معلومة

ما هي الفروع في الفينوجرام؟


هل تفكر أيضًا في الفرع الموجود قبل العقدة كفرع؟ أم أنك تنظر فقط إلى الأغصان المتصلة بالورقة؟


ما هي الفروع في الفينوجرام؟ - مادة الاحياء

ترسم الوظيفة traitgram (Evans et al. 2009) ، أي إسقاط شجرة النشوء والتطور في مساحة محددة بواسطة النمط الظاهري (في ذ المحور) والوقت (على x). إذا تم تعيين شخصية منفصلة على الشجرة ، فسيتم رسم ذلك أيضًا.

إستعمال

الحجج

كائن من فئة "phylo" ، مع أو بدون سمة منفصلة معينة.

متجه يحتوي على الحالات في النصائح أو الحالات في جميع النصائح والعقد الداخلية للشجرة.

حجم الخط النسبي لتسميات التلميحات.

نوع الخط - الخيارات هي "reg" أو "i" (مائل) أو "b" (غامق) أو "bi" (بخط غامق مائل).

ألوان لرسم الحرف المعين (إن وجد) في الشجرة. إذا لم يتم تعيين أي حرف على الشجرة ، فيمكن توفير لون واحد لجميع فروع الشجرة.

قائمة أبعاد المحور. العناصر هي الوقت والسمة.

قيمة منطقية اختيارية تشير إلى ما إذا كان سيتم إضافتها إلى قطعة أرض مفتوحة. إذا كانت القيمة TRUE ، فلن يتم رسم المحاور الجديدة.

الوسائط الاختيارية بما في ذلك xlim و ylim و log و main و sub و xlab و ylab و asp و type و lty و lwd و offset و digits هي كما في plot.default أو par. لاحظ أن المحاور تتجاوز xlim و ylim. الانتشار هو قيمة منطقية تشير إلى ما إذا كان سيتم تقليل تداخل تسمية التلميح (الافتراضي هو TRUE). التكلفة عبارة عن متجه رقمي يشير إلى العقوبة النسبية التي سيتم استخدامها لتداخل التسمية والانحراف ، على التوالي (إذا كان انتشار الملصقات = TRUE) مدى الانتشار هو النطاق الذي (من المحتمل) نشر الملصقات عليه - لاحظ أنه إذا لم تتداخل التسميات ، فلن يتم استخدام كل هذا النطاق في النهاية ، فالرابط هو قيمة رقمية يمكن بواسطتها تعويض تسميات التلميحات ، وربطها بـ التلميحات بخط متقطع (الافتراضي هو 0 ، إذا كان spread.labels = FALSE ، أو 10 بالمائة من إجمالي طول الشجرة بخلاف ذلك). الوسيطة الاختيارية offsetFudge & quotfudges & quot حساب إزاحة التسمية في تحجيم xlim. إنه 1.37 ، وهو الهراء الصحيح في Windows R GUI ، ولكن هذا قد يحتاج إلى التغيير في أنظمة أخرى. يشير الحجز إلى ما إذا كان يجب الاحتفاظ (أم لا) الإخراج إلى الجهاز الرسومي باستخدام dev.hold قبل التخطيط (الافتراضات إلى Hold = TRUE). يمنع الهدوء بعض رسائل النظام إذا تم ضبطه على الوضع الصامت = TRUE.

تفاصيل

بالنسبة للعلامات الانتشار = يتم إجراء التحسين العددي الصحيح لتحسين توزيع الملصقات عموديًا ، حيث يعتمد الحل على انتشار المتجه ، التكلفة التي تحتوي على تكلفة التداخل (أولاً) وتكلفة الانحراف عن الوضع الرأسي للطرف. لاحظ أنه نظرًا لأن هذا يتم عن طريق التحسين العددي ، فقد يتعطل الرسم لفترة وجيزة بينما يتم العثور على أفضل حل (خاصة للأشجار الكبيرة).

قيمة

يرسم traitgram ، اختياريًا مع طابع منفصل معين.

المؤلفون)

مراجع

Evans، M.EK، Smith، S. A.، Flynn، R. S.، Donoghue، M.J (2009) عالم الطبيعة الأمريكي, 173, 225-240.

Revell، L.J. (2012) phytools: An R package for phylogenetic المقارنة biology (وأشياء أخرى). طرق Ecol. Evol., 3, 217-223.


محتويات

يختلف التعريف الدقيق للتصنيف من مصدر إلى آخر ، لكن يبقى جوهر النظام: مفهوم مجموعات الكائنات الحية وتسميتها وتصنيفها. [1] كنقاط مرجعية ، ترد أدناه التعريفات الحديثة للتصنيف:

  1. نظرية وممارسة تجميع الأفراد في الأنواع ، وترتيب الأنواع في مجموعات أكبر ، وإعطاء أسماء تلك المجموعات ، وبالتالي إنتاج تصنيف. [2]
  2. مجال علمي (ومكون رئيسي في علم اللاهوت النظامي) يشمل الوصف والتعريف والتسمية والتصنيف [3]
  3. علم التصنيف ، في علم الأحياء ، ترتيب الكائنات الحية في تصنيف [4]
  4. "علم التصنيف كما هو مطبق على الكائنات الحية ، بما في ذلك دراسة وسائل تكوين الأنواع ، إلخ." [5]
  5. "تحليل خصائص الكائن لغرض التصنيف" [6]
  6. "علم اللاهوت النظامي يدرس علم التطور لتوفير نمط يمكن ترجمته إلى تصنيف وأسماء مجال التصنيف الأكثر شمولاً" (مدرج على أنه تعريف مرغوب فيه ولكنه غير معتاد) [7]

تضع التعريفات المتنوعة التصنيف كمجال فرعي لعلم اللاهوت النظامي (التعريف 2) ، أو قلب تلك العلاقة (التعريف 6) ، أو يبدو أنها تعتبر المصطلحين مترادفين. هناك بعض الخلاف حول ما إذا كانت التسمية البيولوجية تعتبر جزءًا من التصنيف (التعريفان 1 و 2) ، أو جزءًا من علم اللاهوت النظامي خارج التصنيف. [8] على سبيل المثال ، التعريف 6 مقترن بالتعريف التالي للمنهجيات التي تضع المصطلحات خارج التصنيف: [6]

  • النظاميات: "دراسة تحديد وتصنيف وتسمية الكائنات الحية ، بما في ذلك تصنيف الكائنات الحية فيما يتعلق بعلاقاتها الطبيعية ودراسة التباين وتطور الأصناف".

مجموعة كاملة من المصطلحات بما في ذلك التصنيف ، وعلم الأحياء النظامي ، والنظاميات ، وعلم النظم الحيوية ، والتصنيف العلمي ، والتصنيف البيولوجي ، وعلم الوراثة في بعض الأحيان كان لها معاني متداخلة - أحيانًا متشابهة ، وأحيانًا مختلفة قليلاً ، ولكنها دائمًا مرتبطة ومتقاطعة. [1] [9] يستخدم هنا المعنى الأوسع "للتصنيف". تم تقديم المصطلح نفسه في عام 1813 من قبل دي كاندول في كتابه Théorie élémentaire de la botanique. [10]

تحرير دراسة وتصنيفية

أ مراجعة التصنيف أو مراجعة تصنيفية هو تحليل جديد لأنماط التباين في تصنيف معين. يمكن تنفيذ هذا التحليل على أساس أي مجموعة من الأنواع المختلفة المتاحة من الشخصيات ، مثل الشكل المورفولوجي ، والتشريحي ، وعلم الحفريات ، والكيمياء الحيوية ، والوراثي. دراسة أو مراجعة كاملة هي مراجعة شاملة لتصنيف المعلومات المقدمة في وقت معين ، وللعالم بأسره. قد يتم تقييد المراجعات (الجزئية) الأخرى بمعنى أنها قد تستخدم فقط بعض مجموعات الأحرف المتاحة أو لها نطاق مكاني محدود. ينتج عن المراجعة تشكيل أو رؤى جديدة في العلاقات بين subaxa داخل الصنف قيد الدراسة ، مما قد يؤدي إلى تغيير في تصنيف هذه subaxa ، أو تحديد subaxa جديد ، أو دمج subaxa السابق. [11]

تحرير تصنيف ألفا وبيتا

المصطلح "تصنيف ألفا"يستخدم بشكل أساسي اليوم للإشارة إلى مجال البحث عن الأصناف ووصفها وتسميتها ، لا سيما الأنواع. القرن التاسع عشر.

قدم ويليام بيرترام توريل مصطلح "تصنيف ألفا" في سلسلة من الأوراق المنشورة في عامي 1935 و 1937 ناقش فيها الفلسفة والتوجهات المستقبلية المحتملة لنظام التصنيف. [14]

. هناك رغبة متزايدة بين علماء التصنيف للنظر في مشاكلهم من وجهات نظر أوسع ، والتحقيق في إمكانيات توثيق التعاون مع زملائهم في علم الخلايا ، والإيكولوجيا والوراثة والاعتراف بأن بعض التنقيح أو التوسع ، ربما يكون ذا طبيعة جذرية ، لأهدافهم والطرق ، قد يكون مرغوبًا فيه. اقترح توريل (1935) أنه في الوقت الذي يتم فيه قبول التصنيف الأقدم الذي لا يقدر بثمن ، بناءً على البنية ، والمسمى "ألفا" بشكل ملائم ، فمن الممكن أن نلمح تصنيفًا بعيدًا مبنيًا على أوسع أساس ممكن من الحقائق المورفولوجية والفسيولوجية ، و واحد يوجد فيه "المكان لجميع البيانات الرصدية والتجريبية المتعلقة ، حتى ولو بشكل غير مباشر ، بتكوين الأنواع والمجموعات التصنيفية الأخرى ، والتقسيم الفرعي ، والأصل ، وسلوك الأنواع والمجموعات التصنيفية الأخرى". يمكن القول أن المثل العليا لا يمكن أن تتحقق بالكامل أبدًا. ومع ذلك ، فإن لها قيمة كبيرة في العمل كمحفزات دائمة ، وإذا كان لدينا بعض ، حتى الغموض ، المثالي لتصنيف "أوميغا" ، فقد نتقدم قليلاً إلى أسفل الأبجدية اليونانية. البعض منا يرضي أنفسنا من خلال التفكير في أننا نتلمس الآن تصنيفًا "تجريبيًا". [14]

وهكذا يستبعد توريل صراحةً من تصنيف ألفا مجالات الدراسة المختلفة التي يتضمنها ضمن التصنيف ككل ، مثل علم البيئة وعلم وظائف الأعضاء وعلم الوراثة وعلم الخلايا. كما استبعد إعادة البناء النشوء والتطور من تصنيف ألفا (ص 365 - 366).

استخدم المؤلفون اللاحقون المصطلح بمعنى مختلف ، ليعني ترسيم حدود الأنواع (وليس الأنواع الفرعية أو الأصناف من الرتب الأخرى) ، باستخدام أي تقنيات استقصائية متاحة ، بما في ذلك التقنيات الحسابية أو المختبرية المعقدة. [15] [12] وهكذا ، حدد إرنست ماير في عام 1968 "تصنيف بيتا"كتصنيف مراتب أعلى من الأنواع. [16]

يعتبر فهم المعنى البيولوجي للتنوع والأصل التطوري لمجموعات الأنواع ذات الصلة أكثر أهمية بالنسبة للمرحلة الثانية من النشاط التصنيفي ، وفرز الأنواع في مجموعات من الأقارب ("الأصناف") وترتيبها في تسلسل هرمي فئات أعلى. هذا النشاط هو ما يشير إليه مصطلح التصنيف ويشار إليه أيضًا باسم "تصنيف بيتا".

Microtaxonomy و macrotaxonomy تحرير

كيف ينبغي تعريف الأنواع في مجموعة معينة من الكائنات الحية يثير مشاكل عملية ونظرية يشار إليها باسم مشكلة الأنواع. يُطلق على العمل العلمي لتقرير كيفية تحديد الأنواع اسم علم التحليل الدقيق. [17] [18] [12] بالامتداد ، علم التشريح الكلي هو دراسة المجموعات في الرتب التصنيفية الأعلى من الجنس الفرعي وما فوق. [12]

بينما تحاول بعض أوصاف التاريخ التصنيفي تحديد تاريخ التصنيف للحضارات القديمة ، إلا أن محاولة علمية حقيقية لتصنيف الكائنات الحية لم تحدث حتى القرن الثامن عشر. كانت الأعمال السابقة وصفية في المقام الأول وركزت على النباتات المفيدة في الزراعة أو الطب. هناك عدة مراحل في هذا التفكير العلمي. استند التصنيف المبكر إلى معايير عشوائية ، ما يسمى بـ "الأنظمة الاصطناعية" ، بما في ذلك نظام Linnaeus للتصنيف الجنسي للنباتات (بالطبع ، كان تصنيف Linnaeus للحيوانات بعنوان "Systema Naturae" ("نظام الطبيعة") ، مما يعني ضمناً أن هو ، على الأقل ، كان يعتقد أنه كان أكثر من مجرد "نظام مصطنع"). جاءت لاحقًا أنظمة تستند إلى دراسة أكثر شمولاً لخصائص الأصناف ، والتي يشار إليها باسم "الأنظمة الطبيعية" ، مثل أنظمة de Jussieu (1789) ، و de Candolle (1813) و Bentham and Hooker (1862–1863). وصفت هذه التصنيفات الأنماط التجريبية وكانت في مرحلة ما قبل التطور في التفكير. نشر تشارلز داروين حول أصل الأنواع (1859) أدى إلى تفسير جديد للتصنيفات على أساس العلاقات التطورية. كان هذا هو مفهوم أنظمة phyletic من عام 1883 فصاعدًا. تم تجسيد هذا النهج من خلال نهج Eichler (1883) و Engler (1886-1892). أدى ظهور المنهجية cladistic في السبعينيات إلى تصنيفات تستند إلى المعيار الوحيد للأحادية ، بدعم من وجود التشابك العصبي. منذ ذلك الحين ، تم توسيع أساس الأدلة ببيانات من علم الوراثة الجزيئي التي تكمل في معظمها التشكل التقليدي. [19] [ الصفحة المطلوبة ] [20] [ الصفحة المطلوبة ] [21] [ الصفحة المطلوبة ]

تحرير ما قبل ليني

علماء التصنيف الأوائل تحرير

من المحتمل أن تسمية وتصنيف محيطنا كان يحدث ما دامت البشرية قادرة على التواصل. كان من المهم دائمًا معرفة أسماء النباتات والحيوانات السامة والصالحة للأكل من أجل إيصال هذه المعلومات إلى أفراد العائلة أو المجموعة الآخرين. تظهر الرسوم التوضيحية للنباتات الطبية في اللوحات الجدارية المصرية من ج. 1500 قبل الميلاد ، مما يشير إلى أن استخدامات الأنواع المختلفة كانت مفهومة وأن التصنيف الأساسي كان موجودًا. [22]

تحرير العصور القديمة

صنف أرسطو الكائنات الحية لأول مرة (اليونان ، 384-322 قبل الميلاد) أثناء إقامته في جزيرة ليسبوس. [23] [24] [25] وصنف الكائنات حسب أجزائها ، أو في المصطلحات الحديثة صفات، مثل الولادة الحية ، أو وجود أربع أرجل ، أو وضع البيض ، أو الدم ، أو الدفء. [26] قسم جميع الكائنات الحية إلى مجموعتين: نباتات وحيوانات. [24] بعض مجموعاته من الحيوانات مثل أنهايما (حيوانات بلا دم ، تُترجم إلى اللافقاريات) و Enhaima (الحيوانات ذات الدم ، الفقاريات تقريبًا) ، وكذلك مجموعات مثل أسماك القرش والحيتانيات ، لا تزال شائعة الاستخدام اليوم. [27] تابع تلميذه ثيوفراستوس (اليونان ، 370-285 قبل الميلاد) هذا التقليد ، وذكر حوالي 500 نبات واستخداماتها في كتابه هيستوريا بلانتاروم. مرة أخرى ، يمكن إرجاع العديد من مجموعات النباتات التي لا تزال معروفة حاليًا إلى ثيوفراستوس ، مثل كورنوس, زعفران، و نرجس. [24]

