Bioinformatik bei MindestgehÀltern. Warum sind Flöhe Verwandte von Gletschern?

Trainingsrelevanz

Ein wichtiges Stadium bei der Entwicklung der Klassifizierung der Ordnung der Flöhe ist mit der Entwicklung der genomolekularen Forschung verbunden. GegenwĂ€rtig wird dank dieser Methoden die Verwandtschaft der Ordnungen von Flöhen und Mecopter bestĂ€tigt. Die Gene der ribosomalen DNA, der Elongationsfaktor der Proteinsynthese und das mitochondriale Gen Cytochromoxidase II (COII), die in Vertretern der meisten Familien der Mecopter-Ordnung untersucht wurden, sowie 128 Arten von 83 Gattungen von Flöhen aus 16 Familien werden aktiv untersucht (S.G. Medvedev. 2009; Whiting 2002; Whiting et al. 2008). Die Flohphylogenie wird auf der Grundlage von Daten zu diesen Genen durch verschiedene Methoden zur Konstruktion phylogenetischer BĂ€ume und Modelle zur Berechnung paarweiser AbstĂ€nde rekonstruiert, die hĂ€ufig in Form eines Konsensbaums (Strick Consensus) dargestellt werden (Whiting et al. 2008). In einigen FĂ€llen widersprechen die Ergebnisse genomolekularer Studien jedoch dem Schema familiĂ€rer Bindungen.auf der Grundlage einer phylogenetischen Analyse erhalten. DarĂŒber hinaus kann in Übereinstimmung mit unterschiedlichen Interpretationen molekulargenetischer Daten der Ursprung der wichtigsten Infraorder von Flöhen auf unterschiedliche Weise interpretiert werden. Aus Sicht verschiedener Autoren können die gleichen Flohkladen sowohl polyphyletische als auch monophyletische Gruppen sein (Whiting et al. 2008, S. G. Medvedev. 2019). Dies kann sowohl auf die Besonderheiten der Ökologie der modernen Flohfauna als auch auf verschiedene methodische Probleme bei der Arbeit mit molekulargenetischen Daten zurĂŒckzufĂŒhren sein.und monophyletische Gruppen (Whiting et al. 2008, S. G. Medvedev. 2019). Dies kann sowohl mit den Besonderheiten der Ökologie der modernen Flohfauna als auch mit verschiedenen methodischen Problemen bei der Arbeit mit molekulargenetischen Daten zusammenhĂ€ngen.und monophyletische Gruppen (Whiting et al. 2008, S. G. Medvedev. 2019). Dies kann sowohl mit den Besonderheiten der Ökologie der modernen Flohfauna als auch mit verschiedenen methodischen Problemen bei der Arbeit mit molekulargenetischen Daten zusammenhĂ€ngen.





In Bezug auf den ersten Punkt sollte betont werden, dass die Isolierung getrennter phyletischer Flohlinien, die in der Taxonomie den gleichen Status haben, in verschiedenen historischen Intervallen erfolgte. Dies bedeutet wiederum, dass die Flohfauna verstreute Fragmente einer ausgedehnten PalĂ€ofauna sind, die inzwischen weitgehend ausgestorben ist (S.G. Medwedew. 2009, S.G. Medwedew. 2019). Daraus folgt, dass wir mit unterschiedlichen methodischen AnsĂ€tzen fĂŒr genetische molekulare Studien die konvergente Entwicklung von Nukleotidsequenzen (Homoplasie) aus den Augen verlieren können, was zu Fehlern bei der Bestimmung der Topologie des Baumes und zu einer geringen statistischen UnterstĂŒtzung von Zweigen fĂŒhren kann. So können beispielsweise Daten verwendet werden, die unterschiedliche Beziehungen fĂŒr unterschiedliche Taxa und dementsprechend unterschiedliche Beziehungen zu unterschiedlichen Regionen von Genen aufweisen.Wir werden LĂŒcken in den Sequenzen und das Fehlen von Daten fĂŒr verschiedene Loci fĂŒr verschiedene Proben finden (S. G. Medvedev. 2019, Lukashov V. V. 2006). Daher sollten bei der Auswahl einer Forschungsmethode all diese Probleme berĂŒcksichtigt und Proben der am besten untersuchten und hĂ€ufigsten Floh-Taxa ausgewĂ€hlt werden, um sie dann mit den am meisten untersuchten Mecopter-Proben zu vergleichen. Auf diese Weise können wir einen zuverlĂ€ssigeren Baum mit hoher UnterstĂŒtzung erstellen.





