Part 2 Flashcards Preview

zzz..... uni......Bioinformatics > Part 2 > Flashcards

Flashcards in Part 2 Deck (32):
1

Multiplen Sequenzalignments (MSA) ?

a. Ein MSA enthält alle paarweisen Sequenzalignments,

b. Aus einem MSA kann die phylogenetische Verwandtschaft zwischen mehreren Sequenzen abgeleitet werden

c. MSAs ermöglichen die Identifikation von stark konservierten Sequenzabschnitten

2

Welcher der folgenden Algorithmen lässt sich für das Problem des Multiplen Sequenzalignments adaptieren?

Wählen Sie eine oder mehrere Antworten:
a. Gotoh
b. FASTA
c. BLAST
d. Needleman-Wunsch

Needleman-Wunsch

3

Wie skaliert die Laufzeit des mehrdimensionalen Needleman-Wunsch Algorithmus mit der Anzahl der Sequenzen?

Exponentiell

4

Welche Aussagen zum mehrdimensionalen Needleman-Wunsch Algorithmus sind korrekt?

Liefert ein optimales Alignment

5

Alignment Profiles

a. Repräsentieren ein Alignment als einen Vektor von Frequenzen

b. Sind eine komprimierte Form des ursprünglichen Alignments

6

Progressive Alignments

a.Progressive Alignments sind nicht zwingend optimal

b. Können Sequenzen über einen Guide Tree alignieren

7

Wofür wird in einem progressive Alignment ein Guide Tree benutzt?

a. Der Guide Tree bestimmt die Reihenfolge der Einzelschritte des progressiven Alignments

b. Um möglichst ähnliche Sequenzen zuerst miteinander zu alignieren

8

Sie möchten ein simples Multiple Sequence Alignment (MSA) für 10 Sequenzen mittels progressive Alignment erstellen. Aus wievielen paarweisen Alignments berechnet ihr Algorithmus den Guide Tree?

Wählen Sie eine oder mehrere Antworten:
a. 9
b. 81
c. 100
d. 10

Die richtige Antwort lautet: 100

9

heuristischen Algorithmus

a. Liefert nicht zwingend das optimale Ergebnis

b. Hat in der Regel eine kürzere Laufzeit als ein vergleichbarer nicht-heuristischer Algorithmus

10

Welche der genannten Algorithmen verbessern das Alignment mithilfe von iterativen Methoden?

Wählen Sie eine oder mehrere Antworten:
a. MUSCLE
b. Hidden Markov Model
c. ProbCons
d. T-Coffee

MUSCLE,

T-Coffee,

ProbCons

11

Welche der genannten Algorithmen liefern exakte Alignments?

Wählen Sie eine oder mehrere Antworten:
a. Needleman-Wunsch
b. Smith-Waterman
c. ProbCons
d. Hidden Markov Model
e. MUSCLE
f. Smith-Waterman-Beyer
g. T-Coffee

Smith-Waterman,

Smith-Waterman-Beyer,

Needleman-Wunsch

12

Welche Elemente sind Teil eines phylogenetischen Baumes?

Blätter (Leaves), Knoten (Nodes), Kanten (Edges)

13

Was repräsentiert die Wurzel (=root) eines Baumes?

a. Einen gemeinsamen Vorfahren aller Spezies des Baumes

b. Den letzten gemeinsamen Vorfahren aller Spezies des Baumes

14

Welche Elemente eines phylogenetischen Baumes repräsentieren hypothetische Spezies?

Interne Knoten, Wurzel

15

Welche evolutionären Ereignisse können in einem phylogenetischen Baum unzureichend abgebildet werden?

Horizontaler Gentransfer

Konvergente Evolution

16

Sie wollen die Verwandtschaft mehrerer Spezies über einen Baum darstellen der die im Evolutionsprozess vergangene Zeit vermitteln soll. Welche Art von phylogenetischem Baum würden Sie vorziehen?

Ultrametrischer Baum

17

Welche Annahmen müssen zutreffen, damit ein ultrametrischer Baum als Repräsentation für Ihre Sequenzen geeignet ist?

a. Mutationen erfolgen in allen Sequenzen mit der gleichen Rate (molecular clock)

b. Distanzen zwischen den Sequenzen müssen die Buneman-Condition erfüllen

18

Welche der folgenden Methoden zur Phylogenierekonstruktion sind Distanzbasiert?

a. Split Decomposition

b. Neighbor Joining

c. Agglomerative Clustering

19

Sie wollen die Verwandtschaftsbeziehungen von Sequenzen darstellen, bei denen sie vermuten dass sie im Laufe der Evolution wiederholt Ziel von horizontalem Gentransfer waren. Welche Methode der Phylogenierekonstruktion eignet sich für diesen Fall am ehesten?

Split Decomposition

20

Maximum Likelihood modelliert Evolution über eine sogenannte Ratenmatrix. Welche Eigenschaften muss solch eine Matrix aufweisen / welche Annahmen müssen zutreffen?

a. Die Wahrscheinlichkeit einer Mutationen ist unabhängig von Mutationen, die früher stattgefunden haben.

b. Die Raten in einer Zeile der Matrix müssen sich auf 0 addieren.

c. Der Evolutionsprozess hat einen stationären Zustand, mit Gleichgewichtswahrscheinlichkeiten für jedes Nukleotid.

