系统发育树的详细构建方法
系统发育树
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。
系统发育树的构建方法,使用的保守蛋白集
系统发育树的构建方法,使用的保守蛋白集
生物系统发育树（Phylogenetic tree）是分子生物学研究中最为常用的技术之一。
它可以预测到一组基因的演化过程，以便了解其衍生的生物类别的相对关系。
在构建生物系统发育树的过程中，常常使用保守蛋白集（conserved protein set）。
保守蛋白集是指在不同物种之间具有稳定序列并能够执行特定生物功能的蛋白质。
选择保守蛋白集作为建立生物系统发育树的分子标志物，这是因为它在沿着一个演化过程中保持稳定性，可以为树的构建提供有效的信息和数据。
此外，由于保守蛋白集通常都可以完全鉴定出来，而且序列之间的相似性要大于其它蛋白质，因此可以更加准确地定量表征这些物种的相似性。
在构建生物系统发育树时，首先要收集尽可能多物种的保守蛋白质序列，其次要对所有序列进行比较，然后用这些比较结果来构建一棵生物系统发育树。
其中，比较过程可以基于结构、功能、序列或者综合多种方法来完成，以便更准确地评估物种之间的相关性。
建立完成以后，可以提取从树中获得的信息来进一步研究这些物种的关系。
在生物系统发育树的构建过程中，使用保守蛋白集是一种有效的方法，它可以更准确地反映物种之间的关系，同时也有助于我们理解进化的模式和进程。
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。
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。
分子系统发育树构建的简易方法
分子系统发育树构建的简易方法
分子系统发育树的构建是根据分子序列的差异来推断不同物种之间的进化关系。
下面是一个简易的分子系统发育树构建方法：
1. 选择目标基因序列：选择与所研究物种相关的基因序列（如核糖体RNA或蛋白质编码基因）作为目标序列。
2. 数据收集：收集各个相关物种的目标基因序列数据。
可以通过公共数据库（如NCBI）或研究文献中的已有数据进行获取。
3. 序列比对：使用序列比对软件将收集到的序列进行比对，找出相同和不同的碱基或氨基酸位置。
常用的比对软件有CLUSTALW和MAFFT。
4. 构建进化树：根据序列比对结果，使用进化树构建软件（如MEGA）进行系统发育树的构建。
常用的进化树构建方法包括最大简约法（UPGMA）和最大似然法（ML）。
5. 进化树评估：对构建的系统发育树进行评估，可以使用Bootstrap方法进行支持值分析，提高树的可靠性。
6. 结果解读：根据构建的系统发育树，可以解读不同物种之间的进化关系和群体间的分化程度。
需要注意的是，分子系统发育树是基于目标基因序列的进化关系推断，仅仅代表目标基因的进化历史，并不一定能完全反映
整个物种的进化历史。
因此，在研究中还需要综合考虑其他重要因素，如形态特征和生态行为等。
构建系统发育树的三大方法
构建系统发育树的三大方法
1、距离法：基于距离的方法，首先通过各个物种之间的比较，根
据一定的假设（进化距离模型）推导得出分类群之间的进化距离，构建一个进化距离矩阵。
进化树的构建则是基于这个矩阵中的进化距离关系。
2、特征法：基于特征的方法，不计算序列间的距离，而是将序列
中有差异的位点作为单独的特征，并根据这些特征来建树。
3、简约法：基于简约的方法，通过构建一棵由所有可能的子树组
成的树，然后从这个树中选择一个最优的子树作为进化树。
系统发育树构建
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
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。
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。
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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
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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！
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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）。
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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。
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。
系统发育树的详细构建方法
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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？。
