BÀI GIẢNG TIN SINH HỌC - PHEP PHAN TICH CAY PHAT SINH LOAI

Cây phát sinh loài không rõ nguồn gốc Unrooted tree  Là dạng mạng lưới quan hệ loài Không chắc chắn thời gian, không gian khởi đầu Biểu hiện quan hệ họ hàng nhưng không phản ánh sự t

Các ứng dụng thực tiễn

Bioinformatics

Tìm hiểu các quan hệ loài

CÂY PHÁT SINH LOÀI LÀ GÌ?

 Miêu tả lịch sử tiến hóa của một nhóm loài với những đặc tính khác

nhau nhưng có cùng mối quan hệ họ hàng với nhau và cùng hình thành từ một tổ tiên trong quá khứ

PHYLOGENETIC TREE

Cây phát sinh loài (Phylogeny)

 Cây phát sinh loài ‘kể lại’các thời điểm ‘lâu đời nhất’ trong

mối quan hệ loài từ 1 tổ tiên chung.

 Biểu hiện tổ tiên chung cho tất cả các loài/gene trong cây phát sinh

 Các loài gần nhau, có khoảng cách từ gốc đến ngọn sát nhau có thể là họ

hàng ‘gần’ của nhau trong 1 thời điểm ở quá khứ

Ý nghĩa cây phát sinh loài

 Phản ánh

 Mức độ quan hệ giữa các nhóm loài sinh vật

 Quá trình tiến hoá của các nhóm sinh vật từ thấp đến cao, từ đơn giản

đến phức tạp.

 Biết được số lượng của các nhóm sinh vật khảo sát

Bioinformatics 11

Charles Darwin (1809 – 1882)

HMS Beagle

Hành trình trên chuyến tàu Beagle

Bioinformatics 13

Cây phát sinh loài đầu tiên được vẽ

Ý tưởng về cây phát sinh loài

Bioinformatics 15

Ý tưởng …

một nguồn gốc khi ông quan sát các loài “tương tự” trong suốt chuyến hành trình

Ý tưởng …

Nhóm 1: 6 loài (1, 3, 4, 5, 6, 10) sống trên cây

Nhóm 2: 6 loài (7, 8, 11, 12, 13, 14) sống trên mặt đất

Nhóm 3: 1 loài (9) sống ở đảo Cocos

Nhóm 4: 1 loài (2) khác với chim sẽ và giống chim nháy

Bioinformatics 17

Darwin’s tree of life

Quan điểm Darwin về tiến hóa của loài người

Bioinformatics 19

Darwin vs Tôn giáo

Xây dựng cây phát sinh loài

Trình tự bảo tồn

chức năng quan trọng đối với sinh vật

Bioinformatics 23

Ví dụ: promoter

 Trình tự -10: TATAAT, trong đó T cuối có mức độ bảo tồn cao nhất

Trình tự này chứa nhiều T/A để 2 mạch dễ tách nhau

Ví dụ: vị trí bảo tồn của protein

Bioinformatics 25

Phương pháp nghiên cứu

Các phần mềm hỗ trợ

 Sắp xếp đa trình tự ClustalX, ClustalW

Các thuật ngữ trong cây phát sinh loài

Các đột biến có thể xảy ra

 Xảy ra ở các nhóm chuyển tiếp từ purine (A <-> G) hay pyrimidine (C <->T)

 Xảy ra ở các nhóm chuyển từ purine sang pyrimidine hoặc ngược lại (A<->T, C<->G, A<->C,

T<->G)

 Tất cả các đột biến trên đều là đột biến điểm (point mutation) trong di truyền với các

loại: mất đoạn, chuyển đoạn, thêm đoạn, hoặc đảo đoạn

Bioinformatics

Các dạng khác nhau của cây tiến hóa

Cây phát sinh loài không rõ nguồn gốc (Unrooted tree)

 Là dạng mạng lưới quan hệ loài

Không chắc chắn thời gian, không gian khởi đầu

Biểu hiện quan hệ họ hàng nhưng không phản ánh sự tiến hóa

Không thể nhận rõ khi quá trình nhân bản gene diễn ra

Cây phát sinh loài biết rõ nguồn gốc (Rooted tree)

 Cây phát sinh loài biểu hiện rõ sự tiến hóa

 Có thể chỉ ra quá trình nhân bản gene xuất hiện

 Có nguồn gốc - Ví dụ tổ tiên chung liên quan đến tất cả các trình tự gene hoặc

loài

 Đòi hỏi1 nhóm đặc biệt không liên quan đến nhóm nghiên cứu (outgroup)

Ví dụ: Nghiên cứu quan hệ Hemoglobin A, sử dụng nhóm

không liên quan là Hemoglobin B

Các dạng của cây phát sinh loài biết rõ nguồn gốc

(Rooted tree)

