PhyloSift: Phân tích phát sinh loài từ dữ liệu genomic và metagenomic

PhyloSift: Phân tích phát sinh loài từ dữ liệu genomic và metagenomic

Author: Aaron E. Darling, Guillaume Jospin, Eric Lowe,Frederick A. Matsen, Holly M. Bik, and Jonathan A. Eisen.

Giống như những sinh vật khác, vi sinh vật trong môi trường cũng có những tác động đến quá trình tiến hóa phân tử. Dữ liệu từ việc giải trình tự metagenomic cung cấp một cách thức mới để tìm hiểu về DNA của vi sinh vật mà không cần nuôi cấy. Bằng cách nghiên cứu trình tự metagenomic DNA thông qua mô hình tiến hóa và phân tích phát sinh loài chúng ta có thể thu được những hiểu biết mới về vi sinh vật đồng thời cung cấp cơ sở cho những nghiên cứu hữu ích như phát hiện tác nhân gây bệnh.

Trong nghiên cứu này, chúng tôi trình bày một phương pháp phân tích phát sinh loài mới và tiến hành một số phân tích thử nghiệm. Đầu tiên chúng tôi kiểm tra giả thuyết phát sinh loài có định hướng Bayes (phylogeny-driven Bayesian hypothesis) đối với sự hiện diện của một số loài trong dữ liệu. Tiếp theo, chúng tôi giới thiệu phương pháp so sánh cấu trúc cộng đồng vi sinh vật trên một tập hợp nhiều mẫu và nghiên cứu mối liên hệ trực tiếp giữa sự phong phú của vi sinh vật và tập dữ liệu. Cuối cùng, chúng tôi áp dụng một công cụ mới để phân tích đa dạng trong phát sinh loài trong quần thể vi sinh vật và một lần nữa chứng minh sự đa dạng này có thể liên quan đến dữ liệu mẫu.

Những phân tích này được tiến hành trên phần mềm mã nguồn mở PhyloSift. Việc kết hợp PhyloSift với các chương trình khác bao gồm LAST, HMMER, và PPLACER tạo thành một bộ công cụ tự động phân tích phát sinh loài từ mã protein và trình tự RNA trong bộ dữ liệu metagenomic.

Link bài bái trên cơ sở dữ liệu PubMed: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24482762

{fcomment}