21

Sie wollen die phylogenetische Verwandtschaft einiger Sequenzen mittels Maximum Likelihood rekonstruieren. Welche Daten benötigen sie dazu?

a. Ein multiples Alignment der Sequenzen.

b. Ein Modell zur Sequenzevolution (Substitutionsmodell).

22

Sie betrachten einen phylogenetischen Baum der einem Bootstrapping unterzogen wurde. Welche Aussagen zu den Werten treffen zu?

a. Hohe Bootstrap-Werte deuten auf eine verlässliche Baumtopologie hin.

b. Branches mit hohen Bootstrap-Werten weisen eine gute Reproduzierbarkeit auf.

23

Dynamik Programming Algorithmus (Felsenstein pruning algorithm) zur ML ?

Der Algorithmus berechnet die Wahrscheinlichkeit eines phylogenetischen Baumes für ein gegebenes Alignment.

24

Welche Aussagen zum Neighbor-Joining (NJ) Algorithmus sind korrekt?


Wählen Sie eine oder mehrere Antworten:
a. NJ-Bäume spiegeln die input Distanzen perfekt wieder, sofern die Distanzen die Buneman-Bedingung erfüllen.

b. Bäume die mit NJ berechnet wurden sind ultrametrisch.

c. NJ arbeitet mit Split Decomposition.

d. NJ produziert gewurzelte Bäume.

NJ-Bäume spiegeln die input Distanzen perfekt wieder, sofern die Distanzen die Buneman-Bedingung erfüllen.

25

Welche Schritte sind kein Teil des Bootstrapping-Algorithmus?

Wählen Sie eine oder mehrere Antworten:
a. Baum Rekonstruction auf gesampelten Alignment
b. Gegenseitiger vergleich der gesampleten Bäume
c. Re-sampling des originalen Alignments
d. Wiederholtes Multiple Sequence Alignment

Wiederholtes Multiple Sequence Alignment

Gegenseitiger vergleich der gesampleten Bäume

26

Welches der unten genannten Substitutionsmodelle, enthält nur einen einzigen Parameter?

Jukes-Cantor (JC69)

27

Welche Eigenschaft wird beim Lösen des Maximum Parsimony - Problems optimiert? Inwiefern wird diese Eigenschaft optimiert?

Wählen Sie eine oder mehrere Antworten:
a. Keine der genannten Eigenschaften wird optimiert.
b. Die Distanzen der Leafs zur Wurzel wird minimiert.
c. Die Anzahl an Substitutionen wird minimiert.
d. Die Distanzen der Leafs zur Wurzel wird maximiert.
e. Die Anzahl an Substitutionen wird maximiert.

Die Anzahl an Substitutionen wird minimiert.

28

Wodurch unterscheiden sich das kleine und das große Maximum Parsimony Problem (MPP)?

Für die Lösung des großen MPP ist nur ein Alignment erforderlich.

Das große MPP erfordert das Evaluieren aller möglichen phylogenetischen Bäume.

Beim kleinen MPP muss nur ein einzelner Baum evaluiert werden.

29

Sie labeln alle Knoten eines phylogenetischen Baumes mithilfe des Fitch-Algorithmus. Welche Aussagen treffen zu?

Wählen Sie eine oder mehrere Antworten:
a. Labels von Knoten ergeben sich aus der Schnitt- oder Vereinigungsmenge ihrer Vorgänger.
b. Interne Knoten können nicht mehr als 2 Labels haben.
c. Die Wurzel hat immer nur ein einziges Label.
d. Die Topologie des Baumes bleibt durch das Labeling unverändert.
e. Das optimale Labeling interner Knoten erfolgt über Backtracing.

a. Labels von Knoten ergeben sich aus der Schnitt- oder Vereinigungsmenge ihrer Vorgänger.

d. Die Topologie des Baumes bleibt durch das Labeling unverändert.

e. Das optimale Labeling interner Knoten erfolgt über Backtracing.

30

Welche der folgenden Substitutionsmodelle erlauben unterschiedliche Nukleotidhäufigkeiten im stationären Zustand?

Wählen Sie eine oder mehrere Antworten:
a. Jukes-Cantor (JC69)
b. Keines der genannten.
c. Hasegawa-Kishino-Yano (HKY85)
d. Generalised time reversible (GTR)
e. Kimura (K2P)
f. Felsenstein (F81)

Felsenstein (F81)

Hasegawa-Kishino-Yano (HKY85)

Generalised time reversible (GTR)

31

Welcher rekursive Algorithmus löst das kleine Maximum Parsimony Problem exakt?

Fitch-Algorithmus

32

Wie kann die Berechnung des großen Maximum Parsimony Problems beschleunigt werden?

Verkleinerung des Suchraumes durch Branch-and-Bound

Heuristic Tree Search