Transcript MAKS*MUM OLASILIK (MAX*MUM L*KEL*HOOD)

*
* Ezgi ÇELİK 200920102052
Bioedit Sequencher
DNA deneysel olarak bu programlarda
işlenir.
Clustal Multalin
Birbirine homolog dizilerin bir araya
gelmesi sağlanarak hizalama yapılır.
Filogenetik analiz süreci başlar….
Filogenetik
**Türler/organizma grupları arası genetik bağları ve ilişkileri (evrimsel
akrabalığı) araştıran bilim dalıdır.
**Belirli karakterleri (morfolojik ve/veya genetik) inceler,
**Benzer karakterleri taşıyan organizmaların genetik olarak birbirine
yakın oldukları varsayımından yola çıkar.
Filogenetik ağaç
Evrimsel ilişkileri görsel olarak
ortaya koymak için filogenetik
ağaçlar oluşturulur.
FİLOGENETİK AĞAÇ
OLUŞTURMA
METOTLARI
**Karakter Temelli Yöntemler
Farklı karakterlere dayanan bu
karakterler her bir taksondaki canlıya ait
olan moleküler dizilerdir.
Maksimum Olasılık Metodu
Filogenetik ağaçların eldesinde kullanılan
programlar
1. PAUP: Maksimum olasılık metodu dahil pek çok metot kullanarak
populasyon verilerini detaylı araştırmaya yardımcıdır. Ücretlidir.
2. PHYLIP: Maksimum olasılık, ve bir çok farklı metodla ağaç eldesine olanak
tanımakla kalmayıp aynı zamanda değişik bir çok veri tipini
kullanabilmektedir. (DNA, RNA, Protein, restriksiyon bölgeleri, gen
frekansları vs) İnternet üzerinden kullanımı ücretsizdir.
3. Mega4: Nükleotid dizi hizalaması, filogenetik ağaçlardan sonuç çıkarmak,
web tabanlı veri bankalarında araştırma yapmak, moleküler evrim ve
evrimsel hipotezleri test etmek.
MAXiMUM OLASILIK (LiKELiHOOD)
METODU
**Joseph Felsenstein tarafından 1981 yılında alternatif olarak ortaya
konulmuş bir yöntemdir.
**Çok iyi temellendirilmiş istatistiğe dayandığından matematiksel
olarak daha zahmetli bir yöntemdir.
**Bu yöntem, farklı tipteki nükleotit değişikliğinin açığa çıkma
olasılıklarını tanımlayan bir matematiksel formül ve dal uzunlukları
bilinen belli bir ağaç verildiğinde, bu belli DNA dizisi setini elde etme
olasılığı nedir sorusunu sormaktadır.
**Araştırmacıya sunulan bütün bilginin daha etkili kullanmak ve olası
birçok ağaç içerisinden en iyi ağacı seçmede istatiksel testler kullanma
olanağı oluşturmak için ortaya konmuştur.
**Yöntem için bir bilgisayar programı, her ağaç topolojisini
değerlendirir veya gözlenen verinin oluşturulması olasılığını hesaplar.
**Eğer ağaç doğruysa her dalın oluşturulma olasılığı toplamı, gözlenen
verinin oluşturması olasılığını temsil eder. Bu olasılık ağaçların olasılığı
olarak temsil edilir. Böylece, yarışan ağaç topolojilerinin kabul ya da
reddi için kriter en yüksek olasılığı olan ağacı seçmektir, en olası ağaç en
iyi ağaçtır.
**Olasılık metotları, hesaplamada yavaştırlar ve bu teknikle çok büyük
veri setleri, parsimoni yöntemleriyle olduğu kadar kapsamlı analiz
edilemezler.
**Bu metodun ön kabulüne göre, evrimsel değişmeler basit bir olasılık
modeli altında açığa çıkar.
**Yani, her bir karakterin bir durumdan diğer bir duruma
değişmesinin ya da yeni bir karakterin açığa çıkmasının belli bir
olasılığı vardır.
**Belli bir grup takson için açığa çıkan her bir ağacın, verilen veri
setine göre belli bir doğru olma olasılığı vardır.
**Tercih edilecek ağaç, bu analiz edilen veri setinden çıkması en
muhtemel ağaç olmalıdır.
Filogenetik ağacın değerlendirilmesi
**Dizi verilerinde gözlenen varyasyonu açıklayan en iyi ağacı
bulmak için olasılık hesaplamalarını kullanır.
**Bütün olası ağaçlar incelenir.
**Örnek sayısı ve/veya dizinin uzunluğuna göre zaman alabilir.
**Farklı soylarda mutasyonları içeren ağaçları değerlendirebilir.
**Hesaplamalarda baz dizisi kompozisyonunda varyasyona izin
veren evrimsel modeller kullanabilir.
**Sonuçta belli bir veri setini, en iyi biçimde temsil etme olasılığı
en yüksek olan ağaç tercih edilmelidir.
!..Maksimum olasılık
metoduyla hazırlanmış
filogenetik ağaç örneği.
Maksimum Olasılıkta Kullanılan
Modeller
1. Jukes-Cantor : Yer değiştirmelerin rastgele ortaya çıktığı ve
mutasyon hızının tüm nükleotidler için eşit olasılıkta olduğu varsayılır.
2. Kimura 2-Parameter: Transisyonların, transversiyonlardan daha sık
olduğu varsayılır.
3. Tajima- Nei: Jukes-Cantor’a benzer. Transisyon/ Transversiyon
oranının tüm nükleotidlerde aynı olduğunu varsayar.
4. Jin- Nei Gamma: Belli kurallara göre, nükleotid yer değişim
oranının bölgeden bölgeye farklı olduğunu varsayar.
5. Tamura: Sabit bir yer değiştirme oranını varsayar. Transisyon ve
transversiyonda ki farklılıkları da dikkate alır.
*
* Mevcut metodların içinde
genelde en tutarlı olanıdır.
* Karakter ve oran
analizlerinde
kullanılabilirler.
* Sönmüş (hipotetik) ataların
sekanslarını tahmin etmede
kullanılabilir.
* Nükleotid, aminoasit
sekansları ve diğer data
tiplerine uygulanabilir.
* Diğer pek çok metot da
olduğu gibi basit ve sezgisel
değildirler.
* Parsimoni de olduğu gibi
yüksek seviye
homoplasilerde
yanılabilirler.
Maksimum olasılık metoduyla hazırlanmış filogenetik ağaç örneği
**Evrimsel değişim tamamıyla bir olasılık modelidir.
**Bir grup takson’un her olası filogenisi’nin, verilen belli bir veri setine
bağlı olarak, belirli bir doğrunun olma olasılığı vardır.
**Sonuçta belli bir veri setini, en iyi biçimde temsil etme olasılığı en
yüksek olan ağaç tercih edilmelidir.
**Bu yöntemin çok fazla sayıda değişme gösteren karakterlere
uygulanması önerilmemektedir.
*KAYNAKÇALAR
*www.google.com
*www.google.com/görseller
*www.wikipedia.org
*Biyoloji sözlüğü
*