تحرير القرون الوسطى

استند التصنيف في العصور الوسطى إلى حد كبير على النظام الأرسطي ، [26] مع إضافات تتعلق بالترتيب الفلسفي والوجودي للمخلوقات. وشمل ذلك مفاهيم مثل السلسلة العظيمة للوجود في التقليد المدرسي الغربي ، [26] المشتق في النهاية من أرسطو. لم يصنف النظام الأرسطي النباتات أو الفطريات ، بسبب نقص المجاهر في ذلك الوقت ، [25] حيث كانت أفكاره قائمة على ترتيب العالم الكامل في سلسلة متصلة واحدة ، حسب scala naturae (السلم الطبيعي). [24] وهذا أيضًا تم أخذه بعين الاعتبار في سلسلة الوجود الكبرى. [24] تم إحراز تقدم من قبل علماء مثل بروكوبيوس ، وتيموثيوس من غزة ، وديمتريوس بيباجومينوس ، وتوما الأكويني. استخدم مفكرو العصور الوسطى التصنيفات الفلسفية والمنطقية المجردة التي تناسب الفلسفة المجردة أكثر من التصنيف العملي. [24]

عصر النهضة والتحرير الحديث المبكر

خلال عصر النهضة وعصر التنوير ، أصبح تصنيف الكائنات الحية أكثر انتشارًا ، [24] وأصبحت الأعمال التصنيفية طموحة بما يكفي لتحل محل النصوص القديمة. يُنسب هذا أحيانًا إلى تطوير عدسات بصرية متطورة ، مما سمح بدراسة مورفولوجيا الكائنات الحية بمزيد من التفصيل. كان الطبيب الإيطالي أندريا سيزالبينو (1519-1603) من أوائل المؤلفين الذين استفادوا من هذه الطفرة في التكنولوجيا ، والذي أطلق عليه لقب "عالم التصنيف الأول". [28] أعظم تأليفه دي بلانتيس ظهر عام 1583 ، ووصف أكثر من 1500 نوع من النباتات. [29] [30] هناك عائلتان نباتيتان كبيرتان أدركهما لأول مرة ما زالا قيد الاستخدام حتى اليوم: Asteraceae و Brassicaceae. [31] ثم في القرن السابع عشر كتب جون راي (إنجلترا ، 1627-1705) العديد من الأعمال التصنيفية الهامة. [25] يمكن القول إن أعظم إنجازاته كانت ميثودوس بلانتاروم نوفا (1682) ، [32] حيث نشر تفاصيل أكثر من 18000 نوع من النباتات. في ذلك الوقت ، ربما كانت تصنيفاته هي الأكثر تعقيدًا حتى الآن التي أنتجها أي عالم تصنيف ، حيث اعتمد تصنيفاته على العديد من الشخصيات المدمجة. أنتج جوزيف بيتون دي تورنفورت (فرنسا ، 1656-1708) الأعمال التصنيفية الرئيسية التالية. [33] عمله من عام 1700 ، المؤسسات Rei Herbariae، تضم أكثر من 9000 نوع في 698 جنسًا ، والتي أثرت بشكل مباشر على لينيوس ، حيث كان النص الذي استخدمه عندما كان طالبًا صغيرًا. [22]

تحرير عصر ليني

أطلق عالم النبات السويدي كارل لينيوس (1707-1778) [26] حقبة جديدة من التصنيف. مع أعماله الكبرى Systema Naturae الطبعة الأولى عام 1735 ، [34] الأنواع بلانتاروم في 1753 ، [35] و Systema Naturae الطبعة العاشرة ، [36] أحدث ثورة في التصنيف الحديث. طبقت أعماله نظام تسمية ذي حدين معياري لأنواع الحيوانات والنباتات ، [37] والذي أثبت أنه حل أنيق للأدبيات التصنيفية الفوضوية وغير المنظمة. لم يقدم فقط معيار الطبقة والنظام والجنس والأنواع ، ولكنه أيضًا جعل من الممكن التعرف على النباتات والحيوانات من كتابه ، باستخدام الأجزاء الأصغر من الزهرة. [37] وهكذا ولد نظام لينيوس ، ولا يزال يستخدم بشكل أساسي بنفس الطريقة اليوم كما كان في القرن الثامن عشر. [37] حاليًا ، يعتبر علماء تصنيف النبات والحيوان عمل لينيوس بمثابة "نقطة انطلاق" للأسماء الصالحة (عند 1753 و 1758 على التوالي). [38] الأسماء المنشورة قبل هذه التواريخ يشار إليها باسم "ما قبل ليني" ، ولا تعتبر صالحة (باستثناء العناكب المنشورة في سفينسكا سبيندلار [39]). حتى الأسماء التصنيفية التي نشرها لينيوس نفسه قبل هذه التواريخ تعتبر ما قبل ليني. [22]

تم تحديد نمط المجموعات المتداخلة داخل المجموعات من خلال تصنيفات Linnaeus للنباتات والحيوانات ، وبدأت هذه الأنماط في الظهور على أنها dendrograms للممالك الحيوانية والنباتية في نهاية القرن الثامن عشر ، قبل ذلك بكثير. حول أصل الأنواع تم نشره. [25] نمط "النظام الطبيعي" لا يستلزم عملية توليد ، مثل التطور ، ولكن ربما ضمناه ، ملهمًا المفكرين الأوائل للتحول. من بين الأعمال المبكرة التي استكشفت فكرة تحويل الأنواع كتاب إيراسموس داروين عام 1796 زونوميا وجان بابتيست لامارك فلسفة علم الحيوان من عام 1809. [12] انتشرت الفكرة في العالم الناطق بالإنجليزية من خلال المضاربة ولكنها تمت قراءتها على نطاق واسع بقايا تاريخ الخلق الطبيعي، نشره مجهول من قبل روبرت تشامبرز في عام 1844. [40]

مع نظرية داروين ، ظهر قبول عام سريعًا بأن التصنيف يجب أن يعكس المبدأ الدارويني للنسب المشترك. [41] أصبحت تمثيلات شجرة الحياة شائعة في الأعمال العلمية ، مع دمج مجموعات الأحافير المعروفة. كانت الطيور من أوائل المجموعات الحديثة المرتبطة بأسلاف الأحافير. [42] استخدام الحفريات المكتشفة حديثًا في ذلك الوقت الأركيوبتركس و هيسبيرورنيسصرح توماس هنري هكسلي بأنهم تطوروا من الديناصورات ، وهي مجموعة أطلق عليها رسميًا ريتشارد أوين في عام 1842. [43] [44] الوصف الناتج ، وهو وصف الديناصورات "التي أدت إلى" أو كونها "أسلاف" الطيور ، هو السمة المميزة الأساسية للتفكير التصنيفي التطوري. مع العثور على المزيد والمزيد من مجموعات الأحافير والاعتراف بها في أواخر القرن التاسع عشر وأوائل القرن العشرين ، عمل علماء الحفريات على فهم تاريخ الحيوانات عبر العصور من خلال ربط المجموعات المعروفة معًا. [45] مع التركيب التطوري الحديث في أوائل الأربعينيات من القرن الماضي ، كان الفهم الحديث أساسًا لتطور المجموعات الرئيسية موجودًا.نظرًا لأن التصنيف التطوري يعتمد على تصنيفات Linnaean التصنيفية ، فإن المصطلحين قابلين للتبادل إلى حد كبير في الاستخدام الحديث. [46]

ظهرت الطريقة cladistic منذ الستينيات. [41] في عام 1958 ، استخدم جوليان هكسلي مصطلح clade. [12] في وقت لاحق ، في عام 1960 ، قدم قابيل وهاريسون مصطلح cladistic. [12] السمة البارزة هي ترتيب الأصناف في شجرة تطورية هرمية ، مع desideratum أن جميع الأصناف المسماة أحادي النمط. [41] يُطلق على الصنف monophyletic إذا كان يشمل جميع أحفاد شكل الأجداد. [47] [48] يطلق على المجموعات التي تمت إزالتها من مجموعات سليلة اسم paraphyletic ، [47] بينما تسمى المجموعات التي تمثل أكثر من فرع واحد من شجرة الحياة باسم polyphyletic. [47] [48] يتم التعرف على المجموعات أحادية الشكل وتشخيصها على أساس التشابك العصبي ، وحالات الشخصية المشتقة المشتركة. [49]

تتوافق التصنيفات Cladistic مع تصنيف Linnean التقليدي ورموز التسميات الحيوانية والنباتية. [50] نظام بديل للتسمية ، و الكود الدولي لتسميات النشوء والتطور أو كود PhyloCode تم اقتراحه ، والغرض منه تنظيم التسمية الرسمية للطلاء. [51] [52] ستكون رتب لينيان اختيارية تحت كود PhyloCode، والذي يهدف إلى التعايش مع الرموز الحالية القائمة على الترتيب. [52] ويبقى أن نرى ما إذا كان المجتمع المنهجي سيتبنى PhyloCode أو سيرفضه لصالح أنظمة التسمية الحالية التي تم استخدامها (وتعديلها حسب الحاجة) لأكثر من 250 عامًا.

الممالك والمجالات تحرير

قبل لينيوس بفترة طويلة ، كانت النباتات والحيوانات تعتبر مملكتين منفصلتين. [53] استخدم لينيوس هذا كأفضل مرتبة ، حيث قسم العالم المادي إلى ممالك نباتية وحيوانية ومعدنية. نظرًا لأن التقدم في الفحص المجهري جعل تصنيف الكائنات الحية الدقيقة ممكنًا ، فقد زاد عدد الممالك ، وكانت أنظمة الخمس والستة هي الأكثر شيوعًا.

المجالات هي مجموعة جديدة نسبيًا. تم اقتراح نظام Carl Woese لأول مرة في عام 1977 ، ولم يتم قبوله بشكل عام حتى وقت لاحق. [54] إحدى السمات الرئيسية لطريقة المجالات الثلاثة هي فصل العتائق والبكتيريا ، التي كانت مجمعة سابقًا في مملكة واحدة البكتيريا (مملكة تسمى أحيانًا مونيرا) ، [53] مع حقيقيات النوى لجميع الكائنات الحية التي تحتوي خلاياها على نواة . [55] يشمل عدد قليل من العلماء مملكة سادسة هي الأركيا ، لكنهم لا يقبلون طريقة المجال. [53]

توماس كافاليير سميث ، الذي نشر على نطاق واسع حول تصنيف المحتجين ، مؤخرًا [ عندما؟ ] اقترح أن Neomura ، الفرع الذي يجمع معًا Archaea و Eucarya ، قد تطورت من البكتيريا ، وبشكل أكثر دقة من Actinobacteria. عالج تصنيفه لعام 2004 البكتيريا الأثرية كجزء من مملكة فرعية في مملكة البكتيريا ، أي أنه رفض نظام المجالات الثلاثة تمامًا. [56] اقترح ستيفان لوكيتا في عام 2012 نظامًا خماسيًا "سيادة" ، مضيفًا Prionobiota (لا خلوي وبدون حمض نووي) و Virusobiota (لا خلوي ولكن مع حمض نووي) إلى المجالات الثلاثة التقليدية. [57]

لينيوس
1735 [58]
هيكل
1866 [59]
تشاتون
1925 [60]
كوبلاند
1938 [61]
ويتاكر
1969 [62]
Woese et al.
1990 [63]
كافاليير سميث
1998 [56]
كافاليير سميث
2015 [64]
2 ممالك 3 ممالك 2 إمبراطوريتين 4 ممالك 5 ممالك 3 مجالات 2 إمبراطوريتين و 6 ممالك إمبراطوريتان و 7 ممالك
(لم يعالج) الطلائعيات بروكاريوتا مونيرا مونيرا بكتيريا بكتيريا بكتيريا
العتيقة العتيقة
حقيقيات النوى بروتوكتيستا الطلائعيات يوكاريا الكائنات الاوليه الكائنات الاوليه
كروميستا كروميستا
فيجيتابيليا النبات النبات النبات النبات النبات
الفطريات الفطريات الفطريات
الحيوان الحيوان الحيوان الحيوان الحيوان الحيوان

أحدث التصنيفات الشاملة تحرير

توجد تصنيفات جزئية للعديد من المجموعات الفردية من الكائنات الحية ويتم مراجعتها واستبدالها مع توفر معلومات جديدة ، ومع ذلك ، فإن العلاجات الشاملة والمنشورة لمعظم أو كل الحياة هي أمثلة حديثة نادرة هي تلك الخاصة بـ Adl وآخرون ، 2012 و 2019 ، [65] [ 66] الذي يغطي حقيقيات النوى فقط مع التركيز على الطلائعيات ، و Ruggiero et al. ، 2015 ، [67] يغطي كلاً من حقيقيات النوى وبدائيات النوى إلى رتبة النظام ، على الرغم من استبعاد كلاهما ممثلي الأحافير. [67] مجموعة منفصلة (Ruggiero ، 2014) [68] تغطي الأصناف الموجودة إلى رتبة الأسرة. تشمل العلاجات الأخرى التي تعتمد على قاعدة البيانات موسوعة الحياة ، والمرفق العالمي لمعلومات التنوع البيولوجي ، وقاعدة بيانات تصنيف NCBI ، والسجل المؤقت للأجناس البحرية وغير البحرية ، وشجرة الحياة المفتوحة ، وكتالوج الحياة. تعد قاعدة بيانات علم الأحياء القديمة مصدرًا للحفريات.

التصنيف البيولوجي هو فرع من فروع علم الأحياء ، ويمارسه عمومًا علماء الأحياء المعروفون باسم "علماء التصنيف" ، على الرغم من أن علماء الطبيعة المتحمسين يشاركون كثيرًا أيضًا في نشر تصنيفات جديدة. [69] نظرًا لأن التصنيف يهدف إلى وصف الحياة وتنظيمها ، فإن العمل الذي يقوم به خبراء التصنيف ضروري لدراسة التنوع البيولوجي والمجال الناتج عن بيولوجيا الحفظ. [70] [71]

تصنيف الكائنات الحية تحرير

التصنيف البيولوجي هو عنصر حاسم في عملية التصنيف. ونتيجة لذلك ، فإنها تُعلم المستخدم بما يُفترض أن يكون أقارب الصنف. يستخدم التصنيف البيولوجي الرتب التصنيفية ، بما في ذلك من بين أمور أخرى (بالترتيب من الأكثر شمولاً إلى الأقل شمولاً): المجال ، المملكة ، حق اللجوء ، الطبقة ، الترتيب ، الأسرة ، الجنس ، الأنواع ، والسلالة. [72] [الملاحظة 1]

الأوصاف التصنيفية تحرير

يتم تغليف "تعريف" المصنف من خلال وصفه أو تشخيصه أو كليهما معًا. لا توجد قواعد محددة تحكم تعريف التصنيف ، ولكن تسمية ونشر التصنيف الجديد محكوم بمجموعات من القواعد. [8] في علم الحيوان ، يتم تنظيم التسميات الخاصة بالرتب الأكثر استخدامًا (العائلة الفائقة إلى السلالات الفرعية) من قبل الكود الدولي لمصطلحات علم الحيوان (كود ICZN). [73] في مجالات علم النبات ، وعلم الفطريات ، وعلم النبات ، يخضع تسمية الأصناف من قبل المدونة الدولية لتسميات الطحالب والفطريات والنباتات (ICN). [74]

يتضمن الوصف الأولي للصنف خمسة متطلبات رئيسية: [75]

  1. يجب إعطاء الصنف اسمًا بناءً على 26 حرفًا من الأبجدية اللاتينية (ذات الحدين للأنواع الجديدة ، أو الأحادي للرتب الأخرى).
  2. يجب أن يكون الاسم فريدًا (أي ليس مرادفًا).
  3. يجب أن يعتمد الوصف على عينة واحدة على الأقل من النوع تحمل الاسم.
  4. يجب أن تتضمن بيانات حول السمات المناسبة إما لوصف (تعريف) الصنف أو لتمييزه عن الأصناف الأخرى (التشخيص ، كود ICZN، المادة 13.1.1 ، ICN، المادة 38). كلا الرمزين يفصلان عن عمد تعريف محتوى الصنف (محيطه) من تعريف اسمه.
  5. يجب نشر هذه المتطلبات الأربعة الأولى في عمل يمكن الحصول عليه في نسخ متطابقة عديدة كسجل علمي دائم.

