Всем добрый вечер! Заканчивается период школьного этапа, и хотелось бы узнать: не хотите ли вы разбора заданий от нас?
#олимпиады

Текст/скрины заданий, которые показались особенно сложными или интересными, оставляйте под опросом

Задание теоретического тура регионального этапа ВсОШ по биологии, 9 класс, 18-19 гг.

При производстве пива и других продуктов брожения при внесении дрожжей в сусло
его хорошенько перемешивают, а затем оставляют нетронутым до окончания
процесса. Если же постоянно и интенсивно перемешивать сбраживаемое сусло:
а) дрожжи перейдут на молочнокислое брожение;
б) получится газированная, но содержащая минимальное количество алкоголя жидкость;
в) выход спирта увеличится, однако, вкус напитка будет сильно испорчен побочными
продуктами обмена дрожжей;
г) получится сладковатая негазированная жидкость, без перемешивания в ней
образуется выраженный осадок.

Филогенетика
- построение деревьев, их сравнение и применение

In a nutshell, филогенетика помогает визуализировать родственные отношения и эволюционные процессы.

🤓Процесс построения филогенетических деревьев

1. Сбор последовательностей ДНК, РНК или белков для анализа(из геномных баз данных или лабораторных исследований)
2. выравнивание собранных последовательностей для выявления сходств и различий между ними.
3. Существует несколько методов, используемых для построения филогенетических деревьев:

- Методы на основе расстояний (например, метод ближайших соседей — Neighbor-Joining) вычисляют эволюционные расстояния между последовательностями и строят дерево на основе этих расстояний. Он быстрый, но может не учитывать все возможные эволюционные изменения и требует предварительного вычисления расстояний.
- Методы максимального правдоподобия и максимальной экономии (maximum parsimony) оценивают наиболее вероятные эволюционные пути. Он более точный, но требует сильно больше времени и ресурсов.
- UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean): Этот метод предполагает равномерную скорость эволюции и строит дерево, основываясь на попарных расстояниях между таксонами. Он подходит для анализа данных с постоянной эволюционной скоростью, но в реальности дает большие искажения.

4. На основе выбранного метода создается филогенетическое дерево, которое отражает предполагаемые родственные связи между видами или генами.
5. После построения дерева важно провести его анализ, чтобы понять эволюционные процессы и отношения между объектами исследования.

🌳Методы сравнения деревьев

В комментариях есть небольшой словарик с объяснением терминов

🍃Tree Distance Metrics
- Расстояние Робинсона-Фоулдса (RF): измеряет количество разделений (бипартий таксонов), которые различаются между двумя деревьями. Меньшее расстояние RF указывает на большее сходство.
- Quartet Distance: Сравнивает набор всех подмножеств (квартетов) из четырех таксонов между двумя деревьями, измеряя, насколько сходно деревья представляют отношения между каждым квартетом.
- Path-Difference Metric: измеряет разницу в длинах путей между каждой парой таксонов в двух деревьях. Это часто применяется к взвешенным деревьям, где длины ветвей несут эволюционную информацию.

🍃Сопоставление от дерева к дереву
- Subtree Prune and Regraft (SPR): Подсчитывает минимальное количество ходов, необходимых для преобразования одного дерева в другое. Один ход - это обрезка поддерева и его повторное прикрепление в новом месте.
- Nearest-Neighbor Interchange (NNI): Подсчитывает минимальное количество операций NNI, необходимых для преобразования одного дерева в другое. NNI предполагают перестановку внутренних ветвей и являются вычислительно эффективными.

🍃Consensus Methods
- Strict Consensus Tree: отображает только те взаимосвязи, которые присутствуют во всех входных деревьях, - это полезное свойство для больших дата сетов.
- Majority-Rule Consensus Tree: показывает ветви, которые отображаются в большинстве входных деревьев, предоставляя сводную информацию, отражающую общие группировки, даже если некоторые деревья расходятся.

🍃Сравнение по признакам
- Анализ с разделением спектра: сравниваются наборы разделений (бипартий) в каждом дереве. Этот подход полезен при оценке сходства кластеризации в больших деревьях.
- Сравнение кластеров: сравниваются кластеры или клады на деревьях, используя такие показатели, как индекс Фаулкса-Маллоуза, который вычисляет сходство между кладами, найденными на разных деревьях.

Чаще всего, пожалуй, используются Robinson-Foulds (RF) Distance, Consensus Trees, и статистические тесты. RF очень легкий и понятный, его используют, когда таксоны на деревья одинаковые. Consensus - чуть более сложный методы, позволяющие анализировать большие датасеты, в которых не обязательно должны быть строго одинаковые виды.

#методы

Ответ: Б
Удивительно, но во всех пособиях по пивоварению сказано, что обильное перемешивание сусла приведет лишь... К седементации дрожжей, из-за чего выход продукта меньше.