系统发育树构建

系统发育树

定义：根据信息位点提供的各序列间的替换情况，在所有可能的树中寻找含最小替换数的树的方法。
所谓的信息位点指那些至少存在2个不同序列且每个不同序列至少出现两次的位点。
4个类群共有3种进化树，每个序列有9个位点，序列对比得到：5、 7、9为信息位点，分别计算3种进化树信息位
点替换数得
系统发育树
民大生科
内容提要
一．系统发育树的介绍二．系统发育树的构建方法及原理三．系统发育树的构建软件
一．系统发育树的介绍
1.系统发育树的定义：
在研究生物进化和系统分类中，常用一种类似树状分支的图形来概括各种（类）生物之间的亲缘关系，这种树状分支的图形成为系统发育树(phylogenetic tree)。
计算距离软件：DNADIST-计算所输入核酸序列间的距离。 PROTDIST-计算蛋白质序列的距离。
从而获得距离矩阵。
一种距离矩阵：
由进化距离构建进化树的方法常见有： 1.Fitch-Margoliash Method（FM法） 2. Neighbor-Joining Method (NJ法/邻接法) 3. Neighbors Relaton Method(邻居关系法) 4.Unweighted Pair Group Method (UPGMA 法)
节点上的数字是Bootstrap value，即自展支持率，或者自展值，是用来检验进化树分支可信度的。
自展值，是用来检验你所计算的进化树分支可信度的。简单地讲
就是把序列的位点都重排，重排后的序列再用相同的办法构树，
如果原来树的分枝在重排后构的树中也出现了，就给这个分枝打上一分，如果没出现就给0分，这样经过你给定的repetitions次（至少1000次）重排构树打分后，每个分枝就都得出分值，计算机会给你换算成bootstrap值。重排的序列有很多组合，值越小说明分枝的可信度越低，最好根据数据的情况选用不同的构树方法和模型。

系统发育树构建教程(PHYLIP)

系统发育树构建教程（PHYLIP）PHYLIP网址：/phylip.html（一）序列的前期准备1．用ENTREZ或SRS搜索同源DNA/蛋白质序列(same sequence in different organisms) 2．用CLUSTALX进行多条序列比对，在output format option选定PHY格式,构建进化树需要这个phy文件。

Figure 4.1 用clustalx进行多条序列比对3．解压缩phylip-3.68.exe，得到三个文件夹，doc文件夹里是关于所有PHYLIP子程序的使用说明，exe文件夹里是直接可以使用的各个子程序，src文件夹里是所有程序的源文件。

4．打开exe文件夹，双击SEQBOOTt子程序（SEQBOOT是一个利用bootstrap方法产生伪样本的程序），输入刚刚生成的phy文件的路径，点击enter。

5．所有PHYLIP程序默认的输入文件名为infile, 输出文件名为outfile。

如果在exe文件夹里找不到默认的输入文件，会提示can’t find input file “infile”。

Figure 4.2 seqboot程序起始界面6．进入程序参数选择页面（Figure 4.3）。

第一列中的D、J、%、B、R、W、C、S等代表可选的参数。

想改变哪个参数，就键入此参数对应的字母，并点击回车键，对应参数将会发生改变。

当我们设置好所有参数后，（这里我们可以不做任何修改），键入Y，按回车。

此时程序询问“random numbe r seed? <must be odd>”，这是询问生成随机数的种子是多少，输入一个4N+1的数，点击回车程序开始运行，输出结果到文件outfile，保存在当前文件夹里。

.Figure 4.3 seqboot程序参数选择页面主要参数解释：D: 数据类型，有Molecular sequence、discrete morphology、restriction sites和gene frequencies4个选项。