ومع ذلك ، غالبًا ما يتم تضمين المزيد من المعلومات ، مثل النطاق الجغرافي للتصنيف ، والملاحظات البيئية ، والكيمياء ، والسلوك ، وما إلى ذلك. تختلف طريقة وصول الباحثين إلى تصنيفاتهم: اعتمادًا على البيانات والموارد المتاحة ، تختلف الأساليب من بسيطة الكمية أو النوعية مقارنات بين الميزات المدهشة ، لتطوير تحليلات الكمبيوتر لكميات كبيرة من بيانات تسلسل الحمض النووي. [76]

تحرير اقتباس المؤلف

يجوز وضع "سلطة" بعد اسم علمي. [77] السلطة هي اسم العالم أو العلماء الذين نشروا الاسم لأول مرة بشكل صحيح. [77] على سبيل المثال ، في 1758 أعطى لينيوس الفيل الآسيوي الاسم العلمي إليفاس مكسيموس، لذلك يُكتب الاسم أحيانًا كـ "إليفاس مكسيموس لينيوس ، 1758 ". [78] كثيرًا ما يتم اختصار أسماء المؤلفين: الاختصار L. ، لينيوس ، شائع الاستخدام. في علم النبات ، هناك ، في الواقع ، قائمة منظمة من الاختصارات القياسية (انظر قائمة علماء النبات حسب اختصار المؤلف). [79] يختلف نظام تحديد السلطات اختلافًا طفيفًا بين علم النبات وعلم الحيوان. [8] ومع ذلك ، فمن المعتاد أنه إذا تم تغيير جنس أحد الأنواع منذ الوصف الأصلي ، فسيتم وضع اسم السلطة الأصلية بين قوسين. [80]

في الفينيتكس ، المعروف أيضًا باسم التصنيف العددي ، يتم تصنيف الكائنات الحية على أساس التشابه الكلي ، بغض النظر عن سلالاتها أو علاقاتها التطورية. [12] ينتج عنه مقياس تطوري "للمسافة" بين الأصناف. أصبحت الطرق الوراثية نادرة نسبيًا في العصر الحديث ، وحلت محلها إلى حد كبير التحليلات التكيفية ، حيث لا تميز الطرق الظاهرية سمات الأسلاف الشائعة (أو متعددة الأشكال) من السمات المشتركة الجديدة (أو المشوهة). [81] ومع ذلك ، فإن بعض الأساليب الظاهرية ، مثل الانضمام إلى الجار ، قد وجدت طريقها إلى التكوينات ، كتقريب معقول للتطور عندما تكون الأساليب الأكثر تقدمًا (مثل الاستدلال البايزي) باهظة الثمن من الناحية الحسابية. [82]

يستخدم التصنيف الحديث تقنيات قواعد البيانات للبحث وفهرسة التصنيفات وتوثيقها. [83] على الرغم من عدم وجود قاعدة بيانات شائعة الاستخدام ، إلا أن هناك قواعد بيانات شاملة مثل كتالوج الحياة، الذي يحاول سرد كل الأنواع الموثقة. [84] سجل الكتالوج 1.64 مليون نوع لجميع الممالك اعتبارًا من أبريل 2016 ، مدعياً ​​تغطية أكثر من ثلاثة أرباع الأنواع المقدرة المعروفة للعلم الحديث. [85]


بناء المجموعات التصنيفية: 4 خطوات

تسلط النقاط التالية الضوء على الخطوات الأربع الرئيسية التي ينطوي عليها بناء المجموعات التصنيفية. الخطوات هي: 1. وحدات التصنيف التشغيلية 2. سمات الوحدة 3. تقدير أوجه التشابه 4. تحليل الكتلة.

المجموعة التصنيفية: الخطوة 1.

وحدات التصنيف التشغيلية (OTUs):

وحدة التصنيف التشغيلية هي الوحدة الأساسية في التصنيف العددي. يمكن أن يكون فردًا أو نوعًا أو جنسًا أو عائلة أو رتبة أو فئة. نظرًا لأن الوحدات التصنيفية المستخدمة في الأساليب العددية لا يمكن مقارنتها دائمًا بالوحدات التصنيفية الرسمية ، يُطلق عليها كوحدات تصنيف تشغيلية. يتم إجراء مقارنة بين OTUs ذات الرتبة المتساوية دائمًا في التصنيف العددي.

في حالة OTUs فوق مستوى الفرد ، يعد التمثيل المناسب للأشكال المتعددة الأشكال أمرًا ضروريًا. على سبيل المثال ، عند مقارنة الأجناس ، يجب تمثيلها بأنواع مختلفة. وبالمثل ، عند مقارنة العائلات ، يجب تمثيلها بأجناس مختلفة وما إلى ذلك.

المجموعة التصنيفية: الخطوة 2.

أحرف الوحدة:

أحرف الوحدة هي الأحرف المستخدمة في التصنيف العددي. وفقًا لـ Sokal و Sneath (1963) ، يتم تعريف حرف الوحدة على أنه طابع تصنيفي لحالتين أو أكثر ، والتي لا يمكن تقسيمها منطقيًا ضمن الدراسة قيد البحث ، باستثناء التقسيم الفرعي الناتج عن التغييرات في طريقة الترميز. يتم استخدام الأحرف المظهرية فقط كأحرف وحدة ، على سبيل المثال وجود أو عدم وجود عزة في spikelet العشب.

(ط) أنواع أحرف الوحدة:

تتكون أحرف الوحدة من نوعين:

تسمى أحرف الوحدة الموجودة في حالتين بالأحرف الثنائية ، على سبيل المثال وجود أو عدم وجود trichomes. يمكن تمثيلها بأبسط شكل من أشكال الترميز ، حيث يتم تقسيم الأحرف إلى + و & # 8211 أو كـ 1 و. 0.

في مثل هذه الحالات ، يتم تسجيل الأحرف الموجبة كـ + أو 1 ويتم تسجيل الأحرف السالبة كـ & # 8211 أو 0. في حالة فقدان العضو الذي يمتلك شخصية معينة في الكائن الحي ، يتم تسجيل الحرف NC ، مما يعني & # 8220لا مقارنة“.

ثانيا. الشخصيات متعددة الدول:

تسمى أحرف الوحدة تلك ، الموجودة في أكثر من حالتين ، بأحرف متعددة الدول. يمكن ترميز هذه الأحرف إلى عدد من الحالات (1،2،3 & # 8230) المقابلة لمدى تباينها. قد يكونان من نوعين آخرين:

الشخصيات النوعية متعددة الدول:

تحتوي هذه الأحرف على ثلاثة أشكال متباينة أو أكثر ويتم ترتيب كل نموذج على قدم المساواة ، على سبيل المثال ، لون الزهرة ، والذي يمكن أن يكون في أي عدد من الحالات & # 8211 أحمر ، أبيض ، بنفسجي ، أصفر ، إلخ.

الأحرف الكمية متعددة الدول:

تمثل هذه الأحرف مقاييس الحجم على مقياس مستمر ، على سبيل المثال ، طول الورقة ، الذي يمكن أن يكون 2 سم ، 3 سم ، 4 سم ، إلخ ، أو ارتفاع النبات ، أو مقدار الزغب على ورقة ، إلخ.

(2) أحرف الوحدة المقبولة:

يمكن تصنيف الأحرف التالية كأحرف وحدة مقبولة:

أ. لا يمكن تقسيمها.

ب. يجب أن تظهر الاختلاف بين الأصناف قيد المقارنة.

ج. يجب أن تكون متأصلة في الكائن الحي.

د. لا ينبغي أن تكون عرضة للتغيرات البيئية أو تتأثر بالظروف المختبرة.

ه. يجب أن تكون ذات قيمة تشخيصية.

(3) أحرف الوحدة غير المسموح بها:

كما هو الحال في تخصصات التصنيف الأخرى ، يعد الاختيار الصحيح لأحرف الوحدة نقطة حاسمة في تطبيق التصنيف العددي. قام سوكال وسنيث (1963) بإدراج بعض الأحرف ، والتي لا يمكن استخدامها في التصنيف العددي ووصفها بأنها أحرف غير مسموح بها.

أ. السمات ، التي لا تعكس الأنماط الجينية للكائنات الحية نفسها.

ب. أي ملكية تكون نتيجة منطقية لممتلكات أخرى سواء جزئياً أو كلياً.

ج. الأحرف ، التي لا تختلف في عينة الكائنات الحية بأكملها.

(4) الاختيار الصحيح لأحرف الوحدة:

قدم Sneath و Sokal (1973) الاقتراحات التالية للاختيار الصحيح لأحرف الوحدة:

أ. يجب أن تأتي من جميع أجزاء الكائن الحي.

ب. يجب أن تنتمي إلى جميع مراحل دورة حياة الكائن الحي.

ج. يجب استخدام الأحرف المتغيرة داخل المجموعة.

د. يجب إيلاء الاهتمام الواجب للصفات المتعلقة بالمورفولوجيا وعلم وظائف الأعضاء والبيئة وتوزيع الكائنات الحية.

المجموعة التصنيفية: الخطوه 3.

تقدير التشابه:

تتضمن معظم الطرق الظاهرية مقاييس المسافة أو التشابه أو الاختلاف بين الأصناف والأصناف. أحيانًا يتم التعامل مع المسافة والاختلاف على أنهما نفس الشيء ، على الرغم من أنه يمكن التمييز بينهما. كما يوحي الاسم ، يزداد مقياس المسافة والاختلاف مع الاختلاف بين الأصناف ، بينما تنخفض مقاييس التشابه مع الاختلاف.

وبالتالي يتم تقدير أو قياس التشابه بين اثنين من OTUs إما:

أ. من حيث التشابه ، أي النسبة المئوية للأحرف التي يوافقون عليها ، أو

ب. من حيث الاختلاف ، أي النسبة المئوية للأحرف التي لا يتفقون فيها.

تم حتى الآن استنباط ثلاث طرق لتقدير التشابه بين المجموعات التصنيفية ، والتي تشمل:

(1) معاملات الارتباط يتم قياسها بالصيغة التالية:

حيث ، S هو المؤشر العددي أو مؤشر المطابقة البسيطة أو المعامل

نس = عدد الميزات الإيجابية المشتركة بين أي اثنين من OTUs

ند = عدد الميزات الإيجابية في OTU واحد وعدد الميزات السلبية في OTU الأخرى.

يمكن التعامل مع الأحرف الثنائية بطريقتين اعتمادًا على ما إذا كان من الممكن استقطابها بشكل واضح:

أ. من حيث الوجود أو الغياب ، أو

ب. ما إذا كانت الشخصية ببساطة لها حالتان ومن غير المرغوب فيه أو من المستحيل تصنيفها من حيث الوجود أو الغياب.

يتم تقديم البيانات في شكل جدول الحقيقة لنتائج الاختبار بين النوعين أو OTUs. هكذا:

يُعرَّف مؤشر المطابقة البسيط (S) أو المعامل بأنه عدد الاختبارات التي تعطي نتائج متطابقة (أ أو د) مقسومًا على العدد الإجمالي للاختبارات ، وبالتالي

S = أ + د / أ + ب + ج + د (النطاق من 0 إلى 1)

(2) معاملات الارتباط (ص):

يقاس بالصيغة التالية:

حيث ، j و k يقفان لوحدتين قيد المقارنة

Xاي جاي يرمز إلى قيمة الحرف i في الوحدة j

Xik لتقف على قيمة الحرف i في الوحدة k

Xأنا و Xك ترمز إلى متوسط ​​جميع الأحرف في الوحدتين j و k

n تعني عدد الأحرف.

(3) قياس المسافة التصنيفية بين OTUs:

استخدام اصطلاح الفضاء متعدد الأبعاد مع بعد واحد لكل حرف.

يمكن قياس المسافة التصنيفية (د) بالصيغة التالية:

حيث Xاي جاي هي حالة حرف الوحدة j للحرف i

Xكيه هي حالة الطابع للوحدة ك

Σ ترمز إلى مجموع عدد n من الأحرف

قيمة المسافة التصنيفية (د) هي المسافة في الفضاء الظاهري مقسومة على √n.

المجموعة التصنيفية: الخطوة رقم 4.

التحليل العنقودي:

تحليل الكتلة هو نوع من التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات. يتم استخدامه لتجميع الكائنات الحية في مجموعات منفصلة بناءً على سلوكها الإحصائي. الهدف الرئيسي من التجميع هو إيجاد أوجه التشابه بين الكائنات الحية ، ثم تجميع الكائنات الحية المتشابهة معًا للمساعدة في فهم العلاقات التي قد تكون موجودة فيما بينها.

وبالتالي ، يتم تجميع OTUs المختلفة معًا على أساس درجة التشابه وتسمى هذه المجموعات من OTU المجموعات.

(1) خصائص تحليل الكتلة:

يعتمد التحليل العنقودي على صياغة رياضية لمقياس التشابه.

هناك عدد من الخصائص التي يمكن أن تميز الأساليب المختلفة لتحليل الكتلة ، والتي تشمل:

أ. المجموعات العددية والإحصائية والمفاهيمية.

ب. تبدأ الطرق التجميعية مقابل الانقسام & # 8211 التجميعية بالأصناف الفردية وتسعى لربطها في أزواج ، وما إلى ذلك بطريقة يتم فيها تعظيم أوجه التشابه بين الأزواج أو أعضاء المجموعة في كل مستوى. في المقابل ، يتم البحث عن انشقاقات التجميع الانقسام في مجموعة الأصناف التي ستزيد بطريقة ما من تفاوت النمط الظاهري الجماعي بين المجموعتين المتكونتين من الانقسام.

ج. مجموعات متداخلة مقابل مجموعات منفصلة.

د. تزايدي مقابل غير تزايدي.

ه. الممثلين المسطحين مقابل التمثيل الهرمي.

(2) طرق التجميع:

يمكن تحقيق التجميع بطريقتين:

أ. النظام الأحادي - يستخدم هذا النظام السمات واحدة تلو الأخرى. من الواضح أن الطريقة الأحادية تؤدي إلى تكتل مصطنع.

ب. النظر في جميع سماتهم في وقت واحد. تعطي هذه الطريقة تجميعًا طبيعيًا.

يتم فصل كتلة أو مجموعة عن الأخرى بخط فاصل ، مما يشير إلى فجوة واضحة بين الاثنين. في حالة التجمعات غير المحددة ، غالبًا ما يكون هناك عدد قليل من الانقطاعات.

ج. طرق التجميع الوراثي - تم تجاوز طرق التجميع الفينيسي إلى حد كبير من خلال الأساليب العشوائية من أجل ربط البيانات بالتاريخ التطوري ، ونادرًا ما يتم استخدامها الآن في التصنيف لأنها غالبًا ما تؤدي إلى مجموعات مختلفة إلى حد كبير عند تطبيقها على البيانات الحقيقية.

