UPGMA

UPGMA ( طريقة تجميع الأزواج غير الموزونة مع المتوسط ​​الحسابي ) هي طريقة تجميع هرمية بسيطة (من الأسفل إلى الأعلى) . ولها أيضًا نسخة موزونة، WPGMA ، وتُنسب عمومًا إلى سوكال وميتشنر . [ 1 ]

لاحظ أن مصطلح "غير المرجح" يشير إلى أن جميع المسافات تُساهم بالتساوي في كل متوسط ​​يتم حسابه، ولا يُشير إلى العملية الحسابية المُستخدمة لتحقيقه. وبالتالي، فإن المتوسط ​​البسيط في خوارزمية WPGMA يُنتج نتيجة مرجحة، بينما المتوسط ​​النسبي في خوارزمية UPGMA يُنتج نتيجة غير مرجحة ( انظر المثال العملي ). [ 2 ]

الخوارزمية

تُنشئ خوارزمية UPGMA شجرة جذرية ( مخطط شجري ) تعكس البنية الموجودة في مصفوفة التشابه الثنائي (أو مصفوفة الاختلاف ). في كل خطوة، يتم دمج أقرب مجموعتين في مجموعة ذات مستوى أعلى. المسافة بين أي مجموعتينأ{\displaystyle {\mathcal {A}}}وب{\displaystyle {\mathcal {B}}}، كل منها بحجم ( أي عدد العناصر )|أ|{\displaystyle {|{\mathcal {A}}|}}و|ب|{\displaystyle {|{\mathcal {B}}|}}، تعتبر متوسط ​​جميع المسافاتد(x،y){\displaystyle d(x,y)}بين أزواج من الأشياءx{\displaystyle x}فيأ{\displaystyle {\mathcal {A}}}وy{\displaystyle y}فيب{\displaystyle {\mathcal {B}}}أي متوسط ​​المسافة بين عناصر كل مجموعة:

1|أ||ب|xأyبد(x،y){\displaystyle {1 \over {|{\mathcal {A}}|\cdot |{\mathcal {B}}|}}\sum _{x\in {\mathcal {A}}}\sum _{y\in {\mathcal {B}}}d(x,y)}

بمعنى آخر، في كل خطوة من خطوات التجميع، يتم تحديث المسافة بين المجموعات المدمجةأب{\displaystyle {\mathcal {A}}\cup {\mathcal {B}}}ومجموعة جديدةX{\displaystyle X} يُعطى ذلك عن طريق المتوسط ​​النسبي لـدأ،X{\displaystyle d_{{\mathcal {A}},X}}ودب،X{\displaystyle d_{{\mathcal {B}},X}}المسافات:

د(أب)،X=|أ|دأ،X+|ب|دب،X|أ|+|ب|{\displaystyle d_{({\mathcal {A}}\cup {\mathcal {B}}),X}={\frac {|{\mathcal {A}}|\cdot d_{{\mathcal {A}},X}+|{\mathcal {B}}|\cdot d_{{\mathcal {B}},X}}{|{\mathcal {A}}|+|{\mathcal {B}}|}}}

تُنتج خوارزمية UPGMA مخططات شجرية جذرية ، وتتطلب افتراض معدل ثابت، أي أنها تفترض شجرة فائقة القياس حيث تكون المسافات من الجذر إلى كل طرف فرعي متساوية. عندما تكون الأطراف عبارة عن بيانات جزيئية ( مثل الحمض النووي DNA ، والحمض النووي RNA، والبروتين ) يتم أخذ عينات منها في نفس الوقت، يصبح افتراض فائقة القياس مكافئًا لافتراض وجود ساعة جزيئية .

مثال عملي

يعتمد هذا المثال العملي على مصفوفة المسافة الجينية JC69 المحسوبة من محاذاة تسلسل الحمض النووي الريبوزي 5S لخمس بكتيريا: العصوية الرقيقة (أ{\displaystyle a}بكتيريا العصوية المحبة للحرارة (ب{\displaystyle b}) ، الملبنة المخضرة (ج{\displaystyle c}), Acholeplasma modicum (د{\displaystyle d}) وميكروكوكس لوتوس (هـ{\displaystyle e}). [ 3 ] [ 4 ]

الخطوة الأولى

  • التجميع الأولي

لنفترض أن لدينا خمسة عناصر(أ،ب،ج،د،هـ){\displaystyle (a,b,c,d,e)}والمصفوفة التاليةد1{\displaystyle D_{1}}المسافات الزوجية بينهما  :

أبجدهـ
أ017213123
ب170303421
ج213002839
د313428043
هـ232139430

في هذا المثال،د1(أ،ب)=17{\displaystyle D_{1}(a,b)=17}هي أصغر قيمة لـد1{\displaystyle D_{1}}لذلك نقوم بضم العناصرأ{\displaystyle a}وب{\displaystyle b}.