系统发育树的构建

1.Hedgehog进化速率较快； 2.显著不同的核苷酸组成；
1.Sequence analysis of the complete mitochondrial DNA molecule of the hedgehog, Erinaceus europaeus, and the phylogenetic position of the Lipotyphla ，1995. 2.Murphy, W.J., et al., Resolution of the early placental mammal radiation using Bayesian phylogenetics. Science, 2001. 294(5550): p. 2348-51.
贝叶斯法（Bayesin）
基本思想：
1.先验概率； 2.后验概率；
贝叶斯法（Bayesin）
每棵树的后验概率是无法直接计算的，通常采用MCMC法近似估计后验概率的密度分布和相对比例。
比较项目原理序列信息利用进化模型模型参数目标函数函数计算树搜索结果
可靠性评估系统误差运算速度混合性状分析适用范围
2.长枝吸引（Long-branch Attraction,LBA）克服长枝吸引的方法：
1.排除法
去除序列中受选择压力较少的位点
去除分类群中进化速率较快的长枝分类元
2.打断长枝法增加与长枝分类元关系较近的分类元进行系统发育分析, 以打断长枝。多数情况下, 这种方法能够避免形成长枝吸引。
3.使用多种建树方法 NJ 和MP容易造成长枝吸引，改ML或bayesin 可改善。
构建进化树的方法
UPGMA法 (Unweighted Pair Group Method using Arithmetic average) 1.距离法

