Организмдердің эволюциялық байланыстарының зерттелуі

Кіріспе

Организдер арасындағы эволюциялық қатынастарды зерттеу. Биологияда филогенетика (/,faɪloʊdʒə'nɛtɪks/, /lə/) – ағзалар тобы арасындағы немесе олардың ішіндегі эволюциялық тарихты және қатынастарды зерттеу. Бұл қатынастар филогенетикалық қорытындылар арқылы анықталады, бұл әдістер ДНК тізбегі, ақуыз аминоқышқылдары тізбегі немесе морфология сияқты байқалатын мұраға берілетін белгілерге назар аударады. Мұндай талдаудың нәтижесі – филогенетикалық ағаш, организмдер тобының эволюциялық тарихын көрсететін қарым-қатынас гипотезасын қамтитын диаграмма. Филогенетикалық ағаштың ұштары тірі таксондар немесе қазбалар болуы мүмкін және эволюциялық желінің «соңы» немесе қазіргі уақытын көрсетеді. Филогенетикалық диаграмма тамырланған немесе тамырланбаған болуы мүмкін. Тамырланған ағаш диаграммасы ағаштың гипотетикалық ортақ ата-бабасын көрсетеді. Тамырланбаған ағаш диаграммасы (желі) ата-бабалар желісі туралы ешқандай болжам жасамайды және зерттеліп отырған таксондардың шығу тегін немесе «тамырын» немесе эволюциялық өзгерістердің бағытын көрсетпейді. Таксондар арасындағы филогенетикалық үлгілерді анықтаудан басқа, филогенетикалық талдаулар көбінесе гендер немесе жеке организмдер арасындағы қарым-қатынастарды көрсету үшін қолданылады. Мұндай қолданыс биологиялық әртүрлілікті, эволюцияны, экологияны және геномдарды түсінудің маңызды бөлігіне айналды. Филогенетика – түрлердің эволюциялық қатынастарын және шығу тегін түсіндіру үшін олардың ұқсастықтары мен ерекшеліктерін пайдаланатын систематиканың құрамдас бөлігі. Филогенетика түрлердің ерекшеліктері таксономиялық топтың ең соңғы ортақ ата-бабасынан бөлінгендігі туралы филогенетикалық қорытындыны нығайта ма, жоқ па, соған назар аударады. Қатерлі ісіктерді зерттеу саласында филогенетика ісіктердің клоналдық эволюциясын және молекулалық хронологияны зерттеу үшін қолданылады, аурудың прогресі мен емдеу кезінде жасуша популяцияларының қалай өзгеретінін болжау және көрсету үшін, геномдық секвенирлеу әдістерін пайдалана отырып. Қатерлі ісік дамуының эволюциялық процестері түрлердегілерден өзгеше және филогенетикалық қорытындылар үшін маңызды; бұл айырмашылықтар кем дегенде төрт салаға қатысты: пайда болатын аберрация түрлері, мутация жылдамдығы, ісік жасушаларының субклондарының қарқындылығы және жоғары гетерогендік. Филогенетика сондай-ақ дәрі-дәрмектерді әзірлеуге және іздеуге көмектеседі. Филогенетика ғалымдарға түрлерді ұйымдастыруға мүмкіндік береді және қандай түрлердің медициналық тұрғыдан пайдалы белгілі бір қасиеттерді, мысалы, адам ағзасына әсер ететін биологиялық белсенді қосылыстарды мұра еткенін көрсете алады. Мысалы, дәрі-дәрмектерді іздеуде улы заттарды өндіретін жануарлар өте пайдалы. Бұл жануарлардың уы бірнеше маңызды дәрілерді, мысалы, АПФ ингибиторларын және Приалтты (Циконотид) өндіреді. Жаңа уларды табу үшін ғалымдар филогенетикаға жүгінеді, олардың ұқсас пайдалы қасиеттері бар туысқан түрлерін анықтау үшін. Филогенетикалық ағаш қандай балық түрлерінің уы пайда болғанын және осы қасиеттің болуы мүмкін туысқан балықтарды көрсетеді. Осы әдісті қолданып, биологтар улы балықтарды зерттеу арқылы уытты болуы мүмкін балық түрлерін анықтай алады. Биологтар бұл әдісті жыландар мен кеуектер сияқты көптеген түрлерде қолданды.

