Luận án tiến sĩ về các phương pháp nhanh xây dựng cây bootstrap tiến hóa tại Đại học Quốc gia Hà Nội

Luận án tiến sĩ trình bày các phương pháp nhanh chóng xây dựng cây bootstrap tiến hóa, góp phần nâng cao hiệu quả nghiên cứu sinh học phân tử.

Trường đại học

Đại học Quốc gia Hà Nội

Chuyên ngành

Khoa học Máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2019

122
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

Lời cam đoan

Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt

Danh mục các bảng

Danh mục các hình vẽ, đồ thị

Danh mục các thuật toán

1. CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN XÂY DỰNG CÂY BOOTSTRAP TIẾN HÓA

1.1. Một số khái niệm cơ bản

1.2. Thông tin di truyền

1.3. Sắp hàng đa chuỗi

1.4. Tổng quan phân tích tiến hóa

1.5. Xây dựng cây tiến hóa

1.5.1. Phát biểu bài toán

1.5.2. Tiêu chuẩn tiết kiệm nhất (maximum parsimony – MP)

1.5.3. Mô hình hóa quá trình biến đổi nucleotide

1.5.4. Tiêu chuẩn hợp lý nhất (maximum likelihood – ML)

1.5.5. Một số kỹ thuật biến đổi cục bộ trên cây dùng trong xây dựng cây tiến hóa

1.6. Giới thiệu phương pháp bootstrap trong thống kê

1.7. Xây dựng cây bootstrap tiến hóa

1.7.1. Phát biểu bài toán

1.7.2. Các tiêu chí đánh giá

1.7.3. Các phương pháp hiện tại

1.8. Kết luận chương

2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP UFBOOT2 GIẢI NHANH BÀI TOÁN XÂY DỰNG CÂY BOOTSTRAP TIẾN HÓA THEO TIÊU CHUẨN HỢP LÝ NHẤT

2.1. Giới thiệu về xây dựng cây tiến hóa theo tiêu chuẩn hợp lý nhất

2.2. Thuật toán pruning để tính likelihood cây

2.2.1. Tính likelihood cho một cây theo định nghĩa

2.2.2. Tính likelihood cho một cây theo thuật toán pruning

2.2.3. Thuật toán UFBoot

2.3. Thuật toán IQPNNI

2.4. Công thức RELL

2.5. Giả mã của thuật toán UFBoot

2.6. Thuật toán pruning ước lượng độ dài cạnh

2.7. Đề xuất thuật toán UFBoot2

2.7.1. Cải tiến tốc độ

2.7.2. Cải tiến để xử lý đỉnh đa phân tốt hơn

2.7.3. Cải tiến để giảm ảnh hưởng của vi phạm mô hình

2.8. Cải tiến mở rộng để phân tích sắp hàng các bộ gen

2.9. Thực nghiệm và kết quả

2.9.1. Thời gian tính toán

2.9.2. Tỉ lệ dương tính giả

2.9.3. Độ chuẩn xác của ước lượng bootstrap

2.9.4. Khả năng phân tích sắp hàng bộ gen

2.10. Kết luận chương

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP MỚI MPBOOT GIẢI NHANH BÀI TOÁN XÂY DỰNG CÂY BOOTSTRAP TIẾN HÓA THEO TIÊU CHUẨN TIẾT KIỆM NHẤT