  • تقدير طول الفرع الأول

يتركu{\displaystyle u}يشير إلى العقدة التيأ{\displaystyle a}وب{\displaystyle b}تم الاتصال الآن. الإعداد دلتا(أ،u)=دلتا(ب،u)=د1(أ،ب)/2{\displaystyle \delta (a,u)=\delta (b,u)=D_{1}(a,b)/2} يضمن أن العناصرأ{\displaystyle a}وب{\displaystyle b}متساوية البعد عنu{\displaystyle u}يتوافق هذا مع توقعات فرضية القياس الفائق . الفروع المتصلةأ{\displaystyle a}وب{\displaystyle b}لu{\displaystyle u}ثم تكون لها أطوال دلتا(أ،u)=دلتا(ب،u)=17/2=8.5{\displaystyle \delta (a,u)=\delta (b,u)=17/2=8.5}( انظر إلى مخطط التفرع النهائي )

  • تحديث مصفوفة المسافة الأولى

ثم ننتقل إلى تحديث مصفوفة المسافة الأوليةد1{\displaystyle D_{1}}إلى مصفوفة مسافة جديدةد2{\displaystyle D_{2}}(انظر أدناه)، تم تقليص حجمها بمقدار صف واحد وعمود واحد بسبب تجميعأ{\displaystyle a}معب{\displaystyle b}القيم المكتوبة بخط غامق فيد2{\displaystyle D_{2}}تتوافق مع المسافات الجديدة، المحسوبة عن طريق حساب متوسط ​​المسافات بين كل عنصر من عناصر المجموعة الأولى(أ،ب){\displaystyle (a,b)}وكل عنصر من العناصر المتبقية:

د2((أ،ب)،ج)=(د1(أ،ج)×1+د1(ب،ج)×1)/(1+1)=(21+30)/2=25.5{\displaystyle D_{2}((a,b),c)=(D_{1}(a,c)\times 1+D_{1}(b,c)\times 1)/(1+1)=(21+30)/2=25.5}

د2((أ،ب)،د)=(د1(أ،د)+د1(ب،د))/2=(31+34)/2=32.5{\displaystyle D_{2}((a,b),d)=(D_{1}(a,d)+D_{1}(b,d))/2=(31+34)/2=32.5}

د2((أ،ب)،هـ)=(د1(أ،هـ)+د1(ب،هـ))/2=(23+21)/2=22{\displaystyle D_{2}((a,b),e)=(D_{1}(a,e)+D_{1}(b,e))/2=(23+21)/2=22}

القيم المائلة فيد2{\displaystyle D_{2}}لا تتأثر بتحديث المصفوفة لأنها تتوافق مع المسافات بين العناصر غير المشاركة في المجموعة الأولى.

الخطوات الثانية

  • التجميع الثاني

نكرر الآن الخطوات الثلاث السابقة، بدءًا من مصفوفة المسافة الجديدةد2{\displaystyle D_{2}}

(أ، ب)جدهـ
(أ، ب)025.532.522
ج25.502839
د32.528043
هـ2239430

هنا،د2((أ،ب)،هـ)=22{\displaystyle D_{2}((a,b),e)=22}هي أصغر قيمة لـد2{\displaystyle D_{2}}لذلك ننضم إلى المجموعة(أ،ب){\displaystyle (a,b)}وعنصرهـ{\displaystyle e}.

  • تقدير طول الفرع الثاني

يتركv{\displaystyle v}يشير إلى العقدة التي(أ،ب){\displaystyle (a,b)}وهـ{\displaystyle e}أصبحت الآن متصلة. وبسبب قيد القياس الفائق، فإن الفروع المتصلةأ{\displaystyle a}أوب{\displaystyle b}لv{\displaystyle v}، وهـ{\displaystyle e}لv{\displaystyle v}متساوية ولها الأطوال التالية: دلتا(أ،v)=دلتا(ب،v)=دلتا(هـ،v)=22/2=11{\displaystyle \delta (a,v)=\delta (b,v)=\delta (e,v)=22/2=11}

