使用贝叶斯方法构建系统发育树mrbayes
贝叶斯法系统树
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贝叶斯法系统树
贝叶斯法(Bayesian)是一种基于概率统计的系统进化分析方法,它利用贝叶斯定理和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)等方法,通过对分子序列数据的分析,推断物种之间的进化关系,并构建系统进化树。
贝叶斯法系统树是利用贝叶斯法构建的系统进化树,它可以表示物种之间的进化关系和分化时间。
在构建贝叶斯法系统树时,需要先选择一个合适的核苷酸替代模型,并使用相应的软件(如MrBayes、BEAST等)进行分析。
这些软件可以根据提供的序列数据和模型参数,通过MCMC采样方法搜索最优的系统进化树,并计算出各分支的后验概率,以表示其可信程度。
与传统的系统进化分析方法(如最大似然法、距离法等)相比,贝叶斯法具有以下优点:能够充分利用所有可用的数据,并给出后验概率来直观地反映系统进化树的可信程度;能够同时估计多个参数,包括拓扑结构、分支长度、替代模型等;对于大数据集和复杂模型,贝叶斯法具有更高的计算效率和准确性。
因此,贝叶斯法系统树在生物学研究中得到了广泛应用,特别是在物种起源、进化历程、生物多样性等方面具有重要的科学价值。
Mybayes 构建系统发生树方法
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简单步骤1 序列的比对,然后将比对好的序列转化成.nex格式2 运行MrBayes,简单步骤如下:(依次输入命令,完成简单也最常用的分析):Execute filename.nex,打开待分析文件,文件必须和mrbayes程序在同一目录下。
Lset nst=6 rates=invgamma,该命令设置进化模型为with gamma-distributed rate variation across sites和a proportion of invariable sites的GTR模型。
模型可根据需要更改,不过一般无须更改。
3 mcmc ngen=10000 samplefreq=10,保证在后面的可能性分布中probability distribution至少取到1000个样品。
默认取样频率:every 100th generation。
4 如果分裂频率分支频率split frequencies的标准偏差standard deviation在100,000代generations以后低于0.01,当程序询问:“Continue the analysis?(yes/no)”,回答no;如果高于0.01,yes继续直到该值低于0.01。
5 sump burnin=250(在此为1000个样品,即任何相当于你取样的25%的值),参数总结summarize the parameter,程序会输出一个关于样品(sample)的替代模型参数的总结表,包括mean,mode和95 % credibility interval of each parameter,要保证所有参数PSRF(the potential scale reduction factor)的值接近1.0,如果不接近,分析时间要延长。
6 sumt burnin=250,总结树summarize tree。
程序会输出一个具有每一个分支的posterior probabilities的树以及一个具有平均枝长mean branch lengths的树。
MrBayes操作指南
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MrBayes操作指南MrBayes教程传统的系统进化学研究⼀般采⽤的要么是表型的数据,要么是化⽯的证据。
化⽯的证据依赖于考古学的发现,⽽表型数据往往极难量化,所以往往会得到许多极具争议的结论。
如今,现代分⼦⽣物学尤其是测序技术的发展为重建进化史提供了⼤量的数据,如多态性数据(如SNPs或微卫星)、基因序列、蛋⽩序列等等。
常规的做法⼀般都是利⽤某⼀个或者⼏个基因来构建物种树(species tree),但是⼀个基因的进化史能不能完全代表所有被研究物种的进化史呢?这是⾮常值得讨论的问题,但这不是我们本次实验的重点,在这⾥就不多赘述了。
所以,我们这⾥所指的进化树如⾮特别说明,指的都是基因树(gene tree)。
经典的研究系统进化的⽅法主要有距离法、最⼤简约法(maximum parsimony,MP)、最⼤似然法(maximum likelihood,ML)等等。
这些⽅法各有各的优点,也分别有其局限性,例如距离法胜在简单快速、容易理解,但是其模糊化了状态变量,将其简化为距离,也就不可避免的丧失了许多序列本⾝所提供的信息。
⽽最⼤简约法虽然⽤的是原始数据,但也只是原始数据的⼀⼩部分。
特别是在信息位点⽐较⼩的情况下,其计算能⼒还不如距离法。