Study of evolutionary relationships between organisms

In biology, phylogenetics (,/f//aɪ//l//oʊ//dʒ//ə/'/n//ɛ//t//ɪ//k//s//, // //l//ə// /) is the study of the evolutionary history and relationships among or within groups of organisms. These relationships are determined by phylogenetic inference, methods that focus on observed heritable traits, such as DNA sequences, protein amino acid sequences, or morphology. The result of such an analysis is a phylogenetic tree—a diagram containing a hypothesis of relationships that reflects the evolutionary history of a group of organisms. The tips of a phylogenetic tree can be living taxa or fossils, and represent the "end" or the present time in an evolutionary lineage. A phylogenetic diagram can be rooted or unrooted. A rooted tree diagram indicates the hypothetical common ancestor of the tree. An unrooted tree diagram (a network) makes no assumption about the ancestral line, and does not show the origin or "root" of the taxa in question or the direction of inferred evolutionary transformations. In addition to their use for inferring phylogenetic patterns among taxa, phylogenetic analyses are often employed to represent relationships among genes or individual organisms. Such uses have become central to understanding biodiversity, evolution, ecology, and genomes. Phylogenetics is component of systematics that uses similarities and differences of the characteristics of species to interpret their evolutionary relationships and origins. Phylogenetics focuses on whether the characteristics of a species reinforce a phylogenetic inference that it diverged from the most recent common ancestor of a taxonomic group. In the field of cancer research, phylogenetics can be used to study the clonal evolution of tumors and molecular chronology, predicting and showing how cell populations vary throughout the progression of the disease and during treatment, using whole genome sequencing techniques. The evolutionary processes behind cancer progression are quite different from those in species and are important to phylogenetic inference; these differences manifest in at least four areas: the types of aberrations that occur, the rates of mutation, the intensity, and high heterogeneity variability of tumor cell subclones. Phylogenetics can also aid in drug design and discovery. Phylogenetics allows scientists to organize species and can show which species are likely to have inherited particular traits that are medically useful, such as producing biologically active compounds those that have effects on the human body. For example, in drug discovery, venom producing animals are particularly useful. Venoms from these animals produce several important drugs, e. g., ACE inhibitors and Prialt (Ziconotide). To find new venoms, scientists turn to phylogenetics to screen for closely related species that may have the same useful traits. The phylogenetic tree shows which species of fish have an origin of venom, and related fish they may contain the trait. Using this approach in studying venomous fish, biologists are able to identify the fish species that may be venomous. Biologist have used this approach in many species such as snakes and lizards.

Таксономия және жіктеу

Таксономия – организмдерді анықтау, атау және жіктеу. Жүйелендірумен салыстырғанда, жіктеу түрдің таксономиялық топтың белгілеріне ие болуына баса назар аударады. Биохимияның дамуымен, организмдерді жіктеу көбінесе филогенетикалық деректерге негізделеді, ал көптеген жүйелеушілер тек монофилетикалық таксондарды ғана аталатын топтар ретінде тану керек деп есептейді. Жіктеудің эволюциялық тарихқа қаншалықты байланысты болуы таксономияның түрлі мектептеріне байланысты: фенетика филогенетикалық болжамдарды мүлдем қабылдамайды, организмдер арасындағы ұқсастықты бейнелеуге тырысады; кладистика (филогенетикалық жүйелеу) ортақ, туынды белгілерге (синапоморфияларға) негізделген топтарды ғана тану арқылы жіктемесінде филогенезді көрсетуге ұмтылады; эволюциялық таксономия олардың арасындағы келісімді табу үшін тармақталу схемасын және "айырмашылық дәрежесін" ескеруге тырысады.

Филогенетикалық ағаштың қорытындысы

Филогенетикалық тұжырымдаманың қалыпты әдістері, оптималдық критерийлерді және сарқындылық әдістерін іске асыратын есептеу тәсілдерін, максималды ықтималдық (ML) және MCMC негізіндегі Байес тұжырымдамасын қамтиды. Бұлардың бәрі, байқалатын белгілердің эволюциясын сипаттайтын айқын немесе жасырын математикалық модельге тәуелді. 20-шы ғасырдың ортасында танымал болған, бірақ қазір көбінесе қолданылмайтын фенетика, морфологиядағы немесе ұқсас байқалатын қасиеттердегі жалпы ұқсастыққа негізделген ағаштарды құру үшін қашықтық матрицасына негізделген әдістерді пайдаланды (яғни, ДНК тізбегі емес, ДНК-ның фенотипі немесе жалпы ұқсастығы), бұл көбінесе филогенетикалық байланыстарды шамамен анықтауға мүмкіндік берді. 1950 жылға дейін филогенетикалық тұжырымдар көбінесе әңгімелі сценарийлер түрінде ұсынылды. Мұндай әдістер көбінесе екіұшты болып келеді және баламалы гипотезаларды бағалау үшін нақты критерийлерден мүресіз.

