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Logiciel d'édition d'arbre phylogénétique convivial

Logiciel d'édition d'arbre phylogénétique convivial


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Fond: J'ai l'arbre phylogénétique Hackett 2009 (de birdtree.org) et je dois le réorganiser selon Prum 2015. Je travaille également uniquement avec certaines espèces pertinentes pour mon projet, pas l'arbre entier.


J'utilise actuellement Mesquite, et c'est le purgatoire absolu. Faire une réorganisation dans Mesquite prend un temps fou. J'aimerais également ajouter des informations sur les taxons plus élevées à chaque espèce (comme l'ordre) pour m'aider à m'orienter dans les données. Je comprends que certaines des lacunes de Mesquite pourraient être des lacunes du format Nexus. Comme je n'ai pas besoin d'analyser les données moi-même, je peux travailler dans un meilleur format comme PhyloXML tant qu'il est possible de réexporter au format Nexus à la fin.

Y a-t-il un moyen de faire ça? Un logiciel avec un meilleur éditeur visuel (et une meilleure UX dans l'ensemble) ou une autre méthode pour le faire de manière efficace ? J'ai du mal à croire que des données beaucoup plus volumineuses soient traitées de manière aussi maladroite.


Oui, je pense que vous devriez envisager d'utiliser MultiSeq qui est un package de Visual Molecular Dynamics (VMD). Vous pouvez utiliser la dynamique moléculaire visuelle pour créer des arbres phylogénétiques basés sur la séquence/structure/autres moyens statistiques.

Si vous voulez vérifier et voir si cela fonctionne pour vous, installez la dynamique moléculaire visuelle : http://www.ks.uiuc.edu/Development/Download/download.cgi?PackageName=VMD

et essayez ces tutoriels sous Bioinformatique des distributeurs :

Http://www.ks.uiuc.edu/Training/Tutorials/

Remarque : VMD ne fonctionne pas très bien dans les systèmes d'exploitation Windows 64 bits si c'est ce que vous utilisez. Pour que cela fonctionne correctement, je vous suggère d'installer virtualbox à partir d'Oracle et d'installer votre système d'exploitation Linux open source gratuit préféré dans virtualbox ou sur votre machine Linux invitée sur votre machine hôte.

Je suggère d'installer votre système d'exploitation Linux invité sur virtualbox avec la moitié de la RAM de votre ordinateur physique hôte allouée, et comme 100 Go d'espace lorsque vous découvrirez que vous aimez tellement LINUX et que vous avez beaucoup d'informations là-dessus.

Pour afficher en plein écran votre système d'exploitation Linux invité, vous devez installer des ajouts d'invité.

Mon système d'exploitation Linux préféré est Kali Linux.

Pour installer des ajouts d'invités sur Kali Linux et la plupart des invités Linux sur VirtualBox, vous devez faire ceci :

Mais comme je l'ai découvert, vous devez mettre à niveau Kali Linux vers Kali Linux Rolling pour obtenir Kali Linux en plein écran. Comment faites-vous cela via ceci:

Et vous ne devriez probablement pas faire votre travail en tant qu'utilisateur "root" l'utilisateur par défaut. Vous avez trop de pouvoir donc pour augmenter la sécurité créez un nouvel utilisateur sur Kali-Linux :

Si vous utilisez déjà Linux, vous n'aurez aucun problème à faire fonctionner VMD. Mais au fait, vous devez installer VMD à partir du terminal de commande sous Linux et voici comment procéder.

Les instructions sur la façon dont ce gars le fait (et désolé, il ne parle pas anglais) sont dans le fichier README lorsque vous téléchargez VMD.

Désolé, apparemment, je n'ai pas une réputation assez élevée pour vous citer tous les liens. Je suis désolé d'avoir dû les supprimer.


J'ai eu de bonnes expériences avec Archaeopteryx. Il s'agit d'un package Java, il devrait donc être facile à exécuter, mais je recommande BioLinux si vous ne voulez pas passer trop de temps à installer et à passer directement à la biologie. Vous pouvez l'exécuter en tant que machine virtuelle ou l'installer côte à côte. Il vieillit un peu, mais tout fonctionne immédiatement et un large éventail d'outils d'édition d'arborescence est installé. Il suffit de parcourir la liste des paquets.


PhySpeTree : un pipeline automatisé de reconstruction d'arbres d'espèces phylogénétiques

Les arbres d'espèces phylogénétiques sont largement utilisés pour déduire des relations évolutives. Les logiciels et algorithmes existants se concentrent principalement sur l'inférence phylogénétique. Cependant, moins d'attention a été accordée aux étapes intermédiaires, telles que le traitement de séquences extrêmement volumineuses et la préparation de fichiers de configuration pour connecter plusieurs logiciels. Lorsque le nombre d'espèces est important, les étapes intermédiaires deviennent un goulot d'étranglement qui peut sérieusement affecter l'efficacité de la construction des arbres.

Résultats

Ici, nous présentons un pipeline facile à utiliser nommé PhySpeTree pour faciliter la reconstruction d'arbres d'espèces à travers des organismes bactériens, archéens et eucaryotes. Les utilisateurs n'ont qu'à saisir les abréviations des noms d'espèces. PhySpeTree prépare des fichiers de configuration complexes pour différents logiciels, puis télécharge automatiquement les données génomiques, nettoie les séquences et construit des arbres. PhySpeTree permet aux utilisateurs d'effectuer des étapes critiques telles que l'alignement des séquences et la construction d'arbres en ajustant les options avancées. PhySpeTree fournit deux pipelines parallèles basés sur des protéines concaténées hautement conservées et des séquences d'ARN ribosomique de petites sous-unités, respectivement. Des modules accessoires, tels que ceux permettant d'insérer de nouvelles espèces, de générer des configurations de visualisation et de combiner des arbres, sont distribués avec PhySpeTree.

Conclusion

Associé aux modules accessoires, PhySpeTree simplifie considérablement la reconstruction de l'arbre. PhySpeTree est implémenté en Python et s'exécute sur les systèmes d'exploitation modernes (Linux, macOS et Windows). Le code source est disponible gratuitement avec une documentation détaillée (https://github.com/yangfangs/physpetools).