单拷贝直系同源基因系统发育树的构建
标题：单拷贝直系同源基因系统发育树的构建摘要：随着基因测序技术的不断发展，越来越多的基因序列得到了公开发布，为研究者提供了丰富的遗传信息。
在众多研究中，通过构建系统发育树来揭示不同物种的亲缘关系和进化历史是一项重要的工作。
而单拷贝直系同源基因系统发育树的构建，对于了解不同物种之间的关系和进行进化分析具有重要意义。
本文将介绍单拷贝直系同源基因系统发育树的构建方法及相关应用。
正文：1. 单拷贝直系同源基因系统概述单拷贝直系同源基因即同一基因家族中的每个成员都只有一个拷贝，且这些拷贝是由同一个祖先基因直接演化而来，因此它们在不同物种之间具有较高的同源性和拓展性。
而单拷贝直系同源基因系统则是指由这些单拷贝直系同源基因所构成的系统。
这些基因在不同物种之间的保守程度较高，因此常被用于物种之间亲缘关系的研究和系统发育树的构建。
2. 单拷贝直系同源基因系统发育树构建的重要性单拷贝直系同源基因系统发育树的构建对于揭示不同物种之间的亲缘关系具有重要意义。
通过比较单拷贝直系同源基因在不同物种中的序列差异和演化速率，可以推断这些物种之间的亲缘关系和进化历史。
单拷贝直系同源基因系统发育树的构建还可以为物种的分类和系统发育关系提供重要参考。
3. 单拷贝直系同源基因系统发育树构建的方法a. 基因家族的筛选与挑选需要从目标物种的基因组序列中筛选出单拷贝直系同源基因家族。
可以利用基因同源性分析工具如BLAST、HMMER等进行筛选和挑选，确保所选择的基因家族符合单拷贝直系同源基因的特征。
b. 序列比对与进化树构建选定合适的单拷贝直系同源基因后，需要对这些基因序列进行比对。
可以利用一些专业的序列比对软件如ClustalW、MAFFT等进行多序列比对，得到基因序列的保守区域和变异区域。
利用分子进化树构建软件如PHYLIP、MEGA等构建系统发育树，并进行进化分析。
4. 单拷贝直系同源基因系统发育树构建的应用单拷贝直系同源基因系统发育树的构建在生物学领域有着广泛的应用。
系统发育树的构建方法
系统发育树的构建方法
嘿，朋友们！今天咱来聊聊系统发育树的构建方法，这可有意思啦！
你想想啊，系统发育树就像是一棵大树，上面挂满了各种生物，它们之间有着千丝万缕的联系。
那怎么把这棵大树给建起来呢？
首先得有数据呀！就像盖房子得有砖头一样。
这些数据可以是各种生物的特征啦、基因序列啦等等。
这可不能马虎，得仔细收集。
然后呢，就是选择合适的方法啦。
这就好比做菜，得选对调料和烹饪方法才能做出美味的菜肴。
不同的方法有不同的特点，得根据实际情况来选。
接下来，就是分析数据啦！这就像是侦探在破案，要从一堆线索中找出真相。
得仔细琢磨每个数据的意义和关系。
在这个过程中，可不能瞎搞哦！得有耐心，就像绣花一样，一针一线都要精细。
要是马马虎虎，那建出来的树可就歪七扭八啦。
还有哦，要不断地调整和优化。
就像雕刻一件艺术品，得不断地打磨才能让它更完美。
建系统发育树可不是一件容易的事儿，但当你看到那棵清晰地展示出生物之间关系的大树时，那种成就感，哇，简直没法形容！
你说，这是不是很神奇？通过这样的方法，我们就能更好地了解生物的演化历程，就像穿越时空看到了它们的过去一样。
这不就像是我们在探索一个神秘的世界吗？每一个数据都是一个线索，每一次分析都是一次冒险。
所以啊，朋友们，别小看了系统发育树的构建方法，它可是打开生物奥秘大门的一把钥匙呢！让我们一起努力，去构建出更漂亮、更准确的系统发育树吧！
原创不易，请尊重原创，谢谢!。
系统发育树的构建
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
upgma系统发育构建原理
upgma系统发育构建原理UPGMA（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）是一种常用的系统发育构建方法，也被称为加权平均群组法。
它基于一种原理，即越相似的物种在进化过程中越早分离，而越不相似的物种在进化过程中越晚分离。
UPGMA方法的基本思想是通过计算物种间的距离来构建进化树。
距离可以根据物种间的相似性或差异性来衡量。
在UPGMA中，距离被定义为物种间的平均距离，即将两个物种的距离相加后除以2。
这样做的好处是避免了过分关注某些个别物种的距离，使得整个进化树更加平衡。
UPGMA方法的构建过程如下：1. 首先，计算物种间的距离矩阵。
这可以通过比较它们的特征或基因序列等来实现。
距离矩阵是一个对称矩阵，其中的每个元素表示两个物种之间的距离。
2. 选择距离最小的两个物种作为一对，并将它们合并成一个新的群组。
这个新的群组的距离可以通过计算这两个物种的距离的平均值来获得。
3. 更新距离矩阵。
合并后的群组与其他物种的距离需要重新计算。
这可以通过计算新的群组与其他物种的平均距离来实现。
4. 重复步骤2和步骤3，直到所有的物种都被合并成一个群组，形成一颗完整的进化树。
UPGMA方法的优点是简单易懂，计算速度快。
但它也有一些局限性，比如对于一些复杂的进化关系，它可能无法准确地反映出物种间的真实关系。
总结起来，UPGMA方法是一种基于物种间距离的系统发育构建方法。
通过计算物种间的平均距离，并逐步合并最相似的物种，可以构建出一颗简单而合理的进化树。
这种方法在研究物种间的亲缘关系和进化历史时具有重要的应用价值。
最大简约法
