Ikhtisar

Konstruksi pohon filogenetik adalah proses menyimpulkan hubungan evolusi antara entitas biologis – spesies, gen, atau populasi – dari data urutan molekul. Struktur mirip pohon yang dihasilkan terdiri dari cabang-cabang (garis keturunan) yang terhubung pada titik-titik (nenek moyang yang sama), dengan panjang cabang sering kali mewakili jumlah perubahan evolusioner. Asumsi mendasarnya adalah bahwa kesamaan urutan mencerminkan nenek moyang yang sama. Metode berkisar dari pendekatan berbasis jarak yang sederhana, yang mengubah perbedaan urutan berpasangan menjadi jarak evolusioner, hingga metode berbasis karakter yang lebih kompleks yang mengevaluasi setiap posisi nukleotida atau asam amino secara independen.

Konsep Utama

Langkah pertama yang penting adalah penyelarasan urutan, yaitu mencocokkan posisi homolog di seluruh taksa. Metode berbasis jarak seperti penggabungan tetangga (NJ) membuat pohon dari matriks jarak berpasangan dan cepat secara komputasi. Metode berbasis karakter mencakup kekikiran maksimum, yang meminimalkan jumlah total perubahan evolusioner, dan pendekatan statistik yang lebih ketat seperti kemungkinan maksimum dan inferensi Bayesian. Bootstrapping memberikan estimasi keyakinan dengan mengambil sampel ulang kolom penyelarasan dan menghitung ulang pohon berkali-kali. Format file yang umum termasuk FASTA (penjajaran input) dan Newick (topologi pohon).

Alur Kerja Praktis

Konstruksi pohon mengikuti jalur pipa standar. Dimulai dari pembacaan sekuensing mentah, sekuens yang dipangkas berkualitas dirakit dan disejajarkan menggunakan MAFFT atau MUSCLE, dengan penyempurnaan manual yang dipandu oleh blok penyelarasan yang dilestarikan. Pemilihan model dilakukan dengan ModelTest-NG atau jModelTest untuk mengidentifikasi model substitusi yang paling sesuai berdasarkan kriteria AIC atau BIC, model yang dipilih menentukan frekuensi nukleotida, laju substitusi, dan parameter heterogenitas laju. Inferensi pohon kemungkinan maksimum dieksekusi di IQ-TREE atau RAxML-NG, yang melakukan penelusuran pendakian bukit secara cepat menggunakan gerakan pertukaran tetangga terdekat (NNI) dan pemangkasan dan penyambungan kembali subpohon (SPR) untuk menavigasi ruang pohon. Analisis bootstrap mengevaluasi dukungan node dengan mengambil sampel ulang kolom penyelarasan: 100–1.000 pseudoreplikasi dihasilkan, masing-masing dianalisis secara independen, dan frekuensi kemunculan setiap bipartisi di seluruh ulangan dilaporkan sebagai nilai dukungan bootstrap. Nilai di atas 70% umumnya dianggap dapat diandalkan, meskipun ambang batasnya bervariasi menurut penelitian. Pohon yang dihasilkan divisualisasikan dalam FigTree atau iTOL, dengan panjang cabang mewakili substitusi per situs dan label simpul menampilkan nilai dukungan. Untuk kumpulan data besar, metode pohon cepat seperti FastTree atau IQ-TREE dengan tanda -fast memberikan perkiraan pohon ML dengan cepat. Pohon-pohon yang bergabung dengan tetangga berbasis jarak dapat dihasilkan untuk analisis eksplorasi yang cepat tetapi tidak memiliki ketelitian statistik seperti metode ML untuk publikasi akhir.

Aplikasi

Pohon filogenetik sangat diperlukan dalam biologi. Mereka mendasari klasifikasi taksonomi, menelusuri asal usul dan penyebaran patogen, dan memandu penemuan obat dengan mengungkap konservasi evolusioner dari target obat. Dalam genomik komparatif, topologi pohon menginformasikan identifikasi ortolog dan paralog. Analisis ini didasarkan langsung pada data dasar pengurutan DNA dan melengkapi studi dalam genetika bakteri dengan memetakan hubungan regangan. Metode filogenetik juga memperjelas sejarah evolusi virus, membantu upaya struktur dan klasifikasi virus.