Mavric 0.8.3

:: LA DESCRIPTION

Mavric est un module python pour la manipulation et la visualisation d'arbres phylogénétiques. C'est aussi un acronyme récursif pour Mavric Visualizes Rick's Cladograms :) Il vise à être un outil convivial pour manipuler les arbres phylogénétiques sur les systèmes de type *NIX, en particulier Linux. En tant que tel, il complète d'autres programmes de phylogénie comme ceux du package PHYLIP, qui, malgré toutes leurs forces, manquent actuellement d'une interface graphique agréable.

:: CAPTURES D'ÉCRAN

:: CONDITIONS

:: PLUS D'INFORMATION


Un guide du biologiste sur l'analyse phylogénétique bayésienne

Les méthodes bayésiennes sont devenues très populaires en phylogénétique moléculaire en raison de la disponibilité de logiciels conviviaux pour exécuter des modèles d'évolution sophistiqués. Cependant, les modèles phylogénétiques bayésiens sont complexes et les analyses sont souvent effectuées en utilisant des paramètres par défaut, ce qui peut ne pas être approprié. Ici, nous résumons les principales caractéristiques de l'inférence phylogénétique bayésienne et discutons du calcul bayésien à l'aide de l'échantillonnage de la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC), du diagnostic d'une analyse MCMC et des moyens de résumer l'échantillon MCMC. Nous discutons de la spécification du prior, du choix du modèle de substitution et du partitionnement des données. Enfin, nous fournissons une liste de progiciels phylogénétiques bayésiens courants et recommandons des applications appropriées.

Les méthodes phylogénétiques bayésiennes ont été introduites dans les années 1990 1,2 et ont depuis révolutionné la façon dont nous analysons les données de séquences génomiques 3 . Des exemples de telles analyses comprennent l'analyse phylogéographique de la propagation du virus chez l'homme 4,5,6,7, l'inférence de l'histoire phylogéographique et de la migration entre les espèces 8,9,10, l'analyse des taux de diversification des espèces 11,12, l'estimation du temps de divergence 13,14, 15 et inférence des relations phylogénétiques entre espèces ou populations 13,16,17,18,19,20 . La popularité des méthodes bayésiennes semble être due à deux facteurs : (1) le développement de puissants modèles d'analyse de données et (2) la disponibilité de programmes informatiques conviviaux pour appliquer les modèles (tableau 1).


Analyse de séquence descriptive

Prédiction de la structure secondaire de l'ARN et des protéines et calcul de l'énergie de pliage minimale

DAMBE utilise la bibliothèque Vienna RNA Secondary Structure ( Hofacker 2003) pour prédire la structure secondaire des séquences d'ARN et pour calculer leur énergie de repliement minimale (MFE). Il dispose d'un affichage graphique des structures secondaires (fig. S2 supplémentaire, matériel supplémentaire en ligne). Plusieurs études ont utilisé la MFE de DAMBE pour étudier la relation entre l'extrémité N-terminale de l'ARNm et la traduction des protéines (par exemple, Xia et Holcik 2009 Zid et al. 2009 Xia et al. 2011). DAMBE utilise un modèle de Markov caché pour prédire la structure secondaire des protéines sur la base de séquences d'entraînement avec une structure protéique déterminée expérimentalement ( Xia 2007b, p. 109-132).

Indices d'utilisation des codons améliorés

Le biais d'utilisation des codons reflète l'effet conjoint du biais de mutation et de la sélection médiée par l'ARNt ( Ikemura 1981 Xia 1996, 1998a, 2005, 2008, 2012c Xia et al. 1996, 2007 Carullo et Xia 2008 Palidwor et al. 2010 Ran et Higgs 2012). DAMBE met en œuvre des versions améliorées d'indices largement utilisés de biais d'utilisation des codons, y compris l'indice d'adaptation des codons spécifiques au gène ( Sharp et Li 1987 Xia 2007c) et le nombre effectif de codons (Nc, Wright 1990 Sun et al. 2012), ainsi que l'utilisation relative des codons synonymes spécifiques au codon (RSCU). Ces indices de biais de codon améliorés ont contribué à la découverte d'un pool d'ARNt modifié pour la traduction des gènes tardifs du VIH-1 (van Weringh et al. 2011), l'effet des tracts poly(A) dans la région 5'-non traduite de la levure (5'-UTRs ) ( Xia et al. 2011), et l'élucidation de la fonction de +4G dans le consensus Kozak dans les ARNm de mammifères ( Xia 2007a).

Diagrammes asymétriques des nucléotides

Les deux brins d'ADN sont souvent soumis à des mutations différentes médiées par des mécanismes de réplication d'ADN et des biais de séquence de codage différents. Les diagrammes asymétriques des nucléotides peuvent souvent fournir des indications sur la mutation et la sélection opérant au cours du processus évolutif ( Lobry 1996 Marin et Xia 2008 Xia 2012a, 2012c). Le choix de la taille de la fenêtre glissante constitue l'un des principaux problèmes des graphiques asymétriques de nucléotides conventionnels ( fig. 2). Une taille de fenêtre trop petite inclura trop de bruit et des motifs intéressants obscurs, et une taille de fenêtre trop grande échouera souvent à identifier avec précision le point où se produisent des changements brusques de composition nucléotidique (qui est généralement associé à l'origine et à la fin de la réplication de l'ADN) . DAMBE définit la taille de fenêtre optimale comme celle qui maximise la zone délimitée par la courbe d'inclinaison et la ligne horizontale spécifiée par l'inclinaison globale ( fig. 2). La justification empirique d'une telle définition est que le site où la courbe asymétrique change de polarité est toujours très proche de l'origine et de la terminaison vérifiées expérimentalement de la réplication de l'ADN dans les génomes bactériens. Les utilisateurs peuvent spécifier leur propre taille de fenêtre et taille de pas.

