분자계통학적 계통도(tree)를 그리는 방법

소개글

계통도를 그리는 방법에 대한 레포트 입니다.
phylogenetic tree 를 그리는 원리와 기법에 대한 정리가 되어 있습니다.

목차

1. Neighbor Joining (NJ)
2. Maximum Likelihood (ML)
3. Bayesian inference

본문내용

염기서열 분석을 통해 얻은 결과물을 이용하여 phylogenetic tree를 그리는 방법은 위의 표에 나와 있는 것과 같이 다양하다. tree를 그리는 방법은 크게 2가지로 기준으로 나눌 수 있는데,

1. data의 종류에 따라 Distance vs Nucleotide sites
2. tree를 찾는 방법에 따라 Clustering methods vs search methods

첫 번째로, 사용하는 data의 유전적 진화거리가 얼마나 먼지 혹은 가까운지에 초점을 맞춰서 tree를 그릴 것인지, 아니면 nucleotide서열이 어떻게 변화해 나갔느냐에 초점을 맞춰서 tree를 그릴 것인지에 따라 ‘Distance or Nucleotide sites’로 구분이 되고, 두 번째로 tree를 그려나가는 방법이 각 step에서 가장 최적의 tree를 찾아 branch를 붙여나감으로써 결과적으로 최적이라고 판단되는 단 하나의 tree를 찾아내는 clustering method를 이용하느냐, 아니면 가능한 모든 tree를 다 그려본 후 특정 기준을 정해 각 tree에 점수를 매김으로써 최적의 tree를 찾는 optimality criteria method(search method)를 이용하느냐에 따라 ‘Clustering methods vs search methods’로 구분이 된다.
distance data를 이용하면 유전적 거리의 차이 값을 숫자로 바꾼 후 matrix table을 만들어 tree를 그리게 되고, 결과적으로 종간의 진화 거리가 얼마나 멀고 가까운지는 비교할 수 있지만 nucleotide sites를 이용하여 tree를 그렸을 때처럼 어떻게 염기서열이 변하여 왔는지 등의 자세한 정보는 알 수 없게 된다.

참고 자료

University Press (2009)
오만숙 ,『R몬테칼로와 함께하는 베이지안 통계추론』, 자유아카데미 (2012)
http://rnote.egloos.com/viewer/1163686
http://blog.naver.com/bestian/10076046079
http://www.aistudy.com/math/likelihood.htm
http://www.lancaster.ac.uk/pg/jamest/Group/stats1.html