The obtained sequences were separat

The obtained sequences were separately aligned with the corresponding sequences from previous studies (Yue et al., 2006) using ClustalX 1.83 (Thompson et al., 1997), with the default parameters, and exported to Seaview (Galtier et al., 1996) to be checked and adjusted by hand. To determine the level of genetic variation within phylogenetic clades, Tajima's test of neutrality (Tajima, 1989) was calculated using DNASP version 4.90.1 (Rozas et al., 2003). The sequence divergence was computed with MEGA 5.05 (Tamura et al., 2011). Analyses of molecular variance (AMOVA) were computed using the combined 12S + 16S + cox3 dataset with ARLEQUIN software using Tamura & Nei distances and gamma correction and their significance (10,00 permutations) (Excoffier and Lischer, 2010). Phylogenetic analyses for the combined dataset were performed using the neighbor-joining (NJ), maximum parsimony (MP), maximum likelihood (ML), and Bayesian inference (BI) methods. NJ was performed using MEGA 5.05. MP analysis was performed using PAUP*4.0b10 (Swofford, 2002). A heuristic search with 1000 replicates of random sequence addition and TBR branch swapping was used, and all of the sites were of equal weight. Clade support under MP analysis was evaluated using 1000 replicates of nonparametric bootstrapping (nBP). For BI and ML analysis, appropriate substitution models (GTR + I + G, lnL = −7095.702) were chosen using the Akaike information criterion (AIC), as implemented in jModeltest 0.1.1 (Posada, 2008). ML analysis based on the combined data was performed using PAUP* with a heuristic search and TBR swapping. BI analysis was performed using MrBayes Ver. 3.1.2 (Ronquist and Huelsenbeck, 2003). The following settings were used for BI analysis: number of Markov chain Monte Carlo (MCMC) generations = 100,000, sampling frequency = 100. The statistical support of the BI tree was evaluated by Bayesian posterior probability (BPP). The consensus tree was obtained after bootstrap analysis, using 1000 replications, and the values above 50% were reported. To study the genetic relationships with other Osteoglossidae species, Arapaima gigas (GenBank: EF523611.1), Scleropages leichardti (GenBank: FJ890319.1), Heterotis niloticus (GenBank: FJ890318.1) and Osteoglossum bicirrhosum (GenBank: AB043025) were factored into the present study as the outgroup.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลำดับได้ถูกจัดชิดแยกกันกับลำดับที่เกี่ยวข้องจากการศึกษาก่อนหน้านี้ (yue และคณะ. 2006) โดยใช้ clustalx 1.83 (thompson, et al., 1997), กับพารามิเตอร์เริ่มต้นและส่งออกไปเห็นวิวทะเล (galtier และคณะ. 1996 ) จะได้รับการตรวจสอบและการปรับด้วยมือ เพื่อกำหนดระดับของการเปลี่ยนแปลงทางพันธุกรรมภายใน clades สายวิวัฒนาการทดสอบ Tajima ของความเป็นกลาง (Tajima,1989) ได้รับการคำนวณโดยใช้รุ่น dnasp 4.90.1 (Rozas et al,., 2003) ลำดับความแตกต่างที่ถูกคำนวณด้วย 5.05 ล้าน (ทามูระและคณะ. 