最大似然法系统发育树原理步骤

一、概述系统发育树是生物学领域中常用的一种分类学方法，通过比较不同物种的遗传信息，构建它们之间的亲缘关系，从而揭示它们的进化历史和演化路径。

而最大似然法则是系统发育树构建的常用方法之一，它基于遗传信息的统计学原理，通过计算各种拓扑结构的概率来确定系统发育树的最优结构。

二、最大似然法的原理在构建系统发育树时，我们首先需要收集物种的遗传信息，比如DNA 序列，蛋白质序列等。

然后我们需要假设一个系统发育树的拓扑结构，即物种之间的亲缘关系，接着利用这些遗传信息来评估这个拓扑结构的合理性。

而最大似然法则就是基于遗传信息的统计学原理，来评估不同拓扑结构的合理性。

三、最大似然法的步骤最大似然法构建系统发育树的步骤通常可以分为以下几个步骤：1. 假设模型：我们需要选择一个适当的进化模型，用来描述物种进化的过程。

比较常用的模型包括Jukes-Cantor模型、Kimura模型、GTR模型等。

这些模型会考虑不同的进化因素，比如碱基替换率、碱基组成偏好等。

2. 构建系统发育树：在选择好模型后，我们需要利用这些遗传信息来构建系统发育树。

通常我们会有多个不同拓扑结构的备选方案，比如三叉结构、四叉结构等。

而最大似然法则会根据已有的遗传信息来评估这些备选方案的合理性。

3. 计算概率：最大似然法则通过计算每个拓扑结构出现的概率来评估其合理性。

这里的概率通常是指给定遗传信息的情况下，某拓扑结构出现的可能性。

而这个概率通常是利用进化模型和统计学原理计算得来的。

4. 确定最优结构：通过比较不同拓扑结构的概率，我们可以确定系统发育树的最优结构。

通常我们会选择概率最大的那个拓扑结构作为最终的系统发育树。

四、总结通过最大似然法则构建系统发育树的步骤，我们可以在遗传信息的基础上，找到最优的物种亲缘关系，从而揭示它们的进化历史和演化路径。

最大似然法则基于遗传信息的统计学原理，通过计算不同拓扑结构的概率来评估其合理性，从而确定系统发育树的最优结构。

系统发育树的序列的选择标准

系统发育树的序列的选择标准系统发育树（Phylogenetic tree）是一种用于描述物种之间进化关系的图形表示方法。

它通过比较不同物种的遗传信息（如DNA序列、蛋白质序列等），来确定它们之间的亲缘关系和进化历史。

在构建系统发育树时，选择合适的序列是非常重要的，因为它直接影响到树的准确性和可靠性。

以下是选择系统发育树序列的一些标准：1. 高质量序列：选择高质量的序列可以提高系统发育树的准确性。

高质量的序列通常具有较低的错误率、较高的覆盖率和较少的重复区域。

此外，高质量的序列还应该来自可靠的数据源，如公开数据库或经过同行评审的文献。

2. 物种代表性：为了构建一个全面的系统发育树，需要选择尽可能多的物种进行比较。

在选择序列时，应尽量选择各个分支上的物种，以便更好地反映物种之间的进化关系。

同时，还应注意选择具有代表性的物种，避免选择过于相似或过于不同的物种。

3. 基因特异性：系统发育树的构建通常基于特定基因的序列比较。

因此，在选择序列时，应考虑基因的特异性。

例如，如果研究的是某种特定的生物学过程，可以选择与该过程相关的基因进行比较；如果研究的是某种特定的生态位，可以选择与该生态位相关的基因进行比较。

4. 序列长度：序列长度对系统发育树的准确性有很大影响。

一般来说，较长的序列具有较高的分辨率，可以更好地区分物种之间的差异。

然而，过长的序列可能会导致计算复杂度增加，从而影响系统发育树的构建速度。

因此，在选择序列时，应根据实际需求和计算能力来选择合适的序列长度。

5. 数据可用性：在选择序列时，应考虑数据的可用性。

首先，应尽量选择已经公开的数据进行比较，以减少不必要的重复工作。

其次，应尽量选择易于获取的数据进行比较，以节省时间和成本。

最后，应尽量选择最新的数据进行比较，以提高系统发育树的准确性。

6. 数据一致性：在选择序列时，应尽量选择一致性较高的数据进行比较。

一致性较高的数据通常具有较低的错误率和较高的可信度。

叙述系统发育树的构建过程

叙述系统发育树的构建过程嘿，咱今儿就来讲讲系统发育树的构建过程，这可有意思啦！你看啊，系统发育树就像是一棵大树，它的枝桠代表着各种生物之间的关系。

那怎么把这棵大树给“种”出来呢？首先得有一堆生物的数据呀，就像盖房子得有砖头一样。

这些数据可以是各种各样的，比如基因序列啦、形态特征啦等等。

然后呢，就开始比对这些数据，这就好比把不同的砖头摆在一起，看看哪些相似，哪些不同。

接着，就根据这些比对的结果来确定它们之间的亲缘关系。

这就好像在给砖头们找它们的“家族”一样，哪些是近亲，哪些是远亲。

这可不是一件容易的事儿啊，得非常仔细地去分析。

然后呢，把这些亲缘关系用一种特别的方式表示出来，就像把砖头们按照一定的规律摆好，形成一个结构。

这个结构慢慢就变成了系统发育树的雏形。

这时候，就像是在给大树修剪枝叶一样，要对这个雏形进行调整和优化。

要确保每个部分都放对了位置，不能有差错。

最后，一棵完整的系统发育树就出来啦！哇塞，你想想看，通过这么多复杂的步骤，终于把生物之间的关系给清楚地呈现出来了，这难道不神奇吗？你说，这系统发育树构建的过程，像不像一个艺术家在精心雕琢一件作品？每一个细节都要处理好，才能呈现出完美的结果。

而且啊，这可不是一次性就能完成的事儿，得反复地去研究、去调整。

你再想想，要是没有系统发育树，我们怎么能知道各种生物之间有着这样那样的联系呢？我们怎么能更好地理解生命的奥秘呢？所以啊，这个构建过程虽然复杂，但真的超级重要呢！咱平时生活中也有类似的情况呀，比如说搭积木，不也是一块一块地搭起来，最后形成一个完整的造型嘛。