Les tracés asymétriques du Bacillus subtilis génome à trois tailles de fenêtre différentes, la courbe asymétrique colorée en rouge ayant la taille de fenêtre optimale. La ligne horizontale est l'asymétrie GC globale calculée à partir de l'ensemble du génome.

Les tracés asymétriques du Bacillus subtilis génome à trois tailles de fenêtre différentes, avec la courbe asymétrique colorée en rouge ayant la taille de fenêtre optimale. La ligne horizontale est l'asymétrie GC globale calculée à partir de l'ensemble du génome.

Profilage du point isoélectrique des protéines

Le point isoélectrique des protéines (pI) est important pour comprendre les interactions entre les protéines et d'autres composants cellulaires, car bon nombre de ces interactions sont médiées par des interactions électrostatiques, par exemple, une enzyme chargée positivement est attirée par son substrat chargé négativement. DAMBE calcule les pI théoriques des protéines par un algorithme itératif ( Xia 2007b, p. 207-219). Données empiriques basées sur la protéine pI du pathogène gastrique résistant aux acides, Helicobacter pylori, ont été utilisées pour tester les trois hypothèses évolutives clés : l'hypothèse de préadaptation, l'hypothèse d'exaptation et l'hypothèse d'adaptation ( Xia et Palidwor 2005). pI de DAMBE a également été utilisé pour étudier l'évolution adaptative de la phosphoglycoprotéine extracellulaire de la matrice chez les mammifères et l'implication de son changement sur le repliement des protéines ( Machado et al. 2011). DAMBE a utilisé le pI calculé dans son gel 2D in silico où les séquences de protéines d'entrée sont affichées sur un gel in silico en fonction de leur charge et de leur poids moléculaire ( Xia 2007b, p. 207-219). La déviation de l'emplacement de la protéine observée sur le gel par rapport à la prédiction in silico indique une modification post-traductionnelle.

Tracer les propriétés des acides aminés le long de la séquence protéique

Les acides aminés (AA) sont caractérisés par leur taille, leur charge, leur hydrophobie/polarité et leur tendance à former des hélices et des feuillets . Tracer ces propriétés le long de la séquence protéique peut souvent faire la lumière sur les structures locales et les domaines fonctionnels. Par exemple, les domaines de liaison à l'ADN ou à l'ARN sont généralement caractérisés par une étendue d'AA chargés positivement tels que la lysine, l'arginine et l'histidine, tandis que les protéines transmembranaires contiennent généralement des domaines hydrophobes (fig. 3). La présence de ces domaines crée une hétérogénéité structurelle et représente une source majeure d'hétérogénéité de taux dans les substitutions non synonymes entre les sites ( Xia 1998b Xia et Li 1998), ce qui peut souvent biaiser l'estimation phylogénétique. Plusieurs séquences homologues peuvent être tracées conjointement pour visualiser comment les substitutions d'AA conduisent à des changements dans le phénotype de la protéine ( fig. 3). La fonction de DAMBE pour tracer ces propriétés AA le long des séquences protéiques est accessible en cliquant sur « Graphics|propriétés des acides aminés le long des séquences ».

Diagramme d'hydrophobie pour l'homme (NP_000530.1) et l'aviaire (Emberiza bruniceps: AFK10338) rhodopsine avec sept domaines transmembranaires (pics). Le 7ème pic faible est dû à une hélice relativement courte. Sortie de DAMBE. Une fenêtre glissante de 12 AA est utilisée.

Diagramme d'hydrophobie pour l'homme (NP_000530.1) et l'aviaire (Emberiza bruniceps: AFK10338) rhodopsine avec sept domaines transmembranaires (pics). Le 7ème pic faible est dû à une hélice relativement courte. Sortie de DAMBE. Une fenêtre glissante de 12 AA est utilisée.

Fréquences nucléotidiques, dinucléotidiques, AA et Di-AA

Ces fréquences simples servent non seulement d'excellent point d'entrée pour l'enseignement de l'évolution moléculaire, mais peuvent également conduire à des informations biologiques importantes sur la mutation spontanée au cours du processus évolutif ( Xia et al. 1996, 2006 Xia 2003, 2012a, 2012c Xia et Yuen 2005). Par exemple, Mycoplasme génital a des fréquences de dinucléotides CpG génomiques beaucoup plus faibles que M. pneumoniae, mais la méthylation différentielle de l'ADN spécifique de CpG a été exclue comme explication car aucune espèce n'a de méthyltransférase spécifique de CpG. Il a été constaté que leur espèce sœur, M. pulmonis, ainsi que plusieurs autres parents plus profondément enracinés, ont des méthyltransférases spécifiques de CpG et ont des fréquences de dinucléotide CpG encore plus basses. Cela restaure la méthylation de l'ADN comme explication de la variation des fréquences CpG entre M. génital et M. pneumonié. C'est-à-dire que l'ancêtre commun de M. génital et M. pneumoniae ont perdu les méthyltransférases spécifiques de CpG, et les deux lignées filles ont commencé à rebondir dans les fréquences CpG. Parce que M. pneumoniae a évolué beaucoup plus vite que M. genitalium, sa fréquence CpG a rebondi à un niveau beaucoup plus élevé que M. génital (Xia 2003). De même, les fréquences di-AA parmi les protéomes de divers organismes ont révélé des contraintes de AA par leurs voisins ( Xia et Xie 2002), et l'évolution expérimentale a montré que Pasteurella multocida cultivées à des températures croissantes pendant plus de 14 400 générations ont diminué la GC génomique ( Xia et al. 2002), contrairement à l'hypothèse conventionnelle selon laquelle la GC génomique devrait augmenter avec l'augmentation de la température environnementale.