تشمل طرق التجميع الظاهري الأكثر استخدامًا في التصنيف ما يلي:

أنا. أقرب طريقة تجميع مجاورة - تسمى أيضًا تجميع الارتباط الفردي.في هذه الطريقة ، يتم إنشاء phenograms من خلال الانضمام إلى OTUs والمجموعات على أساس أعضائها الأكثر تشابهًا ، أي أقصر مسافة. يعتمد ما إذا كانت OTU ستنضم إلى مجموعة موجودة على أقصى تشابه (أو أدنى مسافة من) أي عضو في تلك المجموعة.

يبدأ الفينوجرام من خلال الانضمام إلى اثنين (أو أكثر) من أكثر وحدات OTU متشابهة.

تسلسل الإجراءات المتضمنة في التجميع الظاهري للأنواع الثلاثة المذكورة أعلاه:

طريقة تجميع الجيران الأبعد (ربط كامل):

يشبه بناء فينوجرام الأبعد الجار بشكل أساسي تلك الخاصة بأقرب الجيران ، مع الاختلاف الوحيد المتمثل في أن وحدات OTU مرتبطة بمستوى يقابل أكبر مسافة بين أعضائها المكونة بدلاً من أقصر مسافة كما في حالة الأخير. تميل هذه الطريقة إلى التأكيد على الاختلافات بين المجموعات.

طريقة غير وزن المجموعة الزوجية باستخدام المتوسطات الحسابية (UPGMA):

في هذه الطريقة ، يتم ربط OTU بالمجموعات الموجودة على أساس متوسط ​​المسافة (الوسط) إلى أعضاء تلك المجموعة (الشكل 9.1). يتم حساب متوسط ​​المسافة بين مجموعتين من OTUs عن طريق جمع المسافات بين جميع المجموعات الزوجية الممكنة من OTUs في المجموعتين والقسمة على عدد المجموعات.

طريقة بناء الشجرة مشابهة لتكتل الجار الأقرب. نظرًا لأن هذه الطريقة تستخدم مسافات متوسطة ، فهي لا تخضع لتأثيرات OTUs الشاذة ، وبالتالي فهي مفضلة على طرق الجوار الأقرب.

طريقة مجموعة الزوج المرجحة باستخدام المتوسطات الحسابية (WPGMA):

هذه مجموعة من الأساليب وليست طريقة واحدة. إنها تشبه UPGMA بشكل أساسي باستثناء أنها تزن مسافات بحيث يكون هناك ميل للتأكيد على الفصل بين المجموعات الكبيرة.

وبالتالي فهي أيضًا أقل تعرضًا لتأثيرات المجموعات الفردية أو الصغيرة من القيم المتطرفة ، وبالتالي فهي مفضلة على طرق الجوار الأقرب. في هذه الطريقة ، عادة ما يتم ترجيح المسافات بواسطة بعض وظائف عدد OTUs في كل مجموعة.

هدفه الأساسي مشابه لـ UPGMA و WPGMA ، لكنه يتطلب بيانات أصنفة فعلية مقابل بيانات أولية شخصية ، أو بيانات طبيعية بدقة أكبر ، بدلاً من مسافات بين الأصناف. تستفيد هذه الطريقة من المسافات الإقليدية داخل المسافة الزائدة للشخصية بين النقط الوسطى لمجموعات من وحدات OTU (الشكل 9.2 و 9.3 أمبير).

المسافة الإقليدية تعادل المسافة المادية الحقيقية التي يمكن من خلالها فصل الأصناف إذا تم رسمها في مساحة يمثل فيها كل محور متغيرًا واحدًا عاديًا ويكون كل محور عموديًا على جميع الأنواع الأخرى.

يظهر حساب المسافة الإقليدية أدناه:

التظليل التفاضلي لمصفوفة التشابه:

هذه طريقة لوصف البنية في مصفوفات معاملات التشابه ، حيث يتم تجميع معاملات التشابه في خمس إلى عشر فئات متباعدة بشكل متساوٍ ، يتم تمثيل كل منها بدرجات مختلفة من التظليل في مربعات نصف المصفوفة.

بشكل عام ، يتم استخدام الظل الأغمق لأعلى قيمة ، ويتم استخدام الظل الأفتح لأقل قيمة. وهكذا ، يمكن رؤية نصف المصفوفة كنمط لظلال مختلفة ، مقيدة بقطر من المربعات ذات الظل الأكثر قتامة (الشكل 9.4 أ). يمكن تحديد المجموعات بشكل أكثر حدة من خلال إعادة ترتيب تسلسل OTUs (الشكل 9.4 ب).

يمكن استخدام عدد كبير من التقنيات العددية لتحليل مجموعات OTUs ذات الصلة بناءً على معاملات التشابه العالية. تتضمن هذه التقنيات التحليل العنقودي الأولي ، والتجميع عن طريق الارتباط الفردي أو الكامل أو المتوسط ​​، والتجمع المركزي أو العقدي ، وما إلى ذلك ، وتسمى مجموعات الكائنات الحية المتشابهة المنظمة بهذه الطريقة الفينونات ، وهي مجموعات عشوائية ونسبية.

يتم بعد ذلك إعادة ترتيب مجموعات الفينونات في مخطط شعاعي (الشكل 9.5) ، حيث يتم إقران الأصناف الأكثر تشابهًا بشكل متبادل ويتم ربط الأزواج على التوالي بمتوسط ​​التشابه.

ينتج عن هذا أخيرًا شجرة مثل dendogram عندما يتم ضم جميع الوحدات معًا ، مع وجود الأصناف عند أطراف الفروع. يتم تحديد عدد المجموعات عن طريق رسم خط أفقي (خط الفينون) يتقاطع مع الخطوط الرأسية للتشعيع.

يتم ترسيم حدود الفينونات عن طريق رسم خط أفقي عبر مخطط الأسنان بقيمة تشابه. على سبيل المثال ، خط عند 75٪ ، يُنشئ خمسة 75- فينون 1 7 3 ، 5 ، 6 4 ، 9 ، 10 و 2 ، 8. ، إذا كانت OTUs 1 إلى 10 في dendrogram أعلاه من الأنواع ، خط 80 الفينون يمكن أن تشير إلى 6 أجيال فرعية و 65-فينون سطر من جنسين.


ما هي الفروع في الفينوجرام؟ - مادة الاحياء

استنتاج درجة العلاقة التطورية
كيف يمكن أن نصف موقف كل "غصين" بالنسبة لجميع الآخرين؟
مسافه: بعد : مقدار يتغيرون بين الاغصان
كيف مشابه (أو مختلفة) هي الأنواع؟
المسافة الظاهرية : المسافة المقاسة بين الأطراف
(بمعنى آخر., "زي ما تيجي" من غصين إلى آخر)
المسافة الآبائية : المسافة تقاس على طول الفروع المتصلة
(بمعنى آخر., "كما تجري النملة" من غصين إلى آخر)
صلة : نمط الإتصال بين الاغصان
كيف وثيق الصلة هي الأنواع؟
علاقة cladistic : نمط التفرع مرة أخرى إلى أحدث سلف مشترك (MRCA)
(بمعنى آخر.، أين تنضم الأغصان إلى أسفل الشجرة؟)

جيني (كيف متشابهة هل الأصناف؟)
عكس كلادي (مدى ارتباط وثيق هي معايير التصنيف؟

تتفق هذه المعايير ، iff معدلات التطور ثابتة
إذا اختلفت معدلات التطور ، فقد تظهر الكائنات الحية وثيقة الصلة بشكل مختلف
السابق.: التماسيح أكثر ارتباطًا للطيور ، ولكن أكثر تشابهًا للسحالي
تشبه التماسيح السحالي أكثر من الطيور
لأن الطيور تطورت بسرعة تخصصات للطيران

التحليل الوراثي
أبسط قياس هو ٪ تسلسل التشابه ( س )
مسافة ف = (1 - S. ) × 100

يمكن الاستدلال على أنماط التشابه من تحليل مجموعة UPGMA
[يوغير مرجح صهواء جيشوربة مروح أحساب المتوسط ​​الحسابي] ،
أ التعشيش الهرمي التكتلي المتسلسل ( ساهن ) الخوارزمية
[ الخوارزمية = مجموعة من التعليمات للقيام بمهمة متكررة]
في (ن) × (ن) مصفوفة ، انضم إلى الزوج الأكثر تشابهًا:
إعادة الحساب (ن -1) × (ن -1) مصفوفة ، إعادة الانضمام ،
وهكذا ، حتى يتم ضم الزوج الأخير
تظهر النتائج كملف فينوجرام :
رسم تخطيطي للتشابه الظاهري
يقترب التشابه من العلاقات التطورية في ظل افتراضات معينة
cladogram: مخطط العلاقات التطورية (شجرة)

UPGMA يفترض الأسلوب أن معدلات التطور متساوية
لذا فإن نصائح الفرع "تخرج حتى" (معاصرة)
تتطور تسلسل الحمض النووي كساعة جزيئية

بعض البدائل:
تحليل ربط الجوار (نيوجيرسي) لا تفترض المساواة في السعر
تؤدي الاختلافات الكبيرة في معدل التطور إلى أشجار غير صحيحة
يسمح NJ بأطوال الفروع المتناسبة مع التغيير: تخرج النصائح غير متساوية
[تنضم الخوارزمية إلى العقد ، بدلاً من النصائح]
هذه الطريقة أكثر واقعية وأصعب من الناحية الحسابية
[ارى www.megasoftware.net للبرمجيات الحرة]

الترجيح التفاضلي من بدائل النوكليوتيدات
إعطاء "أهمية" أكبر للتغييرات "المهمة"
السابق.: نموذج مسافة كيمورا 2 (K2P) يعامل تس & أمبير تلفزيون بشكل منفصل
ك التحيز الانتقالي = [الانتقالات] / [عمليات الاستبدال] = [Ts] / [Tv]
يوجد ضعف عدد عمليات التحويل مثل التحولات:
متوقع ك = 0.5
لكن: تلفزيون نادرة للمقارنات القريبة ،
أكثر شيوعًا للعلاقات البعيدة
K متغير وفقًا لمشكلة التطور قيد النظر:
K & GT 6 للمقارنات الوثيقة

التحليل الكلادي
يمكن تطبيق مبادئ التنادد والقياس على تغيرات النيوكليوتيدات
نحن نعتمد فقط تشغيل مشتقة مشتركة مواقع النيوكليوتيدات (المشابك) ،
& أمبير تجنب الأجداد المشتركة مواقع النيوكليوتيدات (المتناظرة) ،
والتغييرات فريدة من نوعها إلى تصنيف واحد (autapomorphies) ،
و متقاربة النيوكليوتيدات بين الأصناف غير المرتبطة (الخلايا المتجانسة).

يتم اختيار الفرضية المفضلة بناءً على مبدأ البخل
بشكل عام: البخل يعني أن فرضية أبسط هو المفضل
السابق.: لشرح حدوث بنية معقدة في أنواع متعددة
من البخل الافتراض بأنها تطورت مرة واحدة فقط
لذلك ، فإن الأنواع لها أصل تطوري مشترك
البخل التطوري:
فرضية تتطلب تغييرات أقل في الشخصية مفضل
في علم اللاهوت الجزيئي ، تكون هذه التغييرات بدائل النوكليوتيدات [SNPs]

ال "مشكلة أربعة أصناف " و ال " بيان ثلاثة تصنيفات ":
من بين أربعة أصناف A و B و C و amp D ، يوجد ثلاث فرضيات للعلاقة:
إما أ هو الأكثر ارتباطًا بـ ب، أو ل ج، أو ل د
نريد أن نكون قادرين على تقييم فرضيات النموذج:
"X و ص ترتبط ارتباطًا وثيقًا ببعضها البعض أكثر من أي منهما ض"
يمكن عرض الفرضيات البديلة كشبكات مع الفروع و انترود

عدد العد التغييرات في شخصيات إعلامية تفضل كل فرضية
الفرضية مع "أعلى نتيجةيتطلب أقل عدد من التغييرات
وبالتالي فإن "الأكثر بخلا' تفسير.
وهذا ما يسمى أيضًا "الحد الأدنى للطولأو حل "الامتداد الأدنى".

[قد تكون التحليلات Cladistic أيضًا موزون: توجد معايير موضوعية لبيانات الحمض النووي
مثال: العد تلفزيون: Ts مثل 3: 1 = & GT تلفزيون 3x ذات مغزى
أو، عدد تلفزيون فقط (البخل الاستقلابي) للتحليلات "العميقة"
أو، عدد الأول والثاني بدائل الموقف & GT & GT الثالث ]

تستخدم استراتيجيات البحث البديلة مع أعداد كبيرة من الأصناف
الجهد الحسابي هو خطي Wrt # من النيوكليوتيدات
wrt # مفرط الأسي من الأصناف
# شبكات تتصاعد:
لـ n = 4 ، 5 ، 6 ، 7 أصناف ، # شبكات = 3 ، 16 ، 106 ، & GT1000
# تشعب جذر الأشجار لـ m التصنيف = [(2m-3)!] / 2 m-2 (m-2)!]
على سبيل المثال: إذا كانت م = 10 ، فإن عدد الأشجار = 2،027،025
إذا كانت م = 20 ، # أشجار = 8،200،794،532،637،891،559،375 = 8.2 × 10 27

تسعى الأساليب الاستكشافية إلى حلول تقريبية للمشكلات الصعبة حسابيًا
مثل متسلق الجبال قريب البصر
فرع والبحث منضم
طرق مبادلة الفروع

تحدد الاختبارات الإحصائية الثقة في ترتيب التفريع
تحليل التمهيد : تقنية إعادة أخذ العينات
عادة ما تتضمن الاختبارات الإحصائية تكرار / تكرار التجربة
هذا غير مريح مع الحمض النووي البيانات: $$
افترض أن مجموعة البيانات الموجودة (400 نقطة أساس) هي عينة دقيقة من مجموعة البيانات البارامترية (جينوم كامل)
إعادة العينة موجود ن المواقع 1000 مرة ، كرر تحليل النشوء والتطور:
كم مرة تظهر نفس الكتل / العناقيد؟
"50٪ دعم التمهيد"يشير إلى أن المجموعة تحدث بشكل متكرر أكثر من كل المجموعات الأخرى مجتمعة
معيار 95٪ مرغوب فيه ، لا يتم الحصول عليه في كثير من الأحيان بمجموعات بيانات صغيرة

وضع الجذر و أمبير ؛ استنتاج اتجاه التغيير التطوري
مع أربعة أصناف ، هناك أربعة الفروع وداخلي واحد
قد يحدث أكثر "تصنيف أخت" وثيق الصلة بأي من هذه
أين مكان هذا "السلف المشترك" في الشجرة؟

تطوري شجرة هو شبكة الاتصال مع جذر :
يشير الجذر إلى العلاقة مع المشترك سلف
أ 'جذريمكن وضعها على أي من الفروع أو الداخلية.
لذلك هناك خمسة المستطاع جذور الأشجار لهذه الشبكة غير المتجذرة.
كلهم شحيحون على قدم المساواة:
ليس كل مكان أ & أمبير ب كأقرب أقرباء بعضهم البعض.
بعض هذه الأشياء تجعل الشخصيات المشتركة متشابهة

(1) تجذير خارج المجموعة :
قم بتضمين تصنيف معروف بأنه أقل ارتباطًا
لأي من في مجموعة مما هي عليه بالنسبة لبعضها البعض.
يسمى هذا النوع خارج المجموعة أو اصنوفة الشقيقة.
السابق.: حيوان الوشق (Feloidea) هي مجموعة خارجية للكانويديا
(لاحظ أن هذه الشجرة تعادل NJ phenogram)
إشكالية في المجموعات التي تكون فيها العلاقات غير مؤكدة (مثل Wolffish (Anarhichis)

(2) تجذير النقطة الوسطى:
ضع الجذر في منتصف الطريق بين النوعين الأكثر اختلافًا.
هذا يفترض أن التطور الجزيئي هو مثل الساعة.


