Математические модели в естественнонаучном образовании. Том II

Задачи для самостоятельного решения:

Прежде чем пытаться решить предлагаемые задачи, загрузите базу данных primatedata в MATLAB, чтобы получить доступ к этим аспектам и искажениям, упомянутым выше, все из которых происходят из работы Хаясака от 1988 года. Введите команду who, чтобы увидеть имена переменных, создаваемых данным m-файлом.

5.6.1. Массив расстояний Distprimates представляет собой матрицу 12 ? 12, с расстояниями, вычисляемыми по 6-параметрической модели подстановки основания. Названия таксонов в порядке записей матрицы находятся в переменной с именем Namesprimates. Выполните алгоритм присоединения соседей для этих данных с помощью команды nj(Distprimates,Namesprimates{:}).

Нарисуйте метрическое дерево, получившееся в результате.

5.6.2. Используйте имеющиеся знания и свой ответ на предыдущую задачу, чтобы изобразить корневое топологическое дерево, которое могло бы описать эволюционную историю пяти гоминоидов, упомянутых во введении.

5.6.3. Сколько возможных некорневых топологических деревьев может описать эволюцию 12 приматов? Сколько возможных корневых топологических деревьев может описать эволюцию пяти гоминоидов упомянутых во введении к главе?

5.6.4. Команды Nameshominoids=Namesprimates(1:5),  Dist hominoids=Dist primates(1:5,1:5) извлекут имена и расстояния между первыми пятью приматами, гоминоидами, упомянутыми во введении к этой главе. Используйте программу nj на данных расстояния только для этих пяти, нарисовав полученное метрическое дерево. Согласуется ли полученная топология с топологией, приведенной в задаче 5.6.1? Согласуется ли метрическая структура? Объясните, как могли возникнуть какие-либо расхождения, которые заметили.

5.6.5. Используйте команду Seqhominoids=Seqprimates([1:5],:)  для извлечения последовательностей для гоминоидов. Некоторые последовательности имеют пробелы, обозначаемые символом «–». Сайты, где любая последовательность имеет пробел, который должен быть удален перед вычислением расстояний, нужно предварительно отфильтровать. Команды gaps=(Seq hominoids =='-'), gapsites=find(sum(gaps)), Seq nogaps=Seq hominoids, Seq nogaps(:,gapsites)=[ ] найдут и удалят эти сайты. Используя последовательности без пробелов, вычислите расстояние Джукса-Кантора, 2-параметрическое расстояние Кимуры и логарифмическое расстояние. Напомним, что [DJC, DK2, DLD]=distances(Seqnogaps) сделает это легко.

а. Насколько похожи эти расстояния с расстояниями в массиве Distprimates?

б. Используйте каждый массив расстояний, который создаете, для построения дерева методом присоединения соседей. Все ли они одинаковы с топологической точки зрения? А с метрической?

5.6.6. Исследуйте, насколько разумны модели Джукса-Кантора и Кимуры замещения оснований для описания происхождения гоминоидов от общего предка. Сделайте это, рассматривая две последовательности одновременно, используя compseq.m для вычисления частотного массива оснований в двух последовательностях. Затем вычислите базовые распределения для каждой последовательности и матрицы Маркова, которые описывали бы эволюцию одного в другое. Близки ли они к модели Джукса-Кантора или Кимуры? Выбор другой модели, который делает Хаясака в работе 1988 года, кажется ли необходимым? Объясните почему.

5.6.7. Повторите решение задачи 5.6.5, но используйте все 12 последовательностей приматов.  Какое из расстояний, по вашему мнению, наиболее целесообразно использовать? Объясните почему.

5.6.8. Из последовательностей гоминоидов выделите первые 10 информативных сайтов. Используйте их для вычисления оценки экономии (вручную) каждого из деревьев в начале этой главы, а также деревьев с соседними парами (шимпанзе, горилла) и (орангутан, гиббон). Какое из трех является наиболее экономным?

5.6.9. Повторите решение предыдущей задачи, но используя 10 информативных сайтов, выбранных для равномерного распределения между информативными сайтами. Считаете ли, что этот выбор информативных сайтов должен быть более или менее обоснованным, по сравнению с предыдущей задачей? Объясните почему. Очевидно, что использование всех информативных сайтов было бы предпочтительнее, но это невозможно сделать вручную, потому что для этих 5 таксонов их 90.

