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World File Search System系统发育
系统发育结构在实验生态群落中的相互作用
水解：10 µL反应，含有2.5 µm的氨基酸桥接构建体，用于闭环反应，另外50 µM复制的寡核苷酸（A2C2Duplex或A3C3Duplex s3）在90°C上进行了1分钟的22分钟（slove cooling Colow），在90°C上加热了10分钟的循环。然后将退火反应用HEPES pH 8.0和MGCL 2稀释，以在10 µL：200 mM HEPES pH 8，2.5 mM MGCL 2，0.75 µm退火构建体中给出最终条件。在指定的时间点，用14 µL淬灭缓冲液稀释1 µL等分试样，该缓冲液的反向补体（在表S3中A2C2ReVComp或A3C3Revcomp）在表S3中的A2C2REVCOMP或A3C3REVCOMP在表S3中进行了3分钟，并通过95°C进行了3分钟，并通过COOLEDEED COOLED，并分析了3分钟，并在95分钟内加热。通过量化图像句TL中的每车道归一化频带强度，获得了全长甘氨酸桥构建体与水解产物的比率。负桥构建体（p）与初始桥接构建体（P 0；假定为1）的比率为负的自然对数。斜率代表K obs，通过将LN（2）与k obs分开来获得半衰期。
纬度系统发育和多样性梯度由热带温度过渡区
整个空间的生态和进化力的分布带来了大约2个生物多样性的模式。在大型地理区域中，这会导致生物多样性的区域化3进入被称为生物区域的结构化单元。为了了解4种此类模式如何出现，需要清楚地描述生物区域。我们将树种用作5型模型分类单元，以分析生物多样性的全球分布，并了解如何形成6种生物多样性的纬度梯度，特别是纬度系统发育和发散7梯度。通过编译树种分布8及其系统发育关系的广泛数据集，我们使用数据驱动的方法来描述全局9个类似的进化历史的生物区域，称为Thyloregions。我们的分析揭示了热带区域和温带区域之间的10个区域，即“桥”对象 - 11 gion，具有独特的进化组成，并且与气候和环境参数的尤为较弱的缔合12。通过模拟，我们表明，纬度系统发育和多样性梯度的13个率在14中更有可能出现在热带和温带区域之间的独立生态区域，15表明，其作为阶梯式岩石在阶梯式结构中的作用，在独特的16个气候动物之间的物种中的阶梯式结构中，可以塑造latientapitalinalinalinalital梯度。这项研究强调，生物多样性的进化结构的准确局限性可以揭示先前神秘的区域18在生物驱动模式的形成中具有基本进化作用。19
1897 - 1904（2024）DNA条形码和系统发育研究...
要解决正在进行的全球生物多样性危机，必须以强大的信息为基础保护方法（Buxton等，2021）。动物福利，渔业管理，海鲜可追溯性以及许多其他组织在很大程度上依赖于精确识别鱼（Ward等，2009）。常规的形态分类法仅限于描述隐性物种，少年或加工的海鲜物品（Costa＆Carvalho，2007年）。关于垂钓者捕获率和物种组成的统计数据已被广泛用于监测商业和娱乐性重要物种的丰富性变化（Beaudreau＆Levin，2014; Florisson，2015; Kroloff，2016; Kroloff，2016; Thurstan et al。，2016; Quinn，2018; Quinn，2018; Chan et al.Chan et al。，2019年; Re.e rece and''DNA条形码，使用线粒体细胞色素C氧化酶亚基I（COI）基因已成为可靠的方法
人脑中丘脑皮质连通性的系统发育保守的轴
使用Sigmoid Transformation的间隔。c，将转录组数据分配给丘脑种子。voxelwise估计在丘脑中提取了2,228个具有差异表达的基因的验尸基因表达的估计值。对于每个基因，每个种子点都分配给它所在的体素的表达值，以产生921 by-2228 by-by-gene矩阵。如上所述，每个基因的表达水平根据缩放的乙状结肠标准化为单位间隔。d，关节分解。通过主成分分析（PCA）将逐皮连通性和逐个基因矩阵串联并分解为一组正交因素。从最终的主组件（PC）中，第一台PC（PC1）解释了串联数据矩阵中差异的30.2％。对于每个PC，分数分别描述了丘脑和载荷中每个成分的表示，分别描述了每个皮质区域和基因的连通性强度和基因表达水平的贡献。
molevolvr：一种用于使用分子进化和系统发育
1科罗拉多大学Anschutz大学医学校园的生物医学信息学系，CO 80045； 2基因组学和分子遗传学本科课程，密歇根州立大学，东兰辛，密歇根州48824； 3密歇根州立大学，密歇根州立大学微生物与分子遗传学系病理生物学和诊断研究系，密歇根州48824； 4计算机科学本科课程，密歇根州立大学，东兰辛，密歇根州48824； 5密歇根州立大学的生物化学和生物技术本科课程，东兰辛，密歇根州48824； 6科罗拉多大学Anschutz大学医学校园的6学院，Aurora，CO 80045； 7密歇根州立大学，密歇根州立大学，密歇根州东兰辛，密歇根州48824。
getphylo：快速自动生成多洛克斯系统发育树