3.1. Xây dựng cây tiến hóa theo tiêu chuẩn MP

3.2. Đề xuất thuật toán MPBoot

3.2.1. Lấy mẫu cây trên sắp hàng gốc

3.2.2. Lấy mẫu điểm MP (Resampling parsimony score - REPS)

3.2.3. Tăng tốc tính toán REPS

3.2.4. Thuật toán MPBoot

3.3. Thiết kế thực nghiệm

3.3.1. Dữ liệu mô phỏng

3.3.2. Dữ liệu thực

3.4. Kết quả thực nghiệm

3.4.1. Thời gian tính toán

3.4.2. Khả năng tìm được cây có điểm MP tốt nhất

3.4.3. Độ chuẩn xác của ước lượng bootstrap

3.5. Bình luận về kết quả

3.6. Kết luận chương

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC 1: BẢNG BỔ SUNG

PHỤ LỤC 2: CÁC CÂU LỆNH TNT VÀ PAUP*

Tóm tắt

I. Tổng quan về luận án tiến sĩ các phương pháp nhanh xây dựng cây bootstrap tiến hóa

Luận án tiến sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp nhanh chóng để xây dựng cây bootstrap tiến hóa. Cây bootstrap tiến hóa là một công cụ quan trọng trong phân tích tiến hóa, giúp xác định mối quan hệ giữa các loài dựa trên dữ liệu sinh học phân tử. Việc xây dựng cây này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về lịch sử tiến hóa mà còn có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như y học, sinh học và bảo tồn. Luận án sẽ trình bày các phương pháp hiện tại, thách thức và giải pháp để cải thiện tốc độ và độ chính xác trong việc xây dựng cây bootstrap tiến hóa.

1.1. Ứng dụng của cây bootstrap trong phân tích tiến hóa

Cây bootstrap tiến hóa được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu. Chẳng hạn, trong nghiên cứu virus cúm, cây này giúp dự đoán các chủng virus có khả năng gây dịch. Ngoài ra, cây bootstrap còn hỗ trợ trong việc xác định nguồn gốc của các loài động thực vật, từ đó có thể bảo tồn các loài đang có nguy cơ tuyệt chủng.

1.2. Các khái niệm cơ bản về cây bootstrap tiến hóa

Cây bootstrap tiến hóa là một mô hình đại diện cho mối quan hệ tiến hóa giữa các loài. Mô hình này thường được xây dựng dựa trên dữ liệu sắp hàng của các chuỗi phân tử. Các phương pháp xây dựng cây này có thể dựa vào khoảng cách hoặc ký tự, với các tiêu chuẩn như maximum parsimony (MP) và maximum likelihood (ML).

II. Thách thức trong việc xây dựng cây bootstrap tiến hóa hiện nay

Mặc dù có nhiều phương pháp để xây dựng cây bootstrap tiến hóa, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức lớn. Một trong những thách thức chính là thời gian tính toán. Với sự phát triển của công nghệ giải trình tự DNA, kích thước dữ liệu ngày càng lớn, dẫn đến việc xây dựng cây trở nên khó khăn hơn. Ngoài ra, độ chính xác của các giá trị hỗ trợ bootstrap cũng là một vấn đề cần được giải quyết.

2.1. Vấn đề về thời gian tính toán trong xây dựng cây

Thời gian tính toán là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong việc xây dựng cây bootstrap tiến hóa. Việc phân tích các bộ dữ liệu lớn có thể tiêu tốn rất nhiều thời gian, đặc biệt khi sử dụng các phương pháp truyền thống. Do đó, cần có các phương pháp nhanh hơn để giảm thiểu thời gian này.

2.2. Độ chính xác của giá trị hỗ trợ bootstrap

Giá trị hỗ trợ bootstrap thường bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm vi phạm giả thiết mô hình và hiện tượng đa phân. Điều này dẫn đến việc các giá trị hỗ trợ không phản ánh chính xác xác suất đúng của cây. Cần có các phương pháp cải tiến để nâng cao độ chính xác của các giá trị này.

III. Phương pháp xây dựng cây bootstrap tiến hóa theo tiêu chuẩn hợp lý nhất

Phương pháp xây dựng cây bootstrap tiến hóa theo tiêu chuẩn hợp lý nhất (ML) là một trong những phương pháp phổ biến nhất hiện nay. Phương pháp này sử dụng mô hình tiến hóa để tính toán likelihood cho từng cây. Luận án sẽ trình bày chi tiết về thuật toán UFBoot, một trong những phương pháp nhanh nhất hiện có.

3.1. Giới thiệu về thuật toán UFBoot

UFBoot là một thuật toán được phát triển để cải thiện tốc độ tính toán likelihood cho cây bootstrap tiến hóa. Thuật toán này sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa để giảm thiểu thời gian tính toán mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao.

