生物多样性在维持生态平衡、提供食物和支持全球生计方面发挥着至关重要的作用。印度是生物多样性极其丰富的国家之一,拥有大量特有物种。水生生物多样性,尤其是渔业资源,至关重要,因为它提供富含蛋白质的食物、维持生计并产生外汇。然而,由于人为因素导致的生物多样性下降令人担忧。综合分类学结合了传统方法和分子方法,彻底改变了分类学领域。基于形态特征的传统分类学历来支撑着我们对物种多样性的理解。然而,它有时会遇到表型可塑性等问题,即生物体的外观在不同环境条件下差异很大。过去三十年发展起来的 DNA 条形码等分子技术弥补了传统方法的不足,解决了分类模糊性问题,揭示了隐秘物种,揭示了形态学方法可能遗漏的进化关系。尽管印度拥有多样化的农业气候区,并且是一个生物多样性大国,但其生物多样性中只有不到一半得到了分子水平的表征。新一代测序等先进方法现在可以直接从环境样本中识别物种,增强了我们全面监测生物多样性的能力。培训计划“综合分类学和系统发育学”专门为让研究人员了解传统和基于 DNA 序列的物种划界技术的强大组合而设计。这种综合方法对于准确编目印度丰富的生物多样性和实施有效的保护战略至关重要。
系统发育研究是理解植物物种的进化关系和历史轨迹的基石,阐明了生物多样性,生态适应和遗传遗产。这项研究通过结合形态学,分子和生物信息学方法的综合方法来研究植物分类群的进化历史。通过采用先进的系统发育重建技术,包括最大似然和贝叶斯推断,并利用全面的基因组数据集,这项研究发现了谱系差异和对地质时间尺度的物种形成事件。特别重点是确定保守和适应性特征的进化意义,从而阐明了推动植物多样化的遗传和环境因素。该研究还研究了水平基因转移,杂交和多倍体在塑造植物进化模式中的作用。通过映射关键遗传标记的分布,这项工作提供了有关历史气候变化,栖息地分裂和种间相互作用如何影响植物进化和适应性策略的见解。结果揭示了各种系统发育分支之间遗传差异和收敛的明确模式,突出了
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使用MCMC算法的贝叶斯系统发育分析产生了以系统发育树和相关参数样本形式的系统发育树的poserior分布。树空间的高维度和非欧几里得性质使总结树空间中后验分布的核心趋势和方差复杂。在这里,我们介绍了一个可从树的后部样本构建的可构造的新的树木分布和相关的点估计器。通过模拟研究,我们表明,这一点估计器的性能也至少要比产生贝叶斯后摘要树的标准方法更好。我们还表明,执行最佳的摘要方法取决于样本量和以非平凡的方式的尺寸 - 问题。
描述实现了树木相似性的度量,包括基于信息的广义鲁滨逊距离距离(系统发育信息距离,聚类信息距离,匹配的拆分信息距离;史密斯2020); Jaccard-Robinson-fivt距离(Bocker等人2013),包括Nye等。(2006)公制;匹配的分裂距离(Bogdanowicz&Giaro 2012);最大协议子树距离; Kendall-Colijn(2016)距离,以及最近的邻居交换(NNI)距离,近似于Per li等人。(1996)。包括用于可视化树空间映射的工具(史密斯2022),用于识别树木的岛屿(Silva and Wilkinson 2021),用于计算树木和树木的中间体,以计算树木和跨越树木的中间体。
描述有效实施系统发育树的创建,修改和分析。应用包括:具有指定形状的树的产生;树木重排;树状分析;树木的生根和子树的提取;计算和描述分裂支持;绘制流氓分类单元的立场(Klopfstein&Spasojevic 2019);祖先 - 居民关系的计算,“干性”(Asher&Smith,2022)和树的平衡(Mir等人(Mir等)2013,Lemant等。 2022),;人工灭绝(Asher&Smith,2022);从Newick,Nexus进口和出口树木(Maddison等人。 1997),tnt 格式;以及分裂和cladistic信息的分析。2013,Lemant等。2022),;人工灭绝(Asher&Smith,2022);从Newick,Nexus进口和出口树木(Maddison等人。1997),tnt 格式;以及分裂和cladistic信息的分析。
