Este documento describe una práctica virtual realizada con el software MEGA para construir un árbol filogenético de 30 secuencias del gen 16s rRNA. Se descargaron las secuencias de NCBI, se alinearon y corrigieron en MEGA, y luego se construyó el árbol filogenético usando el método UPGMA, mostrando las relaciones evolutivas entre las especies estudiadas.

1. UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA AMBIENTAL
Título:
“Nº 2 PRACTICA VIRTUAL – MEGA: MOLECULAR EVOLUTIONARY
GENETICS ANALYSIS”
Curso:
BIOTECNOLOGÍA
Estudiante:
HOLGUER QUISPE CUTIPA
Docente:
DR. HEBERT H. SOTO GONZALES
ILO
OCTUBRE DEL 2021

2. Nº 2 PRACTICA VIRTUAL – MEGA: MOLECULAR EVOLUTIONARY GENETICS ANALYSIS
1
Introducción
La bioinformática ha pasado a ocupar una posición central en la investigación de la
biología molecular. Los enormes avances en ingeniería genética han llevado a la
acumulación de una enorme cantidad de información biológica. Con la llegada de este
amplio repertorio de información de secuencias en bruto, el siguiente gran reto para un
investigador moderno es interpretar esta información biológica (Sohpal et al., 2010).
Conocer las relaciones filogenéticas entre especies es fundamental para muchos estudios
en biología. Un árbol filogenético preciso permite comprender las principales transiciones
evolutivas, como la aparición de nuevos planes corporales o el metabolismo, y es clave
para inferir el origen de nuevos genes, detectar la adaptación molecular, comprender la
evolución de los caracteres morfológicos y reconstruir los cambios demográficos en
especies recientemente divergentes (Kapli et al., 2020).
A veces se considera que el análisis filogenético es un proceso intimidante y complejo
que requiere conocimientos y años de experiencia. En realidad, es un proceso bastante
sencillo que puede aprenderse rápidamente y aplicarse con eficacia (Hall, 2013). La
construcción de árboles evolutivos puede ser una excelente manera de que los estudiantes
vean cómo se relacionan entre sí diferentes secuencias de genes u organismos (Newman
et al., 2016).
El software de Análisis de Genética Evolutiva Molecular (MEGA) es un paquete gratuito
que permite a cualquiera construir árboles evolutivos en una configuración fácil de usar.
(Newman et al., 2016). Es una aplicación de escritorio diseñada para el análisis
comparativo de secuencias genéticas homólogas, ya sea de familias multigénicas o de
diferentes especies, con especial énfasis en la inferencia de relaciones evolutivas y
patrones de evolución de ADN y proteínas.
Además de las herramientas para el análisis estadístico de los datos, MEGA proporciona
muchas facilidades para el ensamblaje de conjuntos de datos de secuencias a partir de
archivos o repositorios basados en la web, e incluye herramientas para la presentación
visual de los resultados obtenidos en forma de árboles filogenéticos interactivos y
matrices de distancias evolutivas (Kumar et al., 2008).

3. Nº 2 PRACTICA VIRTUAL – MEGA: MOLECULAR EVOLUTIONARY GENETICS ANALYSIS
2
Objetivos:
- Revisar los fundamentos de las relaciones filogenéticas entre secuencias del GEN
16s rRNA.
- Efectuar el alineamiento y la filogenia de treinta secuencias del GEN 16s rRNA
mediante la aplicación de software libre MEGA: Análisis de Genética Evolutiva
Molecular.
Materiales y métodos:
Materiales
- Laptop: Permite ejecutar los softwares y herramientas necesarias.
- NCBI: El Centro Nacional de Información Biotecnológica es una web de base de
datos que facilita el acceso a la información biomédica y genómica. National
Center for Biotechnology Information (nih.gov)
- MEGA X: Es una aplicación de escritorio diseñada para el análisis comparativo
de secuencias genéticas homólogas, ya sea de familias multigénicas o de
diferentes especies, con especial énfasis en la inferencia de relaciones evolutivas
y patrones de evolución de ADN y proteínas. Home (megasoftware.net)
Métodos
Descarga de secuencias del GEN 16s rRNA
Se pudo agregar las secuencias del genoma rRNA a través del navegador propio que
ejecuta el MEGA X, la web referencial fue la National Center for Biotechnology
Information (nih.gov), se seleccionaron treinta diferentes secuencias.
Ilustración 1
Interfaz del software MEGA X.