最大简约法什么是最大简约法？最大简约法（Maximum Parsimony）是一种用于构建系统发育树的方法。
在生物学中，系统发育树用于描述不同物种之间的亲缘关系。
最大简约法的目标是通过最小化进化事件的数量来推断物种之间的亲缘关系。
最大简约法假设进化过程中的改变是最小的，物种之间的差异主要是由继承的共同祖先和突变所导致的。
该方法通过比较物种之间的特征来确定最可能的进化路径，并构建一个最简约的系统发育树。
最大简约法的步骤最大简约法的步骤可以分为以下几个部分：1.收集数据：首先，需要收集一组物种的特征数据。
这些特征可以是形态学特征、生理特征、分子特征等。
收集到的数据以矩阵的形式呈现，每一行代表一个物种，每一列代表一个特征。
2.构建初始树：根据收集到的数据，可以根据一些方法（如邻接法）构建一个初始的系统发育树。
3.评估树的简约性：对于初始树，需要计算其简约性得分。
简约性得分可以通过计算树上的进化事件的数量来获得。
进化事件包括突变、插入、删除等。
简约性得分越低，表示树的简约性越高。
4.进行树的搜索：通过搜索算法（如分支定界法、遗传算法等），对树进行搜索，找到简约性得分最低的树。
搜索过程中，可以通过优化算法来改进树的拓扑结构，以提高简约性得分。
5.评估搜索结果：对于搜索得到的树，需要进行进一步的评估。
可以使用一些统计方法来评估树的可靠性和稳定性。
例如，可以使用bootstrap方法来估计每个节点的支持值。
6.树的解释和应用：最后，根据搜索得到的树，可以解释物种之间的亲缘关系，并将其应用于相关的研究领域。
例如，在生物多样性研究中，系统发育树可以用于推断物种的起源和演化历史。
最大简约法的优点和局限性最大简约法作为一种构建系统发育树的方法，具有以下优点：1.简约性：最大简约法假设进化过程中的改变是最小的，因此可以得到一个最简约的系统发育树。
这使得结果更加直观和易于解释。
2.可解释性：最大简约法可以提供物种之间的亲缘关系，并且可以通过树的拓扑结构和分支长度来解释进化事件的发生顺序和频率。
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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。
有根树反映了树上物种或基因的时间顺序，而无根树只反映分类单元之间的距离而不涉及谁是谁的祖先问题。
用于构建系统进化树的数据有二种类型：一种是特征数据(character data)，它提供了基因、个体、群体或物种的信息；二是距离数据(distance data)或相似性数据(similarity data)，它涉及的则是成对基因、个体、群体或物种的信息。
距离数据可由特征数据计算获得，但反过来则不行。
这些数据可以矩阵的形式表达。
距离矩阵(distance matrix)是在计算得到的距离数据基础上获得的，距离的计算总体上是要依据一定的遗传模型，并能够表示出两个分类单位间的变化量。
系统进化树的构建质量依赖于距离估算的准确性。
一.1) 打开clustal X，载入上述序列，“load sequences”→“output format options”：“CLASTAL FORMAT”; CLASTAL SEQUENCES NUMBERS:ON;ALIGNMENT PARAMETERS:“RESET NEW GAPS BEFOR ALIGNMENT”“MULTIPLE ALIGNMENT PARAMETERS”→设置相关参数2) “DO COMPLETE ALIGNMENT”→FILE→SAVE AS,掐头去尾。
3) 打开MEGA 4,FILE→CONVERT TO MEGA FORMATE→SAVE→FILE→OPEN DATA→CONTAINING PROTAIN SEQUENCES N O →PHYLOGENY→BO OTSTRAP TEST OF PHYLOGENY→N J →设置相关参数。
最后看到系统发育树二这里要介绍的是Bioedit-Mega建树法，简单实用，极易上手。
1 将所测得的序列在NCBI上进行比对，这个就不多讲了。
2 选取序列保存为text格式。
3 运行Bioedit，使用其中的CLUSTAL W进行比对。
4 运用MEGA 4 建树，首先将前面的文件转化格式为mega格式，然后进行激活，最后进行N-J建树。
此法简单实用，树形美观。
构建系统进化树的详细步骤1. 建树前的准备工作1.1 相似序列的获得——BLASTBLAST是目前常用的数据库搜索程序，它是Basic Local Alignment Search Tool的缩写，意为“基本局部相似性比对搜索工具”(Altschul et al.,1990[62];1997[63])。
国际著名生物信息中心都提供基于Web的BLAST服务器。
BLAST算法的基本思路是首先找出检测序列和目标序列之间相似性程度最高的片段，并作为内核向两端延伸，以找出尽可能长的相似序列片段。
首先登录到提供BLAST服务的常用网站，比如国内的CBI、美国的NCBI、欧洲的EBI和日本的DDBJ。
这些网站提供的BLAST服务在界面上差不多，但所用的程序有所差异。
它们都有一个大的文本框，用于粘贴需要搜索的序列。
把序列以FASTA格式(即第一行为说明行，以“>”符号开始，后面是序列的名称、说明等，其中“>”是必需的，名称及说明等可以是任意形式，换行之后是序列)粘贴到那个大的文本框，选择合适的BLAST程序和数据库，就可以开始搜索了。
