进化树算法
进化树(Phylogenetictree)
确定运行后就会出现下面这个
采用变通的办法，下载新版Dnapars ver3.61
同样修改参数M
成功运行！
最后Dnapars ver3.61输出二个文件，分别命名为dnapars,outfile和dnapars,outtree
最后运行consense，导入dnapars,outtree
打开consense,outfile
2
To reconstrut phyligenetic tree，构建一个进化树；
3
对进化树进行评估。主要采用Bootst：最大简约法
1
首先用ClustalW比对序列。
2
使用SEQBOOT产生重复随机序列。
3
使用DNAPARS构造进化树。
4
使用CONSENSUS分析一致性。
首先用CLUSTALX对齐序列，输出1.phy，文本 编辑器打开后如下图：
共8个序列，每个序列50个碱基。
然后，打开软件SEQBOOT，如下图
输入刚才生成的1.PHY文件 输入一个4N+1的数字后，比如5。
Bootstraping法就是从整个序列的碱基（氨基酸）中 任意选取一半，剩下的一半序列随机补齐组成一个 新的序列。这样，一个序列就可以变成了许多序列。 一个多序列组也就可以变成许多个多序列组。根据 某种算法（最大简约性法、最大可能性法、除权配 对法或邻位相连法）每个多序列组都可以生成一个 进化树。将生成的许多进化树进行比较，按照多数 规则（majority-rule）我们就会得到一个最“逼真” 的进化树。
如图：
对比两种方法得到的进化树结果
谢谢。
用PHYLIP构建进化树
冯伟，北医三院血管医学研究所 snooppyyy@
分子进化树构建方法
MP法建树流程
Sequence1 Sequence2 Sequence3
Sequence4
Position 1
Position 1 2 3 T G C T A C A G G A A G
If 1 and 2 are grouped a total of four changes are needed.
5
genetic change
系统发生树术语
Rooted tree vs. Unrooted tree
无 A 有 根 根 树 B 树 two major ways to root trees:
A
10 3 2 5
C D
By midpoint or distance
d (A,D) = 10 + 3 + 5 = 18 Midpoint = 18 / 2 = 9
Distance Uses only pairwise distances Minimizes distance between nearest neighbors Very fast Easily trapped in local optima Good for generating tentative tree, or choosing among multiple trees Maximum parsimony Uses only shared derived characters Minimizes total distance Maximum likelihood Uses all data Maximizes tree likelihood given specific parameter values Very slow Highly dependent on assumed evolution model Good for very small data sets and for testing trees built using other methods
3个基因构建进化树的方法
3个基因构建进化树的方法基因是生物体内部的遗传物质，它们携带着生物体的遗传信息，并且决定了生物体的性状和特征。
在生物学研究中，通过研究基因的变化和演化关系，可以揭示生物种群之间的进化历程和亲缘关系。
构建进化树是研究基因演化的重要方法之一，它可以帮助我们了解不同物种之间的演化关系以及共同祖先的存在。
构建进化树的方法有很多种，其中比较常用的方法之一是基于DNA 或RNA序列的系统发育分析。
DNA和RNA是生物体内的核酸分子，它们携带着基因信息，并且在生物进化过程中会发生变异和演化。
通过比较不同物种之间的DNA或RNA序列差异，可以推断它们之间的亲缘关系和进化历程。
在构建进化树的方法中，一种常用的方法是基于单个基因的系统发育分析。
