEMI ZA PODRŠKU MENADŽMENTU

STRUČNA PRAKSA B-PRO TEMA 13

OSNOVNE PREMISE ANALIZE GRUPISANJA THE BASIC PREMISES OF GROUPING ANALYSIS

Mašinsko učenje Uvod. Bojan Furlan УНИВЕРЗИТЕТ У БЕОГРАДУ ЕЛЕКТРОТЕХНИЧКИ ФАКУЛТЕТ

KAKO GA TVORIMO? Tvorimo ga tako, da glagol postavimo v preteklik (past simple): 1. GLAGOL BITI - WAS / WERE TRDILNA OBLIKA:

Skalabilni klaster algoritmi Seminarski rad iz Istraživanja podataka

IZDAVANJE SERTIFIKATA NA WINDOWS 10 PLATFORMI

PROJEKTNI PRORAČUN 1

ENR 1.4 OPIS I KLASIFIKACIJA VAZDUŠNOG PROSTORA U KOME SE PRUŽAJU ATS USLUGE ENR 1.4 ATS AIRSPACE CLASSIFICATION AND DESCRIPTION

Priprema podataka. NIKOLA MILIKIĆ URL:

Korak X1 X2 X3 F O U R T W START {0,1}

IZDAVAČ / Publisher Sveučilište u Zadru / University of Zadar Mihovila Pavlinovića 1, Zadar, Hrvatska

MINISTRY OF THE SEA, TRANSPORT AND INFRASTRUCTURE

MRS MRSLab09 Metodologija Razvoja Softvera Vežba 09

1.7 Predstavljanje negativnih brojeva u binarnom sistemu

-znanost o opisivanju i imenovanju organizama i grupa organizama, te

SAS On Demand. Video: Upute za registraciju:

1. Instalacija programske podrške

RANI BOOKING TURSKA LJETO 2017

Tema 2: Uvod u sisteme za podršku odlučivanju (VEŽBE)

Halina, Hesus. (Advent) œ N œ œ œ. œ œ œ œ œ. œ. œ œ œ œ. œ œ. C F G7sus4. œ. # œ œ J œ œ œ J. œ œ. J œ. # œ. # œ œ œ

CAME-LISTA USKLAĐENOSTI SA PART M CAME-PART M COMPLIANCE LIST

Commissioned by Paul and Joyce Riedesel in honor of their 45th wedding anniversary. Lux. œ œ œ - œ - œ œ œ œ œ œ œ œ œ œ. œ œ œ œ œ œ œ œ œ.

POSEBNA POGLAVLJA INDUSTRIJSKOG TRANSPORTA I SKLADIŠNIH SISTEMA

Bear management in Croatia

MRS MRSLab08 Metodologija Razvoja Softvera Vežba 08

NIS PETROL. Uputstvo za deaktiviranje/aktiviranje stranice Veleprodajnog cenovnika na sajtu NIS Petrol-a

ANALIZA PRIMJENE KOGENERACIJE SA ORGANSKIM RANKINOVIM CIKLUSOM NA BIOMASU U BOLNICAMA

DEUS CARITAS EST SATB Choir, Soloist, Organ. œ œ. œœœœœ. œ œœœ œ œ œ

DANI BRANIMIRA GUŠICA - novi prilozi poznavanju prirodoslovlja otoka Mljeta. Hotel ODISEJ, POMENA, otok Mljet, listopad 2010.

Automatske Maske za zavarivanje. Stella, black carbon. chain and skull. clown. blue carbon

200x85 Bauer Invite 04 Elite Division Schedule Division A

MRS. MRSLab03 Metodologija Razvoja Softvera Vežba 03 LAB Dijagram aktivnosti

3.2. Prikazati podatke o svim proizvodima, koji se proizvode u Zrenjaninu.

WELLNESS & SPA YOUR SERENITY IS OUR PRIORITY. VAŠ MIR JE NAŠ PRIORITET!

IZRADA TEHNIČKE DOKUMENTACIJE

Upute za korištenje makronaredbi gml2dwg i gml2dgn

SEMANTIČKO OZNAČAVANJE TRAJEKTORIJA MOBILNIH OBJEKATA SEMANTIC ANNOTATION OF MOBILE OBJECT TRAJECTORIES

KABUPLAST, AGROPLAST, AGROSIL 2500

TEHNIĈKO VELEUĈILIŠTE U ZAGREBU ELEKTROTEHNIĈKI ODJEL Prof.dr.sc.KREŠIMIR MEŠTROVIĆ POUZDANOST VISOKONAPONSKIH PREKIDAĈA

Big Data: kako smo došli do Velikih podataka i kamo nas oni vode

1. Multivarijaciona statistička analiza 1

A TI,DIOS (You Are God) œ œ. œ œ œ œ. œ. œ. œ. Dios, Dios, God, we ac -

SYSTEM BRIEF DAILY SUMMARY

Idejno rješenje: Dubrovnik Vizualni identitet kandidature Dubrovnika za Europsku prijestolnicu kulture 2020.

