Phylogenetic Analysis

Question 1

Was sind “leaves”,”nodes”,”root” und “branches”? In einem Stammbaum

Answer 1

Leave= sind die Zweigenden
Nodes= die Abzweigungen
Branches= die Äste
Root= Vorfahr

Question 2

Was ist das Newick Format der Stammbäume?

Answer 2

Das klassische Eckige Format

Question 3

Was ist der Unterschied zwischen true und inferred tree?

Answer 3

True ist der Evolutionär richtige und inferred ist der nach Daten richtige, sie müssen aber nicht immer das gleiche sein

Question 4

Was sind die 5 Schritte um einen phylogenetischen Stammbaum zu bauen?

Answer 4

1. Homologs finden
2. Multiple sequence alignment
3. Building Tree
4. Statistical assessment of a tree
5. Viewing a tree and drawing conclusions

Question 5

Wie findet man die Sequence similarity raus?

1.Schritt

Answer 5

Mit Blast Databases wie NCBI/PFAM durchsuchen

Question 6

Was ist der Unterschied zwischen einem Gene Tree und einem Species Tree?

Answer 6

Nur weil ein Gen sich ändert heisst das nicht dass sich direkt die ganze Art aufteilt

Question 7

Wie geht man Schritt 2. Multiple Sequence Alignment an?

Answer 7

• mit Dynammic Programming (No nach S)
• Progressive Alignment
• interative Alignment
• Statistical Modeling

Question 8

Was ist das Problem des multiple dynamic programming?

Was ist die Lösung dafür?

Answer 8

Die Zeit, 8 Sequenzen mit der länge 100 würden 81 Jahre dauern
Lösung: Progressive Alignments

Question 9

Wie funktioniert progressive Alignment?

Worauf muss man achten?

Answer 9

Es Alignt die engsten Verwandten Sequenzen und added dann nach und nach die weniger verwandten Sequenzen => Anfangssequenz muss stimmen, sonst Fehler

Question 10

Wie heisst das schnellste Progressive Alignment Programm?

Answer 10

MAFFT (ClustalW/T-Coffee)

Question 11

Wie funktioniert das progressive Alignment Programm ClustalW?

Answer 11

Mit einem neighbour Joining tree (distance Matrix)

Das Alignment geschieht Paarweise, also an beide Seiten wird eine neue Sequenze gesetzt.

Question 12

Was ist der Unterschied ziwschen Chracter-based und distance-based Methods im 3.Schritt, der Tree Erstellung?

Answer 12

Character based nutzen die Sequenz, also jeden einzelnen Character

Distance-based nutzen paarweise die verschiedenen Buchstaben, betrachten also nicht die Sequenz als Ganzes und benutzen die entstehende Matrix

Question 13

Was ist eine p-distance?

Answer 13

Die durchschnittliche Unterschieldichkeit der betrachteten Sequenzen
(Anzahl Unterschiedliche Nukleotide geteilt durch Gesamtanzahl an betrachteten Nukleotiden)

Question 14

Was ist das Gute an Clustering algorithms, was das schlechte?

Answer 14

Gut: Geschwindigkeit
Schlecht: Singulary trees die Sternförmig und dadurch schwer vergleichbar sind, außerdem bestimmt der algorithmus die Tree criterions.

Question 15

Wie funktionieren optimality approaches?

Answer 15

Entweder mit Character oder Distance criterions.

Criterion (zb minimum branch lengths, fewest number of events, etc.)

Question 16

Was ist bei der Distance Method zu beachten?

Answer 16

Man nimmt an das jede Veränderung direkt kam und nur 1 mal

Falls fehlerhaft kann der branch ins negative gehen

Question 17

Was ist das Kriterium, was die Vor- und Nachteile von Minimum Evolution?

Answer 17

Distances/Optimallity criterion
Der Tree mit der geringsten Gesamtlänge an Ästen wird ausgewählt

Pro:

• objektiv-vergleichbar
• schneller als Character based

Kontra:

• Informationsverlust, weil Nukleotide in Distances umgewandelt werden
• langsamer als Cluster

Question 18

Was ist das Kriterium, was die Vor- und Nachteile von Clustering Methoden (UPGMA und NJ)?

Answer 18

Distance und Cluster
KEIN Kriterium

Pro

• fastest methods
• therefore good for large datasets

Kontra
-Similarity und relatinship sind nicht zwangweise das gleiche, also kommt nicht zwangsweise ien evolutionary tree heraus

Question 19

Wovon geht UPGMA aus?

Wie funktioniert es?

Answer 19

Von einer constant molecular clock (rate of evolution)

nimmt die 2 Ähnlichsten, bildet einen Wert der dann mit dem dritten verglichen wird usw..

Question 20

Wie funktioniert NJ?

Answer 20

Sternförmige Anordnung, startet also nicht mit den 2 Ähnlichsten

Question 21

Was ist das Kriterium, was die Vor- und Nachteile von Parsimony Methods?

Answer 21

Criterion/Character

Kriterium:
Der tree mit den wenigsten SUbstitutionen etc ist der richtige

Pro:

• simple, intuitive and logical
• can be used on Genes and Phäno

Kontra:

• Kann durch viele Events verfälscht werden, zb 2 Substitutionen ergeben Urzustand
• langsamer

Question 22

Was ist das Kriterium, was die Vor- und Nachteile von Maximum Likelihood?

Answer 22

Charakter/Creiterion

Modell liegt zu Grunde
Zahlen x Modelprobability

Pro:
-most consistent

Kontra:

• nicht so intuitiv
• Kann verfälscht werden durch homoplasy (soppelsubstitution)
• wenn Modell falsch dann tree falsch
• sehr langsam

Question 23

Was ist Homoplasy?

Answer 23

Mehrere Nukleotid Events die wieder beim Ausgangszustand enden!

Question 24

Was ist das Kriterium, was die Vor- und Nachteile von Bayesian Inference?

Answer 24

Basiert auf Bayes’ theorem+

Pro:

• berechnet die phylogenetische unsicherheit
• sehr komplexe Modelle darstellbar

Question 25

Welches ist der meiste, in Schritt 4., genutzte statistische Test um einen erstellten Tree zu testen?
Wie funktioniert er?

Answer 25

Bootstrap:
Die kleine Zahl an den branches in Prozent, wie oft kam das Ergebnis raus wenn man Statistisch random Schritte wiederholt (ist es realistisch?)

Question 26

Was sind die größten Probleme der Phylogenetischen Analyse?

Answer 26

Einige Genevents sind schwer einzubeziehen (unequal crossing over, Viren etc.)