東華大學圖書館 |

Synteny Index: A New Phylogenetic Model for New Evolutionary Insights = = תובנות חדשות באבולוציה של חיידקים לאור מודל פילוגנטי חדש /

Record Type:	Electronic resources : Monograph/item
Title/Author:	Synteny Index: A New Phylogenetic Model for New Evolutionary Insights =/ Gur Sevillya, גור סביליה.
Reminder of title:	תובנות חדשות באבולוציה של חיידקים לאור מודל פילוגנטי חדש /
Author:	Sevillya, Gur,
other author:	סביליה, גור,
Description:	1 electronic resource (103 pages)
Notes:	Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-04, Section: B.
Contained By:	Dissertations Abstracts International83-04B.
Subject:	Prokaryotes. -
Online resource:	https://pqdd.sinica.edu.tw/twdaoapp/servlet/advanced?query=28745334
ISBN:	9798471163126

Synteny Index: A New Phylogenetic Model for New Evolutionary Insights = = תובנות חדשות באבולוציה של חיידקים לאור מודל פילוגנטי חדש /
Sevillya, Gur,

Synteny Index: A New Phylogenetic Model for New Evolutionary Insights =תובנות חדשות באבולוציה של חיידקים לאור מודל פילוגנטי חדש /Gur Sevillya, גור סביליה. - 1 electronic resource (103 pages)

Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-04, Section: B.

Understanding the history of life on Earth might be considered as the most fundamental issue in biology. Ironically, the accumulation of genetic data increases the complexity of processing and understanding it. This is mainly due to the translocation of genetic elements, along the bacterial genome and between individuals. In order to cope with this challenge, the bacterial phylogeny is usually inferred from genes that are thought to be immune to those translocations, such as the 16S genes and others. Among other things, this approach suffers from a weak evolutionary signal for analysis of closely related species. In this work, we used a novel approach, heuristic for gene order called Synteny Index (SI). By applying this approach on a large database, we clustered it into 39 cliques of closely related species. By using simulations, we mimicked natural conditions, and found a conspicuous advantage for the SI approach when dealing with closely related species. Between SI, as a gene order heuristic, and point-mutation, we found two different basic patterns. One is valid for closely related species (i.e., inside genera level), in which an approximate linear relation between these two clocks occurs, i.e., as gene distance increases so does gene order, in accordance with a constant. The other is valid for all species - a phase transition pattern between these two measurements. We analyzed this pattern and detected that the phase transition point occurs where \uD835\uDC46\uD835\uDC3C ≅ 0.93, which is the boundary we set for the cliques above. Accordingly, we suggest here a new genus declaration based on the point of phase transition. We developed a new model which enables us to translate from SI to a number of translocations, which can be used as an evolutionary distance, and we found that phase transition occurs where each gene in the genome has undergone, in average, one translocation. In addition, we harness SI for HGT (Horizontal Gene Transfer) detection in two different ways, one for very conserve genes and another for general purposes. We conclude with the 'evolutionary scale', a line representing the relation between these two clocks - one is based on gene translocations and the other is based on point-mutations, and we show that there is an approximately precise meeting point between these two parts, such that the phase transition point occurs where the point mutation signal overcomes the gene order signal and vice versa.

English

ISBN: 9798471163126Subjects--Topical Terms:

741052
Prokaryotes.

Synteny Index: A New Phylogenetic Model for New Evolutionary Insights = = תובנות חדשות באבולוציה של חיידקים לאור מודל פילוגנטי חדש /
LDR:08809nmm a22004573i 4500 001 2432523
005 20250718090823.5
006 m o d
007 cr|nu||||||||
008 261011s2019 miu||||||m |||||||eng d
020 $a 9798471163126
035 $a (MiAaPQD)AAI28745334
035 $a (MiAaPQD)Haifa9919615760302791
035 $a AAI28745334
040 $a MiAaPQD $b eng $c MiAaPQD $e rda
100 1 $a Sevillya, Gur, $e author. $3 3821782
245 1 0 $a Synteny Index: A New Phylogenetic Model for New Evolutionary Insights = $b תובנות חדשות באבולוציה של חיידקים לאור מודל פילוגנטי חדש / $c Gur Sevillya, גור סביליה.
264 1 $a Ann Arbor : $b ProQuest Dissertations & Theses, $c 2019
300 $a 1 electronic resource (103 pages)
336 $a text $b txt $2 rdacontent
337 $a computer $b c $2 rdamedia
338 $a online resource $b cr $2 rdacarrier
500 $a Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-04, Section: B.
500 $a Advisors: Snir, Sagi; שניר, שגיא.
502 $b Ph.D. $c University of Haifa (Israel) $d 2019.
520 $a Understanding the history of life on Earth might be considered as the most fundamental issue in biology. Ironically, the accumulation of genetic data increases the complexity of processing and understanding it. This is mainly due to the translocation of genetic elements, along the bacterial genome and between individuals. In order to cope with this challenge, the bacterial phylogeny is usually inferred from genes that are thought to be immune to those translocations, such as the 16S genes and others. Among other things, this approach suffers from a weak evolutionary signal for analysis of closely related species. In this work, we used a novel approach, heuristic for gene order called Synteny Index (SI). By applying this approach on a large database, we clustered it into 39 cliques of closely related species. By using simulations, we mimicked natural conditions, and found a conspicuous advantage for the SI approach when dealing with closely related species. Between SI, as a gene order heuristic, and point-mutation, we found two different basic patterns. One is valid for closely related species (i.e., inside genera level), in which an approximate linear relation between these two clocks occurs, i.e., as gene distance increases so does gene order, in accordance with a constant. The other is valid for all species - a phase transition pattern between these two measurements. We analyzed this pattern and detected that the phase transition point occurs where \uD835\uDC46\uD835\uDC3C ≅ 0.93, which is the boundary we set for the cliques above. Accordingly, we suggest here a new genus declaration based on the point of phase transition. We developed a new model which enables us to translate from SI to a number of translocations, which can be used as an evolutionary distance, and we found that phase transition occurs where each gene in the genome has undergone, in average, one translocation. In addition, we harness SI for HGT (Horizontal Gene Transfer) detection in two different ways, one for very conserve genes and another for general purposes. We conclude with the 'evolutionary scale', a line representing the relation between these two clocks - one is based on gene translocations and the other is based on point-mutations, and we show that there is an approximately precise meeting point between these two parts, such that the phase transition point occurs where the point mutation signal overcomes the gene order signal and vice versa.