Apprendre à devenir un Tree Hugger

Amy Maxmen
1 août 2011

Sortie d'une analyse BEAST vue dans le programme Fig Tree montrant les relations phylogénétiques déduites entre >300 échantillons de fourmis du monde entier. CORRIE SAUX MOREAU, MUSÉE DE CHAMP D'HISTOIRE NATURELLE

C onstruire un arbre évolutif peut sembler aussi peu appétissant que de déclarer des impôts à ceux qui ne parlent pas couramment l'informatique. Mais, hélas, apprendre comment un organisme est lié à un autre est souvent une première étape nécessaire pour aborder les questions biologiques, qu'il s'agisse de l'évolution des souches résistantes aux médicaments ou de l'origine des parties du corps. Un logiciel avancé pour aligner des séquences génétiques ou protéiques et construire des phylogénies existe, mais la plupart des programmes nécessitent la saisie de lignes de script informatique. Richard Ree, biologiste évolutionniste au Field Museum of Natural History de Chicago, explique que le peu d'intérêt commercial pour le développement de logiciels de phylogénétique a obligé les biologistes à écrire en grande partie des programmes par eux-mêmes. &ldquoEn conséquence, l'interface utilisateur a tendance à souffrir car nous ne&rsquot.

Mais n'ayez crainte : des programmes de création d'arbres et de visualisation d'arbres existent et ils pourraient être tout ce dont vous avez besoin pour arriver là où vous allez si la phylogénétique n'est pas votre vocation à long terme. Au service des biologistes avec des idées profondes mais une phobie du Java-Script et du « R », Le scientifique présente une visite guidée de logiciels gratuits pour aligner des séquences, construire des phylogénies, apprendre l'évolution et montrer un arbre final clair et visuellement agréable dans les présentations et les publications.

Comment préparer des séquences pour la comparaison ?

La première étape de toute comparaison de séquences d'ADN ou de protéines consiste à aligner les séquences de sorte que les positions homologues des nucléotides ou des acides aminés s'alignent à travers les taxons. Une fois que vous avez obtenu des séquences d'ADN ou de protéines fiables, vous devrez convertir chaque séquence dans un format texte appelé FASTA, si ce n'est pas déjà le cas. Pour ce faire, copiez et collez simplement votre séquence dans n'importe quel document de traitement de texte, puis attribuez à la séquence une étiquette d'identification qui commence par ">" et se termine par un espace. Insérez la séquence après l'espace. S'il s'agit d'une protéine, elle devrait ressembler à ceci : >gi|5524211|gb LCLYTHIGRNIYYGSLP LYSETWNTGIMLLLITMATAFMGY

Si vous ajoutez des séquences à partir de GenBank, téléchargez-les simplement au format FASTA et copiez-les et collez-les dans le même fichier. Enregistrez le fichier de toutes vos séquences FASTA en tant que fichier .txt.

Un cheval de bataille populaire pour l'alignement est Clustal, mais il y en a beaucoup d'autres. Des plates-formes telles que SeaView pilotent divers programmes d'alignement et de phylogénie, y compris Clustal, et les rendent plus faciles en les simplifiant dans leurs fonctionnalités les plus basiques. "Ces ressources en ligne simplifient l'exécution de programmes particuliers, ce qui représente la moitié de la bataille", explique Corrie Moreau, une biologiste du Field Museum spécialisée dans l'évolution des fourmis.

Pour utiliser Clustal via SeaView, ouvrez votre fichier .txt dans SeaView. Votre séquence apparaîtra dans le volet de gauche et les séquences correspondantes dans le volet de droite. Cliquez sur Aligner ? Alignement options et sélectionnez Clustal (SeaView pilote la version ClustalW2). Cliquez sur suivant Aligner ? Tout aligner. Une fenêtre montrant la progression de la procédure d'alignement apparaîtra. Enregistrez l'alignement terminé en tant que fichier NEXUS. Vous êtes maintenant prêt à faire un arbre.

Comment construire une phylogénie qui me dira quand les organismes ont évolué ?

Avant de vous lancer dans l'un des nombreux programmes de phylogénie disponibles, réfléchissez à ce que vous voulez finalement savoir. Si vous avez simplement besoin d'un arbre de relations, alors des programmes de probabilité maximale comme RAxML, des programmes de parcimonie comme TNT ou des programmes de probabilité bayésienne comme MrBayes feront l'affaire. Bien que ces trois types de programmes utilisent des méthodes mathématiques différentes pour analyser les relations évolutives, les arbres résultants devraient être assez similaires. Alors que certains phylogénéticiens adhèrent à une seule méthode, de nombreux biologistes préfèrent confirmer leur travail en utilisant deux ou trois. Les plates-formes Web, comme SeaView, rendent certains de ces programmes et d'autres plus simples à utiliser, mais soyez prêt à consulter le manuel du programme.

Si vous voulez évaluer quand les organismes ont évolué, vous avez de la chance, car le programme de phylogénie BEAST rend cette tâche moins intimidante. Le laboratoire de Moreau utilise BEAST car il peut incorporer des preuves fossiles, des données géologiques et des taux de mutation connus pour estimer simultanément les relations entre les espèces et les temps de divergence.

Avec le dossier BEAST ouvert, double-cliquez sur BEAUti, l'interface utilisateur graphique de BEAST. Dans BEAUti , sélectionnez Déposer ? Importer l'alignementet sélectionnez votre alignement formaté NEXUS. Ce que vous faites ensuite dépend de la façon dont vous souhaitez mesurer le temps : via les fossiles, la géologie et/ou le taux de mutation. Moreau utilise des fossiles et la géologie pour fixer des limites d'âge. « Si j'ai un fossile et que je sais qu'il appartient au même groupe que certaines de mes fourmis, je dis à BEAST que le groupe de fourmis doit être au moins aussi vieux que le fossile », explique-t-elle. "Ou si un groupe de fourmis est endémique à une île, je sais que ce groupe ne peut pas être plus vieux que l'île." Alternativement, si un gène que vous avez séquencé pour créer votre phylogénie a un taux de mutation connu, BEAST peut l'utiliser pour estimer l'origine de chaque taxon.