通过选择一个具有高变异性的基因，如线粒体DNA或核基因的特定区域，可以对不同物种之间的进化关系进行推断。
这种方法的优点是操作简单，成本低廉，但由于只考虑了单个基因的信息，可能会导致结果的不准确性。
为了提高进化树的准确性，还可以使用多个基因进行系统发育分析。
多个基因可以提供更多的信息，从而增加了结果的可靠性。
同时，使用多个基因还可以减少单个基因由于突变等原因引起的误差。
然而，选择哪些基因进行分析是一个关键问题，需要考虑基因的稳定性、变异速率以及在不同物种之间的保守性。
另一种构建进化树的方法是基于基因组数据的系统发育分析。
随着基因组测序技术的发展，我们可以获取到更多物种的基因组序列。
通过比较不同物种的基因组序列，可以揭示它们之间的进化关系。
基因组数据具有更高的分辨率和更全面的信息，可以提供更准确的进化树。
除了基于DNA或RNA序列的系统发育分析，还有其他一些方法可以用于构建进化树。
例如，可以利用蛋白质序列的相似性进行系统发育分析。
蛋白质是基因的产物，它们在不同物种之间可能存在相似性。
通过比较不同物种的蛋白质序列，可以推断它们之间的亲缘关系。
还可以利用形态学特征进行系统发育分析。
形态学特征是生物体外部的形状、结构和功能等方面的特征。
进化树构建方法
P(B)=0.001*0.99+0.999*0.02=0.02097=> 人群中任取一人被检测为阳性的概率
贝叶斯-例子
临床检测： 初检为阳性的结果并不可怕，因此确诊需要复检 假设二次检查，再次检出为阳性 问： 患病的概率有多大 初检为阳性：P(B) 复检为阳性：P(C)
则两次都为阳性的情况下该人患病的概率为
给定核苷酸 i 在时间ｔ之后变成ｊ 的概率。矩阵Ｐ(ｔ)＝ {ｐｉｊｔ)} 时间*速率=距离=>概率
距离计算-JC69
横坐标d=3 *t
此公式的推导，考虑了所有的路径，因此可以矫正回复突变或平行突变 进化速率 和进化时间 t 以乘积形式出现 =>
AAAAAAAA => AATTGGCC
距离计算-JC69
贝叶斯定理
贝叶斯-例子
临床检测： 假设一个人被感染HIV，医院检测其为阳性的概率为99%。 真阳性 假设一个人未被感染，医院检测其为阳性的概率为2%。假阳性 假设HIV的人群发病率0.1% 问：若一个人被查出阳性，那么此人患病的概率为多少？
A: 感染, B: 阳性， B|A: 染病情况下查出阳性，A|B, 查出阳性情况下染病
进化树构建方法
邢鹏伟
2018.11
内节点（灭绝物种） 外节点（现存物种）
分子钟置根法：如果在所有时间内进化速率是恒定的，即假定存在分子钟 产生有根树的条件： 外类群置根法：在树重建中引入关系较远的物种,同时在对所有物种重建的无根树中， 将树根置于连接外类群的枝，使得内类群的子树有根
邻接法 Neighbour joining 基于距离 distance-based 最小二乘法 Least squares 非加权算数平均组对(UPGMA )法
进化树构建方法
假设二次检查，再次检出为阳性
问： 患病的概率有多大 初检为阳性：P(B) 复检为阳性：P(C)
则两次都为阳性的情况下该人患病的概率为
0.99*0.99=0.9801
0.99*0.99=0.9801
0.02*0.02=0.0004
=71.03%
21
构树-贝叶斯
对于连续参数，则用概率密度
难以计算
f(θ) 为先验分布, f(Ｘ｜θ）为似然率（给定参数θ时数据Ｘ 的概率） 而 f(θ｜Ｘ)为后验分布
给定核苷酸 i 在时间ｔ之后变成ｊ 的概率。矩阵Ｐ(ｔ)＝ {ｐｉｊｔ)} 时间*速率=距离=>概率
5
距离计算-JC69
横坐标d=3 *t
此公式的推导，考虑了所有的路径，因此可以矫正回复突变或平行突变 进化速率 和进化时间 t 以乘积形式出现
=> AAAAAAAA => AATTGGCC
6
距离计算-JC69
基于特征 character-based
邻接法 Neighbour joining 最小二乘法 Least squares 非加权算数平均组对(UPGMA )法 最大简约
最大似然
贝叶斯
3
距离计算
两条序列间的距离被定义为平均每个位点核苷酸置换的期望数。
例：如果进化速率是恒定的，距离将随分歧时间线性增长。一种简化的距离测 度就是差异位点比例，有时称为ｐ 距离。如果同为100个核苷酸长度的 两条序列间有10个位点差异，则ｐ＝10%＝0.1。
23
蒙特卡洛
每个核苷酸突变为其他核苷酸的速率为, 因此总突变速率为3 距离d = 3 t 子裔序列不同于祖先序列的核苷酸概率为