A TI,DIOS (You Are God) INTRO South American Dance (q = ca. 80) Dm. œ œ. œ # œ œ œ œ. œ. œ. œ œ. j J œ. œ œ œ œ œ œ œ. ba - mos; you; All

Permanent Expert Group for Navigation

UNIVERZITET U BEOGRADU RUDARSKO GEOLOŠKI FAKULTET DEPARTMAN ZA HIDROGEOLOGIJU ZBORNIK RADOVA. ZLATIBOR maj godine

Vista Vista consultation workshop. 23 October 2017 Frequentis, Vienna

ECONOMIC EVALUATION OF TOBACCO VARIETIES OF TOBACCO TYPE PRILEP EKONOMSKO OCJENIVANJE SORTE DUHANA TIPA PRILEP

Practical exercises. Commercial air carriers

Da bi se napravio izvještaj u Accessu potrebno je na izborniku Create odabrati karticu naredbi Reports.

Croatian Automobile Club: Contribution to road safety in the Republic of Croatia

KONFIGURACIJA MODEMA. ZyXEL Prestige 660RU

EKSPLORATIVNA ANALIZA PODATAKA IZ SUSTAVA ZA ISPORUKU OGLASA

Otpremanje video snimka na YouTube

Ciljevi. Poslije kompletiranja ove lekcije trebalo bi se moći:

PROSTORNO- POVRŠINSKE REŠETKE

Direktan link ka kursu:

Naredba je uputa računalu za obavljanje određene operacije.

Data mining za produženje životnog vijeka wireless senzorske mreže pomoću novel klastering metoda

TEHNOLOGIJA, INFORMATIKA I OBRAZOVANJE ZA DRUŠTVO UČENJA I ZNANJA 6. Međunarodni Simpozijum, Tehnički fakultet Čačak, 3 5. jun 2011.

E X C E L L E N C E I N S A C R E D C H O R A L M U S I C. Puer Natus in Bethlehem. A Child Is Born in Bethlehem. Arranged by Robert G.

24th International FIG Congress

Line arrangement problem

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU Prirodoslovno-matematički fakultet Biološki odsjek. Momir Futo

СТРУКТУРА СТАНДАРДА СИСТЕМАМЕНАЏМЕНТАКВАЛИТЕТОМ

msc Velimir Milanovic Unošenje prvih zapisa Kreiranje elektronskih obrazaca - formi Prva forma - Čitaoci U P I T I

Specification Details: Coded Dash Number M28803/1 -MC PART LISTINGS MANUFACTURER'S DESIGNATION OR TYPE NUMBER TEST OR QUALIFICATION REFERENCE

Donosnost zavarovanj v omejeni izdaji

Struktura i organizacija baza podataka

Windows Easy Transfer

DEFINISANJE TURISTIČKE TRAŽNJE

PROBLEM ODREĐIVANJE MAKSIMALNOG TOKA U GRAFU FORD FULKERSON ALGORITAM MAKSIMALNOG PROTOKA (FFF ALGORITAM)

OBJEKTNO ORIJENTISANO PROGRAMIRANJE

Strukture podataka. Strukture podataka su složeni tipovi podataka

Transcription:

FILOGENETSKA ANALIZA

MOLEKULSKA EVOLUCIJA

MOLEKULSKA EVOLUCIJA Kako možemo utvrditi da li dve vrste potiču od istog pretka? Starije metode: preko fosilnih ostataka i osobina organizama Novije metode: na osnovu određenih delova DNK

MOLEKULSKA EVOLUCIJA Uporedimo njihove DNK (najčešće jedan gen, pažljivo odabran), poravnamo ih i utvrdimo koliko su slične mere sličnosti mogu biti različite najjednostavnija je brojanje pozicija na kojima imamo poklapanje veća sličnost bliža evolutivna povezanost

MOLEKULSKA EVOLUCIJA Pozicije na kojima nemamo poklapanje mismatches mutacije nukleotida u DNK

MOLEKULSKA EVOLUCIJA Filogenetsko stablo pokazuje evolutivnu povezanost između dve vrste

MOLEKULSKI SAT Gen koji koristimo da bismo rekonstruisali evolutivno stablo za grupu organizama Ideja: Ako dva organizma imaju isti gen, taj gen mora da je bio prisutan i kod njihovog zajedničkog pretka Primeri: HBB kod kičmenjaka koji imaju hemoglobin 16s rrna kod svih živih bića kazein kod sisara

MOLEKULSKI SAT

MOLEKULSKI SAT Što je više mismatches u molekulskom satu, to je evolutivna veza između dve vrste dalja

MOLEKULSKI SAT Da li je broj mismatches dovoljan da odredi koliko su vrste evolutivno udaljene, tj koliko je miliona godina prošlo od njihovog razdvajanja? I II III ACCTG ACCTG ACCTG ACTTG TCCTG ACTTG ATTTG ACCTG ACTTA ATTTA ACTTG TTTTA ACTTA TCTTA ACTTA

BRZINA SUPSTITUCIJE K broj mismatches T količina proteklog vremena

BRZINA SUPSTITUCIJE Problem naći K i T T se može izračunati iz eksternih podataka (fosilni ostaci, radiometričko datiranje) K je teško odrediti ne znamo na koji je način jedna sekvenca mutirala u drugu Ako pretpostavimo da je r konstantna, a znamo T, možemo izračunati K