3.2. Cải tiến trong thuật toán UFBoot

Luận án sẽ đề xuất một số cải tiến cho thuật toán UFBoot nhằm nâng cao hiệu suất và độ chính xác. Các cải tiến này bao gồm việc tối ưu hóa quy trình tính toán và xử lý các đỉnh đa phân tốt hơn.

IV. Phương pháp xây dựng cây bootstrap tiến hóa theo tiêu chuẩn tiết kiệm nhất

Phương pháp tiết kiệm nhất (MP) là một trong những phương pháp truyền thống để xây dựng cây bootstrap tiến hóa. Luận án sẽ trình bày chi tiết về phương pháp MPBoot, một phương pháp nhanh mới được đề xuất để giải quyết bài toán này.

4.1. Giới thiệu về phương pháp MPBoot

MPBoot là một phương pháp mới được phát triển nhằm cải thiện tốc độ và độ chính xác trong việc xây dựng cây bootstrap tiến hóa theo tiêu chuẩn MP. Phương pháp này sử dụng các kỹ thuật lấy mẫu thông minh để tối ưu hóa quy trình tính toán.

4.2. Kết quả thực nghiệm với phương pháp MPBoot

Các kết quả thực nghiệm cho thấy MPBoot có thể giảm đáng kể thời gian tính toán so với các phương pháp truyền thống, đồng thời vẫn đảm bảo độ chính xác cao trong việc xây dựng cây bootstrap tiến hóa.

V. Ứng dụng thực tiễn của cây bootstrap tiến hóa trong nghiên cứu

Cây bootstrap tiến hóa không chỉ có giá trị trong lý thuyết mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn trong nghiên cứu sinh học và y học. Việc áp dụng các phương pháp nhanh trong xây dựng cây bootstrap tiến hóa giúp các nhà nghiên cứu có thể phân tích dữ liệu lớn một cách hiệu quả hơn.

5.1. Ứng dụng trong nghiên cứu virus và bệnh truyền nhiễm

Cây bootstrap tiến hóa được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các chủng virus, từ đó giúp dự đoán sự phát triển của dịch bệnh. Việc này có thể hỗ trợ trong việc phát triển vaccine và các biện pháp phòng ngừa hiệu quả.

5.2. Ứng dụng trong bảo tồn sinh học

Cây bootstrap tiến hóa cũng có vai trò quan trọng trong việc xác định mối quan hệ giữa các loài, từ đó giúp các nhà khoa học đưa ra các chiến lược bảo tồn hiệu quả cho các loài đang có nguy cơ tuyệt chủng.

VI. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu cây bootstrap tiến hóa

Luận án đã trình bày các phương pháp nhanh trong việc xây dựng cây bootstrap tiến hóa, đồng thời chỉ ra những thách thức và giải pháp để cải thiện độ chính xác và thời gian tính toán. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều tiến bộ trong lĩnh vực phân tích tiến hóa.

6.1. Tương lai của các phương pháp xây dựng cây bootstrap

Các phương pháp xây dựng cây bootstrap tiến hóa sẽ tiếp tục được cải tiến để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao trong nghiên cứu sinh học. Việc áp dụng công nghệ mới và các thuật toán tối ưu sẽ giúp nâng cao hiệu suất và độ chính xác.

6.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này

Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các phương pháp mới kết hợp giữa các kỹ thuật hiện có, nhằm tối ưu hóa quy trình xây dựng cây bootstrap tiến hóa và mở rộng ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau.

19/08/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 BÀI TOÁN XÂY DỰNG CÂY BOOTSTRAP TIẾN HÓA 1. Một số khái niệm cơ bản Phần này của luận án sẽ trình bày các khái niệm cơ bản trong lĩnh vực phân tích quan hệ tiến hóa dựa trên dữ liệu sinh học phân tử: thông tin di truyền, sắp hàng đa chuỗi, cây tiến hóa.1 Thông tin di truyền Kiểu hình của sinh vật sống luôn là kết quả của thông tin di truyền (mà sinh vật mang và truyền cho thế hệ kế tiếp) và tương tác với môi trường. Vì vậy, để nghiên cứu về tiến hóa, ta cần tìm hiểu về biến đổi trong thông tin di truyền của sinh vật [50]. Bộ gen của hầu hết các sinh vật là DNA (axít deoxyribonucleic), trong khi một số virus có bộ gen RNA (axít ribonucleic).

