Molecular Biology and Evolution

Chúng tôi giới thiệu phiên bản mới nhất của phần mềm Phân Tích Di Truyền Phân Tử (MEGA), bao gồm nhiều phương pháp và công cụ tinh vi cho phân loại gen và y học phân loại. Trong lần nâng cấp lớn này, MEGA đã được tối ưu hóa để sử dụng trên các hệ thống máy tính 64-bit nhằm phân tích các tập dữ liệu lớn hơn. Các nhà nghiên cứu giờ đây có thể khám phá và phân tích hàng chục nghìn chuỗi trong MEGA. Phiên bản mới cũng cung cấp một trình hướng dẫn nâng cao để xây dựng cây thời gian và bao gồm chức năng mới để tự động dự đoán các sự kiện sao chép gen trong các cây họ gen. MEGA 64-bit được cung cấp qua hai giao diện: đồ họa và dòng lệnh. Giao diện người dùng đồ họa (GUI) là một ứng dụng dành cho Microsoft Windows có thể sử dụng cả trên Mac OS X. Dòng lệnh MEGA có sẵn dưới dạng ứng dụng gốc cho Windows, Linux và Mac OS X. Chúng được thiết kế để sử dụng trong phân tích quy mô lớn và phân tích kịch bản. Cả hai phiên bản đều được cung cấp miễn phí từ www.megasoftware.net.

The Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) software has matured to contain a large collection of methods and tools of computational molecular evolution. Here, we describe new additions that make MEGA a more comprehensive tool for building timetrees of species, pathogens, and gene families using rapid relaxed-clock methods. Methods for estimating divergence times and confidence intervals are implemented to use probability densities for calibration constraints for node-dating and sequence sampling dates for tip-dating analyses. They are supported by new options for tagging sequences with spatiotemporal sampling information, an expanded interactive Node Calibrations Editor, and an extended Tree Explorer to display timetrees. Also added is a Bayesian method for estimating neutral evolutionary probabilities of alleles in a species using multispecies sequence alignments and a machine learning method to test for the autocorrelation of evolutionary rates in phylogenies. The computer memory requirements for the maximum likelihood analysis are reduced significantly through reprogramming, and the graphical user interface has been made more responsive and interactive for very big data sets. These enhancements will improve the user experience, quality of results, and the pace of biological discovery. Natively compiled graphical user interface and command-line versions of MEGA11 are available for Microsoft Windows, Linux, and macOS from www.megasoftware.net.