DA LI SU SVE SUPSTITUCIJE ZAISTA JEDNAKO VEROVATNE? Zavisno od pozicije unutar DNK sekvence

DA LI SU SVE SUPSTITUCIJE ZAISTA JEDNAKO VEROVATNE? Zavisno od tipa supstitucije

EVOLUTIVNI MODELI K možemo proceniti na osnovu evolutivnih modela Jukes-Cantor-ov model: K AB = -3/4ln(1-4/3D AB ), gde je D AB procenat različitih nukleotida na istim pozicijama podrazumeva da su sve supstitucije jednako verovatne Kimurin dvoparametarski model: K AB =1/2ln(1/(1-2S-V))+3/4ln(1/(1-2V)), gde je S procenat tranzicija (mutacija iz jedne purinske/pirimidinske baze u drugu) a V procenat transverzija (mutacija iz purinske baze u pirimidinsku ili obrnnuto) podrazumeva da su tranzicije češće od transverzija

KONSTRUKCIJA FILOGENETSKOG STABLA 1. Odabrati molekulski sat za datu grupu organizama 2. Izračunati sličnost između svaka dva organizma na osnovu odabrane mere 3. Primeniti odgovarajući algoritam - pristupi zasnovani na rastojanju - pristupi zasnovani na parsimoniji

KONSTRUKCIJA FILOGENETSKOG STABLA

ALGORITMI AGLOMERATIVNOG HIJERARHIJSKOG KLASTEROVANJA

ALGORITMI AGLOMERATIVNOG HIJERARHIJSKOG KLASTEROVANJA Uopštena deja: objekti na manjem rastojanju su bliskiji od objekata na većem rastojanju Inicijalno, svaki objekat je klaster za sebe Prvi nivo klastera se formiraju na osnovu rastojanja između objekata Naredni nivoi klasteri se podrazumevaju udruživanje postojećih klastera na osnovu rastojanja između njih (min, max, avg)

ALGORITMI AGLOMERATIVNOG HIJERARHIJSKOG KLASTEROVANJA UPGMA (Unweighted Pair Group Method using Arithmetic Averages) podrazumeva konstantnu brzinu supstitucija ultrametričnost Za bilo koja tri klastera u tabeli rastojanja mora da važi dist AC <= max {distab, distbc} NJ (Neighbour joining) NE podrazumeva konstantnu brzinu supstitucija aditivnost Za bilo koja četiri klastera u tabeli rastojanja mora da važi dist AB + dist CD <= max {(distac + distbd),(distad + distbc)} Razlika: računanje rastojanja između klasera

UPGMA Date su sekvence sa sledećom tabelom rastojanja Spajamo dva najbliža klastera: A i B Rastojanje između novog klastera AB i ostalih klastera Računamo po formuli: novi klaster AB se postavlja na visinu d AB /2

NJ SPAJANJE SUSEDA Aditivnost rastojanja uslov 4 tačke

NJ Data je matrica rastojanja: Formiramo tabelu transformisanih rastojanja po formuli: gde je: L skup klastera

NJ Rezultujuća matrica transformisanih rastojanja: Spajamo klastere sa najmanjim Dij Izračunamo rastojanja novog klastera k (dobijenog spajanjem i i j) od ostalih klastera (m) po formuli: U stablo dodamo čvor k na visini d ik od čvora i i d jk od čvora j:

KONAČNO STABLO BEZ KORENA

PRISTUPI ZASNOVANI NA PARSIMONIJI Skor parsimonije: broj mutacija u filogenetskom stablu Za isti niz sekvenci moguća su različita filogenetska stabla. Primer za sekvence: AAG, AGA, AAA i GGA. o Princip minimalne evolucije: najmanji broj mutacija o Zadatak: za dati niz sekvenci naći filogenetsko stablo sa najmanjim brojem mutacija

FIČOV ALGORITAM Date su sekvence: Ajkula: CAGGTA Bizon: CAGACA Cvrčak: CGGGTA Dabar: TGCACT Emu: TGCGTA Izračunati skor parsimonije za stablo (((A,B),C),(D,E)) o Skor parsimonije za jednu poziciju: broj operacija unije o Skor parsimonije za stablo: zbir skorova parsimonije po svim pozicijama

SANKOFOV ALGORITAM Data je jedna pozicija u poravnanju sekvenci: A: A B: C C: T D: G i filogenetsko stablo ((A,B),(C,D)). Izračunati skor parsimonije za datu poziciju na osnovu sledeće tabele:

FIČOV ALGORITAM

Kada koristimo 0-1 matricu rastojanja: I Fičov i Sankofov algoritam računaju isti skor parsimonije Fičov algoritam ne može backtracking-om da proizvede sva optimalna stabla; na primer, u prethodnom primeru skor dva bi imalo i stablo sa nukleotidom C u levom potomku korena, što je dobijeno backtracking-om u Sankofovom algoritmu, ali ne i u Fičovom