Gap : 剔除
：两条序列的差异位点比例 ：两条序列进化距离 两条序列位点差异<75%
分子进化树算法
分子进化树算法分子进化树算法是一种用于研究生物进化关系的计算方法。
通过分析DNA、RNA或蛋白质序列的差异和相似性，可以构建出生物物种的进化树。
本文将介绍分子进化树算法的原理、应用和局限性。
一、原理分子进化树算法的原理基于遗传变异和进化。
生物个体的遗传信息通过DNA、RNA或蛋白质序列传递给后代，而在这个过程中会出现突变和重组等变异事件。
这些变异事件积累起来，形成了不同物种之间的差异。
分子进化树算法通过比较不同物种之间的序列差异和相似性，来推断它们之间的进化关系。
具体而言，分子进化树算法首先收集不同物种的DNA、RNA或蛋白质序列数据，然后利用计算方法计算它们之间的差异和相似性。
常用的计算方法包括序列比对、距离计算和进化模型推断。
通过这些计算，可得到一个差异矩阵或距离矩阵，它描述了不同物种之间的关系。
接下来，算法会利用这个矩阵来构建进化树，常见的构建方法有最小进化树、最大似然法和贝叶斯推断等。
二、应用分子进化树算法在生物学研究中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助研究者揭示不同物种之间的进化关系。
通过构建进化树，可以了解物种的亲缘关系、起源时间和地理分布等信息。
这对于研究物种的进化历史和生态演化具有重要意义。
分子进化树算法可以用于物种鉴定和系统学研究。
在分类学中，鉴定物种是一个基础性任务。
通过分析物种的分子序列，可以判断它们是否属于同一物种，进而指导分类学的研究和实践。
分子进化树算法还可以用于研究基因功能和基因家族的进化。
通过比较不同物种中的基因序列，可以推断基因的功能和进化过程。
这对于深入理解基因的演化和功能具有重要意义。
三、局限性尽管分子进化树算法在生物学研究中有广泛应用，但也存在一些局限性。
首先，算法的结果受到数据质量和选择的进化模型的影响。
如果数据质量不高或选择的进化模型不合适，可能会导致结果的不准确性。
分子进化树算法无法解决样本不完整或有限的情况。
如果物种样本有限或者存在缺失数据，算法可能无法准确地构建进化树。
邻接法构建系统进化树
邻接法构建系统进化树
邻接法是一种常见的构建系统进化树的方法。
该方法基于分子序列分析，通过比较序列之间的相似性来推断它们的进化关系。
具体来说，邻接法根据序列间的距离矩阵，将序列之间的关系表示为一个无向图。
然后，该方法根据图的拓扑结构，以最小化进化的总分支长度为目标，逐步合并节点，构建系统进化树。
与其他构建系统进化树的方法相比，邻接法具有计算简便、运算速度快等优点，因此被广泛应用于生物信息学领域。
但是，邻接法也存在一些缺点，如容易受到序列长度和序列间的不均衡分布的影响，导致结果不够准确。
因此，在应用邻接法构建系统进化树时，需要谨慎选择序列和进行适当的处理，以获得更可靠的结果。
- 1 -。
邻接法构建系统进化树
邻接法构建系统进化树系统进化树是遗传学和分类学中重要的概念之一，它反映了生物物种在进化历程中的演化关系和分类关系。
构建系统进化树是一项复杂而具有挑战性的任务，需要研究者通过多种途径收集并整理大量的生物学数据，然后运用适当的方法对这些数据进行分析和整合，最终得出一个可信的系统进化树。
邻接法是构建系统进化树的一种常用方法，它是基于生物物种之间相似性程度来构建树形结构的。
邻接法通过计算生物物种之间的相似性指标来确定物种之间的亲缘关系。
这些相似性指标可以是形态学、生物化学、分子生物学等多种生物学特征。
由于这些相似性指标具有不同的权重和精度，所以在邻接法中需要对它们进行合理的加权和处理。
在邻接法中，首先需要构建一个物种之间的相似性矩阵。
这个矩阵是一个方形矩阵，其中每一行和每一列分别代表不同的生物物种，矩阵的元素是两个物种之间的相似度指标。
在构建这个矩阵时，需要用适当的算法计算不同生物特征之间的相似性，然后将它们组合成一个综合的相似性指标。
一旦建立了物种之间的相似性矩阵，邻接法就可以应用了。
在邻接法中，首先需要将物种两两配对，然后分别计算相似度矩阵中它们之间的相似度指标，并将它们连接起来形成初步的树形结构。
接下来，邻接法会找到相似度矩阵中最高的相似度指标，将对应的物种节点连接起来。
然后，需要重新计算这些已连接的节点与其他未连接节点之间的相似度指标。
这个过程会一直持续到所有的物种节点都被连接起来，最终形成一棵完整的系统进化树。