نستنتج طول الفرع المفقود: دلتا(u،v)=دلتا(هـ،v)-دلتا(أ،u)=دلتا(هـ،v)-دلتا(ب،u)=11-8.5=2.5{\displaystyle \delta (u,v)=\delta (e,v)-\delta (a,u)=\delta (e,v)-\delta (b,u)=11-8.5=2.5} ( انظر إلى مخطط التفرع النهائي )

  • تحديث مصفوفة المسافة الثانية

ثم ننتقل إلى التحديثد2{\displaystyle D_{2}}إلى مصفوفة مسافة جديدةد3{\displaystyle D_{3}}(انظر أدناه)، تم تقليص حجمها بمقدار صف واحد وعمود واحد بسبب تجميع(أ،ب){\displaystyle (a,b)}معهـ{\displaystyle e}القيم المكتوبة بخط غامق فيد3{\displaystyle D_{3}}تتوافق مع المسافات الجديدة، المحسوبة عن طريق المتوسط ​​النسبي :

د3(((أ،ب)،هـ)،ج)=(د2((أ،ب)،ج)×2+د2(هـ،ج)×1)/(2+1)=(25.5×2+39×1)/3=30{\displaystyle D_{3}(((a,b),e),c)=(D_{2}((a,b),c)\times 2+D_{2}(e,c)\times 1)/(2+1)=(25.5\times 2+39\times 1)/3=30}

بفضل هذا المتوسط ​​النسبي، يأخذ حساب هذه المسافة الجديدة في الاعتبار الحجم الأكبر لـ(أ،ب){\displaystyle (a,b)}مجموعة (عنصران) فيما يتعلق بـهـ{\displaystyle e}(عنصر واحد). وبالمثل:

د3(((أ،ب)،هـ)،د)=(د2((أ،ب)،د)×2+د2(هـ،د)×1)/(2+1)=(32.5×2+43×1)/3=36{\displaystyle D_{3}(((a,b),e),d)=(D_{2}((a,b),d)\times 2+D_{2}(e,d)\times 1)/(2+1)=(32.5\times 2+43\times 1)/3=36}

وبالتالي، فإن المتوسط ​​النسبي يعطي وزناً متساوياً للمسافات الأولية للمصفوفةد1{\displaystyle D_{1}}وهذا هو السبب في أن الطريقة غير موزونة ، ليس فيما يتعلق بالإجراء الرياضي ولكن فيما يتعلق بالمسافات الأولية.

الخطوة الثالثة

  • التجميع الثالث

نكرر مرة أخرى الخطوات الثلاث السابقة، بدءًا من مصفوفة المسافة المحدثةد3{\displaystyle D_{3}}.

((أ، ب)، هـ)جد
((أ، ب)، هـ)03036
ج30028
د36280

هنا،د3(ج،د)=28{\displaystyle D_{3}(c,d)=28}هي أصغر قيمة لـد3{\displaystyle D_{3}}لذلك نقوم بضم العناصرج{\displaystyle c}ود{\displaystyle d}.

  • تقدير طول الفرع الثالث

يتركw{\displaystyle w}يشير إلى العقدة التيج{\displaystyle c}ود{\displaystyle d}أصبحت الفروع متصلة الآن.ج{\displaystyle c}ود{\displaystyle d}لw{\displaystyle w}ثم تكون لها أطوال دلتا(ج،w)=دلتا(د،w)=28/2=14{\displaystyle \delta (c,w)=\delta (d,w)=28/2=14}( انظر إلى مخطط التفرع النهائي )

  • تحديث مصفوفة المسافة الثالثة

يوجد إدخال واحد للتحديث، مع الأخذ في الاعتبار أن العنصرينج{\displaystyle c}ود{\displaystyle d}لكل منهم مساهمة قدرها1{\displaystyle 1}في الحساب المتوسط :

د4((ج،د)،((أ،ب)،هـ))=(د3(ج،((أ،ب)،هـ))×1+د3(د،((أ،ب)،هـ))×1)/(1+1)=(30×1+36×1)/2=33{\displaystyle D_{4}((c,d),((a,b),e))=(D_{3}(c,((a,b),e))\times 1+D_{3}(d,((a,b),e))\times 1)/(1+1)=(30\times 1+36\times 1)/2=33}

الخطوات النهائية

النهائيد4{\displaystyle D_{4}}المصفوفة هي:

((أ، ب)، هـ)(ج، د)
((أ، ب)، هـ)033
(ج، د)330

لذلك ننضم إلى المجموعات((أ،ب)،هـ){\displaystyle ((a,b),e)}و(ج،د){\displaystyle (c,d)}.