ما هي الفروع في الفينوجرام؟ - مادة الاحياء

قراءة الأشجار: مراجعة سريعة

تمثل السلالة ، أو الشجرة التطورية ، العلاقات التطورية بين مجموعة من الكائنات الحية أو مجموعات من الكائنات الحية ، تسمى التصنيف (المفرد: الأصناف). تمثل أطراف الشجرة مجموعات من الأصناف المنحدرة (غالبًا أنواع) وتمثل العقد الموجودة على الشجرة الأسلاف المشتركة لهؤلاء المتحدرين. يُطلق على سليلان ينفصلان عن نفس العقدة مجموعات شقيقة. في الشجرة أدناه ، النوعان A و B هما مجموعتان شقيقتان & # 151 هما أقرب الأقارب لبعضهما البعض.

تتضمن العديد من الأنساب أيضًا مجموعة خارجية & # 151 تصنيفًا خارج مجموعة المصالح. يرتبط جميع أعضاء المجموعة المعنية ارتباطًا وثيقًا ببعضهم البعض أكثر من ارتباطهم بالمجموعة الخارجية. ومن ثم ، فإن المجموعة الخارجية تنبع من قاعدة الشجرة. يمكن أن تمنحك المجموعة الخارجية فكرة عن مكان سقوط المجموعة الرئيسية من الكائنات الحية على شجرة الحياة الأكبر. كما أنه مفيد عند بناء الأشجار التطورية.

للأغراض العامة ، ليس كثيرًا. يستخدم هذا الموقع ، جنبًا إلى جنب مع العديد من علماء الأحياء ، هذه المصطلحات بالتبادل & # 151 تعني جميعها أساسًا بنية شجرة تمثل العلاقات التطورية داخل مجموعة من الكائنات الحية. سيخبرك السياق الذي يتم فيه استخدام المصطلح بمزيد من التفاصيل حول التمثيل (على سبيل المثال ، ما إذا كانت أطوال فروع الشجرة لا تمثل شيئًا على الإطلاق ، أو الاختلافات الجينية ، أو الوقت ما إذا كان التطور يمثل فرضية معاد بناؤها حول التاريخ أو الكائنات الحية أو سجل هذا التاريخ وما إلى ذلك) ومع ذلك ، فإن بعض علماء الأحياء يستخدمون هذه الكلمات بطرق أكثر تحديدًا. بالنسبة لبعض علماء الأحياء ، فإن استخدام مصطلح "cladogram" يؤكد على أن الرسم البياني يمثل فرضية حول التاريخ التطوري الفعلي للمجموعة ، بينما "الأنساب" تمثل التاريخ التطوري الحقيقي. بالنسبة لعلماء الأحياء الآخرين ، يشير مصطلح "cladogram" إلى أن أطوال الفروع في الرسم البياني عشوائية ، بينما في "نسالة المنشأ" ، تشير أطوال الفروع إلى مقدار تغير الشخصية. تُستخدم الكلمات "phylogram" و "dendrogram" أيضًا في بعض الأحيان للإشارة إلى نفس النوع من الأشياء مع اختلافات طفيفة. هذه الاختلافات في المفردات دقيقة ولا يتم استخدامها باستمرار داخل المجتمع البيولوجي. لأغراضنا هنا ، فإن الأشياء المهمة التي يجب تذكرها هي أن الكائنات الحية مرتبطة وأنه يمكننا تمثيل تلك العلاقات (وفرضياتنا عنها) مع هياكل الأشجار.

الأشجار التطورية تصور الكتل. كليد هو مجموعة من الكائنات الحية التي تشمل سلف و الكل أحفاد هذا الجد. يمكنك التفكير في الكليد كفرع على شجرة الحياة. يتم عرض بعض الأمثلة على الكليات على الشجرة أدناه.


ما هي الفروع في الفينوجرام؟ - مادة الاحياء

التحليل الجيني التطوري مع بيانات الحمض النووي
مبادئ التصنيف النشئي

"التصنيف الطبيعي "يعكس بدقة علم تطور السلالات
التصنيف هو فرضية العلاقات التطورية

استنتاج طبيعة العلاقة التطورية
في "شجرة، "وصف موقف كل"غصين غصين'فيما يتعلق بأي / الآخرين؟
مسافة : مقدار التغيير التطوري بين الاغصان
أو كيف مشابه (قريب) هل هم؟
ظاهري : المسافة المقاسة ما بين نصائح
"زي ما تيجي" من غصين إلى آخر
آباء الكنيسة : المسافة المقاسة على طول الفروع المتصلة
"كما تجري النملة" من غصين إلى آخر
صلة : نمط الإتصال بين الاغصان
كيف وثيق الصلة هي الأنواع؟
علاقة cladistic : نمط المتفرعة ارجع الى
أحدث سلف مشترك
(MRCA)
كيف الاغصان انضم في الأسفل في الشجرة؟

جيني (كيف متشابهة هل الأصناف؟)
عكس كلادي (مدى ارتباط وثيق هي معايير التصنيف؟

توافق المعايير ، iff معدلات التطور ثابتة
إذا كانت معدلات التطور تختلف عن كثب ذات صلة قد تظهر الكائنات الحية غير متشابه
السابق.: التماسيح أكثر بعناية ذات صلة إلى الطيور، لكن اكثر مشابه (؟) إلى السحالي
تمساح تشابه سكواماتا أكثر من أفيس (ومن ثم ، Class الزواحف )
لأن أسلاف الطيور تطورت بسرعة في تخصصات الطيران

اختراقات نظرية وتقنية أواخر الستينيات

الثمانينيات:
نظرية علم الوراثة النظامي رسمي
البيانات الجزيئية (بروتينات وأمبير الحمض النووي) يحل محل علم التشكل المورفولوجيا كبيانات للاستدلال النشوء والتطور
حسابي يزيد من القوة
تسلسل الحمض النووي زيادة القدرة
*** التطور العضوي ليتم فهمها من العلاقات الجزيئية ***

التحليل الوراثي مع SNص الحمض النووي البيانات
أبسط الإجراءات: # الاختلافات الزوجية (p)
٪ تسلسل التشابه ( س )
مسافة ف = (1 - س )

السابق.: مصفوفة مسافة mtDNA ل قرود عظيمة
العمل المنزلي: 5 × 5 مصفوفة القرد

أنماط التشابه المستخلصة من تحليل كتلة UPGMA
[يوغير مرجح صهواء جيشوربة مروح أحساب المتوسط ​​الحسابي] ،
أ التعشيش الهرمي التكتلي المتسلسل ( ساهن ) الخوارزمية
الخوارزمية : مجموعة من التعليمات للمهمة المتكررة
في (ن) × (ن) مصفوفة الانضمام أكثر مشابهزوج:
إعادة الحساب (ن -1) × (ن -1) مصفوفة إعادة الانضمام
وهكذا ، حتى انضم الزوج الأخير
تجمع النتائج المعروضة على شكل فينوجرام :
مخطط ظاهري تشابه
يقارب التشابه العلاقات تحت افتراضات معينة

UPGMA الطريقة تفترض معدلات التطور متساوية
وبالتالي نصائح الفرع "يخرج حتى" (معاصر)
تتطور تسلسل الحمض النووي كـ " الساعة الجزيئية "

العمل المنزلي: مشاكل الممارسة لحسابات UPGMA الفينوجرام

طرق بديلة
تحليل ربط الجوار (نيوجيرسي) هل ليس افترض معدل المساواة
فروق كبيرة في الأسعار تؤدي إلى أشجار غير صحيحة
تسمح NJ بأطوال الفروع المتناسبة مع التغيير: نصائح تخرج متفاوتة
الخوارزمية تنضم العقد، بدلا من نصائح
أكثر واقعية وأصعب من الناحية الحسابية

الترجيح التفاضلي من بدائل النوكليوتيدات
منح أكبر 'الدلالة' إلى 'الأهميةالتغييرات
السابق.: نموذج Kimura 2-معلمة (K2P) يعامل تس & أمبير تلفزيون بشكل منفصل
ك التحيز الانتقالي = [الانتقالات] / [عمليات الاستبدال] = [Ts] / [Tv]
مرتين أكبر عدد ممكن أنواع من التلفزيون كما Ts: توقع ك = 0.5
لكن: تلفزيون نادر للمقارنات الوثيقة ،
أكثر شيوعًا للعلاقات البعيدة
K متغير وفقًا لمشكلة التطور قيد النظر:
K & GT 10 للمقارنات الوثيقة ، ك

3 للمقارنة المعتدلة
تلفزيون فقط للمقارنات البعيدة

التحليل الكلادي مع SNص البيانات

مبادئ التنادد والقياس تطبق على تغيرات النوكليوتيدات
يعتمد فقط تشغيل مشترك مشتق (متشابك) SNPس،
تجنب مشترك اسلاف (متماثل الشكل) SNPس،
SNPس فريدة من نوعها إلى تصنيف واحد (autapomorphies) ،
متقاربة النيوكليوتيدات بين الأصناف غير المرتبطة (الخلايا المتجانسة).

تم اختيار الفرضية المفضلة بناءً على مبدأ الحد الأقصى من البخل
البخل : فرضية أبسط يفضل
السابق.: إذا حدثت سمة معقدة في أنواع متعددة ،
أكثر شديد البخل لنفترض أنها تطورت فقط بمجرد
= & GT تطورت السمة في سلف واحد مشترك

السابق.: تطور تربية الجليد في Phocidae ("حقيقي" الأختام),
من عند بيئي & أمبير البخل الجزيئي توقعات - وجهات نظر

البخل التطوري:
الفرضية التي تتطلب تغييرات أقل في الشخصية مفضل
في النظاميات الجزيئية ، عد النيوكلوتايد

"مشكلة أربعة أصناف "& أمبير" بيان ثلاثة تصنيفات ":
أربع أصناف أ ، ب ، ج ، & أمبير د لديك ثلاث فرضيات للعلاقة:
أ الأكثر ارتباطًا بـ ب، أو ج، أو د

تقييم الفرضيات البديلة على النحو التالي:
"X و ص ترتبط ارتباطًا وثيقًا ببعضها البعض أكثر من أي منهما ض"
تظهر الفرضيات البديلة على شكل الشبكات مع الفروع & أمبير انترود

عدد التغييرات في SNP بالمعلومات س التي تفضل كل فرضية
الفرضية مع أقل التغييرات هي الحد الأقصى من البخل تفسير
الملقب ب 'الطول الأدنىأو حل "الحد الأدنى من الامتداد"

تحليلات كلادية موزون: توجد معايير موضوعية لبيانات الحمض النووي
مثال: العد تلفزيون: Ts كما 3:1 = & GT تلفزيون 3x ذات مغزى
أو، عدد تلفزيون فقط (البخل الاستقلابي) ل "عميق"التحليلات
أو، عدد الأول والثاني بدائل الموقف & GT & GT الثالث
واجب، فرض : ماذا او ما ثلاثة توائمهي الاستثناءات وأمبير لماذا؟

تستخدم استراتيجيات البحث البديلة مع أعداد كبيرة من الأصناف
لماذا لا تكتب كل الأشجار الممكنة ، وتحديد أقصرها؟
لأن: الجهد الحسابي خطي wrt # نيوكليوتيدات
الكتابة المفرطة الأسية # الأصناف
# شبكات تتصاعد:
ل ر = 4, 5 , 6 , 7 الأصناف ، # شبكات = 3, 16 , 106 , 945
# تشعب الجذور للأشجار t الأصناف = [(2t-3)!] / 2 t-2 (t-2)!]
على سبيل المثال: إذا كان t = 10 ، فإن # شجرة = 2،027،025
إذا كانت t = 20 ، # أشجار = 8،200،794،532،637،891،559،375 = 8.2 × 10 27
لو ر = 52، # أشجار و GT رقم Eddinger، عدد الجزيئات في الكون (

تسعى الأساليب الاستكشافية تقريبي حلول
للمشكلات الصعبة (المستحيلة) حسابيًا
مثل متسلق الجبال قريب البصر
فرع والبحث منضم
طرق مبادلة الفروع

تأصيل شجرة:
استنتاج اتجاه للتغيير التطوري

ان شجرة تطورية هو شبكة الاتصال مع جذر :
مع أربعة أصناف شبكة الاتصال لديها أربعةالفروع & أمبير واحدانترود
يشير الجذر إلى العلاقة مع المشترك سلف
'جذريمكن وضعها على أي فرع أو انترود
هكذا خمسة المستطاع جذور الأشجار ( cladogram ) لهذه الشبكة غير المتجذرة
كلها شحيحة بالتساوي:
ليس كل مكان أ & أمبير ب كأقرب أقرباء بعضهم البعض
البعض يجعل تقاسم SNPمتماثل

تجذير خارج المجموعة
تضمين الأصنوفة معروف لتكون أقل ارتباطًا
لأي في مجموعة أصنوفة مما هم لبعضهم البعض
يسمى هذا النوع خارج المجموعة أو اصنوفة الشقيقة
السابق.: حيوان الوشق(فيليفورميا) ا خارج المجموعة إلى كانيفورميا
ملحوظة شجرة كلاديستيك يعادل نيوجيرسي فينوجرام
إشكالية في المجموعات التي تكون فيها العلاقات غير مؤكدة:
السابق. Wolffish (Anarhichas) (جونستون وآخرون. 2007)

تجذير النقطة الوسطى
ضع الجذر في منتصف الطريق ما بين اثنين من أكثر الأصناف تباعدا
افتراض: التطور الجزيئي مثل الساعة

تحليل الاحتمالية القصوى

نهج مختلف للأشجار التطورية على أساس مبرهنة بايز
معيار التحسين : كيفة تختار 'صيح ' المحلول

جيني طرق البحث عنها أقصرشجرة
كلادي طرق البحث عنها العدد الأدنى من الأحداث
احتمالية طرق البحث عنها الأكثر احتمالا شجرة ("الأقل احتمالاً' = 'على الأرجح'),
منح بداهة نموذج من الأحداث التطورية

نظرا لتقديرات على سبيل المثال. كله ممكن معدلات SNP من بين أ, ج, جي، & أمبير تي (ن = 12)
احسب احتمال حدوث متزامن
لجميع الأحداث اللازمة لإنتاج شجرة معينة
أي خاص الشجرة غير محتملة (للغاية) ،
لكنبعض الشجرة الأقل احتمالاً ( = على الأرجح)
نسبة الاحتمالات يعبر عن مدى أفضل wrt أي شيء آخر

مثال إرشادي: النظر في لعبة خمس بطاقات لعبة البوكر مع سطح السفينة القياسي 52 بطاقة
ضع في اعتبارك لعبة فيزبين مع سطح غير معروف

مثال ML : إعادة تحليل مشكلة الباندا

تحدد الاختبارات الإحصائية الثقة في ترتيب التفريع
تحليل التمهيد : أ جارى الاختزال تقنية
عادةً ما تتضمن الاختبارات الإحصائية تكرار / تكرار التجربة:
هذا (كان؟) غير مريح مع الحمض النووي البيانات
افترض عينة مجموعة بيانات من نالقواعد بدقة التقديرات حدودي البيانات (الجينوم الكامل)
إعادة العينة ن مواقع (مع الاستبدال)