Таксоннан үлгі алудың әсері

Филогенетикалық талдауда таксонды іріктеу, оның кең ауқымды популяциясының эволюциялық тарихын көрсету үшін таксондардың шағын тобын таңдайды. Бұл процеске қабатты үлгі алу немесе кладка негізделген үлгі алу деп те аталады. Бұл тәжірибе, мақсатты популяциядағы әрбір түрді салыстыру және талдау үшін жеткілікті ресурстар болмағандықтан қолданылады. Ал Дарвиннің классификацияға қатысты көзқарасы "филетикалық" тәсіл ретінде белгілі болды. Оның тамыры Аристотельге дейін жетеді, ол өзінің "Соңғы талдауларында" былай деп жазған: "Басқа нәрселер тең болған жағдайда (ceteris paribus), аз постулаттар мен гипотезалардан туындайтын дәлелдеме артықшылыққа ие деп есептеуге болады".

Эрнст Геккельдің рекапитуляция теориясы

Қазіргі филогенетика тұжырымы негізінен бұрын кеңінен қабылданған теорияны жоққа шығару арқасында қалыптасты. 19 ғасырдың соңында Эрнст Геккельдің рекапитуляция теориясы немесе "биогенетикалық негізгі заң" кеңінен тараған. Ол көбінесе "онтогенез филогенезді қайталайды" деп түсіндірілді, яғни бір организмнің өміріндегі дамуы, ұрықтан ересекке дейін, сол түрге тән тізбектей келген ата-бабаларының ересек сатыларын көрсетеді. Алайда, бұл теория көп бұрын жоққа шығарылды. Оның орнына онтогенез эволюциялайды – түрдің филогенетикалық тарихын оның онтогенезінен тікелей оқуға болмайды, Геккель ойлағандай, бірақ онтогенезден алынған белгілер филогенетикалық талдау үшін дерек ретінде пайдаланылуы мүмкін (және пайдаланылған); екі түр неғұрлым жақын болса, олардың эмбриондары неғұрлым көп апоморфияны ортақтасады.

Биологиядан тыс

Филогенетикалық құралдар мен бейнелеулер (ағаштар мен желілер) филологияға, ауызша тілдер мен жазбаша мәтін және қолжазбалардың эволюциясын зерттеуге де қолданылуы мүмкін, мысалы сандық салыстырмалы тіл білімі саласында. Есептеу филогенетикасы тілді эволюциялық жүйе ретінде зерттеу үшін пайдаланылуы мүмкін. Адам тілінің эволюциясы адамның биологиялық эволюциясымен тікелей байланысты, бұл филогенетикалық әдістерді қолдануға мүмкіндік береді. "Ағаш" түсінігі тілдер арасындағы қарым-қатынасты және тілдердің бөлінуін көрсетудің тиімді тәсілі болып табылады. Ол сондай-ақ тілдік отбасылардың байланыстары мен жасы туралы гипотезаларды тексеруге мүмкіндік береді. Мысалы, тілдер арасындағы қатынастарды туыс сөздерді белгілер ретінде пайдалану арқылы көрсетуге болады. Индоевропа тілдерінің филогенетикалық ағашы бірнеше тілдің арасындағы қарым-қатынасты, сондай-ақ сөздер мен сөздердің ретіндегі ұқсастықты көрсетеді. Филологияда филогенетиканы қолдануға қатысты үш түрлі сын бар: біріншісі, тілдер мен түрлер әртүрлі ұғымдар, сондықтан оларды зерттеу үшін бірдей әдістерді қолдануға болмайды деген пікір. Екіншісі – филогенетикалық әдістердің тілдік деректерге қалай қолданылып жатқаны. Үшіншісі қолжазбалардың ағаштарын құру үшін қолданылатын деректердің түрлерін талқылайды. Осы процесті мәтіндер мен қолжазбаларға да қолдануға болады. Палеографияда, тарихи жазулар мен қолжазбаларды зерттеуде, мәтіндер көшірушілер арқылы көшірілген, олар бастапқы дерек көзінен көшірген, ал өзгерістер, яғни көшіруші дерек көзін дәл көшірмеген жағдайда 'мутациялар' орын алған.