يتركر{\displaystyle r}يشير إلى العقدة (الجذرية) التي((أ،ب)،هـ){\displaystyle ((a,b),e)}و(ج،د){\displaystyle (c,d)}أصبحت الفروع متصلة الآن.((أ،ب)،هـ){\displaystyle ((a,b),e)}و(ج،د){\displaystyle (c,d)}لر{\displaystyle r}ثم تكون لها أطوال:

دلتا(((أ،ب)،هـ)،ر)=دلتا((ج،د)،ر)=33/2=16.5{\displaystyle \delta (((a,b),e),r)=\delta ((c,d),r)=33/2=16.5}

نستنتج طول الفرعين المتبقيين:

دلتا(v،ر)=دلتا(((أ،ب)،هـ)،ر)-دلتا(هـ،v)=16.5-11=5.5{\displaystyle \delta (v,r)=\delta (((a,b),e),r)-\delta (e,v)=16.5-11=5.5}

دلتا(w،ر)=دلتا((ج،د)،ر)-دلتا(ج،w)=16.5-14=2.5{\displaystyle \delta (w,r)=\delta ((c,d),r)-\delta (c,w)=16.5-14=2.5}

مخطط التفرع UPGMA

اكتمل الآن مخطط التفرع. [ 5 ] وهو مخطط فائق القياس لأن جميع الأطراف (أ{\displaystyle a}لهـ{\displaystyle e}) متساوية البعد عنر{\displaystyle r} :

دلتا(أ،ر)=دلتا(ب،ر)=دلتا(هـ،ر)=دلتا(ج،ر)=دلتا(د،ر)=16.5{\displaystyle \delta (a,r)=\delta (b,r)=\delta (e,r)=\delta (c,r)=\delta (d,r)=16.5}

وبالتالي، فإن مخطط التفرع يتم تجذيره بواسطةر{\displaystyle r}، أعمق عقدة فيها.

مقارنة مع روابط أخرى

تشمل مخططات الربط البديلة التجميع بالربط الأحادي ، والتجميع بالربط الكامل ، والتجميع بالربط المتوسط ​​WPGMA . ويكمن تطبيق ربط مختلف في استخدام صيغة مختلفة لحساب المسافات بين المجموعات خلال خطوات تحديث مصفوفة المسافة في الخوارزمية المذكورة أعلاه. يتجنب التجميع بالربط الكامل عيبًا في طريقة التجميع بالربط الأحادي البديلة، ألا وهو ما يُعرف بظاهرة الترابط ، حيث قد تُجبر المجموعات المُشكّلة عبر التجميع بالربط الأحادي على التجمع معًا بسبب تقارب بعض العناصر، حتى وإن كانت العديد من العناصر في كل مجموعة متباعدة جدًا. يميل التجميع بالربط الكامل إلى إيجاد مجموعات متراصة ذات أقطار متساوية تقريبًا. [ 6 ]

مقارنة بين مخططات التفرع التي تم الحصول عليها باستخدام طرق تجميع مختلفة من نفس مصفوفة المسافة .
التجميع أحادي الارتباطالتجميع بالارتباط الكاملالتجميع بالارتباط المتوسط: WPGMAالتجميع بالارتباط المتوسط: UPGMA.

الاستخدامات

  • في علم البيئة ، تُعدّ هذه الطريقة من أكثر الطرق شيوعًا لتصنيف وحدات المعاينة (مثل قطع الغطاء النباتي) بناءً على أوجه التشابه الثنائية بينها في متغيرات وصفية ذات صلة (مثل التركيب النوعي). [ 7 ] على سبيل المثال، استُخدمت هذه الطريقة لفهم التفاعل الغذائي بين البكتيريا البحرية والطلائعيات. [ 8 ]
  • في مجال المعلوماتية الحيوية ، تُستخدم خوارزمية UPGMA لإنشاء الأشجار الظاهرية (مخططات التطور). صُممت UPGMA في البداية للاستخدام في دراسات الفصل الكهربائي للبروتينات ، ولكنها تُستخدم حاليًا في الغالب لإنتاج أشجار توجيهية لخوارزميات أكثر تعقيدًا. تُستخدم هذه الخوارزمية، على سبيل المثال، في إجراءات محاذاة التسلسلات ، حيث تقترح ترتيبًا واحدًا لمحاذاة التسلسلات. في الواقع، تهدف الشجرة التوجيهية إلى تجميع التسلسلات الأكثر تشابهًا، بغض النظر عن معدل تطورها أو تقاربها التطوري، وهذا هو الهدف الأساسي لخوارزمية UPGMA [ 9 ].
  • في علم الوراثة العرقي ، تفترض طريقة UPGMA معدل تطور ثابت ( فرضية الساعة الجزيئية ) وأن جميع التسلسلات أُخذت عينات منها في الوقت نفسه، وهي ليست طريقة موثوقة لاستنتاج العلاقات ما لم يتم اختبار هذا الافتراض وتبريره لمجموعة البيانات المستخدمة. تجدر الإشارة إلى أنه حتى في ظل "ساعة جزيئية صارمة"، لا ينبغي أن تؤدي التسلسلات التي أُخذت عينات منها في أوقات مختلفة إلى شجرة فائقة القياس.