邻接法构建系统进化树的优点在于它简单易行，能够快速生成一个初步的进化树，常常被人们用于构建大规模的分类系统。
但邻接法也存在一些局限性，例如在处理复杂的进化关系时会产生误差，而且它无法反映物种之间细微的差异和不同方面的进化过程。
因此，在应用邻接法构建系统进化树时需要对具体的应用场景和数据特征进行充分的了解和评估，来保证得到可靠和准确的系统进化树。
系统进化树构建方法及软件应用
系统进化树构建方法及软件应用系统进化树是用来描述生物物种间亲缘关系的图表化工具，可以通过比较不同物种的遗传信息来确定它们之间的关系。
构建系统进化树可以帮助研究人员理解生物多样性的起源和发展。
本文将介绍系统进化树的构建方法，并介绍一些常用的软件应用。
构建系统进化树的方法主要分为两大类：演化模型和系统发育理论。
演化模型是基于遗传信息的演化过程进行建模，并通过统计学方法比较不同物种之间的遗传差异。
系统发育理论则是根据具体的分类原则和假设来分析和解释不同物种之间的关系。
下面将详细介绍一些常用的构建系统进化树的方法：1.分子钟模型：分子钟模型是一种基于遗传物质的演化模型，通过比较物种间的遗传差异，并根据时间尺度来估计各物种分化的时间。
分子钟模型主要依赖于分子演化速率的恒定性假设，即物种间的多态性和突变速率是恒定的。
这种方法广泛应用于研究不同物种的分子进化关系。
2.最大似然法：最大似然法是一种常用的计算统计学方法，通过计算在给定模型条件下观测到的数据（例如DNA序列）的概率来估计系统进化树。
该方法假设不同物种的进化关系可以用一个概率模型来表示，并通过调整模型参数来最大化观测序列出现的概率。
3.距离法：距离法是一种直接测量不同物种间的遗传距离（即序列差异）的方法。
它基于分子进化或形态特征的测量来生成系统进化树。
距离法没有明确的进化模型，常用的计算方式包括简约性方法和邻居法。
除了上述的构建系统进化树的方法，还有一些软件应用可以帮助研究人员进行系统进化树的构建和分析。
下面介绍几个常用的软件应用：1.MEGA：MEGA是一款广泛使用的分子进化分析软件，提供了多种方法来构建系统进化树，包括最大似然法、贝叶斯方法和邻居法等。
它还提供了一系列的工具来分析进化树的可靠性和比较不同分支的进化速率。
2.PAUP*：PAUP*是一款用于构建系统进化树的软件，它提供了多种分析方法和模型选择工具，可以根据研究需要选择适当的方法和模型。
蛋白进化树构建
蛋白进化树构建一、什么是蛋白进化树？蛋白进化树（Protein Evolutionary Tree）是通过比较不同蛋白质序列之间的相似性和差异性来揭示蛋白质之间的进化关系的一种方法。
二、蛋白进化树的构建方法1. 序列比对序列比对是构建蛋白进化树的第一步，它通过将不同蛋白质序列进行比对，找出它们之间的相似性和差异性。
常用的比对算法包括Smith-Waterman和Needleman-Wunsch算法。
2. 构建进化模型构建进化模型是构建蛋白进化树的第二步，它通过统计序列比对结果中的变异情况，建立起蛋白质序列的进化模型。
常见的进化模型包括Dayhoff模型和JTT模型。
3. 构建进化树构建进化树是构建蛋白进化树的最后一步，它利用进化模型中的信息，将蛋白质序列分为不同的群组。
常用的构建进化树的方法包括最大似然法和贝叶斯法。
三、蛋白进化树的应用领域蛋白进化树在生物学研究中有着广泛的应用，以下列举了其中几个重要的应用领域：### 1. 物种演化研究蛋白进化树可以用于研究不同物种之间的进化关系。
通过比较不同物种的蛋白质序列，可以揭示它们之间的亲缘关系和进化历程。
2. 功能预测蛋白进化树可以用于预测蛋白质的功能。
通过比较已知功能的蛋白质和未知功能的蛋白质的进化关系，可以预测未知蛋白质的功能。
3. 疾病研究蛋白进化树可以用于研究疾病的起源和传播途径。
通过比较病原体的蛋白质序列，可以揭示不同病原体之间的进化关系和疾病的来源。
4. 药物研发蛋白进化树可以用于药物研发。
通过比较靶蛋白的进化关系，可以预测药物的作用和副作用，指导药物的设计和开发。
四、蛋白进化树构建的挑战与改进方法1. 组装错误在蛋白进化树构建的过程中，可能会出现组装错误的情况。
这种错误可能是由于序列比对的错误或者进化模型的假设不准确所致。
解决这个问题的方法之一是使用更高级的序列比对算法，如BLAST和HMMER，或者使用更准确的进化模型，如GTR模型。
中点法 进化树
中点法进化树在生物学研究中，中点法是一种常用的方法，它可以帮助我们更好地理解生物进化的过程。
本文将详细介绍中点法进化树的基本原理、操作步骤和注意事项，以便读者更好地掌握这一方法。