DNA là một phân tử mã hóa bản đồ thiết kế di truyền của sinh vật. Nói cách khác, DNA chứa tất cả các thông tin để tạo ra và duy trì một sinh vật. DNA được cấu tạo từ nhiều phân tử nhỏ gọi là các nucleotide. Có 4 loại nucleotide là: adenine (A), cytosine (C), guanine (G) và thymine (T) được xếp thành 2 nhóm purin (gồm A và G) và pyrimidine (gồm C và T) dựa trên các điểm tương đồng về cấu trúc hóa học.

Các nucleotide kết hợp với nhau thành một mạch dài nhờ các liên kết hóa học để tạo thành một chuỗi nucleotide (còn gọi là chuỗi polynucleotide). DNA có cấu tạo gồm hai chuỗi nucleotide, trong đó các nucleotide giữa 2 chuỗi liên kết với nhau bằng liên kết hydrogen theo nguyên tắc bổ sung: A với T và G với C [1]. Do tính chất đặc biệt của ghép cặp bổ sung, mỗi chuỗi trong 2 chuỗi polynucleotide nói trên có chứa đầy đủ các thông tin mang trong chuỗi còn lại. RNA được tổng hợp từ DNA nhờ quá trình phiên mã theo nguyên tắc bổ sung.

Trong RNA, thymine được thay bằng uracil (U). 20 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Axít amin là một hợp chất hữu cơ được cấu tạo bởi ba thành phần: nhóm amin (-NH2), nhóm cacboxyl (-COOH) và nguyên tử cacbon trung tâm đính với 1 nguyên tử hyđrô và nhóm biến đổi R quyết định tính chất của axít amin [1,11]. Các axít amin kết hợp với nhau thành một mạch dài nhờ các liên kết peptide (còn gọi là chuỗi polypeptide) để tạo thành một chuỗi axít amin hay còn gọi là protein. Các chuỗi này có thể xoắn cuộn hoặc gấp theo nhiều cách để tạo thành các bậc cấu trúc không gian khác nhau của protein [2].

Mối quan hệ giữa nucleotide và axít amin được thể hiện qua quá trình tổng hợp protein. Trong một chuỗi nucleotide mã hóa protein, mỗi chuỗi ba nucleotide liên tiếp được gọi là một codon. Mỗi codon có thể mã hóa một axít amin hoặc là tín hiệu bắt đầu hoặc kết thúc của một quá trình tổng hợp protein [50]. Có tất cả 64 codon, trong đó có 61 codon mã hóa cho các axít amin, 3 codon còn lại được gọi là stop-codon (xem thêm Bảng 1.

Danh sách 64 codon. Mỗi codon mã hoá một axít amin. T C A G Axít Axít Axít Axít Codon Codon Codon Codon amin amin amin amin TTT Phe TCT Ser TAT Tyr TGT Cys T TTC Phe TCC Ser TAC Tyr TGC Cys C T TTA Leu TCA Ser TAA STOP TGA STOP A TTG Leu TCG Ser TAG STOP TGG Trp G CTT Leu CCT Pro CAT His CGT Arg T CTC Leu CCC Pro CAC His CGC Arg C C CTA Leu CCA Pro CAA Gln CGA Arg A CTG Leu CCG Pro CAG Gln CGG Arg G ATT Ile ACT Thr AAT Asn AGT Ser T ATC Ile ACC Thr AAC Asn AGC Ser C A ATA Ile ACA Thr AAA Lys AGA Arg A ATG Met ACG Thr AAG Lys AGG Arg G GTT Val GCT Ala GAT Asp GGT Gly T GTC Val GCC Ala GAC Asp GGC Gly C G GTA Val GCA Ala GAA Glu GGA Gly A GTG Val GCG Ala GAG Glu GGG Gly G 21 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Tuy nhiên, do có nhiều codon cùng mã hoá một axít amin nên số axít amin được mã hoá chỉ là 20 [11]. Tên đầy đủ và viết tắt của 20 axít amin được liệt kê đầy đủ trong Bảng 1.

