全7件 ( 1 〜 7 )　 前 | 次 　1/ 1. /1

(無題) 削除/引用 No.621-7 - 2012/06/13 (水) 23:41:46 - ビギナー 橘様、 返信ありがとうございます。 実はさらに初歩的なミスにも気づきまして、 truncateされていたsequenceをとりのぞいて、nontruncateのみのsequenceを使って系統樹を書いたところ、MEGAで予想通りの系統樹ができあがりました　(complete deletionオプションを使ってです）。 最初に気づいていればよかったですが、いろいろ勉強できたので、よかったです。アドバイスありがとうございました。

(無題) 削除/引用 No.621-6 - 2012/06/12 (火) 12:31:44 - 橘 MEGAではガンマ分布に基づく補正を行なっていますね。 これは大幅に遺伝距離が変わるオプションです。 トランジション/トランスバージョン速度比も同じかどうかわかりませんね。 Complete-deletionとPairwise-deletionの使い分けは、基本的にComplete-deletionを使っておけば問題ないでしょう。 Complete-deletionにすると、解析に使えるサイトが極めて少なくなってしまうような場合にのみPairwise-deletionを選択して下さい。 サテライト配列であれば、indelが多くて上記に該当するかもしれませんね。 なお、系統樹が研究上極めて重要なのであれば、MAFFTやMUSCLEなどでアライメントし、GblocksやtrimAlなどでアライメントの怪しいサイトを除去し、RAxMLやMrBayesで最尤・ベイズ法による系統樹推定をした方が良いでしょう。 では。

pairwise deletion vs complete deletion 削除/引用 No.621-5 - 2012/06/12 (火) 07:46:51 - ビギナー 再びの投稿です。 橘様のコメントの指摘にあった通り、complete deletionからpairwise deletionに変えてみたところ、clustalと同じような結果が出ました。 Megaのサイトで両者の違いを比べてみると、下記のような説明がありcomplete deletionの方がよさそうなのですが、自分の期待通りの結果はpairwise deletionを用いたときの結果なため、どういうときにpair-wise deletionを用いることができるのか興味がわいています。 扱っている配列は遺伝子ではなく、セントロメアに存在するサテライト配列なため、遺伝子によりもランダムに変異が起こるのかもしれません。しかしながら配列の中で確実に変異が起こりやすい場所があるのも結果より示されています。 Megaのこの説明以上にもし何かpairwise deletionが適用できるような条件を知っておられる方がいましたら教えていただけると有り難いです。 返信くださった、ンンノ様と橘様、ありがとうございました。 In MEGA, there are two ways to treat gaps. One is to delete all of these sites from the data analysis. This option, called the Complete-Deletion, is generally desirable because different regions of DNA or amino acid sequences evolve under different evolutionary forces. The second method is relevant if the number of nucleotides involved in a gap is small and if the gaps are distributed more or less randomly. In that case it may be possible to compute a distance for each pair of sequences, ignoring only those gaps that are involved in the comparison; this option is called Pairwise-Deletion.

(無題) 削除/引用 No.621-4 - 2012/06/12 (火) 05:15:02 - ビギナー 返信ありがとうございます。 具体的なオプションは clustal Neighbor joining bootstrap 1000 seed 111 (modelはオプションがありませんがmanualでkimura-2-parameterなのを確認しています）。 mega Neighbor-joining bootstrap 1000 kimura 2-parameter model substitution to include: d:Transiions + Transversions Rates among sites Gamma distributed gamma parameter 2 Pattern among lineages Same (homogeneous) Gaps/missing data treatment Complete deletion です。clustalの系統樹のほうが自分の予想にあうものですが、megaのほうが系統樹の信頼度としてはよいのかもしれません。

オプションは? 削除/引用 No.621-3 - 2012/06/11 (月) 23:41:24 - 橘 具体的に指定したオプションを書いて下さい。 ありがちなのは、complete deletionとpairwise deletion辺りでしょう。 トランジション/トランスバージョン速度比が違う可能性もありますね。 別の可能性としては、表示の仕方が違うだけで実はほぼ同じ樹形なのにそれに気付いていない、ということも考えられます。 なお、UPGMAは論文に載せるとリジェクト理由にしかなりませんので注意して下さい。

(無題) 削除/引用 No.621-2 - 2012/06/11 (月) 17:59:32 - ンンノ 同じソフトでも何度か計算させると全部は同じ結果にならないと思いますが、 いかがですか？ ブートストラップ確率を計算した場合には、確率の高い分岐について議論するの が普通だと思います。確率の低い所は違ってくるのが普通です。 NJだけでなくUPGMAでも計算してみてください。

ソフトによる系統樹の違い 削除/引用 No.621-1 - 2012/06/10 (日) 03:32:53 - ビギナー 最近、系統樹を描く必要があり勉強を始めました。 データは論文用です。 おそらく専門家の方にとっては愚問でしょうがお許しください。 Neighbor Joining 法により塩基配列の系統樹をかこうとしているのですが、clustalのN-J tree　(defaultのkimuraモデル）とMEGA5のNJをkimura-2-parameterで書いたときにできる系統樹が異なるのですが、理由が分かりません。どちらもブートストラップは1000を用いています。 MEGAのいろいろなオプションを変更していくつか書いてみましたが、どれもclustalで得られる系統樹とは違うものになります。 どちらも同じNJ法で同じモデルをつかっているのに、ソフトによって系統樹が異なることがあるのでしょうか？ あるいはなにか気づいてないところでパラメターが違うのでしょうか？ よろしくお願いします。

全7件 ( 1 〜 7 )　 前 | 次 　1/ 1. /1

パスワードを入力してチェックした記事を

チェックした記事を

このトピックにメッセージを投稿する 名前  メール  　アドレス非公開    タイトル  本文       設定  クッキーを保存（次回の入力の手間を省けます） 上に上げない（トピックの一覧で一番上に移動させません） 解決（問題が解決した際にチェックしてください） 暗証  半角英数字8-12文字の暗証番号を入れると、あとで削除、修正ができます。 送信

---

〔使い方〕 「アドレス非公開」をチェックすれば、自分のメールアドレスを公開しないで他の方からメールを受け取れます。 問題が解決した際には、解決ボタンをチェックして解決した旨のコメントをつけてください。これは、初めにトピックを作った人と管理人のみが可能です。 半角カタカナ、機種依存文字(全角ローマ数字、○の中の数字等)は文字化けの原因となりますので使わないでください。

---