Филогенетикалық экран

Филогенетикалық скрининг – бұл жақын туысқан организмдер тобының фармакологиялық зерттелуі. Кладистикалық талдаудың компьютерлік бағдарламалардың жылдамдауы және молекулалық техниканың жақсаруы арқасында филогенетикалық анықтаманың дәлдігі артты, бұл фармакологиялық потенциалы бар түрлерді анықтауға мүмкіндік берді. Филогенетикалық скринингтер бұрын қарапайым түрде қолданылған, мысалы, алкалоид өндіретін Catharanthus сияқты Apocynaceae тұқымдас өсімдіктерін зерттеу, ол лейкемияға қарсы препарат – винкристинді өндіреді. Дегенмен, қазіргі заманғы техникалар зерттеушілерге түрдің жақын туыстарын зерттеуге мүмкіндік береді, осы арқылы (1) маңызды биоактивті қосылыстардың жоғары мөлшерін (мысалы, таксол үшін Taxus түрлері) немесе (2) белгілі фармацевтік препараттардың табиғи варианттарын (мысалы, винкристин немесе винбластинның әртүрлі формалары үшін Catharanthus түрлері) анықтауға болады. Төмендегі суретте саңырауқұлақтар тұқымдасының биоәртүрлілігінің филогенетикалық скрині көрсетілген. Шеңбердің ішінде филогенетикалық талдау арқылы жасалған тармақтар бар. Бұл қатынастар организмдердің әртүрлі топтарының эволюциялық тарихын түсінуге, түрлер арасындағы байланыстарды анықтауға және болашақ эволюциялық өзгерістерді болжауға көмектеседі. Егер біз қолданыстағы білімнен биоәртүрлілік туралы ақпарат алсақ, онда бізге белгісіз түрлер мен топтар арасындағы байланыстар болуы мүмкін. Бірақ жаңа бейнелеу жүйелері мен жаңа талдау техникалары биоәртүрлілік салаларында генетикалық байланыстарды анықтауға көбірек мүмкіндік береді. Төмендегі сурет консервациялық шараларға көмектеседі, себебі ол сирек кездесетін саңырауқұлақтарды қамтиды, олар барлық экожүйелер үшін пайдалы болуы мүмкін.

Филогенетикалық ағаш пішіндері

Жұқпалы аурулардың ошақтарынан немесе эпидемияларынан алынған патогендердің толық геномдық тізбектері туралы деректер жұқтыру динамикасы туралы маңызды мәліметтер береді және халық денсаулығы стратегияларын анықтауға көмектеседі. Бұрынғы зерттеулер геномдық және эпидемиологиялық деректерді біріктіру арқылы жұқтыру оқиғаларын қайта құруға негізделген. Алайда, соңғы зерттеулер филодинамиканы қолдана отырып, геномдық деректерден ғана жұқтыру үлгілерін анықтау мүмкіндігін зерттеді, бұл патогендердің филогениясының қасиеттерін талдауды қамтиды. Филодинамика теориялық модельдерді пайдаланып, филогениядағы нақты тармақ ұзындықтарымен салыстырылатын болжамды тармақ ұзындықтарын анықтайды. Сонымен қатар, популяция мөлшеріне негізделген ағаштардағы ықтималдық үлестіруді сипаттайтын коалесценттік теория эпидемиологиялық мақсаттар үшін бейімделген. Филогениядағы зерттелген тағы бір мүмкін ақпарат көзі – «ағаш пішіні». Бұл тәсілдер есептеу ресурстарын көп қажет етеді, бірақ патоген жұқтыру динамикасы туралы құнды мәліметтер беруге қабілетті. Жұқтырушының байланыс желісінің құрылымы ошақтардың немесе эпидемиялардың динамикасына зор әсер етеді, ал ошақты басқару стратегиялары ошақтың таралуын қоздыратын жұқтыру үлгілеріне байланысты болады. Патогендік геномдар тізбектер, біртекті желілер немесе супер-таратушылар желілері сияқты әртүрлі байланыс желілері арқылы таралатын болса, ерекше үлгілерде мутациялар жинақталады, нәтижесінде филогенетикалық ағаштардың пішінінде байқалатын айырмашылықтар пайда болады (1-суретте көрсетілген). Әртүрлі байланыс желілерінде бактериялық геном эволюциясының симуляциясынан алынған филогенетикалық ағаштардың құрылымдық ерекшеліктерін талдау жүргізілді. Филогенетикалық ағаштардың қарапайым топологиялық қасиеттері, біріктірілген кезде ағаштарды тізбек тәрізді, біртекті немесе супер-тарату динамикасына жіктеуге қолданылуы мүмкін, бұл жұқтыру динамикасын ашады. Бұл қасиеттер нақты ошақтарды жіктеуге қолданылатын есептеулік жіктегіштің негізін құрайды. Қызықтысы, әрбір ошақтың жалпы жұқтыру динамикасының есептеулік болжамы белгілі эпидемиологиялық деректермен сәйкес келеді.