Danh sách 20 axít amin. STT Tên axít amin Tên viết tắt (3 ký tự) Tên viết tắt (1 ký tự) 1 Alanine Ala A 2 Arginine Arg R 3 Asparagine Asn N 4 Aspartic Asp D 5 Cysteine Cys C 6 Glutamine Gln Q 7 Glutamic Glu E 8 Glycine Gly G 9 Histidine His H 10 Isoleucine Ile I 11 Leucine Leu L 12 Lysine Lys K 13 Methionine Met M 14 Phenylalanine Phe F 15 Proline Pro P 16 Serine Ser S 17 Threonine Thr T 18 Tryptophan Trp W 19 Tyrosine Tyr Y 20 Valine Val V 1.2 Sắp hàng đa chuỗi Để xây dựng cây tiến hóa, ta sử dụng các đặc tính tương đồng – là đặc tính ở những sinh vật khác nhau nhưng tương tự nhau bởi chúng được kế thừa từ một tổ tiên chung có đặc tính đó. Trong phân tích tiến hóa dựa trên dữ liệu phân tử sinh học, ta sử dụng các chuỗi nucleotide/axít amin tương đồng 22 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Quá trình tiến hóa làm cho các chuỗi phân tử sinh học (nucleotide/axít amin) tương đồng khác nhau về nội dung cũng như độ dài. Sắp hàng đa chuỗi (multiple sequence alignment – MSA) sẽ giúp làm rõ các phép biến đổi giữa các chuỗi phân tử sinh học.

Sắp hàng đa chuỗi có thể được hiểu như một ma trận các phân tử sinh học. Trong đó mỗi hàng chính là một chuỗi phân tử sinh học còn mỗi cột chứa các phân tử sinh học tương đồng của các chuỗi [50] (xem thêm Hình 1. Mỗi cột được gọi là một vị trí sắp hàng. Kích thước của một sắp hàng đa chuỗi được hiểu là số lượng chuỗi có trong sắp hàng đó, còn chiều dài của một sắp hàng đa chuỗi chính là chiều dài của một chuỗi trong sắp hàng.1 là một ví dụ của một sắp hàng đa chuỗi với bốn chuỗi axít amin của bốn loài linh trưởng.

Sắp hàng có chiều dài là 15. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Người E H D - N D E M C Q L K P L P Tinh tinh F H D R - D E M C Q L K P L P Khỉ đột F G R R - D E M C Q L K P L P Đười ươi F G D R - V H M C Q L K P L P Hình 1. Minh họa một sắp hàng đa chuỗi axít amin của bốn loài linh trưởng.3 Cây tiến hóa Cây tiến hóa là một dạng sơ đồ phân nhánh thể hiện mối quan hệ tiến hóa giữa các loài (cũng có thể mở rộng cho các cá thể hay các gen) dựa trên những điểm giống và khác trong thông tin di truyền. Các loài đưa vào phân tích quan hệ tiến hóa được cho là có một tổ tiên chung.

Mối quan hệ tiến hóa giữa các loài thường được biểu diễn bởi một cây nhị phân với cấu trúc như sau: mỗi đỉnh lá của cây biểu diễn một loài hiện tại (cho bởi dữ liệu vào); mỗi đỉnh trong của cây biểu diễn một loài tổ tiên (ta không có thông tin về các loài tổ tiên); mỗi cạnh của cây nối hai đỉnh của cây và biểu diễn mối quan hệ trực tiếp giữa hai loài ở hai đỉnh của cây; độ dài của cạnh nối hai loài trên cây cho biết khoảng cách tiến hóa giữa chúng. Khoảng cách tiến hóa này có thể được biểu diễn bằng thời 23 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com gian, hay số lượng các biến đổi nucleotide/axít amin giữa hai chuỗi nucleotide/axít amin được sử dụng để so sánh hai loài. Ta thường không có thông tin về các loài tổ tiên, cho nên không xác định được chính xác gốc của cây tiến hóa. Chính vì vậy, cây tiến hóa thường được biểu diễn bằng một cây nhị phân không gốc như minh họa ở Hình 1.