Pour saisir des informations fossiles ou géologiques, cliquez sur le bouton Prieurs onglet et surlignez le groupe de taxons liés au fossile, ainsi que l'organisme le plus étroitement lié à ce groupe. Entrez l'âge du fossile ou de l'indice géologique (par exemple, l'âge de l'île) dans la section intitulée « TMRCA » (L'ancêtre commun le plus récent). Pour saisir un taux de mutation connu ou estimé, cliquez sur le bouton Modèle d'horloge onglet, sélectionnez Horloge stricte et insérez le taux. Pour obtenir de l'aide ou pour explorer d'autres fonctions, consultez les didacticiels en ligne ou le groupe d'utilisateurs BEAST, qui est surveillé par les développeurs qui ont écrit le programme.

Après avoir enregistré vos paramètres sous forme de fichier XML, retournez dans le dossier BEAST, ouvrez BEAST et sélectionnez Courir. Lorsque le programme a fini de s'exécuter, importez le fichier dans TreeAnnotator (également dans le dossier BEAST). BEAST génère de nombreux arbres plausibles, chacun avec une probabilité associée, car il est impossible de déterminer l'arbre avec une certitude à 100 %. Par conséquent, le fichier de données généré directement à partir de BEAST est trop volumineux. TreeAnnotator distingue un arbre représentatif et l'annote avec des informations résumées à partir d'autres arbres probables. Par exemple, si une grande proportion des arbres plausibles s'accordent sur une relation entre A et B, cela indiquera que la relation entre A et B est bien prise en charge. Enregistrez cet arbre en tant que fichier .tree. Ensuite, ouvrez votre fichier .tree dans FigTree. Ici, vous pouvez organiser d'autres sorties du programme, telles que les dates de divergence (avec leurs barres d'erreur correspondantes). Enregistrez cet arbre en tant que fichier NEXUS. Entre autres informations dans ce fichier, une ligne pleine de parenthèses (telle que orang-outan (chimpanzé (humain))) encodera votre arbre dans un format connu sous le nom de Newick, que les programmes liés à la phylogénie comprennent universellement.

Comment utiliser ma phylogénie pour en savoir plus sur l'évolution des fonctionnalités ?

Maintenant que vous avez un arbre, vous êtes prêt à tester des idées sur comment ou pourquoi ces organismes se sont diversifiés. Un coléoptère cornu a-t-il cédé la place à de nombreuses espèces à cornes, ou ces espèces à cornes sont-elles apparues indépendamment d'un coléoptère à caboche lisse ? Cela peut sembler une question simple, mais lorsque vous avez 100 taxons et 8 états de caractères (par exemple, grande corne, corne déchiquetée), vous devrez déduire l'état de l'ancêtre entre chaque paire d'organismes, jusqu'à la racine du arbre. Pour ce problème, Ree recommande Mesquite, un programme graphique qui traite les questions d'évolution des caractères, les modèles de diversification des espèces, les enquêtes sur la génétique des populations, etc.

Ouvrez Mesquite et cliquez sur Déposer ? Nouveau. Indiquez combien de taxons vous avez dans votre arbre, et à l'invite, créez une matrice de caractères. Si les caractéristiques que vous souhaitez saisir sont discrètes, cliquez sur Matrice catégorielle. S'ils sont continus, comme la hauteur, cliquez sur Matrice continue. Ensuite, entrez vos taxons et états de caractère dans la matrice fournie. S'il s'agit d'une mesure, entrez les nombres sans unités. Enfin, téléchargez le fichier NEXUS contenant votre arbre.

Comme pour la construction d'arbres, vous pouvez estimer les états de caractère ancestraux avec parcimonie ou probabilité maximale. La parcimonie trouvera la solution avec le moins de changements. (C'est votre seule option avec des caractères continus.) Faites une analyse de parcimonie en cliquant sur Une analyse ? Tracer l'historique des personnages ? États ancestraux parcimonie. Les états ancestraux inférés apparaîtront alors aux nœuds.

Le maximum de vraisemblance, quant à lui, prend en compte la longueur des branches lors de la détermination d'un état ancestral. Le programme sera moins certain de l'état d'un ancêtre reliant deux espèces qui se sont séparées il y a des millions d'années. Un petit camembert à chaque nœud indique cette probabilité. Et des probabilités plus faibles se répercuteront sur les nœuds ultérieurs. Pour exécuter une analyse du maximum de vraisemblance, accédez à Trace ? Méthode de reconstruction ? Probabilité États ancestraux.

Présentation de l'arbre : qu'est-ce que la vie sans style ?

Quiconque a observé des arbres avec plus de 30 taxons sait qu'ils ne sont pas simples à lire. Des dizaines de lignes parallèles et perpendiculaires se mélangent, et il est difficile de voir l'histoire qu'elles racontent. Le phylogénéticien de l'Université de l'Arizona, Michael Sanderson, recommande Dendroscope pour donner un sens à ce que vous voyez.

Commencez par télécharger le fichier NEXUS contenant votre arbre dans Dendroscope. Sur la barre d'outils, vous remarquerez des icônes pour différentes sortes d'arbres : ceux avec des connexions diagonales, avec des branches rayonnant depuis le centre, avec les groupes principaux séparés par de longues branches, et d'autres. Cliquez sur chacun d'eux pour voir à quoi ressemblera votre arbre dans chaque format - les relations restent les mêmes.

Si vous souhaitez mettre en surbrillance un groupe de taxons, appuyez sur la touche Maj et cliquez sur une branche de ce groupe. Cela changera la couleur de ces branches. Ouvrez le Format fenêtre, et sous Éditer, modifiez la police, la couleur et la largeur des lignes. Une fois que vous aimez ce que vous voyez, exportez le fichier au format JPEG, PDF, GIF ou autre.

Pour une présentation 3-D de tueur, téléchargez votre fichier NEXUS dans un programme de visualisation appelé Paloverde, et cliquez sur l'icône illustrant la forme d'arbre 3-D que vous préférez. Paloverde fonctionne bien pour visualiser des arbres de taille moyenne, entre 100 et 2 500 taxons.