这和构建系统发育树不是有点像嘛！总之呢，系统发育树的构建过程就是这么神奇又有趣，它让我们对生物的世界有了更深的了解和认识。

这可真是一项伟大的工作啊！你难道不这么觉得吗？。

目的
系统发育树的主要目的是揭示物种的进化历程，帮助科学家理解生物多样性的起源、物种的演化路径以及生物进化的规律。
系统发育树的基本组成
01
02
03
04
节点
代表物种或共同祖先，节点间的连线表示物种间的亲缘关系
。
分支
连接节点间的线段，代表物种间的进化关系。
叶节点
代表可观测的物种，是系统发育树的末端节点。
WENKU DESIGN
树的解读与注释
根部的位置
系统发育树的根部通常代表进化关系中最为原始的物种。
分支长度
分支长度可以反映物种之间的进化距离，较长的分支表示较大的进化距离。
节点注释
节点注释包括该节点的物种名称、化石记录等信息，有助于理解该节点在进化历史中的位置。
系统发育关系推断
同源性分析
通过比较不同物种的基因或蛋白质序列，确定它们之间的同源性，进而推断它们之间的进化关系。
03
通过比较不同物种在特定环境下的适应性特征，可以分析这些
特征的进化起源和演化过程。
PART 05
系统发育树的应用
REPORTING
WENKU DESIGN
物种分类与系统发生学研究
物种鉴定
系统发育树可以帮助确定物种间的亲缘关系，从而对未知物种进行鉴定和分类。
生物多样性研究
通过构建系统发育树，可以了解生物多样性的起源、演化和分布，为保护和利用生物资源提供科学依据。
分子钟假设
基于分子钟假设，通过比较不同物种基因或蛋白质序列的进化速率，可以推断它们之间的相对进化时间。
物种进化历史分析
物种起源与分化
01
系统发育树揭示了物种的起源和分化过程，有助于理解物种多

构建系统发育树的方法

构建系统发育树的方法
构建系统发育树的方法
一、定义
系统发育树（Phylogenetic Tree）又称为系统种群学树，是一
种描述物种演化的树型结构，从根节点开始描述物种主要进化分支结构，树上的每条边则表示两个物种在进化的历史中距离彼此更近或来自同一进化祖先的关系。

二、建立系统发育树的方法
1.收集数据：系统发育树的建立首先要收集数据，作为建立树的基础，这些数据一般是利用各种实验技术来收集，比如遗传学实验和物种形态的实验。

2.选取特征：从收集的大量数据中，应选取尽可能多的可靠特征，作为建立树的材料，这些特征要有规律性，有可靠性，可以容易发现物种之间的内在关系，有利于在研究中可靠地比较各物种之间的相似程度。

3.分类比较：将所有待比较的物种或实体按照类似的特征进行分类，根据同一物种种的特征之间的差异，可以比较出物种之间的相似度，确定出有利于建立树的特征。

4.描绘树枝：根据比较的结果，可以依次将物种分类编码，从根节点开始，逐级分细枝条，最后得出系统发育树的图形结构。

5.校正树枝：检查系统发育树的构建结果，如果发现有一些物种不太符合物种演化过程的规律，可以根据其他数据和结果来校正树枝，
从而得出最终的发育树结构。

系统发育树构建的三种方法

系统发育树构建的三种方法
系统发育树(Systems 发育 Tree,简称Stree)是一种用于描述生物系统进化的图形化工具,通常用于模拟生物系统行为的演化过程。