一、基本原理中点法进化树是一种基于生物样本的分析方法，通过比较不同物种之间的遗传差异，可以构建出进化树。
进化树是一种可视化工具，它可以帮助我们直观地展示生物进化的历程，从而更好地理解生物的起源、演化和发展。
二、操作步骤1.选择样本：选择多个物种的生物样本，以便进行遗传分析。
样本应该具有较高的遗传多样性，以确保分析结果的准确性。
2.提取DNA：对样本进行DNA提取，为后续的遗传分析提供基础。
3.基因测序：利用基因测序技术对DNA进行测序，获得基因序列数据。
4.数据整理：将基因序列数据整理成表格，以便进行后续的分析。
5.构建进化树：利用中点法算法，根据基因序列数据构建进化树。
算**自动识别不同物种之间的进化关系，并生成可视化的进化树。
三、注意事项1.样本选择：选择具有代表性的样本，以确保遗传分析的准确性。
2.数据整理：确保数据准确无误，以便进行后续的分析。
3.算法选择：选择适合的算法，以确保进化树的准确性。
中点法算法是一种常用的算法，可以有效地识别不同物种之间的进化关系。
4.可视化：进化树的可视化非常重要，它可以帮助我们更好地理解生物进化的历程。
因此，应该选择高质量的可视化工具，以确保进化树的清晰度和美观度。
总之，中点法进化树是一种非常实用的方法，可以帮助我们更好地理解生物进化的过程。
通过选择合适的样本、提取DNA、基因测序、数据整理和构建进化树等步骤，我们可以得到准确的进化树结果。
为了确保结果的准确性和美观度，需要注意样本选择、数据整理、算法选择和可视化等方面的问题。
最后，建议在实际应用中结合具体情况进行调整和改进，以更好地满足实际需求。
生物大数据技术的进化树构建方法与工具
生物大数据技术的进化树构建方法与工具随着现代生物学研究范式不断发展，生物大数据成为生物学研究的重要资源。
在生物大数据中，进化树构建是解决物种分类和亲缘关系的关键环节之一。
进化树提供了生物物种之间的演化关系，帮助我们理解生物多样性的起源和演化过程。
在本文中，我将介绍生物大数据技术中用于构建进化树的方法与工具。
进化树构建的方法包括距离法、最大简约法和贝叶斯法等。
距离法是一种基于物种间差异的测量方法，常用的距离指标有进化距离、遗传距离和相似性距离等。
最大简约法则基于进化过程中最简单的演化树，寻找一棵树，使得所有的观察数据与这棵树的解释最为一致。
贝叶斯法是一种基于概率统计的方法，利用贝叶斯统计推断物种之间的关系，它可以通过蒙特卡罗马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法来求解。
生物大数据技术的进化树构建方法中有许多重要的工具。
其中，最广泛使用的方法之一是分子系统学。
分子系统学利用生物大数据中的遗传序列信息来构建进化树，最常用的序列包括基因组序列和蛋白质序列。
常见的分子系统学工具有MEGA、PHYLIP、RAxML和MrBayes等。
MEGA是一个综合的分子进化分析软件，集成了多种进化模型和构建方法。
PHYLIP是最早的公开可用的构建进化树的软件包，其中包含了多种构建方法和分析工具。
RAxML是一种用于大规模物种分类研究的软件，它具有高效的计算性能和准确的模型选择。
MrBayes是一种基于贝叶斯统计学的软件，能够估计单个和多个基因的进化树。
此外，还有一些新兴的工具用于生物大数据中进化树的构建。
一种常见的方法是使用基于物种演化树的软件包，例如ASTRAL和PhyloNet。
ASTRAL利用结合物种组织树关系和基因树关系的联合推断来构建物种进化树，它能够处理物种树混淆或基因树不完整的情况。
PhyloNet是一种基于网络理论和统计学的方法，可以推断出复杂的物种进化网络，包括基因水平的基因转移和混合。
除了这些方法和工具外，还有一些改进的技术被用于生物大数据中的进化树构建。
进化树构建参数
进化树构建参数一、概述进化树构建是生物信息学中的一个重要研究领域，它涉及到许多参数的选择和优化。
进化树构建是基于已知序列的演化关系，通过计算分子进化模型的距离或相似度，从而推断不同物种之间的进化关系。
本文将详细介绍构建进化树时需要考虑的参数。
二、参数种类1. 样本选择：样本选择是构建进化树时必须考虑的第一个因素。
样本数量和种类的选择对于构建出准确可靠的进化树至关重要。
2. 进化模型：不同基因序列在演变过程中所遵循的进化模型是不同的，常见有Jukes-Cantor模型、Kimura 2-parameter模型、HKY85模型等。
