Özet:
Canlıların sınıflandırılması ve canlı birliklerinin sınırlarının çizilmesi gözleme ve deneye dayalı sistemli bilgi üretmeye başlanmasıyla birlikte karşılaşılan en karmaşık problemlerden biri olmuştur. Bu amaçla araştırmacılar birçok kuram ve metot geliştirerek var olan canlı çeşitliliğini saptamaya çalışmışlardır. Bu çeşitliliği ortaya koyan moleküler sistematik çalışmaları özellikle son 20 yıldır hızla gelişmektedir. Bu gelişme süreci içinde dizi analizlerinin kullanımı ve yeni filogenetik analiz metotlarının bulunması moleküler sistematiğe de katkı sağlamaya başlamıştır. Filogenetik bilgi açısından morfolojik karakterlerin yetersiz olduğu fosil kaynaklarının bulunmadığı durumlarda dizi analizleri filogenetik analizler için çok faydalı olmaktadır. Bu çalışmada, filogenetik çalışmalarda etkin olarak kullanılabilecek gen, gen bölgesi, gen sayısı, genin hücresel lokasyonu (kloroplast, nükleus), gen veya genler için hizalama yöntemleri (alignment) ve hizalama yöntemleri ile hizalanmış veriler yaygın filogenetik analiz yöntemleri ve programları kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışmada dört farklı alignment programı (CLUSTAL W, T-COFFEE, MAFFT, MUSCLE) ve bu programlarda bulunan iki farklı algoritma kullanılmıştır.Filogenetik yöntemlerin karşılaştırılması için uzunluk (?Distance?), Maksimum Olası (Maksimum Liklelihood, ML), Maksimum Parsimoni (Maximum Parsimony, MP) ve Bayes-MCMC (BI) yöntemleri iki farklı veri seti kullanılarak karşılaştırılmıştır. Veri setlerinden birincisi 44 pamuk (Gossypium) türünden oluşturulmuş olup burada ITS1, ITS2, ITS1-ITS2 nüklear ribozomal RNA'ya ait DNA dizileri, ikinci veri seti ise çalı, ağaçsı, otsu, monokotiledon ve dikotiledondan oluşan toplam 60 taksondan ve 5 farklı lokustan (matK, trnH-psbA, accD, rpoC1, rpoB) oluşturulmuştur. Çalışmamız sonucunda yaptığımız analizlere dayanarak kullanılan alignment (hizalama) programlarından olan MAFFT'ın mevcut sekans verilerimizi en uygun bir şekilde hizalayarak doğru Gossypium ağaç topolojisini vermiştir. Aynı zamanda filogenetik metodları analiz etmek için mevcut veriye en uygun subtitüsyon modeli olarak GTR ve TN93 modeli önerilmiştir. Çalışmada kullanılan atmış bitki taksonu için ise bitki gruplarını yüksek posterior probability değerleri ayırt ettiğinden matK, ve trnH-psbA ilgili bitki grubu için markır geni olarak belirlenmiştir.