以下是三种构建系统发育树的方法:
1. 基于规则的方法:这种方法使用预定义的规则和偏好来构建
系统发育树。

例如,可以使用遗传算法或人工神经网络等机器学习方法,来预测一个物种的遗传特征或行为演化轨迹。

这种方法需要大量
的人工工作,但可以生成较为准确的演化树。

2. 基于统计方法的方法:这种方法使用统计学方法来推断物种
之间的演化关系。

例如,可以使用最大似然估计或贝叶斯推断等方法,来预测一个物种的遗传特征或行为演化轨迹。

这种方法不需要人工工作,但需要更多的计算资源和时间,才能得到比较准确的演化树。

3. 基于模型的方法:这种方法使用已经建立的模型和数据来构
建系统发育树。

例如,可以使用层次结构模型(如生物进化树、社会网络模型等)来预测一个物种的遗传特征或行为演化轨迹。

这种方法可
以快速构建系统发育树,但需要更多的人工工作来验证模型的准确性。

利用mega构建树原理

利用mega构建树原理
Mega构建树的原理主要基于系统发育树（又称分子进化树）的概念。

这是一种描述一群有机体发生或进化顺序的拓扑结构，用于在生物信息学中描述不同生物之间的相关关系。

拓扑结构将讨论范围内的事物之间的相互关系表示出来，将这些事物之间的关系通过图表示出来。

Mega软件可用于序列比对、进化树的推断、估计分子进化速度、验证进化假说等。

在构建系统发育树时，它采用了一系列的算法和模型，如邻接法（NJ）、最大似然法（ML）、最大简约法（MP）和贝叶斯法（Bayes）等。

这些方法和模型的选择取决于具体的数据和研究目标。

构建系统发育树的一般过程包括以下几个步骤：
1. 数据准备：收集需要研究的物种的基因或蛋白序列，并进行比对，以确保它们的同源性。

比对的结果可以保存为特定的格式，如FASTA。

2. 模型选择：根据数据的特性，选择一个合适的进化模型。

例如，对于DNA序列，可以选择GTR、TN93、HKY等模型；对于蛋白序列，可以选择JTT、WAG、LG等模型。

3. 树的构建：使用选择的模型和方法，构建系统发育树。

这个过程可能包括搜索最优的树结构、计算分支长度等。

4. 树的评估和优化：通过一些统计方法，如自展值（Bootstrap）等，对构建的树进行评估和优化，以提高其可靠性。

需要注意的是，构建系统发育树是一个复杂的过程，需要一定的专业知识和经验。

同时，由于生物进化的复杂性，构建的树可能并不完全准确，需要结合其他证据进行解释和验证。

系统发育树 ppt

度和1/2节点与2之间的分支
长度相等，则表明物种进化
是同一速率的。
-
6
二．系统发育树的构建方法及原理
步骤：
1.选择一个相关序列
2.得到多个序列比对
3.是否具有显是著的序列相似性？
最大简约法
三
集
否
大
4.是否可清晰分辨序列相似
是距离法
方
性？否
法
最大似然法
-
7
1.相关序列：可以是DNA或蛋白质序列：每一类型有不同的程序选项，作为进化相关性指标。
优点：对多重序列排列的每一列进行分析，将考虑所有可能的树，对其序列变化数进行分析，变化数越多则树越不像，类似最大简约法。正是如此，其可以通过不同谱系的突变率差异来评价树，可以用于探索远源序列的关系，因而强于最大简约法。
缺点：计算过于复杂！
-
16
PHYLIP软件包中包括2个最大似然分析程序： 1.DNAML:用于对核苷酸序列估计系统发育关系。 2.DNAMLK:与DNAML不同在于假设存在分子钟（分支上进化速率恒定）。
-
17
三．系统发育树的构建软件
1.PHYLIP 是一个包含了大约30个程序的软件，基本囊括了系统发育分析的所有方面，而且是免费软件，如上面提到的DNADIST和PROTDIST。其处理DNA序列的软件和处理蛋白质序列的软件不同：用最大节约法构建进化树时，DNA序列采用DNADIST 软件，蛋白质采用PROTPARS软件；用距离法构建树时，DNA采用DNADIST软件，蛋白质采用PROTDIST 软件；用最大似然法构建树时，DNA采用DNAML、 DNAMLK,蛋白质采用PROTML或PROTMLK软件。

第四章第二节、构建系统发育树实例

拉丁学名
Ardea cinerea Egretta garzetta Nycticorax nycticorax Ixobrychus cinnamomeus Botaurus stellaris Nipponia nippon Platalea leucorodi Platalea alba Ciconia ciconia Ciconia boyciana Ciconia nigra Balaeniceps rex Scopus umbretta Gallus gallus
序列检索号
AF407136 AF407135 AF407145 AF407143 AF407139 AY465752 AY465753 AF339359 NC_002197 NC_002196 AF173571 AF173569 AF339360 X52392
鹭科
鹮(huán)科
鹳科鲸头鹳科锤头鹳科雉(zhì)科
第二节、构建系统发育树实例
基于12SrRNA基因序列的鹳形目鸟类系统发育分析
鹳形目鸟类为大中型涉禽，包括鹳科、鹮科、鹭科、鲸头鹳科和锤头鹳科5个科，其中腿长、颈长且喜好在浅水或开阔地觅食是鹳形目鸟类共有的形态和生态学特征，但除此之外各科间的共同特征却很少。长期以来通过形态和生态学的研究对鹳形目进行系统学分析时并未能取得一致认识。
1.数据获取原始数据的采集方法：所涉及的13种鹳形目鸟类及外类群原鸡的12SrRNA基因序列均直接取自 GenBank. 将下表所有序列以FASTA格式存储在本地机上，并把所有的FASTA格式的序列粘贴到同一个文件中，文件名为gene.txt
科
中文名
苍鹭白鹭夜鹭栗苇鳽(jiān) 大麻鳽朱鹮白琵鹭非洲琵鹭白鹳东方白鹳 பைடு நூலகம்鹳鲸头鹳锤头鹳原鸡