5.6.10. Если у вас есть доступ к программному обеспечению, которое попытается найти самое экономное дерево, используйте его на полных последовательностях для пяти приматов. Примечание: эти последовательности распространяются вместе с образцом файла данных работы Суоффорда от 2002 года.

5.6.11. Векторные кодирующие сайты и некодирующие сайты содержат индексы кодирующих и некодирующих сайтов в последовательностях приматов. Кодирующие сайты могут быть извлечены с помощью команды Seqcoding=Seqprimates(:,codingsites).

а. Вычислите частотные массивы оснований в кодирующих последовательностях для приматов путем сравнения последовательностей по два за раз. Модель Джукса-Кантора или модель Кимуры кажутся разумными, или думаете, что потребуется другая модель?

б. Повторите часть (а) для некодирующих сайтов последовательностей. Считаете ли, что одна и та же модель может применяться как к кодирующим, так и к некодирующим сайтам? Объясните, ссылаясь на данные.

5.6.12. Поскольку кодирование и некодирование могут быть различными, они могут привести к выводу различных деревьев.

а. Используя только кодирующие участки и логарифмическое расстояние, найдите дерево методом присоединения соседей для 12 приматов. Согласуется ли оно топологически с деревом, сделанным с использованием всех сайтов?

б. Используя только некодирующие участки и логарифмическое расстояние, найдите дерево методом присоединения соседей для 12 приматов. Согласуется ли оно топологически с деревом, сделанным с использованием всех сайтов?

Проектные работы:

1. Передача ВИЧ через зубы

В 1990 году в еженедельном отчете центра по контролю и профилактике заболеваний о заболеваемости и смертности сообщалось, что молодая женщина во Флориде, скорее всего, была инфицирована ВИЧ своим стоматологом. Этот вывод был основан в первую очередь на отсутствии альтернативных объяснений инфекции. Стоматолог, который был ВИЧ-положительным, затем публично попросил, чтобы его пациенты были протестированы. В общей сложности семь пациентов были признаны ВИЧ-положительными.

Конечно, амбулаторные ВИЧ-положительные больные были необязательно инфицированы стоматологом. Можно было бы ожидать, что в большой стоматологической практике будут некоторые инфицированные пациенты, чья инфекция не имеет ничего общего с их стоматологической помощью. Эпидемиологическое расследование попыталось оценить другие факторы риска для пациентов. Вероятно, в то время, как и для других заболевания, не зубные инфекции возникают в качестве сопутствующих. Однако из-за трудностей получения точных ответов от пациентов о поведении высокого риска результаты такого исследования нельзя считать окончательными.

Поскольку никаких других возможных случаев стоматологической инфекции никогда не было зарегистрировано, некоторые сомнения оставались в отношении случаев во Флориде.

В 1992 году в Science появилась статья Оу. Эта работа использовала совершенно другой подход с использованием доказательств ДНК, чтобы попытаться установить вероятность пути стоматологической инфекции для пациентов. Поскольку ВИЧ так быстро мутирует в квазивиды, можно было бы ожидать, что люди, недавно инфицированные непосредственным контактом, имеют более похожие виды, чем те, чей общий источник инфекции был более удален. Поэтому исследователи решили секвенировать очень изменчивый ген оболочки ВИЧ у каждого пациента, стоматолога и некоторых других ВИЧ-инфицированных людей, живущих поблизости, которые, как ожидалось, не имели какого-либо тесного контакта с изучаемыми случаями (то есть с местным контролем). Затем они использовали последовательности для построения филогенетического дерева и по схеме кластеризации определили, какие пациенты, по их мнению, были инфицированы стоматологом.

Некоторые из последовательностей ДНК в упомянутой статье были загружены из GenBank для использования. В MATLAB запустите m-файл flhiv.m для чтения данных последовательностей. Это создаст последовательности с именами: dnt, lc1, lc5, ptb, ptc, ptd.

Эти образцы относятся к стоматологу, местному контролю 1, местному контролю 5, пациенту b, пациенту c и пациенту d в научной статье. Хотя эти последовательности уже выровнены, они имеют разную длину, поэтому придется найти самую короткую и отрезать концы других, чтобы сравнить их.

Постройте филогенетические деревья, используя эти последовательности, и сделайте выводы о том, какие пациенты, вероятно, были инфицированы стоматологом.

Рекомендации

Лучше всего попробовать несколько различных методов строительства дерева.