相对来说,最⼤似然法虽然考虑问题更加全⾯,但带来的另⼀个结果是其计算量⼤⼤增加,因此常常需要采⽤启发式(heuristic)⽅法推断模型参数,重建进化模型。
本实验利⽤的是贝叶斯⽅法来重建基因进化史。
1.贝叶斯⽅法概述不可免俗的,我们还是要来看看贝叶斯模型,并分别对模型内部的⼀系列内容⼀⼀进⾏简单的介绍。
Bayes模型将模型参数视作随机变量(r.v.),并在不考虑序列的同时为参数假设先验分布(prior distribution)。
所谓先验分布,是对参数分布的初始化估计。
根据Bayes定理,可以不断对参数进⾏改进:f(θ|D)=f(D|θ)f(θ)f(D)(1) 其中f(θ|D)为后验概率分布(posterior probability distribution),⽽f(θ)是先验概率分布(prior probability distribution),⽽f(D|θ)为似然值。
实习五:系统发育分析-PHYLIP,MEGA, MrBayes
![实习五:系统发育分析-PHYLIP,MEGA, MrBayes](https://img.taocdn.com/s3/m/7a88b8f176a20029bd642d29.png)
实习五:系统发育分析-PHYLIP,MEGA, MrBayes学号姓名专业年级实验时间提交报告时间实验目的:1. 学会使用PHYLIP,MEGA和MrBayes构建进化树2. 学会分析建树结果,体会各种方法差异实验内容:系统发育(phylogeny)也称系统发展,是与个体发育相对而言的,它是指某一个类群的形成和发展过程。
系统发育学的目的是研究进化关系,系统发育分析就是要推断或者评估这些进化关系。
通过系统发育分析所推断出来的进化关系一般用分枝图表(进化树)来描述,这个进化树就描述了同一谱系的进化关系,包括了分子进化(基因树)、物种进化以及分子进化和物种进化的综合。
多序列比对的目标是发现多条序列的共性。
本次实验旨在使用PHYLIP,MEGA和MrBayes构建进化树,并通过分析构树的结果,了解各方法的差异性。
作业:1. List the title of the orthologous nucleotide and protein sequences you found from Practice 1. Build phylogenetic trees with PHYLIP, MEGA and MrBayes respectively. Make a simple comparison the trees you have got, and try to explain the difference.核酸序列使用的是来自Trifolium repens(白车轴草)硬粒小麦(Triticum durum)Camellia sinensis(山茶)Cicer arietinum (鹰嘴豆)及Glycine max(大豆)dehydrin的编码脱水素(dehydrin)的DNA序列,这些物种将分别以TF,TC,Cam,Cic及Gly表示;首先对于PHYLIP中的关系,通过五种算法的构树结果可以发现其树形的差异不大。
贝叶斯法构建系统发育树
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贝叶斯法构建系统发育树1.打开PAUP软件,打开目标文件和primates文件,将目标文件修改成primates文件格式。
2. 用modeltest3.7软件分析模型参数。
3. 打开mrbayes软件,文件输入。
命令:>execute 文件名.nex4. 设置参数,模型(上面modeltest3.7软件分析模型参数)。
命令:>lset nst=6/2 rates =gamma/invgamma/propinv,若要检查模型的参数,输入命令showmodel。
若设定lset nst=2,需输入命令report tratio=dirichlet。
3.1 >mcmc ngen=100000(1000000) (samplefreq=10(100)),注意:代数可以先设为10000,以便估计时间的长短。
>help mcmc来确认设置。
3.2 运行结束前,标准误差要小于0.01,否则增加代数,继续运行4.1 >sump burnin=250(2500);抽样的25%划为老化样本,舍去。
PSRF值需约等于1.0,否则要运行更长时间。
4.2 >sumt burnin=250(2500),输出所得的进化树,可用treeview打开.Modeltest 3.7基本操作步骤(中文)Moedltest是进行似然法计算必须的软件之一,它可以帮助大家为所获数据选择最佳的模型进行计算,得到最优的结果。
目前该软件的这里介绍一下Modeltest3.7的基本操作步骤:1. 下载Modeltest3.7软件和模型文件modelblockPAUPb10.txt;2. 将序列同源排序后保存为XXX.nex文件;全部拷贝到C盘。
