EMRE SEVİNDİK KONU: ANALİZ ÖNCESİ YAPILMASI GEREKEN İŞLEMLER

1. EMRE SEVİNDİKKONU: ANALİZ ÖNCESİ YAPILMASI GEREKEN İŞLEMLER 2009-09 DANIŞMAN: YARD.DOÇ.DR. FATİH COŞKUN

2. ANALİZ ÖCESİ • Analiz işlemine geçilmeden önce birkaç faktörün değerlendirilmesi gerekir. • Örneğin eksik veri ve polimorfizm yorumu yapılmalı karakter değişimi ile ilişkin ne kabuller yapılmalıdır.

3. ANALİZ ÖNCESİ • İki türlü eksik veri tanımlanabilir. Analiz edilecek taksonlardan bazıları için belli bir karaktere ilişki bilgi edilemeyebilir. • Bazen incelenen bazı karakter sistemindeki yapı ortadan kalkmış olabilir. Dolayısı ile bu yapıyı yitiren taksonların tanınması mümkün değildir.

4. ANALİZ ÖNCESİ • Kullanılan karakterlerin belli bir kısmının belli bir değişme serisi, diğer bir kısmının başka değişme serisi izlediği biçimde yeterli bilgi varsa, her bir karakteri tek tek analize koymak mümkündür. • PAUP ^^ eşit ağırlık^^ seçeneğini kullanarak bir karakter durumundan diğer değişmeye bir adım olarak değerlendirilir.

5. ANALİZ ÖNCESİ • Kök belirleme, veri matrisinde dönüşümsüz serilerin olduğu veya belli bir taksonun özel olarak ata takson olarak analize sokulduğu durumlarda gereklidir. • Bu durumda PAUP ağaçları köklü tutar. Eğer dış grup içgrup da değişken olabilir ve karakter açısından heterojen değilse, karakter polarite kararı öncesi tatminkar biçimde verebiliyor.

6. AĞAÇ ANALİZ SÜRECİ • PAUP optimal ağaçların bulunması için üç seçenek sunar. • Kes- bağla • Tüketme • Heuristic

7. AĞAÇ ANALİZ SÜRECİ • İlk iki metot bütün en kısa ağaçları bulmada garantilidirler. Ancak takson sayısında artış olası ağaç sayısın da korkunç artışa neden olacaktır. • Tüketme metodu 11-12 kes- bağla 15-25 takson içeren matrislerde uygulanabilir. • Genellikle fazla taksonlarda ise heuristik metodu kullanılır.

8. AĞAÇ ANALİZ SÜRECİ • Heuristic metodu bize en garantili ağacı bulmayı garanti vermemektedir. • Diğer metotlarda tek bir algoritmaları varken ancak heuristic metot alternatif algoritmalar ile çalışır. Bu metot iki evrede çalışır.

9. ADIM ADIM EKLEME(Stepewise addition) • Bu süreç, ilk önce üç taksonun birbirine bağlanması ile başlar. Daha sonra sırayla bütün taksonlar gelir birbirine bağlanır. • PAUP da hangi üç taksonun birbirine hangi sıra ve kriter ile bağlanacağı belirleyen dört seçenek vardır.

10. ADIM ADIM EKLEME • 1-) Olduğu gibi (as is) • 2-) En – Yakın (Closest) • 3-) Basit(Simple) • 4-) Rastgele (Random)

11. DAL- DEĞİŞ TOKUŞU (Tree Bisection-Reconnection-TBR) • Adım adım ekleme metodunda algoritmalar genellikle optimal ağacı bulmak için yeterli değildir. • Bu yüzden başlangıç ağaçlar bulunduktan sonra en optimal ağaç olup olmamam kontrolu dal- değiş- tokuşu ile olur. • PAUP da bu işi yapan üç algoritma vardır

12. DAL –DEĞİŞ- TOKUŞU • 1-) NNI ( nearest neighbour interchange): dal değiş tokuşu yerel olarak yapılır. Ağaçtaki her bir yerel dal dört yerel alt-ağacı bağlayan dalı belirler. Bu ağaçlardan her birinin diğer taraftaki biri ile yer değiştirmesi ile optimal ağaç bulunabilir.

13. DAL-DEĞİŞ-TOKUŞU • 2-)SPR( subtrees pruning regrafting): alt- ağaçlardan birinin ana ağacın bir parçasından kesilip diğer ir parçasına bağlanma mantığı ile çalışır. • Bütün olası kesme değerlendirmeleri yapılarak optimal ağaç bulunur.

14. DAL- DEĞİŞ TOKUŞU • 3-)TBR (tree bisection reconnection): ağacı bir daldan ikiye ayırır ve iki alt ağaç oluşturur. Her bir ağaçtan birer dalın birbirine bağlanması le devam eder. Olası tüm ihtimaller değerlendirilir ve optimal ağaç bulunur.

15. SONUÇ • İdeal olarak adım-adım ekleme ve dal değiş tokuşu algoritmalarında bütün kombinayonlar denenerek analiz yapılmalıdır. • Ancak bu süreç çok uzun olmaktadır ve zaman kaybına neden olacaktır. • Genellikle rastgele, diğer adım adım ekleme metotu ile TBR algoritması önerilir.