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ÉTUDE DE LA ROBUSTESSE DES PHYLOGÉNIES MOLÉCULAIRES

机译:分子系统植物的鲁棒性研究

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摘要

Au cours des dernières années, le nombre de macromolécules biologiques séquen-cées a augmenté très rapidement. Ceci a fourni une base de données d'une richesse considérable pouvant être exploitée tant pour la reconstruction phylogénétique que pour la compréhension des mécanismes de l'évolution à l'échelle moléculaire. Toutefois, pour extraire le maximum d'information des données moléculaires, on doit pouvoir évaluer la fiabilité des arbres phylogénétiques qu'elles fournissent. En effet, des résultats contradictoires sont souvent observés aussi bien lors de la comparaison de phylogénies moléculaires obtenues à partir de molécules différentes, que dans la comparaison des phylogénies moléculaires et des phylogénies plus classiques, utilisant des caractères morphologiques. L'unicité de l'histoire évolutive nécessite la levée de telles contradictions. Il a été choisi de le faire d'une part en mettant au point des tests de robustesse et de fiabilité des arbres, d'autre part en affinant les hypothèses biologiques des modèles de construction. La phylogénie des Métazoaires est un exemple particulièrement intéressant pour mettre en évidence certaines voies d'approche empirique de la robustesse des phylogénies moléculaires. Il est intéressant de faire varier les paramètres suivants : (ⅰ) les nucléotides ou acides aminés, (ⅱ) les espèces, (ⅲ) les méthodes de construction et (ⅳ) les tests de robustesse. De telles analyses gén╚╮ent un très grand nombre d'arbres différents et il faut pouvoir les analyser de manière critique. La nécessité d'outils informatiques performants pour gérer l'ensemble de ces données s'impose.
机译:近年来,测序的生物大分子的数量增长非常迅速。这提供了相当丰富的数据库,可用于系统发育重建和在分子规模上理解进化机制。但是,要从分子数据中提取最大数量的信息,必须能够评估它们提供的系统发育树的可靠性。确实,在比较从不同分子获得的分子系统发育以及使用形态特征比较分子系统发育和更经典的系统发育时,常常会发现矛盾的结果。进化史的独特性要求消除这种矛盾。选择这样做的原因是,一方面通过开发树木的稳健性和可靠性测试,另一方面通过完善构建模型的生物学假设。后生动物的系统发育是一个特别有趣的例子,它突出了经验方法对分子系统发育的鲁棒性的某些途径。改变以下参数很有趣:(ⅰ)核苷酸或氨基酸,(ⅱ)种类,(ⅲ)构造方法和(ⅳ)耐用性测试。这样的分析会产生大量不同的树,并且必须能够对它们进行严格的分析。很明显,需要高效的IT工具来管理所有这些数据。

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