3. 打开模型文件,将文件内容拷贝到XXX.nex文件的末尾,可以将该文件另存为XXX.test.model.nex,保留原来的*.nex文件;;4. 打开PAUP4.0应用程序,将XXX.test.model.nex文件拖入PAUP窗口,然后在命令行输入:execute XXX.test.model.nex,回车后PAUP就开始对数据进行模型估计,结果将保存为model.scores文件和modelfit两个文件,文件位于PAUP4.0软件的文件夹中;5. 将model.scores文件拷贝到Modeltest3.7.win.exe所在的文件夹中。
系统发育树构建
![系统发育树构建](https://img.taocdn.com/s3/m/1f3358b0760bf78a6529647d27284b73f2423633.png)
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
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](https://img.taocdn.com/s3/m/75f3cc10e97101f69e3143323968011ca300f79f.png)
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。
使用贝叶斯方法构建系统发育树—MrBayes
![使用贝叶斯方法构建系统发育树—MrBayes](https://img.taocdn.com/s3/m/1cba04e377eeaeaad1f34693daef5ef7ba0d1229.png)
使用贝叶斯方法构建系统发育树—MrBayesmrBayes需要的比对文件格式为:nex,可以在比对是选择输出此种文件格式mtBayes可以在命令提示符里面运行在CMD里面输入mrBayes,出现如下界面在界面内输入 exe file(或者execute file,其中file为序列文件名),得到如下界面如果没有错误,则说明数据文件格式是正确的。
设置替换模型参数可以使用help lset查看lset设置的参数Nucmodel: 指的是核酸的类型。
4by4指的是不区分序列上的位点。
而codon指的是使用密码子模型。
这时序列上每个位点的替换速率会根据密码子模型来推断。
Doublet通常用于具有协同进化效应的序列。
一般情况下可以使用4by4,如果是编码序列的话,最好使用codonNst:核酸替换模型。
1 是JC69模型,即单参数模型。
2为F81模型。
6为GTR模型。
在mrBayes中,可以尝试分别使用三个模型运行,以选择最优的结果。
Code: 指的是密码子编码的规律。
Universal指的是通用密码子使用规律。
如果是推测线粒体内的基因,需要使用Metmt,叶绿体则需要使用MycoplasmaPloidy: 物种是单倍体还是二倍体。
Rates:指定序列上每个位点的替换速率。
Equal表示替换速率都是一致的。
Gamma表示用gamma来确定序列上的替换速率。
Ngammacat:配合上面的参数,如果替换速率设置为Gamma、Invgamma、Adgamma,则需要设置此选项。
Nbetacat:同上。
使用lset Nst=6 Rate=gamma类似命令设置参数。
设置模型的相关先验信息使用help prset查看相关参数及其说明一般情况下,需要关注的参数有:Tratiopr:指定转换和颠换的比例。
可以使用fixed指定,也可以使用beta分布来模拟产生。
Revmatpr:指定GTR模型里面替换速率的先验分布。
Aamodelpr:指定氨基酸替换模型中参数的先验分布。
Bayes使用方法
![Bayes使用方法](https://img.taocdn.com/s3/m/cc88b74169eae009581bec8e.png)
实验3 用贝叶斯方法重建基因进化历史传统的系统进化学研究一般采用的要么是表型的数据,要么是化石的证据。
化石的证据依赖于考古学的发现,而表型数据往往极难量化,所以往往会得到许多极具争议的结论。
如今,现代分子生物学尤其是测序技术的发展为重建进化史提供了大量的数据,如多态性数据(如SNPs或微卫星)、基因序列、蛋白序列等等。
常规的做法一般都是利用某一个或者几个基因来构建物种树(species tree),但是一个基因的进化史能不能完全代表所有被研究物种的进化史呢?这是非常值得讨论的问题,但这不是我们本次实验的重点,在这里就不多赘述了。
所以,我们这里所指的进化树如非特别说明,指的都是基因树(gene tree)。
经典的研究系统进化的方法主要有距离法、最大简约法(maximum parsimony,MP)、最大似然法(maximum likelihood,ML)等等。
这些方法各有各的优点,也分别有其局限性,例如距离法胜在简单快速、容易理解,但是其模糊化了状态变量,将其简化为距离,也就不可避免的丧失了许多序列本身所提供的信息。
而最大简约法虽然用的是原始数据,但也只是原始数据的一小部分。
