Bonjour, j'obtiens les resultats suivant:

 

Parameters used
Minimum Number Of Sequences For A Conserved Position: 12
Minimum Number Of Sequences For A Flanking Position: 20
Maximum Number Of Contiguous Nonconserved Positions: 8
Minimum Length Of A Block: 10
Allowed Gap Positions: None
Use Similarity Matrices: Yes

Flank positions of the 5 selected block(s)
Flanks: [219  246]  [252  295]  [316  330]  [339  360]  [381  399]  

New number of positions in input.fasta-gb:  128  (14% of the original 892 positions)

la faible homologie est due d'apres vous, a la longueur de mon ORF ou bien me conseillerez vous de changer les parametre de l'alignement multiple pour avoir plus d'homologie?

Ou est-ce que je pourrais continuer avec ces resutat vu que le nombre de position est > a 100?

Ou est-ce une erreur que j'ai fais en amont?

 

Merci d'avance pour vos reponses.

 

Cordialement.

 

Benjamin AMMOUIAL

Rebonjour Benjamin,

 

Tout d’abord une question de terminologie. L’homologie n’est pas quantifiable. Les séquences sont homologues ou pas. On ne peut pas parler de faible homologie. Par contre vous pouvez parler de faible similarité, ou les homologues fort divergentes.

 

Très clairement, on perd la majorité des positions de l’alignement, car l’ORF est incomplète à 3’. La 14% comme proportion des positions retenues donc n’a pas beaucoup d’importance.
128 positions retenues pour la phylogénie n’est pas extraordinaire, mais vous pouvez tenter la construction de l’arbre. Si les valeurs de bootstrap sont faibles, vous pouvez revenir à l’étape de curation de l’alignement, et choisir un paramétrage moins strict (moins stringent).

Bon travail,
Emese Meglecz

 

Bonjour,

Merci de votre aide, je ne pensais pas que mon ORF etait incomplet en 3' vu qu'il se termine a 1018 et que le brin mesure 1019. Du coup, pouvez vous m'expliquer comment on reconnait qu'il est incomplet?

 

Bonne journee,

 

Benjamin AMMOUIAL

est-ce grave si j'ai un orf incomplet ou bien me conseillerez vous de recommencer avec une autre sequence?

Je viens de comprendre comment on reconnait un ORF incomplet grace au complement de video, autant pour moi.

Vous pouvez donc repondre seulement qu'a m'a 2e question.

 

Merci de votre temps

Bonjour Benjamin,

Non, un ORF complet n’est pas un problème, si on a un morceau suffisamment long.
J’ai regardé votre arbre. Visiblement ça marche chez vous. Attention, enracinez correctement de l’arbre.

 

Emese Meglécz

 

Bonjour, j'ai termine mon arbre avec les parametres par defauts, et j ai aussi fais un avec le parametre 'Allow gap within the final blocksposition' coche et je l'ais mis dans le bloc note.

Je ne vois pas une enorme difference sur l'arbre mais pour l'etape curation set. j'ai de bien meilleur resultats.

Parameters used
Minimum Number Of Sequences For A Conserved Position: 12
Minimum Number Of Sequences For A Flanking Position: 19
Maximum Number Of Contiguous Nonconserved Positions: 8
Minimum Length Of A Block: 10
Allowed Gap Positions: With Half
Use Similarity Matrices: Yes

Flank positions of the 9 selected block(s)
Flanks: [198  286]  [307  321]  [330  365]  [372  390]  [419  443]  [471  544]  [574  586]  [679  777]  [781  791]  

New number of positions in input.fasta-gb:  381  (43% of the original 884 positions)

 

au lieu de: (arbre dans analyse des resultats)

 

Parameters used
Minimum Number Of Sequences For A Conserved Position: 12
Minimum Number Of Sequences For A Flanking Position: 19
Maximum Number Of Contiguous Nonconserved Positions: 8
Minimum Length Of A Block: 10
Allowed Gap Positions: None
Use Similarity Matrices: Yes

Flank positions of the 5 selected block(s)
Flanks: [208  236]  [244  286]  [307  321]  [330  351]  [372  390]  

New number of positions in input.fasta-gb:  128  (14% of the original 884 positions)

 

Donc me conseillere vous de garder mon arbre general ou de prendre l'abre avec les parametre modifie, cela fait il une difference dans l'interpretation?

 

Merci d'avance.

 

Bonne journee.

 

Benjamin AMMOUIAL

 

 

Bonjour Benjamin,

 

Dans votre cas, les deux arbres ont le même message. Peut-être les valeurs de boostrap sont mieux dans le groupe d’étude pour le deuxième arbre, mais ce n’est pas vrai pour le groupe extérieur.

 

Vous pouvez, donc lasser l’arbre original (basé sur 128 positions) mais dites dans les analyses que vous avez testé d’autres paramètres de curation est cela n’a pas changé le message. Evidemment, soutenez cette phrase avec vos chiffres.

Bon travail,
Emese Meglecz