3. 距离度量方法：距离度量方法包括无权法（UPGMA）、加权法（WPGMA）、最小演化法（ME）、最大简约法（MP）等。
4. 系统发育假设：系统发育假设包括分子钟假说和非分子钟假说两种，分别应用于有无时间信息两种情况下。
5. 支持率阈值：支持率阈值指代各节点的支持率，通常以Bootstrap值或Bayesian后验概率等指标表示。
支持率阈值越高，节点的可靠性越高，但会导致树的拓扑结构出现偏差。
三、参数选择1. 样本选择：样本应该代表各个物种的演化历史，并且应该包含足够数量的序列以减少噪音和随机误差对结果的影响。
2. 进化模型：进化模型应该选择最适合数据集特征的模型。
可以使用模型比较方法（如AIC、BIC等）来确定最优模型。
3. 距离度量方法：距离度量方法应该根据不同数据集和研究问题进行选择。
UPGMA适用于相对简单的数据集，而ME和MP适用于复杂的数据集。
4. 系统发育假设：系统发育假说应该根据具体情况进行选择。
分子钟假说适用于有时间信息的数据集，而非分子钟假说则适用于无时间信息或时间信息不可靠的数据集。
5. 支持率阈值：支持率阈值应该根据具体情况进行选择。
通常建议设置在70%以上。
四、参数优化1. 交叉验证法：交叉验证法可以用来选择最优的进化模型和距离度量方法。
2. Bootstrap分析：Bootstrap分析可以用来评估节点的支持率阈值，并且可以用来检测树的拓扑结构是否稳定。
回顾系统进化树构建的常见方法
回顾系统进化树构建的常见方法构建进化树的方法主要分为1.距离矩阵法（含 UPGMA、ME、NJ等）2.最大简约法（MP）3.极大似然法（ML）4.贝叶斯法（Bayesian）基于距离的进化树构建方法常用的距离法构建系统树：1.不加权算术平均对方法（Unweighted Pair-Group Method using Arithmetic average, UPGMA）2.最小进化距离法（Mnimal Evolution Method）3.邻接法（Neighbor-Joining Method, NJ）这一系列方法主要考量参数是：1.如何计算距离，节点间的距离；cluster之间的距离；校正的距离2.如何聚类？UPGMA 法本质上是“自下而上”或者说“聚合”的层次聚类（hclust）法，且距离的计算采用“平均距离法”。
一般绘制热图，常见的表达模式聚类方法也是 hclust，往往默认“最长距离法”。
两者只是cluster之间距离的计算方式不同。
当所有分支的突变率相同，UPGMA效果较好。
最小进化法（ME）寻找某一进化树的拓扑结构，使得全树枝长总和最短。
逻辑上需要对每一个拓扑结构进行评估，当序列增加时，计算量暴增。
这个与后续提到的最大简约法（MP）的最大区别是：（1）ME 法直接基于一个距离矩阵，计算的是最终进化树枝长总和最小；（2）MP法直接基于序列，计算的最终是在当前拓扑结构下，所有序列需要发生突变的位点的总和最少。
邻接法（NJ）与UPGMA几乎相反，UPGMA约等于层次聚类的聚合法；而NJ 法从拓扑结构的变化上来看，与层次聚类的分离法比较像。
当然还是有比较大的区别。
层次聚类的分离实现考量的是分离后两个cluster的内部距离总和最小。
NJ法考量的是分离出来的两个leaf node的校正距离最小。
这一校正距离综合考量了每个leaf node以及cluster的距离。
在距离计算上的实现，逻辑上比层次聚类的分离法要简单一些。
一步一步教你构建进化树（ML树）
一步一步教你构建进化树（ML树）大多数人习惯了利用MEGA构建NJ树，速度快，准确性也不是很差。
但是比较严格做法是，构建多种树进行比较，比较常用的那就是ML树。
高质量期刊一般会采用NJ树和ML树相互验证的方法。
构建ML树，速度较慢，大家需要注意。
构树常用的软件流程基本上可以采用MUSCLE+PhyML了。
1. MUSCLE由于利用PhyML构建ML树，需要phy格式的比对文件，因此需要用MUSCLE产生。
需要注意的一点是phy格式比对文件对序列ID 要求最多10个字符，因此构树之前要进行更改。
如下图，Glyma.10G0这个ID如果不更改，最终比对完成后会显示ID的前十个字符，其全部的ID是Glyma.10G010000。