Принимая решение об использовании UPGMA или метода присоединения соседей (или, возможно того и другого), учитывайте предположения, которые делают эти методы.

При выборе формулы расстояния для использования убедитесь, что просматриваете данные, чтобы увидеть, какие модели кажутся наиболее подходящими. Если разные формы дают разные деревья, то в каком из них будете наиболее уверены? Почему?

Если используете метод, который производит некорневое дерево, где нужно разместить корень?

Прежде чем использовать метод максимальной экономии, вычислите, сколько различных деревьев необходимо было бы рассмотреть, если бы все они были исследованы.

Поскольку считать экономичность вручную для большого количества деревьев практически нецелесообразно, нужно использовать столько информативных видов, сколько сочтете приемлемым, и вычислить экономичность для небольшого числа различных деревьев. Одно из этих деревьев должно быть сохранено в файле Distancemethod, а остальные должны быть деревьями, которые, по вашему мнению, также могут быть хорошими кандидатами на эту роль.

Насколько уверены в достоверности полученных результатов и почему? Если отвергаете результаты проделанной работы по построению деревьев как недостаточно строго обоснованные с математической точки зрения, то почувствуете ли большую уверенность в достоверности, просто принимая на веру слова пациентов, заинтересованных в результатах исследования различных факторов риска заражения ВИЧ? Дайте честную оценку тому, насколько ценными, по вашему мнению, являются филогенетические методы.

Глава 6. Генетика

Всем известно, что потомство, как правило, имеет физические черты, общие с их родителями. У особей как правило прослеживается сходство в цвете волос, цвете глаз, росте и телосложении, в отдельных индивидуумах или в целом семействе. Эти селекционные черты, должно быть, были замечены в истории давным-давно, так как одомашненные животные и сельскохозяйственные культуры имеют сильно развитые черты, которые считаем полезными.

С другой стороны, черты потомства, как правило, не совсем предсказуемы при наблюдении за признаками родителей. У ребенка может быть черта, такая как гемофилия, которую ни один из родителей не проявляет, хотя такая черта может встречаться чаще в одной семье, чем в другой. Таким образом, несмотря на закономерности наследования, случайность также, по-видимому, вовлечена в процесс эволюции. Создание математической модели наследственности требует охвата таких аспектов.

Первый решительный шаг был сделан августинским монахом Грегором Менделем во второй половине девятнадцатого века. Экспериментируя с некоторыми тщательно отобранными признаками у гороха, он пришел к тому, что в качестве основной единицы наследственности предложил нечто принципиально новое для того времени, ныне называемое геном. Хотя для современного исследователя это может показаться удивительным, но в то время ген был совершенно абстрактным понятием, без предполагаемой физической основы, такой как последовательности ДНК, которые сейчас непосредственно представляем.

Признавая ценность количественного анализа, Мендель создал математическую модель передачи наследуемых признаков, основанную на понятиях вероятности. Его гений заключался как в выявлении достаточно простых признаков, чтобы иметь возможность сформулировать хорошую модель, так и в успешном моделировании наследования этих признаков. Хотя последующая работа добавила много новых возможностей классическим моделям, и теперь знаем гораздо больше о химических и биологических механизмах, лежащих в основе генетики, простая модель Менделя остается основным ядром понимания того, как организмы передают свои черты потомству.

6.1. Менделевская генетика

В 1865 году Мендель представил свои выводы из селекционных экспериментов с садовым горохом, опубликовав результаты в 1866 небольшой группе ученых в городе Брюн, на территории современной Чехии. Хотя мировое научное сообщество в основном не замечало этого до начала века, генетическая теория Менделя была большим достижением. Давайте внимательно рассмотрим некоторые из его экспериментов, чтобы понять, как модель описывает то, что он наблюдал.

Мендель выделил для изучения семь характеристик растений гороха: длину стебля, форму семян, цвет семян, цвет цветка, форму стручка, цвет стручка и положение цветка. Каждая из этих характеристик появилась в горохе в одной из двух форм, которые назовем чертами. Например, длина стебля может быть высокой или карликовой, в то время как форма семени может быть круглой или морщинистой. Путем селекционного разведения он затем разработал истинно селекционные линии гороха для этих признаков – штаммы растений гороха, которые производили потомство, все из которых были идентичны родителям. Таким образом, все потомки правильно размножающейся линии для высоких растений будут высокими, а все потомки размножающейся карликовой линии будут карликами.