4. Nº 2 PRACTICA VIRTUAL – MEGA: MOLECULAR EVOLUTIONARY GENETICS ANALYSIS
3
Ilustración 2
Ejecución del navegador incorporado.
Fuente: Elaboración propia
Ilustración 3
Interfaz de la base de datos del NCBI
Fuente: Elaboración propia

5. Nº 2 PRACTICA VIRTUAL – MEGA: MOLECULAR EVOLUTIONARY GENETICS ANALYSIS
4
Ilustración 4
Búsqueda de secuencias del genoma 16s rRNA.
Fuente: Elaboración propia
Ilustración 5
Adición de secuencias del genoma 16s rRNA al software MEGA X.
Nota: Se repitió el proceso de adición treinta veces. Se fue variando las secuencias tres
veces por microorganismo. Se seleccionaron diez microorganismos al azar que tuvieran
el genoma 16s rRNA.
Fuente: Elaboración propia

6. Nº 2 PRACTICA VIRTUAL – MEGA: MOLECULAR EVOLUTIONARY GENETICS ANALYSIS
5
Corrección y alineamiento de secuencias
Luego de completar las treinta secuencias se realizó una corrección de las mismas, esta
corrección consiste en la eliminación de espacio vacíos, normalmente se da al inicio y al
final de la lectura de secuencias, sin embargo, también sucede, aunque en menor medida
a la mitad de la lectura.
Luego de la corrección se efectuó el alineamiento con la herramienta “ALIGN DNA” la
cual permitió ordenar los nucleótidos.
Se aprovecho esta etapa para poder modificar los nombres ya que por defecto están
cargados con información excesiva y complica la visualización del resultado final.
Ilustración 6
Alineación de secuencias con la herramienta ALIGN DNA.
Nota: El resultado de la alineación se puede percibir claramente por la homogeneidad de
los colores que en las columnas de los nucleótidos.
Fuente: Elaboración propia

7. Nº 2 PRACTICA VIRTUAL – MEGA: MOLECULAR EVOLUTIONARY GENETICS ANALYSIS
6
Ilustración 7
Corrección de vacíos en las secuencias.
Fuente: Elaboración propia
Construcción del árbol filogenético por el método UPGMA
Con la herramienta Contruct/Test UPGMA Tree se pudo elaborar el árbol filogenético.
Ilustración 8
Elaboración del árbol filogenético por el método UPGMA.
Fuente: Elaboración propia

8. Nº 2 PRACTICA VIRTUAL – MEGA: MOLECULAR EVOLUTIONARY GENETICS ANALYSIS
7
Resultados
El árbol filogenético como resultado muestra las relaciones de las especies con los
ancestros y sus descendientes.
Ilustración 9
Árbol filogenético de las 30 secuencias de nucleótidos.
Nota: La historia evolutiva se dedujo mediante el método UPGMA [1]. Se muestra el
árbol óptimo. Las distancias evolutivas se calcularon mediante el método de Máxima
Verosimilitud Compuesta [2] y están en las unidades del número de sustituciones de bases
por sitio. Este análisis incluyó 30 secuencias de nucleótidos. Las posiciones de codones
incluidas fueron 1ª+2ª+3ª+No codificante. Se eliminaron todas las posiciones ambiguas
de cada par de secuencias (opción de eliminación por pares). El conjunto de datos final
contenía un total de 1.415 posiciones. Los análisis evolutivos se realizaron en MEGA X
[3].
Fuente: Elaboración propia

9. Nº 2 PRACTICA VIRTUAL – MEGA: MOLECULAR EVOLUTIONARY GENETICS ANALYSIS
8
Conclusiones
Se efectuó el alineamiento y la filogenia de treinta secuencias del GEN 16s rRNA
mediante la aplicación de software libre MEGA: Análisis de Genética Evolutiva
Molecular la cual permitió mostrar la historia evolutiva generando un árbol optimo con
30 secuencias de nucleótidos.
Referencias
Hall, B. G. (2013). Building phylogenetic trees from molecular data with MEGA.
Molecular Biology and Evolution, 30(5), 1229–1235.
https://doi.org/10.1093/molbev/mst012
Kapli, P., Yang, Z., & Telford, M. J. (2020). Phylogenetic tree building in the genomic
age. Nature Reviews Genetics, 21(7), 428–444. https://doi.org/10.1038/s41576-
020-0233-0
Kumar, S., Nei, M., Dudley, J., & Tamura, K. (2008). MEGA: A biologist-centric
software for evolutionary analysis of DNA and protein sequences. Briefings in
Bioinformatics, 9(4), 299–306. https://doi.org/10.1093/bib/bbn017
Newman, L., Duffus, A. L. J., & Lee, C. (2016). Using the free program MEGA to build
phylogenetic trees from molecular data. American Biology Teacher, 78(7), 608–
612. https://doi.org/10.1525/abt.2016.78.7.608
Sohpal, V. K., Dey, A., & Singh, A. (2010). MEGA biocentric software for sequence
and phylogenetic analysis: A review. International Journal of Bioinformatics
Research and Applications, 6(3), 230–240.
https://doi.org/10.1504/IJBRA.2010.034072