如果是DNA序列，一般选择BLASTN搜索DNA数据库。
这里以NCBI为例。
登录NCBI主页-点击BLAST-点击Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)-在Search文本框中粘贴检测序列-点击BLAST!-点击Format-得到result of BLAST。
BLASTN结果如何分析(参数意义)：>gi|28171832|gb|AY155203.1| Nocardia sp. ATCC 49872 16S ribosomal RNA gene, complete sequenceScore = 2020 bits (1019), Expect = 0.0Identities = 1382/1497 (92%), Gaps = 8/1497 (0%)Strand = Plus / PlusQuery: 1 gacgaacgctggcggcgtgcttaacacatgcaagtcgagcggaaaggccctttcgggggt 60Sbjct: 1 gacgaacgctggcggcgtgcttaacacatgcaagtcgagcggtaaggcccttc--ggggt 58Query: 61 actcgagcggcgaacgggtgagtaacacgtgggtaacctgccttcagctctgggataagc 120Sbjct: 59 acacgagcggcgaacgggtgagtaacacgtgggtgatctgcctcgtactctgggataagc 118Score ：指的是提交的序列和搜索出的序列之间的分值，越高说明越相似；Expect：比对的期望值。
比对越好，expect越小,一般在核酸层次的比对，expect小于1e-10，就比对很好了，多数情况下为0；Identities：提交的序列和参比序列的相似性，如上所指为1497个核苷酸中二者有1382个相同；Gaps：一般翻译成空位，指的是对不上的碱基数目；Strand：链的方向，Plus / Minus意味着提交的序列和参比序列是反向互补的，如果是Plus / Plus则二者皆为正向。
1.2 序列格式：FASTA格式由于EMBL和GenBank数据格式较为复杂，所以为了分析方便也出现了十分简单的FASTA数据格式。
FASTA格式又称为Pearson格式，该种序列格式要求序列的标题行以大于号“>”开头，下一行起为具体的序列。
一般建议每行的字符数不超过60或80个，以方便程序处理。
多条核酸和蛋白质序列格式即将该格式连续列出即可，如下所示：>E.coli1 aaattgaaga gtttgatcat ggctcagatt gaacgctggc ggcaggccta acacatgcaa61 gtcg aacggt aacaggaaga agcttgcttc tttgctgacg agtggcggac ……>AY631071 Jiangella gansuensis YIM 0021 gacgaacgct ggcggcgtgc ttaacacatg caagtcgagc ggaaaggccc tttcgggggt61 actcgagcgg cgaacgggtg agtaacacgt gggtaacctg ccttcagctc tgggataagc……其中的…>‟为Clustal X默认的序列输入格式，必不可少。
其后可以是种属名称，也可以是序列在Genbank中的登录号(Accession No.)，自编号也可以，不过需要注意名字不能太长，一般由英文字母和数字组成，开首几个字母最好不要相同，因为有时Clustal X程序只默认前几位为该序列名称。
回车换行后是序列。
将检测序列和搜索到的同源序列以FASTA格式编辑成为一个文本文件(例：C:\temp\jc.txt)，即可导入Clustal X等程序进行比对建树。
2. 构建系统树的相关软件和操作步骤构建进化树的主要步骤是比对，建立取代模型，建立进化树以及进化树评估。
鉴于以上对于构建系统树的评价，结合本实验室实际情况，以下主要介绍N-J Tree构建的相关软件和操作步骤。
2.1 用Clustal X构建N-J系统树的过程(1) 打开Clustal X程序，载入源文件.File-Load sequences- C:\temp\jc.txt.(2) 序列比对Alignment - Output format options - √ Clustal format；CLUSTALW sequence numbers: ON Alignment - Do complete alignment(Output Guide Tree file, C:\temp\jc.dnd；Output Alignment file, C:\temp\jc.aln；)Align → waiting……等待时间与序列长度、数量以及计算机配置有关。
(3) 掐头去尾File-Save Sequence as…Format: ⊙CLUSTALGDE output case: LowerCLUSTALW sequence numbers: ONSave from residue: 39 to 1504 (以前后最短序列为准)Save sequence as: C:\temp\jc-a.alnOK将开始和末尾处长短不同的序列剪切整齐。