El análisis de genética evolutiva molecular ( MEGA ) es un software de computadora para realizar análisis estadísticos de la evolución molecular y para construir árboles filogenéticos . Incluye muchos métodos y herramientas sofisticados para filogenómica y filomedicina . Tiene licencia como software gratuito propietario . El proyecto para desarrollar este software fue iniciado por el liderazgo de Masatoshi Nei en su laboratorio en la Universidad Estatal de Pensilvania en colaboración con su estudiante de posgrado Sudhir Kumar y el becario postdoctoral Koichiro Tamura.[2] Nei escribió una monografía (págs. 130) que describe el alcance del software y presenta nuevos métodos estadísticos que se incluyeron en MEGA. El conjunto completo de programas de computadora fue escrito por Kumar y Tamura. Las computadoras personales carecían de la capacidad de enviar la monografía y el software de forma electrónica, por lo que se entregaron por correo postal. Desde el principio, se pretendía que MEGA fuera fácil de usar e incluyera únicamente métodos estadísticos sólidos.
Autor (es) original (es) | Masatoshi Nei , Sudhir Kumar, Koichiro Tamura, Glen Stecher, Daniel Peterson, Nicholas Peterson |
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Desarrollador (es) | Universidad del Estado de Pensilvania |
Versión inicial | 1993 |
Lanzamiento estable | 10.2.5 / 30 de marzo de 2021 [1] |
Versión de vista previa | 11.0.4 / 3 de marzo de 2021 [1] |
Sistema operativo | Windows , OS X , Linux |
Plataforma | x86 , x86-64 |
Disponible en | inglés |
Tipo | Bioinformática |
Licencia | Freeware patentado |
Sitio web | www |
MEGA versión 2 (MEGA2), que fue coautor de una investigadora adicional Ingrid Jakobson, se publicó en 2001. [3] Todos los programas informáticos y los archivos Léame de esta versión pudieron enviarse electrónicamente debido a los avances en la tecnología informática. Alrededor de este tiempo, el liderazgo del proyecto MEGA fue asumido por Kumar (ahora en la Universidad de Temple ) y Tamura (ahora en la Universidad Metropolitana de Tokio ). La monografía Molecular Evolutionary Genetics Analysis se usó a menudo como un libro de texto sobre nuevas formas de estudiar la evolución molecular.
MEGA se ha actualizado y ampliado varias veces y actualmente todas estas versiones están disponibles en el sitio web de MEGA. La última versión, MEGA7, se ha optimizado para su uso en sistemas informáticos de 64 bits . MEGA está en dos versiones. Una interfaz gráfica de usuario está disponible como programa nativo de Microsoft Windows. Una versión de línea de comando, MEGA-Computing Core (MEGA-CC), está disponible para operación nativa multiplataforma. El método es ampliamente utilizado y citado. Con millones de descargas en los lanzamientos, MEGA se cita en más de 85.000 artículos. La quinta versión ha sido citada más de 25.000 veces en 4 años. [4]
Historial de versiones
Versión | Fecha de lanzamiento |
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1.0 | 1993 [2] |
1.1 | 1994 [6] |
2.0 | 2000 [3] |
2.1 | 2001 [3] |
3,0 | 2004 [7] |
4.0 | 2006 [8] |
4.1 | 2008 [8] |
5,0 | 2011 [9] |
5.1 | Octubre de 2012 [9] |
5.2 | Abril de 2013 [9] |
6.0 | Diciembre de 2013 [4] |
7.0 | Enero de 2016 [10] |
10.0 (X) | Mayo de 2018 [11] |
Características
Construcción de alineación de secuencia
- Editor de alineación
- Alineación de múltiples secuencias
- Secuenciador (rastreo) editor-visor de archivos
- Navegador web integrado, búsqueda de secuencias
Manejo de datos
- Manejo de estados ambiguos: R, Y, T, etc.
- Formato MEGA extendido para guardar todos los atributos de datos
- Importación de datos de otros formatos: Clustal, Nexus, etc.
