Bu metodun kuramsal olarak nasıl işlediğini kavramak için yeteri istatistik bilgisini donanmış olmak elzemdir. Ancak basitleştirirsek, eldeki bilgi ile olması ihtimali en yüksek ağaç ya da çözümleme en makbul olanıdır
DNA ve protein dizilerinin karşılaştırılmasıyla yapılan moleküler filogenetik analizler, türlerin evrimsel ilişkilerini, çoklu gen ailelerinde gen duplikasyon örneklerini, genlerin ve genomların evrimini şekillendiren seçici güçleri anlamamızı ve moleküler evrim oranlarının hesaplanmasını sağlamaktadır.
Bilimsel bir sınıflandırmadır.
Doğal sınıflandırma yapılırken, sınıflandırılacak canlıların şu özellikleri dikkate alınır:
Köken benzerlikleri
Akrabalık dereceleri
Embriyolojik benzerlikleri
Protein benzerlikleri
İki birim arasında en az değişiklik gerektiren ağaç en makul olan ağaçtır. Bu şu demektir: en az farklı olan birimler birbirine en yakın ve benzeyen birimlerdir.
.
Bu metodun kuramsal olarak nasıl işlediğini kavramak için yeteri istatistik bilgisini donanmış olmak elzemdir. Ancak basitleştirirsek, eldeki bilgi ile olması ihtimali en yüksek ağaç ya da çözümleme en makbul olanıdır
Hemen her alanda kullanımı oldukça yaygınlaşan istatistik modeli filogenetiğin en popüler metodudur. Temelde Likelihood metoduna benzemekle beraber, öncül(prior) olasılık kullanımı ile bu metoddan ayrılır.
Taksonlar arasındaki benzerliğin derecesini esas almaktadır. Bu yol ile de bir sınıflandırmanın oluşacağı savunulmaktadır.
Çünkü en fazla benzerlik ortak bir ataya sahip bireyler arasında beklenir.
Numerik fenetik: Bireylerin eşit ölçüde değer verilmiş hemen bütün benzerliklerinin değerlendirilmesidir
Numerik fenetik evrimsel ve filogenetikçiler tarafından homoplastik karakterlerin (paralel evrim veya bağımsız olarak kazanılan benzerlikler) ve eski atalardan kalan benzerliklerin eleştirilmesidir.
Her bir karaktere eşit değer biçer ve olası ölçüde tüm benzerlikleri dikkate aldığı için doğal sınıflandırmaya yakın bir sınıflandımadır.
Bu ağaçlar genellikle oldukça karmaşık yöntemler ile elde edilirler
Mesafe Temelli Yöntemler: Dizi hizalanması (alignment) temeline dayanarak hesaplanan dizi çiftleri arasındaki farklılıkların miktarına (mesafeye) dayanır.
a)Kümelenme Temelli Yöntem
UPGMA(Unweighted Pair Group Method Algorithm)
Neighbor-Joining (NJ)
b) En iyi durum(optimum) Temelli Yöntem
En benzer dizi çiftlerinden başlayan bir mesafe matrisine dayanarak filogenetik ağacı hesap ederler. Bu algoritmalar, aritmetik ortalamayı kullanırlar
UPGMA yönteminde tahmin edilen mesafeler ile gerçek evrimsel mesafeler tam olarak uyuşmamaktadır. Bu da yöntemin yeterince başarılı olmadığını göstermektedir.
Ağacın dalları boyunca değişiklik hızının sabit olduğunu varsayar
Bu nedenle hesaplamaları yaparken ağacın kökünü (root – ortak ata) de hesaplar.
Komşu Birleştirme Yönteminde ise kümelenme temelli algoritmada olduğu gibi taksonların kökten eşit uzaklıkta olduğu varsayılmaz.
Bu yöntem ile sadece bir tane ağaç oluşturulur ve diğer olası ağaç topolojileri test edilmez. Bu sorunun giderilmesi için genelleştirilmiş komşu birleştirme yöntemi geliştirilmiştir.
KAYNAK www.eğitimblog.net
www.wikipedia.org
www.refgen.com
Comments