Alternativement, si vous disposez d'informations fiables sur l'endroit où chaque organisme a été collecté, vous pouvez diffuser votre phylogénie sur la surface du globe avec GeoPhylo, un programme qui projette des phylogénies sur Google Earth ou NASA World Wind (vous devrez d'abord télécharger ces programmes ). Copiez et collez la ligne entre parenthèses du fichier NEXUS généré par votre programme de création d'arbres dans le Boîte d'arbre enracinée dans GéoPhylo. Sous le Coordonnées et données onglet, entrez la longitude et la latitude où chaque taxon a été trouvé. Cliquez sur Courir, et votre arbre sera affiché sur la Terre.

Andrew Hill, un étudiant diplômé de l'Université du Colorado, Boulder, qui a développé GeoPhylo avec son conseiller, Robert Guralnick, l'a utilisé pour explorer la propagation de la grippe aviaire. Premièrement, ils ont construit une phylogénie des virus de la grippe, en particulier ceux avec des mutations conférant une résistance aux médicaments. Ils ont ensuite projeté l'arbre sur le globe, pour voir comment ces lignées sont apparues et se sont propagées à travers le monde.


2 MÉTHODES

Le programme est livré avec des versions intégrées pré-compilées de RAxML pour les principaux systèmes d'exploitation (MacOS, Windows, Linux), y compris les versions PTHREADS et SSE3 (Stamatakis, 2014) permettant à l'utilisateur d'exécuter des analyses plus rapides en utilisant le calcul parallèle, lorsque plusieurs processeurs sont disponible. Des versions précompilées de RAxML-NG sont fournies pour MacOS et Linux. Une version Windows sera ajoutée lorsqu'elle sera disponible auprès de l'équipe de développement RAxML-NG.

raxmlGUI 2.0 est structuré en cinq sections différentes, INPUT, ANALYSIS, OUTPUT, RAXML et CONSOLE (Figure 1). Le panneau de gauche avec les trois premières sections permet à l'utilisateur de charger des fichiers d'entrée, de configurer l'analyse, de définir des modèles de substitution et des partitions, de choisir le chemin de sortie, entre autres fonctionnalités. Le panneau de droite permet à l'utilisateur de sélectionner la version de RAxML, de voir et d'exécuter la commande résultant de l'entrée sur le panneau de gauche, et de voir la progression et la sortie de RAxML dans la console intégrée.

2.1 Configuration de base

raxmlGUI 2.0 prend en charge les fichiers d'alignement dans différents formats couramment utilisés dans les analyses phylogénétiques : PHYLIP étendu, FASTA, NEXUS et MEGA (des exemples de fichiers sont disponibles dans le référentiel du programme). Lors du chargement d'un alignement, le programme analyse les noms attribués à chaque séquence (par exemple le nom de l'espèce) et crée une liste de taxons dans le Groupe externe bouton de menu, qui peut être utilisé pour rooter l'arborescence en fonction d'un groupe externe défini par l'utilisateur. Notez que les arbres à maximum de vraisemblance peuvent toujours être ré-enracinés après l'analyse en utilisant un logiciel de visualisation d'arbres tel que FigTree (Rambaut, 2012).

Les analyses phylogénétiques peuvent être effectuées sur la base de différents types de données : séquences nucléotidiques (ADN, ARN), séquences d'acides aminés, caractères binaires discrets et à plusieurs états (par exemple utilisés pour les descriptions de données morphologiques). Étant donné que chaque type de données nécessite une classe spécifique de modèles de substitution, raxmlGUI 2.0 reconnaît automatiquement le type de données du fichier d'entrée chargé et fournit à l'utilisateur un menu déroulant affichant tous les modèles de substitution compatibles avec l'alignement.

2.2 Pipelines analytiques

Les pipelines analytiques facilement implémentés dans raxmlGUI 2.0 incluent une recherche par maximum de vraisemblance du meilleur arbre, suivie d'une analyse bootstrap. Les valeurs de support de bootstrap sont ensuite dessinées sur l'arbre de vraisemblance maximale. Après avoir chargé le fichier d'alignement et configuré le modèle de substitution préféré (les options de test de modèle directement à partir de raxmlGUI 2.0 sont décrites ci-dessous), le lancement de l'analyse par défaut ne nécessite que d'appuyer sur le bouton Courir bouton sur le panneau de droite. D'autres options sont disponibles sur le panneau d'analyse pour définir le nombre de pseudo-réplications bootstrap. La progression de l'analyse peut être surveillée dans la section console de raxmlGUI 2.0. Une fois l'analyse terminée, une liste de fichiers de sortie sera disponible dans la section de sortie. Cliquer sur les noms de fichiers ouvrira les fichiers dans le programme par défaut de l'utilisateur (par exemple FigTree pour les fichiers arborescents). La sortie la plus importante de cette analyse est nommée « RAxML_bipartitions.saisir.tre’ (où saisir est par défaut le nom de fichier de l'alignement) et inclut la topologie de l'arbre de vraisemblance maximale et les longueurs de branche avec des étiquettes rapportant les scores d'amorçage pour chaque nœud (bipartition) dans l'arbre. Tous les fichiers de sortie sont par défaut enregistrés dans le même répertoire que le fichier d'entrée.

Plusieurs autres types d'analyse sont disponibles dans raxmlGUI 2.0. Certaines analyses intègrent plusieurs appels à RAxML pour simplifier l'expérience utilisateur dans un seul pipeline. Par exemple, le ML + bootstrap approfondie L'option lance, d'un simple clic, une séquence de trois appels RAxML pour (a) déduire l'arbre de vraisemblance maximum à travers un nombre défini par l'utilisateur de recherches indépendantes (b) exécuter un nombre défini par l'utilisateur de réplications bootstrap non paramétriques approfondies et ( c) dessiner les valeurs de support de bootstrap sur l'arbre de vraisemblance maximale.