Whole genome sequence data of pathogens obtained from outbreaks or epidemics of infectious diseases can provide important insights into transmission dynamics and inform public health strategies. Previous studies have relied on integrating genomic and epidemiological data to reconstruct transmission events. However, recent research has explored the possibility of deducing transmission patterns solely from genomic data using phylodynamics, which involves analyzing the properties of pathogen phylogenies. Phylodynamics uses theoretical models to compare predicted branch lengths with actual branch lengths in phylogenies to infer transmission patterns. Additionally, coalescent theory, which describes probability distributions on trees based on population size, has been adapted for epidemiological purposes. Another potential source of information within phylogenies that has been explored is "tree shape". These approaches are computationally intensive but have the potential to provide valuable insights into pathogen transmission dynamics. The structure of the host contact network has a profound impact on the dynamics of outbreaks or epidemics, and outbreak management strategies rely on the type of transmission patterns driving the outbreak. One can expect that pathogen genomes spreading through different contact network structures, such as chains, homogenous networks, or networks with super spreaders, would accumulate mutations in distinct patterns, resulting in noticeable differences in the shape of phylogenetic trees, as illustrated in Fig. 1. Analyzation of the structural characteristics of phylogenetic trees generated from simulated bacterial genome evolution across multiple types of contact networks was conducted. Simple topological properties of phylogenetic trees that, when combined, can be used to classify trees into chain like, homogenous, or super spreading dynamics, revealing transmission dynamics. These properties form the basis of a computational classifier are used to classify real world outbreaks. Remarkably, the computational predictions of overall transmission dynamics for each outbreak align with known epidemiology

