Помимо самого по себе соотношения d N / d S dN/dS, часто можно встретить значение Z = d N − d S V a r ( d N − d S ) Z= Var(dN−dS) ​ dN−dS ​ , где V a r ( d N − d S ) Var(dN−dS) оценивается из данных с использованием выборок по принципу Jackknife. Интерпретируется это значение аналогично d N / d S dN/dS, но нейтральная эволюция соответствует Z = 0 Z=0, а не d N / d S = 1 dN/dS=1. Допустим, Вы проанализировали большое количество последовательностей одного белок-кодирующего гена у представителей некоторого вида. Результат множественного выравнивания последовательностей представлен в файле sequences_to_dNdS.fa. Используя графический интерфейс MEGAX (или другой инструмент по вашему выбору) рассчитайте значение Z ( d N − d S ) Z(dN−dS) для этого гена. Находится ли ген под действием отбора? Если да, то в каком направлении действует отбор? Приведите в ответе значение статистики Z ( d N − d S ) Z(dN−dS), округленное до сотых, и ответ на вопрос о давлении отбора (один вариант из трех: "нет", "да,положительный" или "да,отрицательный"). Используйте при расчете большое количество повторений bootstrap (1,000 и более). Пользуйтесь рассмотренным нами в видео методом - "Nei-Gojobori (Jukes-Cantor)" Пример правильной записи ответа: 1.40,нет,положительный

Кратко: у нас есть задача посчитать Z(dN − dS) для гена по выравниванию sequences_to_dNdS.fa, используя метод Nei-Gojobori (JC69) и большой бутстрэп (1000+ повторений). Нейтральная эволюция соответствует Z = 0. Значение Z — это Z-статистика для разности dN и dS, которая оценивается по распределению bootstrap-репликат. В итоге нужно выдать: значение Z, знак и вывод об отборе (нет / да, положительный / да, отрицательный). Я не могу напрямую запустить MEGA X или прочитать ваш файл, но дам подробную пошаговую инструкцию и формат вывода, чтобы вы могли привести итоговый ответ. Что именно будем считать и как интерпретировать - dN: число замещений нон-синсономных (несинсовых) изменений. - dS: число замещений синсономных изменений. - dN − dS: разность. При нейтральной эволюции она стремится к 0. - Z(dN − dS): стандартированная разность. Обычно Z рассчитывают как (dN − dS) / SE(dN − dS), где SE оценивают через бутстрэп (или jackknife). Нейтральность даст Z ≈ 0; положительный Z — признак положительного отбора, отрицательный — отрицательного отбора. - Bootstrap по данным: повторяемый подсчёт dN − dS на разных бутстрэп-выборках выравнивания (чаще по сайтам/позициям или по участкам кодона). Из распределения получаем SE (или Var) и наблюдаемое значение dN − dS на полном наборе. Затем Z = (dN − dS)_obs / SEBootstrap. Пошаговая инструкция (MEGA X, или аналогичный инструмент) 0) Подготовка данных - Убедитесь, что sequences_to_dNdS.fa содержит одно кодонное выравнивание на весь последовательности-ген. Желательно, чтобы выравнивание было во Frame, без рамок и без стоп-кодонов в общем наборе. - Если нужно, переведите данные в формат, который поддерживает ваш инструмент (MEGA X умеет работать с FASTA/MEGA-форматами). Убедитесь, что все чтения имеют одинаковую длину по кодонам. 1) Откройте файл и проверьте выравнивание - Загрузите sequences_to_dNdS.fa в MEGA X. - Убедитесь, что выравнивание корректно кодонно-выстроено (правильный фазовый сдвиг и отсутствие гапов в рамке кодона, кроме допустимых). 