2011) การวิเคราะห์ความแปรปรวนโมเลกุล (amova) มีการคำนวณโดยใช้รวม 16s 12s ชุด cox3 กับซอฟต์แวร์ arlequin ใช้ทามูระ&ระยะ Nei และแก้ไขแกมมาและความสำคัญของพวกเขา (10,00 พีชคณิต) (excoffier และ lischer, 2010)สายวิวัฒนาการการวิเคราะห์ชุดรวมได้ดำเนินการโดยใช้เพื่อนบ้านเข้า (nj) ประหยัดสูงสุด (MP), ความน่าจะเป็นสูงสุด (มล. ) และการอนุมาน bayesian (สอง) วิธีการ nj ได้รับการดำเนินการโดยใช้ 5.05 ล้าน วิเคราะห์ MP ได้รับการดำเนินการโดยใช้ PAUP * 4.0b10 (Swofford, 2002) การค้นหาที่ heuristic 1000 ซ้ำนอกจากนี้ลำดับสุ่มและ TBR การแลกเปลี่ยนสาขาถูกใช้และทุกเว็บไซต์ที่มีน้ำหนักเท่ากัน ภายใต้การสนับสนุน clade วิเคราะห์ MP ได้รับการประเมินโดยใช้ 1000 ซ้ำ bootstrapping อิงพารามิเตอร์ (ทางหลวง) สำหรับการวิเคราะห์และสอง มล. รุ่นทดแทนที่เหมาะสม (gtr ig, lnl = -7095.702) ได้รับการแต่งตั้งโดยใช้เก​​ณฑ์ข้อมูล akaike (AIC) ในขณะที่การดำเนินการใน jmodeltest 0.1.1 (Posada, 2008)การวิเคราะห์ มล. ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่รวมได้ดำเนินการโดยใช้ PAUP * ที่มีการค้นหาและเรียนรู้การแลกเปลี่ยน TBR การวิเคราะห์ที่สองได้รับการดำเนินการโดยใช้ mrbayes เวอร์ชั่น 3.1.2 (ronquist และ huelsenbeck, 2003) การตั้งค่าดังต่อไปนี้ถูกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์สอง: จำนวนของห่วงโซ่มาร์คอฟ Monte Carlo (MCMC) รุ่น = 100,000 ความถี่ = 100การสนับสนุนทางสถิติของต้นไม้สองได้รับการประเมินผลโดยความน่าจะเป็นหลัง bayesian (bpp) ต้นไม้ฉันทามติที่ได้รับหลังจากการวิเคราะห์บูตโดยใช้ 1000 ซ้ำและค่านิยมสูงกว่า 50% ได้รับรายงาน เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ทางพันธุกรรมกับสายพันธุ์อื่น osteoglossidae, gigas arapaima (genbank: ef523611.1) Scleropages leichardti (genbank: fj890​​319.1)Heterotis niloticus (genbank: fj890​​318.1) และ osteoglossum bicirrhosum (genbank: ab043025) มีปัจจัยในการศึกษาครั้งนี้เป็น outgroup

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ลำดับที่ได้รับไม่สอดคล้องกับลำดับที่สอดคล้องกันจากการศึกษาก่อนหน้า (หยูและ al., 2006) แยกต่างหากด้วย ClustalX 1.83 (ทอมป์สันและ al., 1997), พารามิเตอร์เริ่มต้น และส่งออกไปวิว (Galtier et al., 1996) การตรวจสอบ และปรับด้วยมือ การกำหนดระดับของความผันแปรทางพันธุกรรมภายใน phylogenetic clades ทดสอบความเป็นกลาง (เสริม ของเสริม 1989) ถูกคำนวณโดยใช้ DNASP รุ่น 4.90.1 (Rozas และ al., 2003) Divergence ลำดับถูกคำนวณ ด้วยร็อค 5.05 (Tamura et al., 2011) วิเคราะห์ผลต่างโมเลกุล (AMOVA) ถูกคำนวณโดยใช้ชุดข้อมูล cox3 16S 12S รวมกับซอฟต์แวร์ ARLEQUIN ที่ใช้ Tamura & Nei ระยะทาง และการแก้ไขแกมมา และความสำคัญของพวกเขา (สับ 10,00) (Excoffier และ Lischer, 2010) วิเคราะห์ phylogenetic สำหรับชุดข้อมูลรวมได้ดำเนินการใช้เพื่อนบ้านรวม (NJ), parsimony สูงสุด (MP), ความเป็นไปได้สูงสุด (ML), และทฤษฎีวิธีการข้อ (BI) NJ ที่ดำเนินการโดยใช้ 5.05 ร็อค ทำการวิเคราะห์ MP ใช้ PAUP * 4.0b10 (Swofford, 2002) ค้นหาแล้ว 1000 เหมือนกับของนอกจากนี้การเรียงลำดับแบบสุ่ม และ TBR สาขาสลับ ใช้ และทั้งหมดของไซต์มีน้ำหนักเท่ากัน สนับสนุน clade ภายใต้การวิเคราะห์ MP ถูกประเมินใช้ replicates 1000 ของ nonparametric bootstrapping (nBP) สำหรับการวิเคราะห์ BI และ ML เหมาะสมทดแทนรุ่น (GTR I G, lnL = −7095.702) ที่ถูกเลือกโดยใช้เงื่อนไขข้อมูล Akaike (AIC), เป็นดำเนินการใน jModeltest 0.1.1 (อิ่ม 2008) ML วิเคราะห์ตามข้อมูลรวมที่ดำเนินการโดยใช้ PAUP * แล้วค้นหาและแลกเปลี่ยน TBR การวิเคราะห์ BI ที่ดำเนินการโดยใช้ MrBayes ไม่ 3.1.2 (Ronquist และ Huelsenbeck, 