Молекулярная филогенетика 2018
Материал из Институт биоинформатики
В курсе мы рассмотрим основные понятия и методы филогенетики на основе молекулярных данных, поговорим о закономерностях эволюции последовательностей ДНК и научимся запускать разные программы для работы с выравниваниями, строить филогенетические деревья и представлять их графически.
Содержание
Преподаватель
- Михаил Райко
Темы занятий
Теоретические занятия: онлайн-курс «Молекулярная филогенетика» на Stepik
- Модуль 1 (17–23 февраля): Введение. Необходимая терминология. Знакомство с деревьями.
- Модуль 2 (24 февраля – 9 марта): Выравнивание нуклеотидных и белковых последовательностей.
- Модуль 3 (10–23 марта): Методы построения филогенетических деревьев: MP, ME, NJ, ML.
- Модуль 4 (24 марта – 6 апреля): Тестирование топологии дерева: бутстреп, супердеревья.
- Модуль 5 (7–20 апреля): Байесовские методы в филогенетике. Датировка.
- Модуль 6 (21 апреля – 4 мая): Немного о генетике популяций. Методы изучения микроэволюции.
- Модуль 7 (5–18 мая): Молекулярные маркеры. Эволюция гена и эволюция генома.
Практические занятия
- 17 февраля: вводное занятие.
- 24 февраля: графическое отображение филогенетических деревьев средствами R и Python.
- 10 марта: работа с базами данных биологических последовательностей.
- 17 марта: запуск и сравнение программ множественного выравнивания последовательностей.
- 24 марта: очистка выравнивания. Выбор модели эволюции.
- 7 апреля: выбор модели эволюции (продолжение). Запуск и сравнение алгоритмов построения деревьев.
- 14 апреля: сравнение алгоритмов построения деревьев. Проверка деревьев. Бутстреп-анализ (продолжение).
- 21 апреля: байесовские методы в филогенетике. Работа с программой mrbayes.
- 28 апреля: байесовские методы в филогенетике (2). Работа с пакетом Beast (точнее, связкой Beauti & Beast & Tracer).
- 13 мая: программы для анализа структуры популяции.
- 19 мая: обсуждение и подведение итогов курса.
Аттестация
Итоговая аттестация: оценка. Она складывается из баллов, полученных за выполнение заданий в онлайн-курсе, оценок за домашние задания по материалам семинаров и мини-проект. >90% = отлично, >75% = хорошо, >60% = удовлетворительно. Следите за дедлайнами! Баллы за задания, сданные с опозданием, будут снижены в два раза. Аргументированные просьбы о продлении дедлайна принимаются до дедлайна.
Материалы
Рекомендуемая литература
- Hall, Barry G. Phylogenetic trees made easy: a how-to manual. Vol. 547. Sunderland, MA: Sinauer Associates, 2004. Действительно очень доходчивые объяснения основных понятий.
- Felsenstein, Joseph. Inferring phylogenies. Vol. 2. Sunderland: Sinauer associates, 2004. Некоторые сведения в этой книге изрядно устарели, но зато очень интересные рассказы об учёных и открытиях. Любителям таких историй рекомендуется.
- Lemey, Philippe, Salemi, Marko, and Vandamme, Anne-Mieke. The phylogenetic handbook: a practical approach to phylogenetic analysis and hypothesis testing. Cambridge University Press, 2009. Универсальный справочник по основным методам (к сожалению, почти исключительно в их воплощении в GUI).
- Paradis, Emmanuel. Analysis of Phylogenetics and Evolution with R. Springer Science & Business Media, 2011. Уникальный справочник по тому, как применять филогенетические методы в R и не изобретать лишних велосипедов. С тех пор появилось несколько новых пакетов, но основную информацию можно почерпнуть.
- Baum, David A., and Stacey D. Smith. Tree thinking: an introduction to phylogenetic biology. Roberts, 2013. Ещё одна приятная книга с доходчивыми объяснениями. На мой взгляд, книга написана очень интересно, хотя может быть сложновата для не очень уверенно читающих по-английски: язык местами изысканный.
- Biopython::Phylo Это для тех, кто предпочитает Python.
- Russell, David James, ed. Multiple sequence alignment methods. Humana Press, 2014. Для тех, кто хочет глубже понять алгоритмы, лежащие в основе выравнивания последовательностей.
- Garamszegi, László Zsolt (ed). Modern phylogenetic comparative methods and their application in evolutionary biology. Concepts and Practice. London, UK: Springer, 2014. Подробное руководство по избранным методам.
- Anders Gorm Pedersen. Computational Molecular Evolution (MOOC). 2013. Очень хороший курс, близкий по тематике к нашему. К сожалению, сам курс на платформе Coursera закрыт, а материалы недоступны, но по крайней мере лекции есть на Youtube.