抽象背景：基因组数据的增加数量呼吁工具可以快速有效地产生基因组规模的系统发育。现有工具依赖于大型参考数据库或需要长长的从头计算来识别直系同源物，这意味着它们的运行时间很长，并且在分类学范围上受到限制。为了解决这个问题，我们创建了GetPhylo，这是一种从注释序列中快速生成系统发育树的python工具。结果：我们提出了GetPhylo（Ge nbank t o phylo Geny），该工具会自动从一个带注释的基因组中构建系统发育树。直系同源物是通过最大可能性的所有编码序列的串联比对来推断系统发育的。我们对两种现有工具AutoMlst和gtdb-tk进行了彻底的Get-Phylo基准测试，以表明它可以在很短的时间内生产出可比质量的树。我们还展示了在包括细菌和真核基因组以及生物合成基因簇在内的四个案例研究中Getphylo的屈曲。结论：GetPhylo是一种自动产生基因组规模系统发育树的快速可靠工具。getPhylo可以在很短的时间内产生与其他软件相当的系统发育，而无需大型本地数据库或强烈的计算。getphylo可以从各种数据集中迅速识别直系同源物，无论分类学或基因组范围如何。getphylo的可用性，速度，灵活性使其成为系统发育工具包的宝贵补充。
遗传特性和对普通乌鸦（Corvus Splendens）的系统发育分析
普通的房屋乌鸦（Corvus Splendens）具有显着的生态适应性，使其在大陆上的快速扩张。尽管分布广泛，但仍需要遗传研究来阐明其进化史和人口结构。本研究采用DNA条形码，重点是线粒体基因细胞色素氧化酶亚基I（COX1），这对于物种鉴定和系统发育分析非常有效。从70 C.旁遮普邦的七个城市的70 C中收集了血液样本：拉合尔，卡苏尔，sialkot，narowal，pakpattan，gujranwala和bahawalpur。基因组DNA提取，并使用PCR技术扩增Cox1基因的部分序列。从10个随机选择的标本中对Cox1标记的测序揭示了9种不同的遗传变异。种间分析将我们的C. splendens序列与GenBank中的各种Corvus物种一起定位，而种内分析确定了15种遗传变异。这些变体显示核苷酸的身份率范围从98.7％到99.8％，遗传距离在0.002至0.013之间。分析表明，C。Splendens集团由一个单一的异质进化枝组成，其中包括来自多个国家的变体，包括巴基斯坦，坦桑尼亚，尼泊尔，南非，马来西亚，马来西亚，斯里兰卡，孟加拉国，孟加拉国，肯尼亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚和新加坡。这项研究显着增强了我们对C. Splendens种群中遗传多样性和进化关系的理解，强调了遗传研究的必要性，以告知保护策略。采用先进分子技术和更广泛的地理抽样的进一步研究对于评估这种适应性物种的遗传多样性和种群动态至关重要。
系统发育学：一种用于处理和分析系统基因组数据
动机：生物学过程中的各种学科并分析了多个序列比对（MSA）和系统基因树，以评估其信息含量，推断进化事件和过程并预测基因功能。但是，由于缺乏统一的工具包，MSA和树木的自动处理仍然是一个挑战。为了填补这一差距，我们介绍了Phykit，这是一种使用30个处理MSA和树木的函数的工具包，包括但不限于估计突变率，序列组成偏见的评估，计算分子时钟的违规程度以及与下属的分子抗体（内部分支）（较低的支撑）。结果：为了证明Phykit的实用性，我们详细介绍了三种用例：（1）总结MSA和系统发育树中的信息内容，以诊断出序列或树数据的潜在偏见； （2）评估基因 - 基因的共同变异，以鉴定基因之间的功能关系，包括新颖的关系，以及（3）标志性的系统发育树中缺乏分辨率事件或多构象，这些事件暗示了快速辐射事件或缺乏数据。我们预计，植物会对处理，检查和得出生物学意义有用。可用性和实施：phykit在GitHub（https://github.com/jlsteenwyk/phykit），pypi（https：//pypi.org/project/phykit/）和Anaconda Cloud（https：//pro）云（https：//p：org/project/phykit/）和Anaconda Cloud（https：httpps：htttps：/带有广泛文档和用户教程的Cense（https://jlsteenwyk.com/phykit）。联系人：jacob.steenwyk@vanderbilt.edu或antonis.rokas@vanderbilt.edu补充信息：补充数据可从Bioinformatics Online获得。
丝兰（Agavoideae，Asparagaceae）中的系统发育关系和特征演化
丝兰（Asparagaceae，agavoideae）的当前分类基于形态学特征，主要是基于水果类型，碳纤维，叶缘和花序类型。为了研究这些特征的演变及其作为丝兰中某些群体的突触形态的潜在分类学意义，对44丝甘菌和八种外部种类进行了系统发育分析。差异时间会产生适当的系统发育框架，以研究形态特征的演化。最大似然和贝叶斯推论分析显示，与丝兰的这两个属中的任何一个相比，Hesperoyucca和Hesperaloe之间的系统发育关系更紧密。先前提出的属内提出的系列没有被回收为单系，但基于水果类型，我们恢复了两个主要进化枝，我们在这里命名了Aloifolia和crade Rupicola。YUCCA茎的年龄和牙冠组的年龄分别为14.34（95％HPD：14.64–14.2）和7.45（95％HPD：11.31–3.48）年龄。最近的多元化事件发生在肉体和干果的物种中。Yucca是单系的，具有两个主要进化枝，对应于带有干果的物种（进化枝Rupicola）和肉质的果实（Aloifolia）。在两个进化枝中都观察到了部分地理一致性。分散类型可能是该属多元化的关键特征。叶边缘，碳纤维和花序类型与系统发育关系不一致。