تعقيد الخطة

تتضمن إحدى الطرق البسيطة لتنفيذ خوارزمية إنشاء شجرة UPGMA ما يلي:يا(ن3){\displaystyle O(n^{3})}يؤدي استخدام كومة لكل مجموعة للحفاظ على مسافاتها من المجموعات الأخرى إلى تقليل تعقيد الوقت. يا(ن2سجلن){\displaystyle O(n^{2}\log n)}قدم فيون مورتاغ عرضًايا(ن2){\displaystyle O(n^{2})}خوارزمية الزمان والمكان. [ 10 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. سوكال ، ميشنر (1958). "طريقة إحصائية لتقييم العلاقات المنهجية" . نشرة جامعة كانساس للعلوم . 38 : 1409-1438 .
  2. ^ Garcia S، Puigbò P. “DendroUPGMA: أداة بناء dendrogram” (PDF) . ص. 4. 
  3. إردمان ، ف. أ.، وولترز، ج. (1986). "مجموعة من تسلسلات الحمض النووي الريبوزي المنشورة 5S و5.8S و4.5S" . مجلة أبحاث الأحماض النووية . 14 ملحق (ملحق): r1–59. doi : 10.1093/nar/14.suppl.r1 . PMC 341310. PMID 2422630 .  
  4. أولسن، جي جي (1988). "التحليل التطوري باستخدام الحمض النووي الريبوزي الريبوسومي". الريبوسومات . طرق في علم الإنزيمات. المجلد 164. الصفحات 793-812 . doi : 10.1016/s0076-6879(88)64084-5 . ISBN   978-0-12-182065-7PMID 3241556 
  5. سووفورد دي إل، أولسن جي جي، واديل بي جي، هيليس دي إم (1996). "الاستدلال التطوري". في هيليس دي إم، موريتز سي، مابل بي كي (محررون). علم التصنيف الجزيئي، الطبعة الثانية . سندرلاند، ماساتشوستس: سيناور. ص 407-514 . ISBN  9780878932825.
  6. إيفريت، بي إس؛ لاندو، إس؛ ليز، إم. (2001). تحليل التجميع. الطبعة الرابعة . لندن: أرنولد. ص 62-64 . 
  7. ليجندر ب، ليجندر ل (1998). علم البيئة العددي . التطورات في النمذجة البيئية. المجلد 20 ( الطبعة الإنجليزية الثانية). أمستردام: إلسيفير.  
  8. ^ فاسكيز دومينغيز إي، كاسامايور EO، كاتالا بي، ليبارون بي (أبريل 2005). "تؤثر السوطيات النانوية البحرية المختلفة غير المتجانسة بشكل مختلف على تكوين المجتمعات البكتيرية المخصبة". البيئة الميكروبية . 49 (3): 474– 85. بيب كود : 2005MicEc..49..474V . دوى : 10.1007/s00248-004-0035-5 . جستور 25153200 . بميد 16003474 . S2CID 22300174 .   
  9. ويلر تي جيه، كيسيسي أوغلو جيه دي (يوليو 2007). "محاذاة متعددة عن طريق محاذاة المحاذاة" . المعلوماتية الحيوية . 23 (13): i559–68. doi : 10.1093/bioinformatics/btm226 . PMID 17646343 . 
  10. مورتاغ ف (1984). "تعقيدات خوارزميات التجميع الهرمي: أحدث ما توصل إليه العلم". مجلة الإحصاءات الحاسوبية الفصلية . 1 : 101-113 .