2.3 Concaténation automatique des alignements et des partitions

Une caractéristique importante de raxmlGUI 2.0 est la concaténation et le partitionnement automatisés des alignements, ce qui simplifie l'analyse de plusieurs gènes ou la combinaison de différents types de données, par exemple, les séquences d'acides aminés et les données morphologiques. Après avoir chargé le premier alignement, l'utilisateur peut en ajouter de nouveaux pour les concaténer en une seule analyse. Lors du chargement d'alignements supplémentaires, raxmlGUI 2.0 effectue les tâches suivantes :

  • Analysez les données pour déterminer le type de données (nucléotides, acides aminés, multi-états).
  • Analysez les noms des taxons pour vous assurer que la concaténation des séquences se produit entre les taxons correspondants, même s'ils sont répertoriés dans un ordre différent parmi les fichiers d'entrée.
  • Pour toute discordance entre les taxons de différentes partitions, offrez la possibilité de créer automatiquement des séquences de données manquantes dans l'alignement concaténé ou de supprimer les taxons avec des séquences manquantes dans n'importe quelle partition.
  • Définissez des partitions par défaut pour les nouveaux alignements et recalculez la partition concaténée.

Ces fonctionnalités facilitent la concaténation de différents fichiers d'alignement, la création des fichiers de partition et la génération de matrices éparses résultant de la combinaison d'ensembles de données avec une couverture taxonomique différente et ne se chevauchant que partiellement. Ces outils réduisent également la probabilité d'erreurs résultant de la fusion manuelle de séquences en faisant correspondre les noms de taxons. Additionally, raxmlGUI 2.0 provides an intuitive interface to create partitions within a single alignment file, including the possibility to specify codon based evolutionary models for coding nucleotide sequences (Figure 2). Finally, the user can load their own partition files, which must be provided in a RAxML compatible format (Figure 1).

2.4 Support for both RAxML 8.x and RAxML-NG

In addition to RAxML 8.x, raxmlGUI 2.0 adds support for RAxML Next Generation (Kozlov et al., 2019 ), which provides new options and improved performance for very large datasets, which are typical for the analyses of genomic data. Among the novel methods implemented in RAxML-NG, and available through raxmlGUI 2.0, is the Transfer Bootstrap Expectation algorithm to quantify topological support for a tree (Lemoine et al., 2018 ). This algorithm has been shown to outperform the traditional bootstrap analysis (Felsenstein, 1985 ) when applied to large phylogenetic trees (thousands of tips). The user can select which version of RAxML they want to run from the GUI, and the available settings are automatically updated for the specific version. For guidelines of which RAxML version to use for particular objectives and datasets, please refer to Kozlov et al. (2019).

2.5 Model testing

One of the advantages of RAxML-NG over RAxML is its increased range of available substitution models for nucleotide and amino acid data. This feature also allows users to define different substitution models for each partition, for example, when analysing concatenated genes. To facilitate the use of these features, we implemented a model testing feature in raxmlGUI 2.0 that allows the user to select the best substitution model based on the corrected Akaike Information Criterion (AICc Burnham & Anderson, 2002 ). Model testing is carried out using the program ModelTest-NG (Darriba et al., 2019 ), and is seamlessly integrated within raxmlGUI 2.0 through the OPTIMIZE button (Figure 1). The test can be run separately for each partition and the best model will be specified automatically for the following analysis. As for RAxML-NG, ModelTest-NG is currently provided for MacOS and Linux, whereas Windows support will be added as soon as a compatible version is made available by the ModelTest-NG development team.

2.6 Performance and implementation

There is no performance difference between running RAxML on the command line and running it from the GUI as raxmlGUI 2.0 just forwards all settings as parameters to the command line version of RAxML and runs that as a separate process. raxmlGUI 2.0 also supports a tabbed interface for running multiple analyses in parallel (Figure 1).

raxmlGUI 2.0 is built with Electron (Github Inc., 2020 ), a framework for creating cross-platform desktop applications using web technologies such as JavaScript, HTML and CSS. The user interface is built with Material-UI (Material-UI, 2020 ), a React (Facebook Inc., 2020 ) user interface framework with components that implement Google's Material Design (Google, 2020 ). The Electron base improves the portability and compatibility across platforms and operating systems compared to the previous version of raxmlGUI that uses an obsolete Python 2.x codebase. The installation is extremely simple and does not require any additional external libraries or dependencies, nor does it require admin rights on the machine.

On machines featuring multiple CPUs (i.e. most desktop and laptop computers) the GUI allows users to easily use RAxML's powerful parallel computing, which can drastically speed up the analyses. raxmlGUI 2.0 includes pre-compiled versions of the PTHREAD version of RAxML and a dropdown menu button to specify the desired number of CPUs allocated for the analysis.


Pôle Rhône-Alpes de Bioinformatique Site Doua

Version 5.0.4

NEW: seaview performs reconcilation between gene and species trees using Treerecs version 1.2
NEW: bootstrap support optionally with the "Transfer Bootstrap Expectation" method
NEW: trimming-rule to shorten long sequence names in phylogenetic trees
NEW: 64-bit version for the MS Windows platform
NEW: multiple-tree windows
NEW: seaview uses PHYLIP v3.696 to compute parsimony trees
NEW: seaview can be run without GUI using a command line
NEW: seaview drives the PhyML v3.1 program to compute maximum likelihood phylogenetic trees.
NEW: seaview drives the Gblocks program to select blocks of conserved sites.

SeaView is a multiplatform, graphical user interface for multiple sequence alignment and molecular phylogeny.

  • SeaView reads and writes various file formats (NEXUS, MSF, CLUSTAL, FASTA, PHYLIP, MASE, Newick) of DNA and protein sequences and of phylogenetic trees.
  • SeaView drives programs muscle or Clustal Omega for multiple sequence alignment, and also allows to use any external alignment algorithm able to read and write FASTA-formatted files.
  • Seaview drives the Gblocks program to select blocks of evolutionarily conserved sites.
  • SeaView computes phylogenetic trees by
    • parsimony, using PHYLIP's dnapars/protpars algorithm,
    • distance, with NJ or BioNJ algorithms on a variety of evolutionary distances,
    • maximum likelihood, driving program PhyML 3.1.