- Exploradores de datos
- Especificación visual de dominios-grupos
Sección de la tabla de códigos genéticos
- Agregar-editar tablas definidas por el usuario
- Calcular atributos estadísticos de una tabla de códigos
- Incluir todas las tablas de códigos conocidas
- Genere leyendas para matrices de distancia, filogenias, pruebas, alineaciones
- Copiar leyendas a programas externos
Editor de archivos de texto integrado
- Selección-edición de bloques de columnas
- Línea de números
- Utilidades para formatear secuencias, complemento inverso, etc.
Visor de datos de secuencia
- Exportación de datos
- Destacando
- Estimación de cantidades estadísticas
Estimación basada en MCL de patrones de sustitución de nucleótidos
- Matriz de tarifas 4x4
- Relaciones de tasa de transición-conversión: k1, k2
- Sesgo de la tasa de transición-conversión: R
Prueba de homogeneidad del patrón de sustitución
- Distancia de composición
- Índice de disparidad
- Prueba de montecarlo
Métodos de estimación de distancia
- Nucleótido por nucleótido
- Sinónimo-no-sinónimo: codon -by-codon
- Distancia de proteína
- Cálculos de distancia
- Cálculos de diversidad de secuencia
- Cálculos de varianza
Pruebas de selección
- Prueba Z de muestra grande
- Prueba exacta de Fisher
- Prueba de neutralidad de Tajima
Prueba de reloj molecular
- Prueba de tasa relativa de Tajima
Métodos para hacer árboles
- Vecino uniéndose
- Método de evolución mínima
- UPGMA
- Máxima parsimonia
- Máxima verosimilitud
- Prueba de filogenia Bootstrap
- Prueba de probabilidad de confianza
- Visor de matriz de distancia
Exploradores de árboles
- Pantalla de filogenia
- Estimación del tiempo de divergencia
- Edición de árbol
- Cambiar el tamaño del árbol
- Visualización de múltiples árboles
enlaces externos
- Página web oficial
Referencias
- ^ a b "Historial de actualizaciones" . megasoftware.net . Consultado el 19 de abril de 2021 .
- ^ a b Kumar, S., K. Tamura y M. Nei (1993) MEGA: Análisis de genética evolutiva molecular. Ver. 1.0, Universidad Estatal de Pensilvania, University Park, PA.
- ^ a b c Kumar, S., K. Tamura, IB Jakobsen y M. Nei (2001) MEGA2: Análisis de genética evolutiva molecular. Ver. 2.0, Bioinformatics 17: 1244-1245.
- ^ a b Tamura, K., Stecher, G., Peterson, D., Filipski, A., Kumar, S. (2013) MEGA6: Análisis de genética evolutiva molecular versión 6.0. Mol. Biol. Evol. 30: 2725-2729.
- ^ "Historial de actualizaciones de MEGA" . MEGA: Análisis de Genética Evolutiva Molecular . Consultado el 20 de junio de 2013 .
- ^ Kumar, S., K. Tamura y M. Nei (1994) MEGA: software de análisis de genética evolutiva molecular para microcomputadoras. CABIOS 10: 189-191.
- ^ Kumar, S., Tamura, K. y Nei, M. (2004) MEGA3: Análisis de genética evolutiva molecular. Breve. Bioinformática 5: 150-163.
- ^ a b Tamura, K., Dudley, J., Nei, M., Kumar, S. (2007) MEGA4: Análisis de genética evolutiva molecular. Mol. Biol. Evol. 24 (8): 1596-1599.
- ^ a b c Tamura, K., Peterson, D., Peterson, N., Stecher, G., Nei, M., Kumar, S. (2011) MEGA5: Análisis de genética evolutiva molecular usando máxima verosimilitud, distancia evolutiva y Métodos de máxima parsimonia. Mol. Biol. Evol. 28: 2731-2739.
- ^ Kumar, S., Stecher, G. y Tamura, K. (2016). MEGA7: Análisis de genética evolutiva molecular versión 7.0 para conjuntos de datos más grandes. Mol. Biol. Evol. 33 (7): 1870–1874.
- ^ Kumar, S., Stecher, G., Li M., Knyaz C. y Tamura, K. (2018). MEGA X: Análisis de genética evolutiva molecular en plataformas informáticas. Mol. Biol. Evol. 35 (6): 1547-1549.