PHYRN: a robust method for phylogenetic analysis of highly divergent sequences.
PHYRN: a robust method for phylogenetic analysis of highly divergent sequences.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0034261
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
van Rossum DB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bhardwaj G;Ko KD;Hong Y;Zhang Z;Ho NL;Chintapalli SV;Kline LA;Gotlin M;Hartranft DN;Patterson ME;Dave F;Smith EJ;Holmes EC;Patterson RL;van Rossum DB
多序列比对和系统发育分析在序列相似性的“模糊区域”（≤25%的氨基酸同源性）都存在问题。在此，我们利用各种模拟数据集探讨在极端序列分歧下系统发育推断的准确性。我们评估了四种领先的多序列对齐（MSA）方法（MAFFT, T-COFFEE， CLUSTAL和MUSCLE）和六种常用的树估计程序（基于距离的：Neighbor-Joining；基于字符的：PhyML， RAxML， GARLI， Maximum Parsimony和Bayesian）与一种新的MSA独立方法（PHYRN）。引人注目的是，在“午夜区”遗传距离（约7%的成对身份和每个位置4.0的差距），PHYRN返回的高分辨率系统发育图优于传统方法。我们认为这是由于PHRYN能够放大信息位置，即使在最极端的序列分化水平。我们还评估了PHYRN算法在推断不同危险蛋白超家族的深层进化关系方面的适用性，与基于msa的方法相比，PHYRN算法推断出了一个更健壮的树。综上所述，这些结果表明，PHYRN代表了一种强大的机制，可以在高度分化的蛋白质序列数据集中绘制未知的前沿。
Both multiple sequence alignment and phylogenetic analysis are problematic in the “twilight zone” of sequence similarity (≤25% amino acid identity). Herein we explore the accuracy of phylogenetic inference at extreme sequence divergence using a variety of simulated data sets. We evaluate four leading multiple sequence alignment (MSA) methods (MAFFT, T-COFFEE, CLUSTAL, and MUSCLE) and six commonly used programs of tree estimation (Distance-based: Neighbor-Joining; Character-based: PhyML, RAxML, GARLI, Maximum Parsimony, and Bayesian) against a novel MSA-independent method (PHYRN) described here. Strikingly, at “midnight zone” genetic distances (∼7% pairwise identity and 4.0 gaps per position), PHYRN returns high-resolution phylogenies that outperform traditional approaches. We reason this is due to PHRYN's capability to amplify informative positions, even at the most extreme levels of sequence divergence. We also assess the applicability of the PHYRN algorithm for inferring deep evolutionary relationships in the divergent DANGER protein superfamily, for which PHYRN infers a more robust tree compared to MSA-based approaches. Taken together, these results demonstrate that PHYRN represents a powerful mechanism for mapping uncharted frontiers in highly divergent protein sequence data sets.
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影响因子：
14.9
作者：
Lassmann T;Frings O;Sonnhammer EL
通讯作者：
Sonnhammer EL
DOI：
10.1073/pnas.0803860105
发表时间：
2008-09-09
影响因子：
11.1
作者：
Chang, Gue Su;Hong, Yoojin;van Rossum, Damian B.
通讯作者：
van Rossum, Damian B.
影响因子：
1.7
作者：
Desper, R;Gascuel, O
通讯作者：
Gascuel, O
影响因子：
3.7
作者：
Hong Y;Chintapalli SV;Ko KD;Bhardwaj G;Zhang Z;van Rossum D;Patterson RL
通讯作者：
Patterson RL
DOI：
10.1523/jneurosci.3974-09.2010
发表时间：
2010-01-06
期刊：
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
影响因子：
--
作者：
Kang BN;Ahmad AS;Saleem S;Patterson RL;Hester L;Doré S;Snyder SH
通讯作者：
Snyder SH