520 $a אחד האתגרים הגדולים בביולוגיה מודרנית הוא הבנת שושלת התפתחות החיים על פני כדור הארץ. בשנים האחרונות הצטבר מידע גנטי עצום של אורגניזמים שונים, בזכות טכנולוגיה ריצוף מהדור החדש, NGS( Sequencing Generation Next .)אולם, דווקא כמויות המידע הרבות הן שיצרו אתגרים חדשים בחקר האבולוציה של חיידקים, במידה רבה עקב יכולתם של חיידקים להעביר פיסות דנ"א זה לזה, באופן המשבש את מבנהו של העץ הפילוגנטי והופך אותו לדמוי רשת. למרות זאת, התפיסה הרווחת היא שקיים עץ פילוגנטי שמייצג היטב את ההתפתחות האבולוציות, גם בקרב חיידקים. השיטות העיקריות המשמשות לבניית עץ זה מבוססות על גנים שמורים, כלומר, גנים שאינם משתנים במהירות וחיידקים אינם נוטים לקבל או להעביר אותם ביניהם. אולם, אליה וקוץ בה, דווקא תכונה זו של הגנים השמורים יוצרת קושי רב בניתוח פילוגנטי של מיני חיידקים הקרובים זה לזה, עקב היעדר אות אבולוציוני בשל הדמיון הרב בגנים השמורים שלהם. בעבודה זה ניתחנו ושכללנו את הגישה המבוססת על היוריסטיקה חדשה לחישוב סינטני )Index Synteny, SI ,)כלומר שיטה המבוססת על רצף הגנים ולא על רצף הדנ"א, על מנת לחשב מרחק אבולוציוני. לעבודה ארבעה חלקים עיקריים. בחלק הראשון, ניתוח פילוגנטי, אנו מציגים ניתוח של נתונים מלאכותיים כמו גם ניתוח של מידע ביולוגי אמיתי שמקורו במאגר המידע EggNOG ,המכיל 1133 אורגניזמים, רובם חיידקים. הראינו ששיטת הסינטני מחלקת באופן טבעי את המאגר ל- 39 קבוצות של חיידקים, באופן הדומה מאד לטקסונומיה המקובלת. בעזרת נתונים שהתקבלו מניתוח המידע הביולוגי הצלחנו לייצר נתונים מלאכותיים המחקים במדויק את התנאים בטבע, והראינו ששיטת הסינטני גוברת על השיטות המקובלות בניתוח פילוגנטי ברמת הסוג והמין, כלומר בקרב אורגניזמים קרובים. בחלק השני פיתחנו מודל המאפשר לכמת את מספר אירועי הטרנסלוקציה שעבר גנום אחד ביחס לגנום אחר על פי ערך ה- SI ,והצגנו מאפיינים מתמטיים חשובים ומפתיעים לגבי היוריסטיקת ה- SI .בחלק השלישי, ניתוח אבולוציוני, אנו מראים שקיים קשר מעניין ומובהק בין האות הפילוגנטי הנובע מרצף הגנים )אשר מקורו בטרנסלוקציות בגנום( לבין האות הנובע מרצף הדנ"א )אשר מקורו במוטציות נקודתיות(. בין מינים קרובים, כלומר בתוך הסוג הביולוגי )genus ,) קיים קשר לינארי בין שני האותות. לעומת זאת בין מינים מרוחקים קיים קשר אקספוננציאלי בין שני האותות. מצאנו שהנקודה שבה הקשר הופך מלינארי לאקספוננציאלי, נקודת ה- transition phase , יכולה להוות מדד להגדרת הסוג הביולוגי. בעזרת המודל מהחלק השני מצאנו שנקודת ה- phase transition חלה כאשר כל גן בגנום, בממוצע, עבר אירוע טרנסלוקציה. זוהי הגדרה חדשה לסוג הביולוגי, שאינה מבוססת על מדדים סובייקטיביים אלא על ניתוח אנליטי של החומר הגנטי. בחלק הרביעי פיתחנו שיטה המבוססת הן על SI והן על רצף הדנ"א לזיהוי גנים שחיידקים רכשו באופן אופקי )HGT ,)והראינו שעבור מינים קרובים השיטה מציגה ערכי חיובי כוזב נמוכים. לסיכום, בעבודה זו הראינו שימושים רבים בפילוגנטיקה ובאבולוציה לקשר שבין שני שעונים מולקולריים, האחד "מתקתק" בקצב המוטציה הנקודתית בדנ"א, והשני "מתקתק" בקצב אירועי הטרנסלוקציה בגנום החיידקי.
546 $a English
590 $a School code: 1445
650 4 $a Prokaryotes. $3 741052
650 4 $a Physiology. $3 518431
650 4 $a Phylogenetics. $3 3561778
650 4 $a Clocks & watches. $3 3562007
650 4 $a Mutation. $3 837917
650 4 $a Bacteria. $3 550366
650 4 $a Genetic engineering. $3 530509
650 4 $a Phase transitions. $3 3560387
650 4 $a Taxonomy. $3 3556303
650 4 $a Genomes. $3 592593
650 4 $a Biology. $3 522710
650 4 $a Genomics. $3 600531
650 4 $a Genes. $3 600676
650 4 $a Neighborhoods. $3 993475
650 4 $a Computer science. $3 523869
650 4 $a Bioengineering. $3 657580
650 4 $a Engineering. $3 586835
650 4 $a Evolution & development. $3 3172418
650 4 $a Genetics. $3 530508
690 $a 0306
690 $a 0719
690 $a 0984
690 $a 0202
690 $a 0537
690 $a 0412
690 $a 0369
700 1 $a סביליה, גור, $e author. $3 3821783
710 2 $a University of Haifa (Israel). $e degree granting institution. $3 3771917
720 1 $a Snir, Sagi $e degree supervisor.
720 1 $a שניר, שגיא $e degree supervisor.
773 0 $t Dissertations Abstracts International $g 83-04B.
790 $a 1445
791 $a Ph.D.
792 $a 2019
856 4 0 $u https://pqdd.sinica.edu.tw/twdaoapp/servlet/advanced?query=28745334