系统发育树是一个分支图,代表基于物理或遗传相似性和差异的物种或分类单元之间的进化关系。它说明了他们共同的进化史和祖先的共同历史,在地球上所有生命在理论上都是单个系统发育树的一部分。计算系统发育学使用算法来确定这些关系的最准确表示。在数学优化的语言中,系统发育树是一棵所谓的施泰纳树(第三级)。尽管史坦纳树在文献中得到了很好的研究,但理论上很难(NP-hard)和实践。在本论文中,我们专注于建造施泰纳树。以瑞士数学家Jakob Steiner命名的Steiner树问题是组合优化问题,也是对最小跨越树的概括。最小跨越的树将图中的所有节点连接到最小的边缘长度总和最小的树中。相比之下,斯坦纳树可能包括预定义集合中的其他节点,以进一步最大程度地减少整个网络长度,从而使选择最佳施泰纳点具有挑战性。对于系统发育树,这种施泰纳指向进化史上的祖先。由于进化史受到不利影响的影响,因此也需要考虑后者。硕士论文的第一部分是关于系统发育和施泰纳树的文献的摘要。论文应该从应进一步发展的现有算法思想开始。主要贡献应该是通过利用贝叶斯方法在不确定性下优化植物树的算法的开发和实施。该论文主题来自与地理Nordbayern(FAU)的合作。
真菌内生菌可增强养分吸收并诱导宿主植物产生抗性,从而促进植物生长发育。在本研究中,我们报告了与草类 Saccharum spontaneum L. 相关的根部真菌内生菌 (RFE) 的出现和多样性,这些菌生长在菲律宾北部邦板牙省萨科比亚河沿岸的火山泥流地区。火山泥流是水和火山碎屑的混合物。本研究通过形态培养表征和 ITS 基因的分子分析鉴定了分离的 68 种 RFE,并将它们归类为九个属,即曲霉菌、枝孢菌、附球菌、镰刀菌、青霉菌、紫霉、踝节菌、木霉和丝核菌。稀疏曲线分析显示采样工作量为 75%,其中宿主植物 1 和 3 的物种最为多样化。我们的研究强调了在受火山活动影响的地区茁壮成长的三种宿主植物的内生真菌的巨大多样性。
描述 用于读取、写入、绘制和操作系统发育树的函数,在系统发育框架中分析比较数据,祖先特征分析,多样化和宏观进化分析,计算 DNA 序列的距离,读取和写入核苷酸序列以及从 BioConductor 导入,以及多种工具,例如 Mantel 检验、广义天际线图、系统发育数据的图形探索(alex、trex、kronoviz)、使用平均路径长度和惩罚可能性估计绝对进化率和时钟树,使用非同时期序列确定树的年代,将 DNA 转化为 AA 序列,以及评估序列比对。系统发育估计可以用 NJ、BIONJ、ME、MVR、SDM 和三角法以及几种处理不完整距离矩阵的方法(NJ*、BIONJ*、MVR* 和相应的三角法)来完成。一些函数调用外部应用程序(PhyML、Clustal、T-Coffee、Muscle),其结果返回到 R 中。
摘要:本文研究了马尔堡正病毒种(包括马尔堡病毒 (MARV) 和 Ravn 病毒 (RAVV))的遗传多样性和进化动态。利用自然宿主和疫情期间报告的人类病例的序列数据,我们进行了全面的分析以探索遗传变异性,在基因组和基因水平上构建单倍型网络以阐明病毒动态和进化途径。我们的研究结果揭示了 MARV 和 RAVV 的不同进化轨迹,MARV 在不同生态区域表现出更高的适应性。MARV 表现出丰富的遗传多样性和多种进化压力的证据,表明其能够适应不同的环境。相比之下,RAVV 表现出有限的遗传多样性,没有检测到重组事件,表明其进化稳定性。这些差异表明,尽管 MARV 继续在各个地区多样化和适应,但 RAVV 的进化潜力可能受到限制,这可能反映了马尔堡正病毒物种病毒生态学中的不同作用。我们的分析解释了这些病毒的进化机制,强调 MARV 正在经历人际传播的进化适应,令人震惊地强调了全球对 MARV 引发下一次大流行的担忧。然而,有必要进一步开展跨学科的“同一个健康”研究,以回答一些剩余的问题,包括家养和野生动物物种的宿主范围和遗传易感性,以及生物多样性网络在该疾病生态动态中的作用。