Әртүрлі жұқтыру желілері сан жағынан әртүрлі ағаш пішіндерін тудырады. Ошақтағы ауру жұқтыру үлгілері туралы ақпаратты ағаш пішіндері сақтайтынын анықтау үшін біз үш типті ошақ байланыс желісінде бактериялық геном эволюциясын симуляцияладық – біртекті, супер-таратушы және тізбек тәрізді – және нәтижедегі филогенияларды ағаш пішінін сипаттайтын бес өлшеммен қамтыдық. 2- және 3-суреттерде осы өлшемдердің үш типті ошақтар арасындағы таралуы көрсетілген, бұл негізгі байланыс желісіне байланысты ағаш топологиясындағы айқын айырмашылықтарды көрсетеді. Супер-тарату желілері байланыстардың біртекті таралуы бар желілерге қарағанда жоғары Colless тепе-теңдігі, ұзын саты үлгілері, төмен Δw және терең ағаштар бар филогенияларды тудырды. Тізбек тәрізді желілерден алынған ағаштар басқа ағаштарға қарағанда аз өзгермелі, терең, тепе-теңсіз және тар болды. Басқа қарастырылған топологиялық жиынтық өлшемдер үш ошақ түрін толыққанды шешпеді (Қосымша ақпарат). Патоген жұқтыруын талдау үшін екі айнымалы арасындағы қатынасты, мысалы, жұқтырған адамдардың саны мен жұқтырудан бері өткен уақыт аралығын бейнелеу үшін дисперсиялық диаграммаларды қолдануға болады. Мысалы, дисперсиялық диаграмма патогеннің ауру жағдайларының саны мен алғашқы жағдай тіркелген уақыт аралығындағы қатынасты тексеру үшін қолданылуы мүмкін. Бұл деректердегі тенденцияларды және үлгілерді анықтауға көмектеседі, мысалы, патогеннің таралуы уақыт өте келе артып бара ма әлде төмендеп бара ма. Дисперсиялық диаграммалар ықтимал тарату жолдары немесе супер-тарату оқиғалары туралы мәлімет бере алатын кез келген ерекшеліктерді немесе деректер нүктелерінің кластерлерін анықтау үшін де қолданылуы мүмкін. Жалпы алғанда, дисперсиялық диаграммалар патоген жұқтыруын талдауда, деректердегі үлгілер мен тенденцияларды анықтау және халық денсаулығына қатысты шараларды анықтау үшін пайдалы құрал бола алады. Оң жақтағы қораптық диаграмма патогендік трансформация деректерін көрсетеді. Қораптық диаграммалар статистикалық талдауда әртүрлі топтарды салыстыру немесе уақыт өте келе бір топтағы өзгерістерді бейнелеу үшін жиі қолданылады. Олар үлкен деректер жиынтығымен жұмыс істегенде немесе бірнеше топтарды салыстырғанда өте пайдалы, өйткені олар деректердегі айырмашылықтарды немесе ұқсастықтарды тез көрсете алады. Қораптық диаграммалар, сондай-ақ қораптық және «мұрт» диаграммалары деп те аталады, дерек жиынтығының таралуын қорытындылау үшін статистикалық талдауда пайдалы. Олар деректердің диапазонын, медианасын, квартилдерін және ықтимал аномалияларын визуалды түрде көрсетеді. Қораптық диаграммалар әртүрлі топтарды салыстыру немесе уақыт өте келе бір топтағы өзгерістерді талдау үшін жиі қолданылады. Олар үлкен деректер жиынтығымен жұмыс істегенде немесе бірнеше топтарды салыстырғанда әсіресе пайдалы, өйткені олар деректердегі кез келген айырмашылықтарды немесе ұқсастықтарды оңай анықтай алады. Бұл қораптық диаграммаларды патоген жұқтыру деректерін талдау үшін құнды құралға айналдырады, өйткені олар деректер таралуының маңызды ерекшеліктерін анықтауға көмектеседі.

Different transmission networks result in quantitatively different tree shapes to determine whether tree shapes captured information about the underlying disease transmission patterns within an outbreak, we simulated evolution of a bacterial genome over three types of outbreak contact network—homogenous, super spreading and chain—and summarized the resulting phylogenies with five metrics describing tree shape. Figures 2 and 3 illustrate the distributions of these metrics across the three types of outbreaks, revealing clear differences in tree topology depending on the underlying host contact network. Super spreader networks gave rise to phylogenies with higher Colless imbalance, longer ladder patterns, lower Δw and deeper trees than transmission networks with a homogeneous distribution of contacts. Trees derived from chain like networks were less variable, deeper, more imbalanced and narrower than the other trees. Other topological summary metrics considered did not resolve the three outbreak types as fully (Supplementary Information). Scatter plots can be used for pathogen transmission analysis to visualize the relationship between two variables, such as the number of infected individuals and the time since infection. For example, a scatter plot can be used to examine the relationship between the number of cases of a pathogen and the amount of time since the first case was reported. This can help to identify trends and patterns in the data, such as whether the spread of the pathogen is increasing or decreasing over time. Scatter plots can also be used to identify any outliers or clusters of data points, which can provide insight into potential transmission routes or super spreader events. Overall, scatter plots can be a useful tool in pathogen transmission analysis to identify patterns and trends in the data, and to inform public health interventions and control measures. The box plot imagery on the right displays the pathogen transformation data. Box plots are often used in statistical analysis to compare different groups or to visualize changes in a single group over time. They are particularly useful when dealing with large datasets or when comparing several groups, as they can quickly highlight differences or similarities in the data. Box plots, also known as box and whisker plots, are useful in statistical analysis to provide a summary of the distribution of a dataset. They display the range, median, quartiles, and potential outliers of the data in a visual manner. Box plots are commonly used to compare different groups or to analyze changes in a single group over time. They are especially helpful when working with large datasets or when comparing multiple groups, as they can easily identify any differences or similarities in the data. This makes box plots a valuable tool for analyzing pathogen transmission data, as they can help to identify important features in the distribution of the data.