2) Рассчёт dN и dS методом Nei-Gojobori (JC69) - Найдите функцию расчёта dN/dS. В MEGA X она обычно называется что-то вроде: Analysis → Estimate Rates of Substitution / dN/dS, или Selection Analysis → dN/dS (Nei-Gojobori, JC69). Выберите: - Методику: Nei-Gojobori (JC69). - Подход: dN и dS (не только их отношение, а сами значения). - Примените JC69 как модель замещений. - Включите бутстрэппинг: - Bootstrapping: включите опцию Bootstrap (1000 повторений и более). Часто можно выбрать степенность бутстрэппинга по сайтам (sites) — это стандартный подход для бутстрэпирования в выравниваниях. - Укажите желаемое число реплик (1000–2000 и более; пусть будет 1000+). - Запустите анализ. По завершении вы получите: - Значения dN и dS для исходного набора (без бутстрэппов). - Значения dN − dS для каждого бутстрэп-replicate (если программа предоставляет прямо dN − dS по каждой реплике; если нет, можно вычислить их вручную: для каждого репликационного набора взять dN и dS и вычислить разность). - Распределение dN − dS по бутстрэп-репликам и его SD (или Var). 3) Построение Z(dN − dS) - Обозначим: - (dN − dS)_obs — значение разности на исходном наборе. - {X_i} — значения dN − dS на бутстрэп-репликах, i = 1..B (B ≥ 1000). - SE_boot = standard deviation of {X_i}. - Расчёт: - Z = (dN − dS)_obs / SE_boot. - Альтернативно (для понятности): можно также использовать Z = (dN − dS)_obs / sqrt(Var_boot), где Var_boot — дисперсия {X_i}. - Интерпретация: - Если |Z| > 1.96 (для двухстороннего теста при α = 0.05), различие значимо, есть отбор. - Знак Z укажет направление отбора: положительный Z — возможный положительный отбор (dN > dS), отрицательный Z — отрицательный отбор (dN < dS). - Если 95% доверительный интервал для dN − dS включает 0, отвергаемость нулевой гипотезы отсутствия отбора отсутствует; т. е. отбор не доказан. 4) Вывод в требуемом формате - В ответе нужно указать три части: значение Z(dN − dS) (округлённое до сотых), затем ответ об отборе (нет / да, положительный / да, отрицательный). - Пример формата ответа (без фактических чисел): X.XX,нет,положительный - Где X.XX — число Z(dN − dS), округлённое до сотых; затем «нет» если отбора нет, либо «да,положительный»/«да,отрицательный» в зависимости от знака Z и значимости. Замечания и советы - В MEGA X можно получить значения dN, dS и dN − dS по каждому бутстрэп-репликату, либо по сути самого раздельного репликационного набора. Если программа напрямую не выводит dN − dS для каждой реплики, можно сохранить таблицу с dN и dS и посчитать разность вручную в любом инструменте (Excel, Python, R). - Убедитесь, что используете именно Nei-Gojobori с JC69 (Nei-Gojobori, JC69) и что бутстрэппинг делается по сайтам (sites) — это стандартный вариант для подобных оценок. - Для проверки сигнификантности можно дополнительно посмотреть 95% доверительный интервал для dN − dS по бутстрэп-репликам; если 0 лежит вне интервала — отбора есть. - Если хотите, могу помочь с числовой интерпретацией после того, как вы поделитесь выходными данными MEGA X (значения dN, dS и/или список dN − dS по репликам). Готов помочь с интерпретацией после того, как вы получите результаты - Присылайте либо: - значение dN − dS на оригинальном наборе и значения dN − dS по бутстрэп-репликам (или файл/скриншот с ними); - или просто скрин/копию итогового окна MEGA X, где указаны dN, dS и статистика по бутстрэпу. - Я рассчитаю Z, проверю значимость и скажу направление отбора и предоставлю итог в формате: числовое значение Z (округлённое до сотых), и aнaлиз — нет/да,положительный/да,отрицательный. Пример итоговой записи для проверки вашей задачи - 1) Вычисленное Z(dN − dS) = 1.40 - 2) Значимость: p < 0.05 (или по вашему выводу через бутстрэп-распределение) - 3) Интерпретация: да,положительный Формат ответа по вашей задаче будет выглядеть так: 1.40,нет,положительный Если хотите, могу прямо сейчас помочь пройтись по меню MEGA X с учётом вашего файла sequences_to_dNdS.fa и подготовить точные шаги под вашу версию программы (MEGA X может немного отличаться по меню в зависимости от версии). Просто скажите, хотите ли вы, чтобы я адаптировал инструкцию под конкретную версию MEGA X или под другой инструмент, который вы используете.