Cây phát sinh nhánh tiến hóa

Các nhánh dài hơn chỉ ra việc tiến hóa diễn ra nhanh hơn –đặc biệt hữu ích trong việc tìm hiểu các quan hệ được sinh ra từ dữ liệu mã hóa trình

tự, có thể chỉ ra sự thay đổi về chức năng, hoặc về môi trường sống…

Ví dụ

Cây phát sinh loài 1, 2, 3 theo thứ tự là;

(a) Dạng phân ly, nhánh tiến hóa và dendrogram

Các phương pháp để xây dựng cây phát sinh loài

Các phương pháp cơ bản trong phân tích quan hệ loài: 3 dạng

 PP dựa vào ma trận khoảng cách (Distance Matrix)

 PP thống kê không tham số (Parsimony)

 PP dựa vào khả năng có thể xảy ra (Likelihood)

Phương pháp Distance

Distance Matrix

 Các trình tự giống nhau nhất = có mối liên hệ loài gần

nhất

Là 1 cơ chế phân tử nghiêm ngặt (theo dạng đồng hồ)

–Tỷ lệ đột biến gen ngang nhau trong mỗi giống loài

– Khi tỷ lệ khác biệt 1 cách chắn chắn  không chính xác

Cách tính

(1) a + b = 3(2) a + e + c = 9(3) b + e + c = 8 _ (2)-(3) a - b = 1(4) a+ b = 3 (2-3+1) 2a = 4

a = 2

Kết quả

 Sự khác biệt giữa các nhánh có thể biểu hiện dạng số hay độ dài của các nhánh tiến hóa

 Nhánh tiến hóa càng ngắn, loài đó được xem như xuất hiện trước, nhánh tiến hóa dài biểu hiện loài xuất hiện sau

Phương pháp thống kê không tham số

(Parsimony)

Nguồn gốc Parsimony: giả thuyết đơn giản nhất nên là 1 giả

thuyết thích hợp nhất (the preferred hypothesis)

Là 1 dạng ứng dụng xây dựng cây phát sinh loài dựa trên trình tự,

cây nào được suy ra có ít tỷ lệ đột biến nhất sẽ được chọn là cây phát sinh loài thích hợp

 Lặp lại các phân tích cho mỗi cột trình tự

 Tổng hợp các thay đổi cho mỗi loại cây phát sinh có thể xảy ra tạo nên cây phát sinh loài:

Phương pháp tìm kiếm các khả năng có thể xảy ra

(Likelihood)

 Tương tự như PP Parsimony tối đa

 Tập trung phân tích mỗi cột trong 1 chuỗi trình tự

 Tập trung vào các cây phát sinh có thể có.

 Thay vì tính toán số lượng thay đổi riêng biệt, tính toán các khả năng có thể

xảy ra  Đưa ra 1 mô hình tiến hóa nhất.

 Tính toán lại các nghiên cứu thực tiễn để so sánh các khác biệt

Khảo sát sự tiến hóa

 Quá trình chuyển đoạn ( transition A↔G, C↔T ) xảy ra thường xuyên hơn quá trình đảo

đoạn ( transversion A↔C, A↔T, G↔C, G↔T )

Khảo sát sự tiến hóa

Khảo sát sự tiến hóa

 Các nguồn thông tin về các mẫu base quyết định tỷ lệ đột biến (Base thường

xuất hiện và các tỷ lệ đột biến).

 Đưa ra các hình mẫu, sau đó tính toán các khả năng có thể xảy ra của mỗi

cây phát sinh loài tại mỗi vị trí của trình tự sắp xếp.

 Tổng hợp các khả năng đồng thời và xác định cây phát sinh loài thích hợp

nhất

Câu hỏi ôn tập

 Theo bảng cột dữ liệu trình tự dưới đây,cây phát sinh loài nào thích

hợp hơn nếu PP likelihood được sử dụng để phân tích dữ liệu

Độ tin cậy của cây phát sinh loài

likelihood) là điểm lặp lại (bootstrap)

Sequence1 GAGCTAGGGAATCTTAATTTGAAGGTT

Sequence2 GAACTCGGGACTCTTGATCTGAGGGTT

Sequence3 ATGTGAGGGAATCTTATATTGAAGGTT

Điểm lặp lại (Bootstrap)

 Là kỹ thuật xử lý thống kê các phép đo lường về độ chính xác với các khoảng ước

lượng về mẫu nghiên cứu

 Cho phép sự ước lượng các giá trị khác biệt trong 1 sự phân bố các mẫu nghiên

cứu (sample)

 Kiểm định giả thuyết trong thống kê bằng số lần thử lại (resampling) với sự thay

thế từ nguồn dữ liệu gốc (original data)

Điểm lặp lại (Bootstrap)