    Screen shots of the main alignment and tree windows. Dialog window to perform Maximum-Likelihood tree-building.
    On-line help document.Old seaview version 3.2

    Download SeaView

    MacOS X ready for MacOS 10.3 - 11.0
    32-bit Linux on x86 64-bit Linux on x86_64
    MS Windows self-extractible archive
    Solaris on SPARC
    Source code (also available in ftp://pbil.univ-lyon1.fr/pub/mol_phylogeny/seaview/archive/) Change log

    Note for MS Windows users: The downloaded file (seaview5.exe) is a self-extracting archive: open it, and it will create a folder called seaview5 on your computer. The window that appears when you open seaview5.exe allows you to choose where to place the seaview5 folder. This folder contains the seaview program, an example data file, a .html file, and 5 other programs (muscle, clustalo, phyml, Gblocks, treerecs) that seaview drives. This folder contains also seaview32bit.exe, a 32-bit version of the seaview program. If you run a 32-bit version of MS Windows (typically Windows XP), you can discard seaview.exe and use seaview32bit.exe.

    Note for Linux/Unix users: The downloaded archives contain the seaview executable itself, an example data file, a .html file, and 5 other programs (muscle, clustalo, phyml, Gblocks, treerecs) that seaview drives. These 5 programs and the .html file can either be left in the same directory as seaview, or be put in any directory of your PATH.

    Note for macOS users: Right after decompression of the .zip file, it can be necessary to ctrl-click the seaview icon and select "Open" in the appearing menu. Once this has been done, seaview can be opened normally by double-clicking its icon.

    Référence

    If you use SeaView in a published work, please cite the following reference:

    Gouy M., Guindon S. & Gascuel O. (2010) SeaView version 4 : a multiplatform graphical user interface for sequence alignment and phylogenetic tree building. Molecular Biology and Evolution 27(2) :221-224.


    The authors acknowledge the contributions of the Arbor team, Luke Harmon of the University of Idaho, Chelsea Specht of the University of California at Berkeley, Robert Thacker of the University of Alabama at Birmingham, Jorge Soberon of the University of Kansas, Wes Turner of Simquest, Inc., and Jeff Baumes of Kitware, Inc. We are particularly indebted to Luke Harmon for his insightful editing of this paper and to his research group for their contributions to the formative evaluations of the user interface presented here. The authors also acknowledge an anonymous reviewer of a previous version of this paper for suggestions to improve future versions of PhyloPen, including converting the annotations to text using handwriting recognition, reorganizing the tree or collapsing a part of it to take advantage of the regained space, and group deletions of identical annotations passed up or down the tree.

    Software engineer by day, aspiring PhD student by night. I graduated from the University of Central Florida with a B.S. in Computer Science in 2011 and an M.S. in Computer Science in 2012. I work at CG Squared (CG2), Inc., a Rɭ company that develops commercial LIDAR visualization software and is also a defense contractor. I am a PhD student at UCF, with Dr. Hassan Foroosh as my current advisor. My PhD research is currently compressive sensing in the field of computer vision, but I also have experience in software integration, accelerated processing, and visualization with 2D and 3D data and sensors (most notably in LIDAR point processing), as well as computer graphics and traditional, pen-and-touch, and 3D (a la Kinect) user interface design and implementation.

    Dr. Lisle received his Ph.D. in Computer Science from the University of Central Florida in 1998 and has focused on developing visualization technology primarily for medical and biological applications since then. Prior to completing his degree, Dr. Lisle developed custom hardware and software for applications in high-performance computer graphics while working as a staff member of Silicon Graphics, General Electric, and the University of Central Florida.

    Charles Hughes is a Pegasus Professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Science, Computer Science Division, at the University of Central Florida. He also holds appointments in the School of Visual Arts and Design and the Institute for Simulation and Training (IST), is a Fellow of the UCF Academy for Teaching, Learning and Leadership, and holds an IPA appointment with the US Department of Veterans Affairs. He is co-director of the UCF Synthetic Reality Laboratory (http://sreal.ucf.edu). His research is in augmented reality environments with a specialization in networked digital puppetry (the remote control by humans of surrogates in the form of virtual or physical-virtual avatars). He conducts research on the use of digital puppetry-based experiences in cross cultural and situational awareness training, teacher and trainer education, social and interpersonal skills development, and physical and cognitive assessment and rehabilitation. He is author or co-author of over 170 refereed publications. He is an Associate Editor of Entertainment Computing and the Journal of Cybertherapy and Rehabilitation, and a member of the Program Committee and co-chair of Research Exhibits for IEEE VR 2013. He has active funding to support his research from the National Endowments for the Humanities, the National Institutes of Health, the National Science Foundation, the Office of Naval Research, Veterans Affairs and the Bill & Melinda Gates Foundation. His funding (PI or co-PI) over the last decade exceeds $15M.


    Résultats

    Metadata cleanup and organization

    While a minimum set of metadata field requirements are a progressive step, in instance the isolation sources are currently entered as non-controlled free text, which required time-consuming verification and validation procedures before being integrated with genomic data for analyses. Moreover, public health agencies have different constraints about the level of metadata that can be made openly accessible. For example, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) provide only the years of clinical cases occurrence and does not communicate the geographical location of the cases. GenomeGraphR integrates NCBI metadata that has been cleaned and organized. We used a hierarchical classification/categorization of isolation sources built on the IFSAC scheme [13], chosen for its simplicity, acceptability, and use in the food safety attribution domain.

    A total of 139,754 isolates of S. enterica. were submitted to NCBI from 2010 to 2018 as of July 31 st , 2018. The isolation source of 812 (0.6% of all the strains) were not classified because of missing or unclear/unintelligible data. Pour L. monocytogènes only 59 isolates out of a total of 16,567 were not assignable to any of the defined isolate categories. The distribution of isolates by major isolate categories is presented in Table 1. The categorization scheme applied to L. monocytogènes et S. enterica strains consists of the eight-level hierarchy for categorization of foods developed by IFSAC [13], extended to include environmental and animal (non-food) sources and applied here to strain isolation sources NCBI. Fig 2 illustrates the hierarchy for the non-clinical strains and the volume of strains associated with each level using a Sankey plot.