2003) การตั้งค่าต่อไปนี้ใช้สำหรับวิเคราะห์ BI: หมายเลขของ Markov โซ่มงต์การ์โล (MCMC) รุ่น = 100000 ความถี่ในการสุ่มตัวอย่าง = 100 การสนับสนุนทางสถิติต้น BI ถูกประเมิน โดยทฤษฎีน่าเป็นหลัง (BPP) ต้นไม้ช่วยได้รับหลังจากการเริ่มต้นระบบวิเคราะห์ ใช้ระยะ 1000 และมีรายงานค่าบริการ 50% เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ทางพันธุกรรมกับพันธุ์อื่น ๆ Osteoglossidae, Arapaima gigas (GenBank: EF523611.1), leichardti สกุลปลาตะพัด (GenBank: FJ890319.1), Heterotis niloticus (GenBank: FJ890318.1) และ Osteoglossum bicirrhosum (GenBank: AB043025) ได้แยกตัวประกอบในการศึกษาปัจจุบันเป็น outgroup

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ได้รับลำดับได้ในแนวเดียวกับซีเควนซ์ที่เกี่ยวข้องจากการศึกษาก่อนหน้า( Yue et al . 2006 )โดยใช้ clustalx 1.83 (ธอมป์สัน et al . 1997 )พร้อมด้วยพารามิเตอร์ดีฟอลต์และส่งออกไปยังวิวทิวทัศน์ของทะเล( galtier et al . 1996 )เพื่อเป็นการตรวจสอบและปรับด้วยมือแยกต่างหาก ในการตรวจสอบระดับของความหลากหลายทางพันธุกรรม ภายใน clades phylogenetic ทดสอบของ tajima ของ Booking Neutrality ( tajima1989 )จะคำนวณโดยใช้ dnasp เวอร์ชัน 4.90.1 ( rozas et al . 2003 ) แตกออกไปตามลำดับที่ได้คำนวณกับขนาดใหญ่ 5.05 ( tamura et al . 2011 ) การวิเคราะห์ของโมเลกุลแตกต่างไป( amova )ได้คำนวณโดยใช้รวม 12 s 16 S Cox 3 dataset ด้วย arlequin ซอฟต์แวร์โดยใช้ tamura & Chao Nei Dai Jie ระยะไกลและการแก้ไขค่าแกมมาและความสำคัญ( 10.00 ยูโร permutations )( excoffier และ lischer , 2010 )การวิเคราะห์ phylogenetic สำหรับ dataset รวมกันแล้วก็ทำโดยใช้เพื่อนบ้าน - เข้าร่วม( NJ Transit )สูงสุดรวดเร็วประหนึ่ง( mp )สูงสุดโอกาส(มล.)และ Bayesian พิลึก( BI )วิธีการที่ NJ Transit ได้ดำเนินการโดยใช้ขนาดใหญ่ 5.05 การวิเคราะห์ MP ได้ดำเนินการโดยใช้ paup * 4.0 B 10 ( swofford 2002 ) การค้นหา Heuristic พร้อมด้วย 1000 หาดจอมเทียนของสาขา TBR และนอกจากนี้ยังเป็นการสลับอุปกรณ์ขณะยังมีไฟเลี้ยงแบบสุ่มใช้สถานที่ท่องเที่ยวทั้งหมดและมีน้ำหนักเท่ากัน การสนับสนุน clade ภายใต้ การวิเคราะห์ MP รับการประเมินโดยใช้ 1000 หาดจอมเทียนของ bootstrapping nonparametric ( nbp ) สำหรับสองมล.การวิเคราะห์และการทดแทนที่เหมาะสม( busy )ไม่ว่าง G lnl = -7095.702 )ถูกเลือกโดยใช้เกณฑ์ข้อมูล akaike (ระดม)และใช้ใน jmodeltest 0.1.1 (ลูอิซโปซาดาการ์ริ 2008 )มล.ซึ่งใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลรวมที่ได้ดำเนินการโดยใช้ paup *พร้อมด้วย TBR และการค้นหา Heuristic ที่การสลับอุปกรณ์ขณะยังมีไฟเลี้ยง การวิเคราะห์แบบ BI ได้ดำเนินการโดยใช้ mrbayes แนวตั้ง 3.1.2 ( ronquist และ huelsenbeck 2003 ) การตั้งค่าต่อไปนี้ได้ถูกใช้สำหรับใช้ในการวิเคราะห์แบบสองหมายเลขของเครือ markov Monte Carlo ( mcmc )รุ่น= 100 , 000 ความถี่การสุ่มตัวอย่าง:= 100การสนับสนุนข้อมูลทางสถิติของทรีแบบสองได้รับการประเมินโดย Bayesian ก้นโอกาส( bpp ) ทรีฉันทามติที่ได้หลังจากการวิเคราะห์ Bootstrap Processor ใช้ 1000 replications และค่าที่สูงกว่า 50% เป็นรายงาน เพื่อการศึกษาความสัมพันธ์ทางพันธุกรรมที่พร้อมด้วยพันธุ์ไม้อื่นๆ osteoglossidae ยักษ์ Arapaima ยักษ์บึก(เลี้ยงดู EF 523611.1 ) scleropages leichardti (เลี้ยงดูไหม้ FJ 890319.1 )heterotis niloticus (เลี้ยงดูไหม้ FJ 890318.1 )และ osteoglossum bicirrhosum (เลี้ยงดู AB 043025 )ได้ถูกคาดการณ์ล่วงหน้าไว้อย่างไรก็ตามการศึกษาในปัจจุบันที่เป็น outgroup ได้