3,000 مرات
كرر تحليل النشوء والتطور على كل مجموعة جديدة:
من بين كل مجموعات البيانات هذه ،
كيف غالبا فعل نفس clades / تظهر مجموعات؟
"50٪ دعم التمهيد"يحدد المجموعات التي تحدث بشكل متكرر أكثر من المجموعات الأخرى مجتمعة
معيار 95٪ مرغوب فيه ، وأحيانًا لا يتم الحصول عليه بمجموعات بيانات أصغر
راجع 1،140 نقطة أساس مقابل 11،582 نقطة أساس


تنزيل وتثبيت f ree ميجا X [مالزهر هثوري جيمريض أnalysis] البرمجيات

تمرين معمل : نكون الباندا العملاقة (أيلوروبودا) و الباندا الحمراء (الصغرى) (إيلوروس) أقرب أقرباء بعضهم البعض؟
1140 نقطة أساس السيتوكروم ب مجموعة البيانات (تنسيق .meg)
1 5 ، 582 نقطة أساس منطقة ترميز mtDNA مجموعة البيانات (تنسيق .meg) (ملف ZIP)
منطقة ترميز mtDNA 15600 نقطة أساس ، 12 عائلة (تنسيق .meg) (شرح توضيحي)

من عند UPGMA ، انضمام الجار ، الحد الأقصى من البخل ، وأقصى احتمال أساليب

التحليل الجيني التطوري من نيوفاوندلاند كاريبو (Rangifer tarandus terranovae) (ويلكرسون وآخرون. 2018)
تحليل النشوء والتطور سمك القد وأقارب أمبير (Gadidae) (كولسون وآخرون. 2006)
الفهم الجزيئي لـ التاريخ التطوري للطيور (جارفيس وآخرون. 2014)


إنشاء قواعد بيانات داخل المختبرات وفيما بينها من التشكيلات الكهربية

ألف مصفوفة التشابه العنقودية

مخطط dendrogram هو تمثيل لمصفوفة تشابه الكتلة ثنائية الأبعاد D. عندما تنمو قاعدة البيانات ، ينمو مخطط الأسنان وفقًا لذلك ويميل إلى أن يصبح شديد التعقيد. في حالة التشابه الكبير بين أنماط الحمض النووي ، فعادةً لا توجد مشكلة لأن أنماط الحمض النووي ستتجمع في فرع واحد من مخطط الشجرة. ومع ذلك ، في حالة التشابه الأقل ، سوف تتجمع أنماط الحمض النووي في فروع مختلفة. غالبًا ما يكون من الصعب أو المستحيل التعرف على التشابه بين أنماط الحمض النووي في الفروع المختلفة مباشرةً من مخطط الشجرة. من الناحية النظرية ، يتم بناء مخطط الأسنان عن طريق التخلص التدريجي من مصفوفة التشابه. في برنامج الكمبيوتر ، يتم تسجيل كل حذف كتحول للمصفوفة. في النهاية ، يتم تغيير النمط العشوائي لـ SCs في مصفوفة التشابه الأصلية. بسبب الخوارزمية ، تميل مجموعات الأنماط المتطابقة (SC = 1) إلى التركيز حول القطر الرئيسي. إذا كانت هناك مجموعتان أو أكثر مترابطتان ، أي أن لها أنماط DNA متشابهة ولكنها ليست متطابقة ، فإن البرنامج يعكس ذلك عن طريق تظليل المصفوفة بلون مختلف (الشكل 3.17).

الشكل 3.17. نتيجة التجميع باستخدام معامل ارتباط بيرسون مع ISM. من الواضح أنه حتى بالنسبة لأنماط من نفس السلالات (في هذه الحالة ، كانت ISM في جميع الممرات) ، يجب قبول درجة تحمل عالية. في هذا المثال ، مع إعداد تفاوت قدره 1٪ ، تتجمع الأنماط عند حوالي 75٪. بعد إضافة النطاقات ، تم تجميع هذه المجموعة من الأنماط عند 100٪ عند استخدام معامل Jaccard أو Dice مع تفاوت موضع قدره 1٪ وتعطيل التحسين.


الحياة المبكرة والسفر

كان لينيوس ابنًا لمنسق ونشأ في سمولاند ، وهي منطقة فقيرة في جنوب السويد. تم توجيه اهتمامه المبكر بعلم النبات من قبل مدرس في Växjö gymnasium ، الذي أطلعه على نظام النبات لعالم النبات والطبيب الفرنسي جوزيف بيتون دي تورنفورت ، وهو مقال عن النشاط الجنسي للنبات لعالم النبات الفرنسي سيباستيان فيلانت ، والكتابات الفسيولوجية للطبيب الهولندي و أستاذ الطب هيرمان بورهاف. في عام 1727 ، بدأ لينيوس دراسته في الطب في جامعة لوند ، لكنه انتقل إلى جامعة أوبسالا في عام 1728. وبسبب وضعه المالي ، لم يتمكن من زيارة سوى بضع محاضرات ، إلا أن الأستاذ الجامعي أولوف سيلسيوس أتاح لينيوس الوصول إلى مكتبته. من 1730 إلى 1732 كان قادرًا على إعانة نفسه من خلال تدريس علم النبات في حديقة جامعة أوبسالا.

في هذه المرحلة المبكرة ، وضع لينيوس الأساس لكثير من أعماله اللاحقة في سلسلة من المخطوطات. نشرهم ، ومع ذلك ، كان لا بد من انتظار ظروف أكثر حظا. في عام 1732 ، أرسلت أكاديمية أوبسالا للعلوم لينيوس في رحلة استكشافية بحثية إلى لابلاند. بعد عودته في خريف ذلك العام ، ألقى محاضرات خاصة في علم النبات ومعايرة المعادن. في عيد الميلاد هذا العام ، استخدم بعضًا من أرباحه في زيارة صديقه وزميله كلايس سوهلبيرغ ، في فالون ، عاصمة منطقة تعدين النحاس في دالارنا ، في وسط السويد. هناك تعرف على الحاكم ، الذي مول رحلة ثانية إلى المنطقة في صيف 1734. في ذلك الوقت ، كان من الضروري لطلاب الطب السويديين إكمال درجة الدكتوراه في الخارج من أجل فتح ممارسة طبية ناجحة في وطنهم . في اتفاق مع والد Sohlberg ، الذي كان المفتش الملكي لمنجم النحاس فالون وأعجب بقدرات لينيوس النباتية والمعدنية ، تلقى لينيوس راتبًا سنويًا لتعويض نفقات كلية الطب في هولندا. في المقابل ، وعد لينيوس بأخذ شاب سوهلبيرغ معه في الرحلة والعمل كمرشد أكاديمي له. قبل أن يشرعوا في رحلتهم في ربيع عام 1735 ، انخرط لينيوس مع سارة إليزابيث - ابنة يوهان مورايوس ، وهو طبيب جيد في فالون. تم الاتفاق على أن يتم زواجهما بعد عودة لينيوس من هولندا في غضون ثلاث سنوات.


دليل المبتدئين & # 039s لصنع شجرة النشوء والتطور

لقد صنعت هذا الفيديو (أسفل الجزء المرئي من الصفحة) لتوضيح الخطوات المتبعة في صنع شجرة النشوء والتطور. الخطوات الأساسية هي:

في الفصل الذي أقوم بتدريسه ، نصنع هذه الأشجار لمقارنة التسلسلات من تجربة الميتاجينوميات لدينا مع النسخ المتعددة من جينات الحمض النووي الريبوزي 16S (الرنا الريباسي) التي يمكن أن نجدها في جينومات بكتيرية واحدة. تحتوي البكتيريا على ما بين 2 إلى 13 نسخة من جينات 16S rRNA ونحن مهتمون بمعرفة مدى اختلافها عن بعضها البعض. لاحقًا ، سنقارن جينات RNA الريبوزومية 16S من أنواع متعددة من البكتيريا لمعرفة مدى اختلاف هذه الجينات بين مجموعة متنوعة من البكتيريا.

ماذا يوجد في الفيديو؟
يبلغ طول الفيديو حوالي 14 دقيقة ، لذا إليك وصف سريع لما يحتويه.

نبدأ بالحصول على البيانات وإنشاء مجموعة بيانات. تأتي بعض بيانات الفصل لدينا من مجموعات بيانات الميتاجينوميات الخاصة بنا. نحصل على بيانات أخرى من NCBI. يوضح الفيديو كيف نحصل على جميع التسلسلات لجميع جينات الرنا الريباسي 16S من جينومات مفردة.

ثم نقوم بتحرير مجموعة البيانات لإزالة أحرف الفقرة وتقصير بعض أوصاف التسلسل. نقضي معظم الوقت الذي نقضيه في عمل المعلوماتية الحيوية في الحياة الواقعية في تحرير البيانات وتنسيقها.

بعد ذلك ، نستخدم JalView ، وهو برنامج خادم عميل ، للاتصال بخدمة ويب في جامعة دندي حيث تتم محاذاة التسلسلات بواسطة ClustalW. لقد كتبت عن JalView من قبل ، والآن يمكنك رؤيته أثناء العمل.

إن صنع الشجرة هو أبسط جزء. عندما يقوم ClustalW بمحاذاة التسلسلات ، فإنه يقوم أيضًا بإجراء العمليات الحسابية التي يمكن أن توجه بناء الأشجار. نستخدم طريقة الانضمام إلى الجار في هذا الفيديو. تجمع الأشجار المتجاورة المنضمة معًا عن طريق عدد الأحماض الأمينية أو اختلافات النيوكليوتيدات. يتم وضع التسلسلات الأكثر تشابهًا مع بعضها بشكل وثيق على الشجرة.

تحديث: أريد توضيح بعض الأشياء. يعرض هذا الفيديو طريقة واحدة سريعة وسهلة. لم تتم مناقشة مزايا الأنواع المختلفة من برامج بناء الأشجار.

مواضيع أخرى لم يتم تضمينها:

ستكون كل هذه الموضوعات مهمة إذا كنا سنبني شجرة وننشرها. إذا أردنا فقط التحقيق في العلاقات ، فستكون الطريقة في الفيديو كافية.

المزيد من هذا القبيل

"يتم وضع التسلسلات الأكثر تشابهًا مع بعضها بشكل وثيق على الشجرة."

ألا يجعل هذا من فينوجرام بدلاً من كلادوجرام؟

كيف يثبت علماء الأحياء الجزيئية أن انتقال زوج قاعدي معين يعكس نسالة وليس تشابهًا؟ هل هناك حقًا أي سبب للاعتقاد بأن جميع مواقف الترميز متشابهة فيما يتعلق باحتمالية تغييرها؟

لم أفهم أبدًا مدى ولع علماء الأحياء الجزيئية بانضمام الجيران.

لم أكن قد سمعت عن الفينوجرام من قبل ، وكان علي أن أبحث في بعض الكتب للعثور عليه. لقد حددت أخيرًا تعريفًا في Molecular Evolution and Phylogenetics (Nei and Kumar ، 2000 ، مطبعة جامعة أكسفورد). يعرّفون الفينوجرام على أنه "شجرة تم إنشاؤها بواسطة طريقة مجموعة الزوج غير الموزونة (UPGMA)" ويواصلون الإشارة إلى أنه يمثل تشابهًا ظاهريًا. هذا يبدو منطقيا بنسبة إلي.

يمكن إنشاء مخطط cladogram إما من النمط الظاهري أو ، كما في حالتنا ، معلومات النمط الجيني. لذلك ، أود أن أقول أن الفينوجرام هو نوع من cladogram.

الآن ، من أجل احتمالية تغيير طفرة قاعدة إلى أخرى. التغييرات ليست متساوية في الاحتمال. تُظهر الكيمياء الحيوية للقواعد ، وتجربتنا ، أن بعض التغييرات تحدث كثيرًا أكثر من غيرها. بعض النماذج التطورية ، مثل الحد الأقصى من الاحتمالية ، وبعض برامج بايز تأخذ هذه الاحتمالات في الاعتبار.

هذا البرنامج التعليمي مخصص لتحليل بسيط وسريع للفصل. لا يدخل في كل التفاصيل الدقيقة للطريقة الأفضل.

أليكس: يحب علماء الأحياء النماذج التي تدعمها البيانات التجريبية. سأضطر إلى الكتابة عن هذه الأشياء يومًا ما ، ولكن كانت هناك تجارب اختبرت قدرة برامج بناء الأشجار على التنبؤ بالأشجار الصحيحة ، حيث كان التاريخ التطوري معروفًا.

اتضح أن البخل كان الأسوأ ، وأقصى احتمالية ، والأفضل ، وكان الانضمام إلى الجار عادةً جيدًا بما يكفي وعادة ما يعطي نتائج مماثلة لتوقعات الاحتمالية القصوى.

بعض الأسباب الأخرى هي أن الانضمام إلى الجار هو مشكلة سريعة وأقل من الناحية الحسابية من الاحتمال الأقصى. إذا استخدمت مجموعات بيانات كبيرة من دراسات SNP وحاولت استخدام برنامج الاحتمالية القصوى من Phylip ، مع bootstrapping ، وما إلى ذلك ، فيمكنني تعطل جهاز Mac OS X الخاص بي بسهولة تامة أو على الأقل ربطه لبضع ساعات. إذا استخدمت انضمام الجار ، فلدي إجابة جيدة بما يكفي في وقت قصير.

أخيرًا ، يحب علماء الأحياء استخدام الأساليب القياسية التي يستخدمها علماء الأحياء الآخرون. في علم الأحياء الدقيقة ، تعتبر الأشجار المتجاورة التي تنضم إلى الأشجار طريقة قياسية.

أظن أنك محق في أن اختيار الأسلوب هو مسألة ثقافية. في هذه الحالة ، يستخدم علماء الأحياء المجهرية طريقة رديئة لمجرد أن الجميع يفعل ذلك.

نحن النظاميين لدينا قضايا ثقافية خاصة بنا بالطبع. بينما نحن مبتكرون في خوارزميات النشوء والتطور وحيل البيانات الرائعة ، فإن معظم علماء النظام يتأخرون على الأقل 5 سنوات عن المنحنى في تقنية مقاعد البدلاء الجزيئية. بينما تعمل بقية البيولوجيا على جمع ESTs والمصفوفات الدقيقة ، ما زلنا نقوم باستخدام PCR لنفس الجينات الريبوزومية الغبية بنفس البادئات المستخدمة منذ 15 عامًا.

أستخدم NJ طوال الوقت للعمل التمهيدي. إنه أمر رائع للتحقق من وجود تلوث. لكن لا توجد مجلة علم الوراثة التي تمت مراجعتها من قبل الأقران تقبل شجرة نيوجيرسي فقط هذه الأيام ، لسبب وجيه. تعمل طرق المسافة على ضغط معظم المعلومات من بياناتك وتحد بشكل كبير مما يمكنك فعله بالفعل باستخدام الشجرة.

أما بالنسبة لإخراج جهاز الكمبيوتر الخاص بك لبضع ساعات؟ حزن جيد ، هذا لا شيء. إذا كنت ستقضي شهورًا على مقاعد البدلاء للحصول على البيانات ، فما المشكلة في قضاء أسبوع إضافي لاستخدام أفضل تحليل متاح؟

1. هذا ليس الغرض منه صنع أشجار يمكن نشرها في مجلات علم الوراثة ، على الرغم من أنه من السهل جدًا العثور على منشورات في مجلات علم الأحياء الدقيقة التي تحتوي على أشجار مرتبطة بالجوار. هذه طريقة سريعة وسهلة يمكننا استخدامها في الفصل الدراسي.

2. سأكون حذرا قليلا مع تلك الرنا الريباسي 16S. تحتوي بعض البكتيريا على 14 نسخة مختلفة من جينات الرنا الريباسي ، وغالبًا ما تكون جميعها مختلفة.