, Siphonaptera Mecoptera -II (COII).





:

  1. Siphonaptera NCBI [5], .





  2. (COX 1) Siphonaptera .





  3. -II (COII) Mecoptera Siphonaptera   NCBI [1].





  4. MEGA X.





  5. .





NCBI [5] : Chaetopsylla globiceps (Taschenberg, 1880), Chaetopsylla trichosa (Kohaut, 1903), Ctenocephalides felis (BouchĂ©, 1835), Ctenocephalides canis (Curtis, 1826), Ceratophyllus sciurorum (Schrank, 1803), Leptopsylla segnis (Schönherr, 1811). , NCBI[1], Boreus: Boreus westwoodi (Hagen, 1866), Boreus hymalis (Linnaeus, 1767), Boreus coloradensis (Byers, 1955), Boreus nivoriundus (Fitch, 1847), Boreus brumalis (Fitch, 1847), Boreus californicus (Packard, 1870), (.1.).





UPGMA [2] , - 500 [3]. Muscle (. 2.) MEGA X [4]. Muscle .  , .  translate DNA to protein and vice versa (.3), .  (. 3.) , - , . (.4). MEGA .  Modeltest 3.06 PPC (Posada, D., Crandall, K.C., 1999)  (AIC), . AIC , , (Posada, D., Buckley, T.R., 2004.).  MEGA X [4] 64- Windows 10 Home 4- INTEL 1,6 1  .





- [6] (.5.). 12 . 1-+2-+3-+. ( ). 742 .





( 1.)





Oben links: Flohtrupp.  Oben rechts: Mecopter-Trupp.  Die Familien dieser Einheiten sind unten gezeigt.
: . : .

(.2.)





Ein Beispiel fĂŒr die Ausrichtung, die ich vorgenommen habe.
.

(.3.)





Richtiges Beispiel ohne Sternchen nacheinander

(.4.)





Ein Beispiel mit Sternchen, das ich gefunden habe.  Es zeigt einen Fehler in der Sequenz.
, . .

 (.5)





Entfernungsberechnung

. Mecoptera Siphonaptera. 60% , Mecoptera Siphonaptera. , , , . 





, MEGA X [4] (80%-100%) , . Ceratophyllus sciurorum Leptopsylla segnis (73%), . , (.. .2009; Whiting 2002; Whiting et al. 2008).





Mecoptera Siphonaptera . . Boreus nivoriundus Boreus brumalis (80%) «» Chaetopsylla globiceps Chaetopsylla trichosa (100%). , Mecoptera Siphonaptera. Boreus californicus (67%) . , . (.6.)





(.6.)





Stammbaum.
.

. . , , , . . . . [https://vk.com/phanerozoi] . , .









.





, , .





, .





1.     Whiting M.F. 2002. Mecoptera is paraphyletic: multiple genes and phylogeny of Mecoptera and Siphonaptera. Zoologica Scripta, 31: 93–104





2.     Whiting M.F., Whiting A.S., Hastriter M.W. and Dittmar K. 2008. A molecular phylogeny of fleas (Insecta: Siphonaptera) and host associations. Cladistics, 24: 1–31.





3.     , .. , 313, № 3, 2009, c. 273–282





4.     (SIPHONAPTERA) .., .. III , 2009, . 185-190





5.     / .. —.. , 2009. — .256. .29-31.





6.     Posada, D., Buckley, T.R., 2004. Model selection and model averaging in phylogenetics: advantages of the AIC and Bayesian approaches over likelihood ratio tests. Syst. Biol. 53, 793–808.





7.     Posada, D., Crandall, K.C., 1999. Modeltest. Bioinformatics 14, 817–818.









1.     http://lifemap.univ-lyon1.fr





2.     Sneath P.H.A. and Sokal R.R. (1973). Numerical Taxonomy. Freeman, San Francisco.





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