修改的脚本参照下面：my $num=1;`mkdir $od` unless (-d '$od');$od=“Change_ID”###输出目录，可以自定义$fa=“test.fa”;###序列文件名字，改成你自己的即可$index='mapk';###4个字符以内的任意前缀my %VS;open (OUT,'>$od/VS.txt')|| die 'cannot open $od:$!';###ID 改前后对照表open (SEQ,'>$od/change_name.fa')|| die 'cannot open $od/change_name.fa:$!';my $ina = Bio::SeqIO->new(-file => $fa, -format => 'fasta');while(my $obj = $ina->next_seq()){my $id = $obj->id;my $seq = $obj->seq;my $id2='$index$num';$VS{$id}=$id2;$num++;print SEQ '>$id2\n$seq\n';}close SEQ;foreach my $key(keys %VS){print OUT '$key\t$VS{$key}\n';}修改完成后进行MUSCLE比对，注意比对输出格式选择：muscle -in change_name.fa -phyiout change_name.fa.phy2. ML树构建。
叶绿体基因组进化树
叶绿体基因组进化树摘要：一、叶绿体基因组进化树的背景与意义1.叶绿体基因组的概念2.叶绿体基因组进化树的研究意义二、叶绿体基因组进化树的构建方法1.叶绿体基因组数据的收集与处理2.进化树的构建模型与算法3.进化树的分析与优化三、叶绿体基因组进化树的展示与应用1.进化树的图形展示2.进化树在生物分类学中的应用3.进化树在进化生物学研究中的应用四、叶绿体基因组进化树的研究进展与展望1.我国叶绿体基因组进化树的研究进展2.叶绿体基因组进化树与其他基因组进化树的比较3.叶绿体基因组进化树研究的未来展望正文：叶绿体基因组进化树是研究叶绿体基因组演化历程的重要工具，对于揭示叶绿体基因组的起源、演化过程和物种间关系具有重要意义。
叶绿体基因组进化树基于叶绿体基因组数据，通过构建进化树模型，分析叶绿体基因组的演化历程，为生物分类学、进化生物学等领域的研究提供有力支持。
叶绿体基因组进化树的构建方法主要包括叶绿体基因组数据的收集与处理、进化树的构建模型与算法以及进化树的分析与优化。
首先，研究者需要收集不同物种的叶绿体基因组数据，并对数据进行处理，如去除冗余序列、填补缺失数据等。
接着，研究者采用合适的进化树构建模型与算法，如最大似然法、贝叶斯法等，基于处理后的叶绿体基因组数据构建进化树。
最后，研究者对构建出的进化树进行分析与优化，如评估进化树的一致性、可靠性等指标，以提高进化树的准确性和实用性。
叶绿体基因组进化树的展示与应用包括进化树的图形展示和进化树在生物分类学、进化生物学等领域的应用。
进化树的图形展示有助于研究者直观地了解叶绿体基因组的演化历程，而进化树在生物分类学、进化生物学等领域的应用则有助于揭示物种间的亲缘关系、进化历程等生物学问题。
近年来，我国叶绿体基因组进化树的研究取得了显著进展，不仅在方法和技术上不断创新，而且在与其他基因组进化树的比较中发现了新的生物学规律。
然而，叶绿体基因组进化树研究仍面临诸多挑战，如基因组数据的收集与处理仍不够完善、进化树构建模型与算法尚需优化等。
邻接法 极大似然法 进化树
邻接法极大似然法进化树
邻接法、极大似然法和进化树是在生物学中常用的三种方法。
邻接法是一种用于构建进化树的方法，它基于不同物种之间的相似度，通过比较不同物种之间的相似度来推断它们之间的进化关系。
极大似然法是一种用于估计进化树参数的方法，它利用统计学方法来确定进化树参数的最佳值。
进化树是一种用于描述生物物种之间进化关系的图形化表示，它可以帮助生物学家们更好地了解不同物种之间的进化关系，从而更好地研究生物学问题。
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多序列比对进化树合并的方法
多序列比对进化树合并的方法多序列比对是生物信息学中的一个重要步骤，它用于研究不同物种或个体之间的基因或蛋白质序列的差异和相似性。
多序列比对可以帮助我们理解物种的进化关系，寻找保守区域和功能位点，以及预测蛋白质的结构和功能。
在多序列比对中，常用的算法包括Pairwise算法和多序列比对算法。
Pairwise算法是将两个序列进行比对，通过计算相似性得分来评估它们的相似性。
而多序列比对算法则是将多个序列进行比对，通过比对得分来评估它们的相似性和差异性。