3. أتفق معك بشأن استخدام أفضل طريقة للتحليل عند إجابتك على أسئلة البحث ، ولكن الأساليب الحسابية المكثفة ليست مناسبة للفصل الدراسي. إذا أخبرت الطلاب أن جهاز الكمبيوتر الخاص بهم سيعمل على حل مشكلة لبضع ساعات ، ولن يتمكنوا من استخدامها ، فسوف يفزعون!

"إذا استخدمت انضمام الجار ، لدي إجابة جيدة بما يكفي في وقت قصير."

كيف تقرر ما هو "جيد بما فيه الكفاية" في حالة عدم وجود نتيجة متوقعة (نسالة)؟ هل هناك دراسات تشير إلى أن النتائج التي أشرت إليها سابقًا (انضمام الجار يتصرف مثل أساليب الاحتمالية القصوى) تعمم فعليًا؟

قد يتساءل المرء أيضًا عما إذا كان في تلك التجارب حيث كانت الإجابة "معروفة" وأن هذه كانت قريبة جدًا من التراكمات القصيرة من الطفرات العشوائية للتغيير الطفري في ظل الانتقاء الاصطناعي ، لن يكون نجاح أساليب Likihood القصوى متوقعًا؟ من المرجح أن يتناسب تراكم التغييرات العشوائية الصغيرة على مدى فترات زمنية قصيرة مع نموذج "الحركة البراونية" الكامن وراء أساليب Likihood القصوى. في ظل هذه الظروف ، من المرجح أن يكونوا قد نجحوا في التقاط الشجرة "الحقيقية". بالنظر إلى المزيد من الأطر الزمنية (الواقعية من الناحية التطورية) لتراكم التغييرات غير المستقلة بين المواضع ، قد لا يتم تطبيق نموذج الحركة البراونية بسهولة. ومن ثم ، ألا يتوقع المرء أن تعكس النماذج الأخرى بشكل أوثق "السلالة الحقيقية" في ظل هذه الظروف؟

ومن ثم ، قد يتم طرح السؤال ، كيف يختبر علماء الأحياء الجزيئية النتائج المحتملة للتغير الموضعي غير المستقل؟ هنا لا أعني ببساطة بيريميدين إلى بيريميدين مقابل بيريميدين إلى بدائل البيورين لأن النسب أو العوامل اللازمة لتصحيح الترددات المختلفة لهذه التغييرات قد تعتمد على العينة. وهذا يعتمد على مجموعات الكائنات الحية التي يتم أخذ عينات منها للحصول على الفروق الملحوظة في التردد بين التحولات والاستعراضات.يبدو في هذه الحالة أنه تم تطبيق عوامل تصحيح مختلفة ومبررات لاستخدامها على نطاق واسع.

لا أحاول أن أكون صعبًا ، ولكنني مهتم جدًا بتأسيس الافتراضات الأساسية التي يستخدمها علماء الأحياء الجزيئية لعمل استدلالات نسجية من بياناتهم ، ثم يجادلون بأن هذه النتائج تعمم على الكائنات الحية الأخرى ، وبالتالي تصل إلى "معلومات عن علم الوراثة" ، ويفترض أنها "صحيحة" ، والأشجار .

لقد قيل أن علماء الأحياء الجزيئية يحبون استخدامها
"الطرق القياسية". بالتأكيد ، التكرار ضروري للعلم الجيد. ومع ذلك ، هل يمكن أن تتحول الأساليب القياسية أيضًا من استخدام نماذج أبسط وأكثر ملاءمة من الناحية الحسابية وليس بالضرورة نتيجة الأسس المفاهيمية التي يتم تعميمها عبر جميع الأصناف ، لأن الإجابات تبدو "جيدة بما فيه الكفاية" كما قال البعض؟

"2. سأكون حذرا قليلا مع تلك الرنا الريباسي 16S. بعض البكتيريا لديها ما يصل إلى 14 نسخة مختلفة من جينات الرنا الريباسي ، وغالبا ما تكون جميعها مختلفة."

هذا مثير للاهتمام ، قد يكون لديك اقتباس.

بصفتي ملاحظة ، أود أن أقول إنني أقدر بالتأكيد جهودك لتوفير أدوات التعليم. هذا مجال علمي معقد وسريع التطور ومن الصعب اختراقه للقارئ غير المدرب. أحاول فقط أن أتعلم نفسي وأن أقترح أن تحديد الافتراضات المختلفة التي يتم إجراؤها يوفر دليلاً قد يحفز بعض الطلاب لمعرفة المزيد عن التفاصيل.

سأضطر للإجابة على هذا في أجزاء.

أولاً ، السؤال عن "ما هو جيد بما فيه الكفاية"؟

نحن نستخدم علم الوراثة كأحد الأدوات العديدة للنظر في جينات الحمض النووي الريبوزي 16S من مجموعة متنوعة من التسلسلات التي تم الحصول عليها من البكتيريا التي تعيش إما بالقرب من جدول أو في غابة.

في إحدى التجارب ، نقارن جينات الرنا الريباسي 16S داخل جينوم واحد مع بعضها البعض لنرى مدى تشابهها أو اختلافها. على سبيل المثال ، تحتوي بكتيريا B. thuringensis على 14 جينًا مختلفًا من الرنا الريباسي. هل هي متطابقة ، مختلفة ، ما مدى اختلافها؟

يخبرنا الجار الذي ينضم إلى الأشجار مع بيانات المحاذاة المتعددة بالإجابة.

السؤال التالي ، هل حددنا البكتيريا غير المعروفة لدينا بشكل صحيح؟ هل تقع في القسم المناسب من الشجرة؟ في هذا الجزء ، سنقارن تسلسلًا من عينة درسناها بمجموعة متنوعة من تسلسلات الرنا الريباسي 16S ونرى أين ينتهي الأمر.

ما هي أهدافنا من هذا التحقيق؟ بعضها مدرج أدناه:

  • 1. أن يفهم الطلاب ما تحاول الشجرة إظهاره.
  • 2. أن يعرف الطلاب أن الشجرة تظهر عدد التغييرات ، وأن تسلسل الأسلاف هو جانب واحد والمتتاليات الأصغر في الجانب الآخر.
  • 3. أن يرى الطلاب أن الأنواع المتشابهة مجمعة معًا.
  • 4. أن يبدأ الطلاب في تعلم كيفية تفسير المعلومات في شجرة.
  • 5. أن يتعلم الطلاب كيفية تقييم المعلومات في محاذاة تسلسل متعددة.
  • 6. أن يتعلم الطلاب كيفية العثور على البيانات وبناء مجموعات البيانات.

أعتقد أنه يمكنك الاستشهاد بـ GenBank أو مشاهدة الفيلم. في الفيلم ، أعرض كيفية الانتقال إلى NCBI ، وتحديد موقع قاعدة بيانات مشروع الجينوم ، والبحث عن Bacillus thuringensis ، والعثور على جميع جينات الرنا الريباسي 16S في الجينوم.

قد تضطر إلى إلقاء نظرة على سجلات متعددة ، على الرغم من ذلك. لا أتذكر السلالة التي تحتوي على 14 جينة من الرنا الريباسي 14 16 ثانية ، كل جينومات Bt مختلفة ، حتى داخل نفس النوع.

والإجابة على المزيد من الأسئلة:

هل هناك دراسات تشير إلى أن النتائج التي أشرت إليها سابقًا (انضمام الجار يتصرف مثل أساليب الاحتمالية القصوى) تعمم فعليًا؟

الأشخاص الذين أعرفهم عادة ما ينظرون داخل الكائنات الحية الفردية - مثل فيروس نقص المناعة البشرية ، أو العاثية ، أو الإشريكية القولونية ، أو الثدييات الكبيرة ، مثل القطط.

لماذا أعتقد أننا يجب أن نكون قادرين على التعميم من نوع إلى آخر؟

1. تخضع الأحماض النووية لقواعد الكيمياء نفسها أينما وجدت.
يتصرف الحمض النووي دائمًا مثل الحمض النووي والحمض النووي الريبي مثل الحمض النووي الريبي. يمكن أن يؤثر التركيب على الشكل والانحناء ولكن ليس الميل إلى التحور.

2. تحتوي معظم الكائنات الحية على إنزيمات لها خصائص متشابهة تشارك في كل من الطفرات وإصلاح الحمض النووي.

وبالتالي ، من المحتمل أن تكون أحداث الطفرات وإصلاح الطفرات متشابهة في كائنات مختلفة ، وليست متطابقة ، ولكنها متشابهة.

ومن ثم ، قد يتم طرح السؤال ، كيف يختبر علماء الأحياء الجزيئية النتائج المحتملة للتغير الموضعي غير المستقل؟

أنا في حيرة من أمري من عبارة "تغيير موضعي غير مستقل".

أنا مرتبك أيضًا بالبيان أدناه:

إعطاء المزيد من الأطر الزمنية (الواقعية من الناحية التطورية)

يمكن أن يكون الإطار الزمني الواقعي أسرع مما تعتقد. في الواقع ، يمكن أن يحدث ذلك في أيام أو أسابيع ، اعتمادًا على وقت جيل الكائن الحي الذي تدرسه.

أشكركم على أخذ الوقت للرد.

ما أشير إليه تحت عنوان "التغيير الموضعي غير المستقل" يتم إعطاؤه موقعان متماثلان افتراضيًا (مواقع) على خيط DNA / RNA ، هو احتمال حدوث طفرة وتغيير (ربما طفرة بدون إصلاح أو طفرة مع إصلاح غير صحيح) قابلة للتجهيز من موضع إلى آخر ، أو يمكن أن تكون هناك بعض المواقع (على سبيل المثال ، سلسلة في منطقة ملتوية أو مطوية أو مهمة لوظيفة معينة قد تكون مطلوبة للبقاء متحفظًا ، أو يتم إصلاحها بأمانة ، أو ربما يتم إصلاحها بطريقة هي من المرجح أن تحافظ على قاعدة معينة مقابل أخرى ، أو ربما امتداد مرتبط بالهيستونات بطريقة قد تحميها بشكل مختلف من الطفرة. ومن ثم ، يبدو أنهم أكثر تحفظًا فيما يتعلق بالطفرة ، والتي قد تعمل هي نفسها على أكثر من موقع بطريقة غير مستقلة. ومن ثم ، قد يتصور المرء نوعين مختلفين من التغيير غير المستقل (ذلك بسبب الموضع وحده والذي قد يؤدي إلى تراكم العديد من المواقع في g بشكل متزامن ، على الرغم من أن التأثير لا يمكن تمييزه بسهولة.

إذا كانت هذه الاعتبارات احتمالات واقعية ، فعندئذ قد لا يفترض المرء بالضرورة أن حساب الفروق بين زوج القاعدة (الخطوات في لغة خوارزميات البخل) سيكون انعكاسًا لمقدار التغيير "نفسه".

أفهم أن جميع المواقع المستأنفة "المعلوماتية عن النشوء والتطور" تعامل على أنها قادرة على التغيير بشكل متساوٍ لأغراض عد الخطوات لمعظم الخوارزميات. قد يكون "عدم الاستقلال" المحتمل في "الخطوط المحمية بشكل أفضل" قد يوفر نظرة ثاقبة أكبر لاستقرار الاختيار على الرغم من أنها قد تختلف بصعوبة داخل المجموعة ، بالنسبة للمواقف التي يكون فيها الاختلاف واضحًا. لذلك قد تكون المفارقة أن المواقع شديدة الحفظ قد تبدو أقل إفادة من الناحية التطورية لأنها لا تختلف بشكل تقديري بالنسبة للمواقع الأكثر قابلية للتغير ، ولكن عندما تتغير بالفعل ، قد يكون هذا التغيير أكثر أهمية من الناحية البيولوجية (والتطور الوراثي).

أدرك أن هذه العوامل التي أقترحها هي إلى حد كبير مضاربة وغير مفهومة جيدًا في أحسن الأحوال (بالتأكيد من قبلي). ومع ذلك ، ليس من الواضح بالنسبة لي لماذا تتجاهل السلالات الجزيئية إلى حد كبير إمكانية حدوث تغيير موضعي غير عشوائي للغاية عبر حبلا الحمض النووي ، ويعتبر احتمال التغيير في أي مكان على الشريط قابلاً للتكيف (أو على الأقل هذا هو فهمي الحالي) ).

يمكنني بالتأكيد فهم القابلية الرياضية للتتبع التي يوفرها مثل هذا الافتراض. أعتقد أنني أحاول فهم كيفية استنتاج أن هذا الافتراض له ما يبرره ، بناءً على ما هو معروف عن الطفرات وإصلاح الحمض النووي والقضايا المطابقة ، وما إلى ذلك والتغيير المفترض للتطور الوراثي.

هل هناك بعض المصادر الأولية الجيدة لمثل هذه الأسئلة التي اعتمد عليها معظم علماء الأحياء الجزيئية؟

لمتابعة تفاصيل أخرى في وقت سابق ، بشكل عام يمكن للمرء أن يتبنى فكرة أكثر عمومية عن الفينوجرام الذي قد ينعكس على "العلاقة" بناءً على أي سمات نمطية باستخدام أي خوارزمية حساسة أو تقسيمية ، وليس بالضرورة UPGMA فقط. ومن ثم ، فإن الحالات البدائية المشتركة سيتم إلحاقها بالحالات المشتقة المشتركة. على النقيض من ذلك ، يتم استخدام مخطط cladogram لعرض طوبولوجيا شجرة مشتقة من افتراض أن المرء يفكر فقط في "حالات التقدم المشترك" في إنشاء معيار القرب. سيتم استبعاد Sympleisiomorphy.

آه ، أرى ما تعنيه الآن. سيكون لدي وقت لتقديم إجابة أفضل لبضع ساعات ، في الوقت الحالي ، قد ترغب في إلقاء نظرة على هذا.

حسنًا - يمكنني معالجة بعض الإجابة.

أولاً ، لا أعتقد ذلك أي تأخذ برامج علم الوراثة الوراثي علم الأحياء في الاعتبار باستثناء الحالات التي تستخدم فيها المصفوفات ، مثل BLOSUM ، المستمدة من البيانات التجريبية المتعلقة بالاحتمال الملحوظ لأحد الأحماض الأمينية ليحل محل آخر.

1. توجد نقاط ساخنة حيث تحدث الطفرات بشكل متكرر أكثر من غيرها. هذا معروف. يرتبط العديد منها بالحمض النووي المتحرك مثل الينقولات ، أو الحمض النووي بأنواع معينة من البنية الثانوية ، أو الحمض النووي المتكرر.

2. في حالة حدوث طفرات في أوضاع معينة ، فإن الكائن الحي لن يكون قابلاً للحياة - أي. لن نعيش - لذلك لن نرى هذه الطفرات.

3. لا يمكننا قياس المرتدين ، لذلك ستكون أرقامنا دائمًا متوقفة إلى حد ما.

4. شجرة النشوء والتطور هي استنتاج. إنها ليست الطريقة الفعلية لحدوث شيء ما. قد لا نحتاج إلى تلك الدرجة العالية من الدقة.

ثالثًا- لماذا لا تُستخدم هذه المعلومات في علم الوراثة؟ يضربني. ربما يكون من الصعب القيام بذلك.

ربما ، أيضًا ، لا نحتاج إلى هذا المستوى من التفاصيل لأشياء كثيرة جدًا. أنا على دراية باستخدام الأشجار في علم الأوبئة الجزيئي. إذا كنا نحاول تحديد ما إذا كانت سلالة بكتريا قولونية من زجاجة عصير تفاح عضوي ، يمكننا معرفة ذلك بالأدوات المتوفرة لدينا. إذا كنا نحاول معرفة ما إذا كان بإمكان الممرضات إصابة الأطفال بفيروس نقص المناعة البشرية ، فلدينا بالفعل الأدوات المتاحة.

