4 resultados para Long Branch
em Université de Montréal, Canada
Resumo:
Affiliation: Département de Biochimie, Faculté de médecine, Université de Montréal
Resumo:
Affiliation: Département de Biochimie, Université de Montréal
Resumo:
Bien que les champignons soient régulièrement utilisés comme modèle d'étude des systèmes eucaryotes, leurs relations phylogénétiques soulèvent encore des questions controversées. Parmi celles-ci, la classification des zygomycètes reste inconsistante. Ils sont potentiellement paraphylétiques, i.e. regroupent de lignées fongiques non directement affiliées. La position phylogénétique du genre Schizosaccharomyces est aussi controversée: appartient-il aux Taphrinomycotina (précédemment connus comme archiascomycetes) comme prédit par l'analyse de gènes nucléaires, ou est-il plutôt relié aux Saccharomycotina (levures bourgeonnantes) tel que le suggère la phylogénie mitochondriale? Une autre question concerne la position phylogénétique des nucléariides, un groupe d'eucaryotes amiboïdes que l'on suppose étroitement relié aux champignons. Des analyses multi-gènes réalisées antérieurement n'ont pu conclure, étant donné le choix d'un nombre réduit de taxons et l'utilisation de six gènes nucléaires seulement. Nous avons abordé ces questions par le biais d'inférences phylogénétiques et tests statistiques appliqués à des assemblages de données phylogénomiques nucléaires et mitochondriales. D'après nos résultats, les zygomycètes sont paraphylétiques (Chapitre 2) bien que le signal phylogénétique issu du jeu de données mitochondriales disponibles est insuffisant pour résoudre l'ordre de cet embranchement avec une confiance statistique significative. Dans le Chapitre 3, nous montrons à l'aide d'un jeu de données nucléaires important (plus de cent protéines) et avec supports statistiques concluants, que le genre Schizosaccharomyces appartient aux Taphrinomycotina. De plus, nous démontrons que le regroupement conflictuel des Schizosaccharomyces avec les Saccharomycotina, venant des données mitochondriales, est le résultat d'un type d'erreur phylogénétique connu: l'attraction des longues branches (ALB), un artéfact menant au regroupement d'espèces dont le taux d'évolution rapide n'est pas représentatif de leur véritable position dans l'arbre phylogénétique. Dans le Chapitre 4, en utilisant encore un important jeu de données nucléaires, nous démontrons avec support statistique significatif que les nucleariides constituent le groupe lié de plus près aux champignons. Nous confirmons aussi la paraphylie des zygomycètes traditionnels tel que suggéré précédemment, avec support statistique significatif, bien que ne pouvant placer tous les membres du groupe avec confiance. Nos résultats remettent en cause des aspects d'une récente reclassification taxonomique des zygomycètes et de leurs voisins, les chytridiomycètes. Contrer ou minimiser les artéfacts phylogénétiques telle l'attraction des longues branches (ALB) constitue une question récurrente majeure. Dans ce sens, nous avons développé une nouvelle méthode (Chapitre 5) qui identifie et élimine dans une séquence les sites présentant une grande variation du taux d'évolution (sites fortement hétérotaches - sites HH); ces sites sont connus comme contribuant significativement au phénomène d'ALB. Notre méthode est basée sur un test de rapport de vraisemblance (likelihood ratio test, LRT). Deux jeux de données publiés précédemment sont utilisés pour démontrer que le retrait graduel des sites HH chez les espèces à évolution accélérée (sensibles à l'ALB) augmente significativement le support pour la topologie « vraie » attendue, et ce, de façon plus efficace comparée à d'autres méthodes publiées de retrait de sites de séquences. Néanmoins, et de façon générale, la manipulation de données préalable à l'analyse est loin d’être idéale. Les développements futurs devront viser l'intégration de l'identification et la pondération des sites HH au processus d'inférence phylogénétique lui-même.
Resumo:
L’explosion du nombre de séquences permet à la phylogénomique, c’est-à-dire l’étude des liens de parenté entre espèces à partir de grands alignements multi-gènes, de prendre son essor. C’est incontestablement un moyen de pallier aux erreurs stochastiques des phylogénies simple gène, mais de nombreux problèmes demeurent malgré les progrès réalisés dans la modélisation du processus évolutif. Dans cette thèse, nous nous attachons à caractériser certains aspects du mauvais ajustement du modèle aux données, et à étudier leur impact sur l’exactitude de l’inférence. Contrairement à l’hétérotachie, la variation au cours du temps du processus de substitution en acides aminés a reçu peu d’attention jusqu’alors. Non seulement nous montrons que cette hétérogénéité est largement répandue chez les animaux, mais aussi que son existence peut nuire à la qualité de l’inférence phylogénomique. Ainsi en l’absence d’un modèle adéquat, la suppression des colonnes hétérogènes, mal gérées par le modèle, peut faire disparaître un artéfact de reconstruction. Dans un cadre phylogénomique, les techniques de séquençage utilisées impliquent souvent que tous les gènes ne sont pas présents pour toutes les espèces. La controverse sur l’impact de la quantité de cellules vides a récemment été réactualisée, mais la majorité des études sur les données manquantes sont faites sur de petits jeux de séquences simulées. Nous nous sommes donc intéressés à quantifier cet impact dans le cas d’un large alignement de données réelles. Pour un taux raisonnable de données manquantes, il appert que l’incomplétude de l’alignement affecte moins l’exactitude de l’inférence que le choix du modèle. Au contraire, l’ajout d’une séquence incomplète mais qui casse une longue branche peut restaurer, au moins partiellement, une phylogénie erronée. Comme les violations de modèle constituent toujours la limitation majeure dans l’exactitude de l’inférence phylogénétique, l’amélioration de l’échantillonnage des espèces et des gènes reste une alternative utile en l’absence d’un modèle adéquat. Nous avons donc développé un logiciel de sélection de séquences qui construit des jeux de données reproductibles, en se basant sur la quantité de données présentes, la vitesse d’évolution et les biais de composition. Lors de cette étude nous avons montré que l’expertise humaine apporte pour l’instant encore un savoir incontournable. Les différentes analyses réalisées pour cette thèse concluent à l’importance primordiale du modèle évolutif.