在多序列比对的基础上，我们可以构建进化树来研究物种的进化关系。
进化树是描述物种或序列之间进化关系的一种图形化表示。
进化树可以帮助我们推断物种的分支顺序和时间，进而研究物种的起源和演化。
在多序列比对进化树合并的方法中，有两种常用的方法，分别是距离法和最大似然法。
距离法是根据序列之间的距离矩阵来构建进化树，常用的距离法包括邻接法、UPGMA法和Neighbor-Joining 法。
最大似然法则是基于统计模型来计算进化树的似然度，常用的最大似然法包括最大似然方法和贝叶斯方法。
在距离法中，邻接法是最简单的方法之一，它根据序列之间的距离来构建进化树。
邻接法的基本思想是将距离最近的序列合并为一个节点，然后再继续合并其他序列，直到构建出一棵完整的进化树。
UPGMA法是一种基于平均距离的方法，它通过计算序列之间的平均距离来构建进化树。
Neighbor-Joining法是一种基于最小进化距离的方法，它通过计算序列之间的最小进化距离来构建进化树。
最大似然法是一种基于统计模型的方法，它通过最大化序列数据出现的概率来计算进化树的似然度。
最大似然方法使用了复杂的数学模型和算法，可以更准确地估计进化树的拓扑结构和分支长度。
贝叶斯方法则是在最大似然方法的基础上引入了贝叶斯统计学的思想，通过计算后验概率来估计进化树的拓扑结构和分支长度。
除了距离法和最大似然法，还有其他一些进化树构建方法，如最小进化法、最大平均法和最小冲突法。
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2）要构建一个进化树（to reconstrut phyligenetic tree） 构建进化树的算法主要分为两类：独立元素法（discrete character methods）和距离依靠法（distance methods）。所谓独立元素法是指进化树的拓扑形状是由序列上的每个碱基/氨基酸的状态决定的（例如：一个序列上可能包含很多的酶切位点，而每个酶切位点的存在与否是由几个碱基的状态决定的，也就是说一个序列碱基的状态决定着它的酶切位点的状态，当多个序列进行进化树分析时，进化树的拓扑形状也就决定着这些碱基的状态了）。而距离依靠法是指进化树的拓扑形状由两序列的进化距离决定的。进化树枝条的长度代表着进化距离。独立法包括最大简约法（maximum parsimony methouds,MP）和最大可能性法（maximum likelihood methods，ML）；距离依靠法包括除权配对法（UPGMAM）和邻位相连法（neighbor-Joining，NJ）。
3）对进化树进行评估 主要采用Bootstraping 法。进化树的构建是一个统计学的问题，构建出来的进化树只是对真实进化关系的评估或者模拟。如果采用一个适当的方法，那么所构建的进化树就会更接近真实的“进化树”模拟的进化树需要一个数学的方法来对其进行评估。不同的算法有不同的适用目标。一般来说，MJ适用于符合以下条件的多序列：
Hale Waihona Puke ①所要比较的碱基差别小；②对于序列上的每一个碱基有近似相等的变异率；③没有过多的颠换/转换的倾向；④所检验的序列碱基数目较多(大于几千个碱基），用ML分析序列则不用上述诸多条件，但是此种方法计算及其耗时，如果分析的序列较多，有可能要花上几天的时间才能计算完毕。UPGMAM假设在进化过程中所有核苷酸/氨基酸都有相同的变异率，也就是存在着一个分子钟。这个算法的得到的进化树相对来说不是很准确，现在已很少使用。NJ是一个经常被使用的算法，它构建的进化树相对准确，而且计算快捷。其缺点是序列上的所有位点都被同等对待，而且，所分析的序列的进化距离不可能太大。另外，需要特别指出的是对于一个特定多序列对象来说可能没有任何一个现存的算法非常适合它。最好是发展一个更好的算法来解决它，当无疑非常困难。如果有人能建立这样的算法的话，那他（她）完全可以在Proc.Natl A上发一篇高质量的文章。
引言
进化树构建的基本程序
系统发生学分析是研究序列之间关系的有力工具。从这些关系中可以指导出基因的起源、进化和可能的结构功能特性上的改变。
进化树也称种系数，英文名叫“Phyligenetic tree”。对于一个完整的进化树需要以下几个步骤：
1）要对所分析的多序列目标进行排列（to align sequences）做Alignment的软件很多，最经常用的有Clustal X 和 Clustal W ，前者是在Window下的而后者是在Dos下的。