يبدو أن ما ينساه الجميع هنا هو أن تحليل نيوجيرسي ليس تحليلًا للتطور! إن انضمام الجوار هو طريقة مجموعة تعتمد على التشابه العام للبيانات ، وفي هذه الحالة ، التسلسلات. إنه لا يعكس التاريخ التطوري للمجموعة على الإطلاق ، فهو يخبرك فقط بمدى "تشابه" تسلسلاتك. لا يتم تقييم الشخصيات في نيوجيرسي على أنها أسلاف و / أو مشتقة ، أو مشابهات متشابكة أو مفارقات ، وما إلى ذلك ، وبالتالي لا يوجد "سلف مشترك" في انضمام الجار (BIG Noooooo)! لا يمثل طول الفروع سوى النسبة المئوية للاختلاف في التسلسل ، فكلما طالت ، زادت "اختلاف" التسلسلات الخاصة بك. كان من الممكن أن تكون أبسط طريقة `` حقيقية '' في علم الوراثة هي الحد الأقصى من البخل ، والذي كان يجب أن تستخدمه ، وليس الانضمام إلى الجار.

شكراً لوضع الأمور في نصابها ، فازريك.

يبدو أن شخصًا ما انجرف بعيدًا عن "NJ" ومصطلحات تطورية جزيئية أخرى.

بالمناسبة ، تعد كلمة "نسالة" واحدة من أكثر الكلمات التي يتم إساءة استخدامها في علم الأحياء هذه الأيام ، وقد يرغب الناس في العودة إلى أدبيات عصر إرنست هيجل عندما تم صياغة هذه المصطلحات (phyletic ، و phenetic ، و phylogeny ، و phylogenesis ، و ontogeny ، و ontogenesis ، إلخ. . في الواقع ، تم اقتراحهم لأول مرة باللغة الألمانية).

أفضل الطرق النظرية هي عندما تكون مدعومة ببيانات تجريبية. في الصحف التي قرأتها ، (وأعتقد أنني سأضطر إلى التدوين عنهم في وقت ما) يتم دعم ML بشكل أفضل ، NJ ، الأفضل التالي ، و MP على الأقل.

البيانات لها طريقة تسبب المشاكل لأكثر النظريات أناقة.

الحصول على الدعم بشكل أفضل أو أقل لا يغير حقيقة أن الطريقة التي يتم بها معالجة البيانات في نيوجيرسي مقابل كل طريقة أخرى مختلفة. يجب على المرء أن يفهم الاختلاف الأساسي بين التحليل الظاهري [العنقودي] (أي بناءً على التشابه الكلي) والتحليل التكويني [النشوء والتطور] ، قبل الحديث عن أيهما مدعوم وأيهما غير مدعوم. لا يهتم نيوجيرسي بالتطور على الإطلاق ، ولأن ناتج تحليل نيوجيرسي يبدو وكأنه شجرة ، فإنه لا يجعله نسالة. يأخذ NJ تسلسلين ، ويحسب عدد الاختلافات بينهما ، ويقسم على الطول الإجمالي ، ويمنحك vola فرقًا بالنسبة المئوية. ومع ذلك ، في السلالة التي تعكس التطور ، فإن التغييرات الشخصية مهمة. صحيح أن البخل ليس دائمًا هو الأفضل ، ولكنه أسرع الطرق التكيفية لأنه يفترض أن أفضل إجابة هي التي تتطلب أقل قدر من التغيير وبالتالي تتجاهل جميع الاختلافات الأخرى. تعتبر طرق الاحتمالية (بما في ذلك الاستدلال البايزي) هي الأقوى لمجرد أنها تعمل مع نماذج استبدال النيوكليوتيدات التي تأخذ في الاعتبار أكبر قدر ممكن من التباين من الناحية النظرية ، وهذا ما يجعلها مكثفة من الناحية الحسابية.
يمكنك تمهيد بياناتك بأي شجرة تم إنتاجها بأي طريقة والحصول على قيم دعم ، وهذا لا يغير حقيقة أن شجرة نيوجيرسي ليس لها أي علاقة بالتاريخ التطوري لمجموعة اهتماماتك.

من أين نبدأ؟ أعتقد أنه من الرائع أنك تقوم بتدريس هذا للطلاب. نظرًا لوجود بعض النقاش ذهابًا وإيابًا هنا حول كيفية عمل الأساليب وتعريفات بعض المصطلحات ، فقد اعتقدت أنني سأوجه الأشخاص إلى فصل عبر الإنترنت من كتابي المدرسي الجديد في Evolution والذي يجب أن يكون الناس قادرين على قراءته فيه

شيء واحد أود دحضه هو تعليق من Vazrick حول انضمام جار. إن انضمام الجار هو في الواقع طريقة نسجية بالمعنى الحقيقي. إنها طريقة لأخذ المسافات واستنتاج شجرة النشوء والتطور. إنها في الواقع ليست طريقة تجميع ، على الرغم من وجود العديد من أوجه التشابه مع طرق التجميع.

هذا يبدو وكأنه مصدر عظيم!

ملصق ممتاز! بالنسبة لأي شخص مهتم ، قمت بتجميع منشور قصير حول برنامج علم الوراثة في نظام التشغيل Mac OS X منذ فترة. http://www.jacksofscience.com/biology/mac-os-x-phylogenetics-software-m…

شكرا كيران! شيء واحد قد ترغب في إصلاحه ، PHYLIP ليس برنامجًا واحدًا. وهي عبارة عن حزمة تحتوي على حوالي 30 برنامجًا مختلفًا.

تحتوي البكتيريا على ما بين 2 إلى 13 نسخة من جينات الرنا الريباسي 16S.

إيضاح: نيتروسوموناس الأنواع لها 1 مشغل rrn.

نعم ، يجب أن أقول عظم البكتيريا لديها ما بين 2 إلى 13 نسخة.

مجرد ملاحظة جانبية ، قد تجد أنه من الأسهل إلى حد كبير معالجة (أو استيراد) التسلسلات باستخدام eBioX بدلاً من MS Word. )

مرحبًا ، مقطعك جيد وهذا يجعلني أفهم بشكل أكبر كيفية بناء شجرة النشوء والتطور. ومع ذلك ، كنت أحاول صنع شجرة نسجية من أجل sulfotransferases (وهي محاذاة بروتينية). عندما أقوم بالبحث من خلال NCBI ، لا يمكنني العثور على رابط منطقة DNA بتنسيق FASTA. لذلك ، أنقر على أيقونة "الهيكل" وأنا قادر فقط على العثور على عائلة فائقة Acultransferase حيث تضمنت العائلة الفائقة مجموعة من نماذج المجال المحفوظة ، من قاعدة بيانات مصدر واحدة أو أكثر. هل أحتاج إلى تضمين جميع المصادر لمجرد نوع من الكائنات الدقيقة؟ أو؟ هل يمكنك أن تقترح.

لست متأكدا ما هو سؤالك.

هل تحاول العثور على تسلسل الحمض النووي الذي يشفر البروتينات الخاصة بك؟

نعم ، أحاول العثور على تسلسل الحمض النووي الذي يشفر البروتينات وهو شيء من هذا القبيل "mkvlvlggdg fcgwpcavnl" هل ما زلت قادرًا على بناء شجرة phylogentic؟

إذا كان لديك تسلسل البروتين ، فمن الأفضل بناء شجرة النشوء والتطور الخاصة بك باستخدام تسلسل البروتين.

إذا وجدت أن تسلسلات البروتين متشابهة جدًا ، فستحتاج إلى إيجاد تسلسل الحمض النووي المقابل. قد يكون هذا صعبًا بعض الشيء ولكن إذا كنت تريد معرفة كيفية القيام بذلك ، فأخبرني بذلك. سيتطلب وصف هذه العملية مشاركة مدونة كاملة.

حاولت استخدام تسلسل البروتين لبناء شجرة النشوء والتطور ، لكنها ليست هي نفسها التي قرأتها من مراجعة الأدبيات. هل تعتقد أن أي اختلافات ستحدث عند استخدام البروتين أو تسلسل الحمض النووي لبناء شجرة النشوء والتطور؟ أو هل يمكنك أن تعلمني كيف أستخدم التسلسل المقابل للحمض النووي لبناء شجرة النشوء والتطور. تشكرات.

أنت سألت: هل تعتقد أن أي اختلافات ستحدث عند استخدام البروتين أو تسلسل الحمض النووي لبناء شجرة النشوء والتطور؟

نعم ، يمكنني التفكير في العديد من الأسباب التي قد تجعلك تحصل على نتائج مختلفة.

1. قد تكون الأدبيات خاطئة.
2. ربما تستخدم مجموعة خارجية خاطئة.
3. قد تقوم بتضمين الجينات المماثلة عن طريق الخطأ بدلاً من قصر تحليلك على أخصائي تقويم العظام. أخصائي تقويم العظام هو الجين المكافئ في كائن حي مختلف. Paralogs هم ​​أعضاء مختلفون من نفس عائلة الجينات.
4. إذا كان هناك تضفير بديل ، وقمت بمقارنة البروتينات المصنوعة من الأشكال الإسوية المختلفة
5. إذا كنت تستخدم خوارزمية مختلفة لتوليد الأشجار. إذا تم إنشاء الشجرة المنشورة عن طريق البخل أو الاحتمالية المتعددة وكنت تستخدم خوارزمية الانضمام إلى الجار ، فقد يكون لديك نتائج مختلفة
6. أخيرًا ، تنتج العديد من الخوارزميات (البخل وتعدد الاحتمالات ، على سبيل المثال) أشجارًا متعددة. إن تحديد الشجرة الصحيحة ليس دائمًا مهمة تافهة.

سأحاول كتابة منشور مدونة حول هذا الأمر في الأسابيع القادمة.

أهلا. أنا جديد تمامًا في هذا المجال من البحث. لقد قمت بتسلسل منتج PCR الخاص بي واتبعت بحث BLAST.
أنا في حيرة من أمري كيف يمكنني رسم شجرة النشوء والتطور.
يمكن لأي شخص أن يساعد طريقة خطوة بخطوة؟

إن أبسط شيء يمكنك القيام به هو إجراء بحث بلاست مقابل التسلسلات التي ترغب في الحصول عليها في شجرتك ، ثم في القسم العلوي من نتائج بلاست ، حدد الرابط الذي يقول "مسافة شجرة النتائج". ستظهر شجرة.

أهلا! مشكلة في تنسيق ملف MEGA! كنت أستخدم MEGA ، وحاولت تهيئة ملفات fasta في ملف .meg ، وكانت عملية إدخال البيانات تتبع القواعد (على الأقل أعتقد أنه لا يوجد خطأ في عملية الإدخال الخاصة بي) ، قام النظام بتحويل fasta إلى ملف .meg ، لكن عندما فتحته وحاولت بناء الشجرة ، أظهر لي النظام هذا: (يجب أن تكون التسلسلات المحاذية ذات أطوال متساوية (في السطر 56)) ، السطر 56 هو اسم سلالة ، ولا علاقة له بالتسلسلات. ثم قمت بحذف السطر 56 بالكامل وتسلسله مع ، لمعرفة ما إذا كانت المشكلة مجرد مشكلة فردية. فتحت الملف مرة أخرى ثم نفس الخطأ في نفس السطر 56! ماذا علي أن أفعل بعد ذلك قبل أن أذهب!

أنا أيضا لدي نفس المشكلة اليوم. لم أواجه هذا من قبل. سأحاول تحرّي الخلل وإصلاحه والعودة قريبًا.

مرحباً ، لدي مشكلة في إنشاء نموذج لشجرة النشوء والتطور

هل من الممكن مقارنة تسلسل البروتين من لقاحات الأنفلونزا بالفيروسات السائدة في عام معين؟

نعم فعلا. يمكنك مقارنة أي مجموعات من التسلسلات التي تريدها.

يحتوي NCBI على قاعدة بيانات رائعة للإنفلونزا هنا: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/FLU/

يمكنك العثور على التسلسلات حسب السنة وتنزيل تسلسلات البروتين أو النوكليوتيدات بتنسيق FASTA.

أنا أيضا لدي نفس المشكلة اليوم. لم أواجه هذا من قبل. سأحاول تحرّي الخلل وإصلاحه والعودة قريبًا.

أقدر إخباري بكيفية قراءة وتفسير شجرة النشوء والتطور للسلالات الفيروسية لأنفلونزا الطيور.

ما هي الأرقام الموجودة في العقدة؟ ماذا يقصدون؟
ما هو 0.1 تحته خط في الجزء السفلي من الشجرة وماذا يعني؟

كيف نقول أن السلالتين الفيروسيتين متماثلتان؟

أهلا! كنت أواجه مشكلة مع الرسالة "يجب أن تكون التتابعات المحاذاة متساوية الأطوال" أيضًا ، وكان علي فقط حذف "؟" كان ذلك في أحد أسماء التسلسل الخاصة بي. لذلك ربما تتسبب الأحرف الغريبة في الأسماء في حدوث المشكلة. أتمنى أن يساعدك هذا.

أردت حقًا أن أسأل ،
لشجرة نيوجيرسي ،
ماذا يعكس طول الفرع؟
هل هو طول الفرع كلما حدث تطور أكثر؟ ويمكن القول بأن الجناس مشتق؟

سوف يكون لشجرة نيوجيرسي غير متكافئة من محطة الشجرة أليس كذلك؟

وما موقف نقاط العقدة الذي يعكسه؟

لقد بحثت عن دليل لتفسير الشجرة لمدة يومين كاملين ، لكنني تمكنت فقط من العثور على طريقة إعادة بناء الشجرة التي لم أستطع فهمها .. أريد فقط معرفة كيفية تفسير الشجرة .. هل يمكنك إعطاء أي دليل من فضلك أو دليل؟ شكرا جزيلا

يتوافق طول الفرع مع عدد الاختلافات بين التسلسلات ، لذا يمكنك التفكير في أنه يعكس مقدار التطور.

أعتقد أن هذا الموقع من بيركلي يحتوي على دليل واضح جدًا لتفسير الأشجار: http://evolution.berkeley.edu/evolibrary/article/side_0_0/evo_05

يبدو أن كيفية إنشاء مقطع فيديو لشجرة النشوء والتطور لم يعد موجودًا على VIMEO. هل من الممكن الحصول على نسخة منك مباشرة؟
أود استخدامه في صفي.

لقد تعثرت في مرحلة ما في بناء شجرة ML باستخدام Phylip. لقد قمت بإنشاء شجرة باستخدام طريقة ML ولكن لم أتمكن من إظهار مسافات الشجرة عليها.
هل يمكن أن تعطيني إرشادات خطوة حكيمة للحصول على مسافات الشجرة على شجرة ML التي أنشأتها Phlip3.6.

لمعلوماتك: لقد استبدلت كود تضمين الفيديو - إنه يعمل الآن.

Dulan: بقدر مسافات الفروع ، حاول مشاهدة شجرتك في برنامج عرض الشجرة مثل NJ plot أو JalView. هناك إعداد في هذين البرنامجين لإظهار مسافات الفروع.

يمكنك أيضًا تجربة بعض البرامج الأخرى لإنشاء أشجار ML. ميغا سهل الاستخدام للغاية.

يتبرع

ScienceBlogs هو المكان الذي يتواصل فيه العلماء مباشرة مع الجمهور. نحن جزء من Science 2.0 ، وهي مؤسسة غير ربحية لتعليم العلوم تعمل بموجب القسم 501 (c) (3) من قانون الإيرادات الداخلية. يرجى تقديم تبرع معفى من الضرائب إذا كنت تقدر التواصل العلمي المستقل والتعاون والمشاركة والوصول المفتوح.

يمكنك أيضًا التسوق باستخدام Amazon Smile وعلى الرغم من أنك لا تدفع شيئًا أكثر ، فإننا نحصل على شيء صغير.