三种方法构建系统发育树学习笔记

三种方法构建系统发育树学习笔记所用数据为一个属内不同种不同群体的叶绿体基因组序列，数量为80条。

发现用全长序列建树的时候，不适合选用太多外类群，否则ML法中会导致属内分枝的枝长特别短。

原因应该是基因间隔区和内含子区域序列位点的差异较大。

枝长含义NJ：表示遗传距离；MP：性状状态变换的替换数；ML/BI：该分枝上的相对进化数量（遗传变异量）；每个位点上的替换数（一般以每位点多少次核苷酸替换或氨基酸取代来表示）。

遗传距离大多数情况以序列来说遗传距离就是两个OTU（个体、群体、物种或基因家族）之间序列的差异值。

序列比对多序列比对用mafft得到的结果较为准确，muscle比对的速度较快。

多序列比对的绝大多数算法都是基于渐进比对的概念。

简单来说就是先从两个序列的比对开始，逐渐添加新序列，直到所有的序列都加入为止。

但是不同的添加顺序会产生不同的比对结果。

所以由最相似的两个序列开始比对，由近到远逐步完成最为可靠。

mafft --thread 15 --auto 80-AcoeOut.fasta > 80-AcoeOut_aln.fasta##比对时如果不清楚什么参数合适，加个参数--auto，软件可以自动帮你处理挑选保守位点进行下一步建树序列比对完后，用于建树的序列位点必须保证具有良好的同源性。

所以需要删除序列分歧很大的区域和gap区域。

我用的软件为Gblocks，主要目的是把有gap的位点全部去除，参数为-b5=n，其余的选项有-b5=h，h表示half 指去除在大于50%的序列中出现gap的位点。

Gblocks 80-AcoeOut_aln.fasta -t=d -b5=n最大简约法（软件PAUP）最大简约法的树长指所有性状在一棵树上的进化改变总数。

计算得到的结果可能会有许多树长相等的简约树，此时需要计算它们的一致树。

分为strict consensus和semistrict consensus等，strict表示100%，在所有简约树中都出现的分枝，才会出现在一致树中，否则为梳子。

系统发育树构建的三种方法

系统发育树构建的三种方法
1. 距离法（Distance Method）：该方法将各个物种之间的差异转化为距离值，并根据这些距离值构建系统发育树。

距离可以基于基因序列或形态特征等进行计算。

该方法不考虑进化模式和序列的进化过程，仅提供基于相似性的分支结构。

2. 最大简约法（Maximum Parsimony）：该方法基于最小进化原则，即最可能的树是具有最少次数的进化事件的树。

它寻求在进化树上使得进化事件（如插入、缺失、突变）的次数最少的树。

该方法是需要较多计算的方法，但树的建立结果更加准确。

3. 最大似然法（Maximum Likelihood）：该方法也是基于最小进化原则，但它考虑进化模式和序列的进化过程，并将最可能的进化树视为产生的序列数据的最大概率估计。

该方法需要更复杂的计算，但对于数据信息的准确推断较好。

系统发育树构建共45页

44、卓越的人一大优点是：在不利与艰难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命就永远只能是死水一潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候，睁大眼睛，千万别眨眼!你会看到世界由清晰变模糊的全过程，心会在你泪水落下的那一刻变得清澈明晰。盐。注定要融化的，也许是用眼泪的方式。
35、不要以为自己成功一次就可以了，也不要以为过去的光荣可以被永远肯定。
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育；而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
系统发育树构建
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。(名言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者的牢骚，这是羊群中的瘟疫，我不能被它传染。我要尽量避免绝望，辛勤耕耘，忍受苦楚停滞不前时，我继续拼搏。