Sau đó, khi có thêm thông tin tiến hóa, ta sẽ dùng một kỹ thuật định gốc, ví dụ như kỹ thuật outgroup: lúc đầu bổ sung vào sắp hàng một chuỗi nucleotide/axít amin của một loài khác xa với nhóm loài đang xét, tới cuối cùng khi đã tìm được cây thì đặt gốc trên cạnh nối với loài này [50]. (A) (B) Người Tinh tinh Khỉ đột Đười ươi Người Khỉ đột Tinh tinh Đười ươi Hình 1. Một ví dụ về cây tiến hóa giữa bốn loài linh trưởng: (A) dạng cây nhị phân có gốc và (B) dạng cây nhị phân không gốc. Cây tiến hóa là một thành phần hữu ích trong các lĩnh vực sinh học, tin sinh học và nhân chủng học.

Trong luận án này, nếu không có chú thích thêm thì cây tiến hóa được gọi tắt là cây. Ngoài ra, luận án gọi cây tiến hóa là cấu trúc phân nhánh khi muốn nhấn mạnh việc các cạnh của cây chưa xác định được độ dài mà chỉ thể hiện mối quan hệ liền kề giữa các đỉnh trong cây. Luận án này sẽ bàn nhiều về cạnh trong của cây với vai trò phân hoạch. Đây là đơn vị nhỏ nhất trong quan hệ tiến hóa mà cây thể hiện.

Xét cạnh trong 𝑒𝑒(𝑎𝑎, 𝑏𝑏) thuộc tập cạnh 𝐸𝐸 của cây 𝑇𝑇, cạnh trong 𝑒𝑒 sẽ phân tách tập các lá của cây 𝑇𝑇 ra thành hai tập con 𝐿𝐿𝑎𝑎 |𝐿𝐿𝑏𝑏 , trong đó tập 𝐿𝐿𝑎𝑎 chứa các lá nằm cùng phía với đỉnh 𝑎𝑎; tập 𝐿𝐿𝑏𝑏 chứa các lá nằm cùng phía với đỉnh 𝑏𝑏. Ta gọi 𝐿𝐿𝑎𝑎 |𝐿𝐿𝑏𝑏 là một cách phân hoạch của cây 𝑇𝑇. Lưu ý, 24 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com hai phân hoạch 𝐿𝐿𝑎𝑎 |𝐿𝐿𝑏𝑏 và 𝐿𝐿𝑏𝑏 |𝐿𝐿𝑎𝑎 được coi là như nhau. Cây trong Hình 1.2B có duy nhất một cạnh trong.

Nó thể hiện rằng “Người” có họ hàng gần với “Tinh tinh” hơn là với “Khỉ đột” và “Đười ươi”.2 Tổng quan phân tích tiến hóa Theo Warnow [90], một quy trình phân tích quan hệ tiến hóa tổng quát và hoàn thiện gồm các bước: (1) Nhà sinh học nhận định câu hỏi nghiên cứu, từ đó lựa chọn các loài và các gen cần phân tích. (2) Thu thập chuỗi phân tử sinh học cho các loài và các gen này, thường là chuỗi DNA. (3) Với mỗi gen, xây dựng sắp hàng đa chuỗi. (4) Với mỗi gen, sử dụng sắp hàng đa chuỗi để xây dựng cây tiến hóa đơn gen.

(5) Tính toán độ hỗ trợ thống kê cho mỗi cạnh trong của cây tiến hóa đơn gen. Cách phổ biến nhất là dùng phương pháp bootstrap phi tham số (non- parametric bootstrap) [15]. Do trong luận án không khảo sát bootstrap có tham số (parametric bootstrap) [15] nên sau đây sẽ gọi tắt phương pháp bootstrap phi tham số là phương pháp bootstrap. (6) Xây dựng cây tiến hóa hoặc mạng lưới tiến hóa đa gen (phylogenomic tree/network) nhờ kết hợp các cây tiến hóa đơn gen.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