 Ngẫu nhiên khảo sát các cột từ trình tự n lần

 1 số cột được trình bày (lặp lại) nhiều lần, 1 số khác thì hoàn toàn không

 Xác định cây phát sinh loài tốt nhất trong nguồn dữ liệu

 Lặp lại ngẫu nhiên mẫu nghiên cứu và khảo sát cây phát sinh loài nhiều lần khác

nhau (100 –1000 lần)

 Đếm số lần mỗi nhóm phục hồi lại cây phát sinh loài đó

Re-sampling

Các mặt hạn chế của cây phát sinh loài

 Không hoàn toàn mô tả chính xác lịch sử tiến hóa của các loài

 Các vấn đề về việc dựa vào các phân tích trên 1 loại đơn lẻ về

tính trạng hoặc biểu hiện gen & protein

 Thường khác biệt với loài đầu tiên so sánh dựa trên dữ liệu khác

biệt trong nghiên cứu

Các hạn chế của cây phát sinh

 Dữ liệu đầu ra của phân tích quan hệ loài là 1 phép ước lượng các biểu

hiện phát sinh loài (phylogenetic characteristic)

VD: 1 cây phát sinh loài về 1 tiểu phần gen về Haemoglobin) không phải cây phát sinh loài về phân loại về Haemoglobin của loài từ các đặc tính được

khảo sát

=> 1 gen không thể quyết định quan hệ 1 loài nào đó

Các hạn chế

 Khi 1 loài đã tuyệt chủng có trong cây phát sinh loài, chúng là đại diện cho 1 nhánh

cuối không liên quan vì chúng hầu như không giống 1 tổ tiên trực tiếp của 1 loài đang còn tồn tại khi chưa được chứng minh.

 Theo quan điểm chủ nghĩa hoài nghi, 1 loài đã tuyệt chủng được phân tích trình tự

hoàn toàn hoặc 1 phần khó chính xác mặc dù sự thật là chỉ 1 đoạn DNA cổ đại hữu ích được bảo quản hơn 100,000 năm

Luận điểm của Louisiana vs Schmidt

 Nha sĩ truyền bệnh HIV/AIDS cho bệnh nhân nhổ răng.

 Lần đầu tiên trong lịch sử một ngành nghiên cứu tiến hóa được ứng dụng trong việc

xác định các tội phạm trong xét xử.

 Xác định phụ nữ mang thai mang virus HIV+ trong các biểu đồ tuần hoàn máu sau khi mang

thai

 Chồng cô đã kiểm tra HIV âm tính

 Người phu nữ khẳng định rằng cô ta không có thói quen “bừa bãi trong sinh hoạt”

Luận điểm của Louisiana vs Schmidt

 Cô ta khẳng định rằng chỉ 1 nguồn duy nhất có thể lây truyền là 1 chất

tiêm “Vitamin K” được đưa bởi bạn trai cũ.

 Chia tay không êm thắm Bạn trai cũ nổi giận, chia tay với những cuộc

viếng thăm hoặc cuộc gọi không mong muốn

 Bạn trai cũ của cô là 1 nha sĩ, có 1 bệnh nhân HIV mà anh ấy đã lấy mẫu

máu

Luận điểm của Louisiana vs Schmidt

 Bạn trai cũ chích cho cô ấy 1 mũi nghi ngờ “Vitamin K‟

 Dựa vào chiều dài của thời gian từ khi tiêm và tỷ lệ phát triển

nhanh của các đột biến di truyền của virus HIV/AIDS, căn cứ theo các nguồn dữ liệu về AIDS trong người phụ nữ trở thành 1 ngành nghiên cứu về cây phân tích phát sinh loài

Luận điểm của Louisiana vs Schmidt

Câu hỏi: Có phải dòng HIV từ người phụ nữ có phải có mối liên quan với dòng HIV được lấy từ máu bệnh nhân của nha sĩ?

Giả thiết

2 giả thiết được đưa ra

-Người phụ nữ ngay thẳng -Người phụ nữ gian dối

Chứng minh giả thiết

 Chiết DNA, phóng đại DNA bằng PCR và giải mã trình tự từ những nhóm gen riêng

biệt như:

–Người phụ nữ

–Virus HIV của người nha sĩ

–Từ bệnh nhân có mang HIV+

–Các dòng AIDS từ các phân bố và phân loại loài có liên hệ gần của Lafayette



Chứng minh giả thiết dựa trên cây phát sinh loài

Các ứng dụng khác

Các tài liệu tham khảo thêm

 Cây phát sinh loài không rõ nguồn gốc biểu

hiện mối quan hệ giữa trình tự aa của F rubripes

IL-6 cho toàn bộ chiều dài phân tử với các nhóm

IL-6 đã biết trong trình tự thành viên của họ IL 6

 Cây phát sinh loài được xây dựng dựa trên mối quan hệ láng giềng (neighbour-joining)

Sự tiến hóa tương lai???

Các kiến thức cần nhớ

 Ý nghĩa của cấy phát sinh loài

KẾT THÚC CHƯƠNG IV