构建系统发育树需要注意的几个问题

构建系统发育树需要注意的几个问题1 相似与同源的区别：只有当序列是从一个祖先进化分歧而来时，它们才是同源的。

2 序列和片段可能会彼此相似，但是有些相似却不是因为进化关系或者生物学功能相近的缘故，序列组成特异或者含有片段重复也许是最明显的例子；再就是非特异性序列相似。

3 系统发育树法：物种间的相似性和差异性可以被用来推断进化关系。

4 自然界中的分类系统是武断的，也就是说，没有一个标准的差异衡量方法来定义种、属、科或者目。

5 枝长可以用来表示类间的真实进化距离。

6 重要的是理解系统发育分析中的计算能力的限制。

任何构树的实验目的基本上就是从许多不正确的树中挑选正确的树。

7 没有一种方法能够保证一颗系统发育树一定代表了真实进化途径。

然而，有些方法可以检测系统发育树检测的可靠性。

第一，如果用不同方法构建树能得到同样的结果，这可以很好的证明该树是可信的；第二，数据可以被重新取样(bootstrap)，来检测他们统计上的重要性。

分子进化研究的基本方法对于进化研究，主要通过构建系统发育过程有助于通过物种间隐含的种系关系揭示进化动力的实质。

表型的(phenetic)和遗传的(cladistic)数据有着明显差异。

Sneath和Sokal(1973)将表型性关系定义为根据物体一组表型性状所获得的相似性，而遗传性关系含有祖先的信息，因而可用于研究进化的途径。

这两种关系可用于系统进化树(phylogenetictree)或树状图(dendrogram)来表示。

表型分枝图(phenogram)和进化分枝图(cladogram)两个术语已用于表示分别根据表型性的和遗传性的关系所建立的关系树。

进化分枝图可以显示事件或类群间的进化时间，而表型分枝图则不需要时间概念。

文献中，更多地是使用“系统进化树”一词来表示进化的途径，另外还有系统发育树、物种树(species tree)、基因树等等一些相同或含义略有差异的名称。

系统进化树分有根(rooted)和无根(unrooted)树。

动物系统发育树

动物系统发育树动物系统发育树是一种图形化的表示动物进化关系的工具。

它通过分析动物的形态、生理和分子特征，将不同物种之间的关系呈现出来。

这些特征包括外部形态、内部解剖、生殖方式、代谢途径、遗传物质等。

通过构建动物系统发育树，我们可以了解不同物种之间的相似性和差异性，揭示它们的进化历史。

动物系统发育树可以分为两个主要部分：树干和树枝。

树干代表了物种的共同祖先，而树枝则代表了物种之间的分化和多样性。

树干的分支越高，代表物种之间的共同祖先越早。

树干上的分支点称为节点，节点之间的距离代表了物种进化的时间。

树枝的长度和角度反映了物种之间的相似性和差异性。

动物系统发育树的构建是基于一种叫做系统发育学的科学方法。

系统发育学通过对物种进行分类、比较和分析，揭示它们之间的进化关系。

这种方法使用了多种技术和工具，包括形态学、生理学、生物化学和分子生物学等。

通过收集大量的数据，如形态特征、基因序列和蛋白质结构等，研究人员可以确定物种之间的相似性和差异性，从而构建动物系统发育树。

动物系统发育树的构建是一个复杂而艰巨的过程。

首先，研究人员需要选择合适的物种作为研究对象，并收集相关的数据。

然后，他们需要对这些数据进行分析和比较，以确定物种之间的相似性和差异性。

最后，他们使用这些数据构建系统发育树，并对其进行验证和修正。

动物系统发育树的构建对于了解动物的进化历史和生物多样性具有重要意义。

通过研究不同物种之间的进化关系，我们可以揭示它们的共同祖先和进化途径。

这有助于我们理解动物的起源、演化和适应环境的能力。

此外，动物系统发育树还可以用于研究物种的分类和系统学，为生物学研究和保护生物多样性提供重要参考。

动物系统发育树是一种重要的工具，可以帮助我们了解动物的进化关系和生物多样性。

通过构建和分析系统发育树，我们可以揭示不同物种之间的相似性和差异性，了解它们的进化历史和适应环境的能力。

动物系统发育树的研究对于生物学研究和保护生物多样性具有重要意义。