特别是在信息位点比较小的情况下,其计算能力还不如距离法。
相对来说,最大似然法虽然考虑问题更加全面,但带来的另一个结果是其计算量大大增加,因此常常需要采用启发式(heuristic)方法推断模型参数,重建进化模型。
本实验利用的是贝叶斯方法来重建基因进化史。
1.贝叶斯方法概述不可免俗的,我们还是要来看看贝叶斯模型,并分别对模型内部的一系列内容一一进行简单的介绍。
Bayes模型将模型参数视作随机变量(r.v.),并在不考虑序列的同时为参数假设先验分布(prior distribution)。
所谓先验分布,是对参数分布的初始化估计。
根据Bayes定理,可以不断对参数进行改进:f(θ|D)=f(D|θ)f(θ)f(D)(1) 其中f(θ|D)为后验概率分布(posterior probability distribution),而f(θ)是先验概率分布(prior probability distribution),而f(D|θ)为似然值。
系统发育分析
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实习四: 系统发育分析-PHYLIP, MEGA, MrBayes实习目的1. 学会使用PHYLIP,MEGA和MrBayes构建进化树2. 学会分析建树结果,体会各种方法差异实习内容:一、PHYLIPPHYLIP网址: /PHYLIP.htmlPHYLIP是一个免费的系统发育树构建软件,它的功能比较全面,可用距离法、最大简约法和最大似然法分别进行建树,还可以对进化树可靠性进行检验。
PHYLIP没有多序列比对功能,所以先要用其它序列比对软件完成序列比对,并保存为phy格式后,才可提交给PHYLIP 进行分析。
1.1 比对序列的准备1.将教学材料里demo sequence.zip文件解压到D盘根目录下,分别用其中的mRNA和protein序列学习进化树构建。
首先我们用实习2学过的多序列比对软件对序列进行比对。
这里以CLUSTAX为例来说明。
强烈建议:将你的所有同源核酸(或蛋白质)序列存到一个文本文档里,将”>”之后那行只保留物种名称,或物种名称_蛋白(或基因)名称,方便后面分析比较。
2.用CLUSTALX进行多条序列比对,在Alignment - output format option选中PHYLIP 格式,对序列进行比对(Alignment - Do complete alignment)。
将生成的phy文件保存,此文件可以用写字板打开浏览,里面内容是多条序列比对结果。
(Figure 1.1)Figure 1.1 用clustalx进行多条序列比对及生成的phy文件3.双击解压PHYLIP-3.69.zip文件,得到三个文件夹,其中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可执行程序,src文件夹里是所有程序的源代码。
4.打开PHYLIP的exe文件夹,将上步保存的phy文件复制到exe文件夹中。
5.上课时我们是先将序列用某种方法建树后,然后做bootstrap检验,看树的可靠性。
以贝叶斯方法构建系统发育树
![以贝叶斯方法构建系统发育树](https://img.taocdn.com/s3/m/826a6e5ca8956bec0975e3b7.png)
以贝叶斯方法构建系统发育树————————————————————————————————————————————————————————————一ABCACBBCAVVV舀JJ富i垂lII一虿|引l-一X为一假想参数,Y为似然值图1以贝叶斯法进行系统发育推断的概率计算示意圈2关节点评估与边界评估(据Holder&Lewis,2003)(据Huelsenbeck矗a1.,2001)Fig.2JointestimationVS.marginalestimation,Xisahypo-Fig.1ProbabilitycalculationintheBayesianphylogenetica.theticalparameterandYisthelikelihood【afterHold—nalysis(afterHuelsenbeckda1.。
2001)er&Lewis.2003)图3靴带分析(a)与MCMC(b)的分支树产生流程(据Holder&Lewis。
2003)Fig.3Theprocessesoftreegenerationinbootstrapping(a)andMCMC(b)methodrespectively(afterHolder&Lewis,2003)最大似然法与贝叶斯方法的区别在于:前者对参数进行关节点评估(jointestimation),根据参数变动取似然性的峰值所对应的分支树;后者则对参数概率分布进行边界评估(marginalestimation),根据参数变动取曲线分布覆盖面积最大的函数所对应的分支树(图2a和b两幅图中树A的最高似然值都高于树B,似然算法支持树A的拓扑结构;树B的似然值分布曲线所覆盖的面积均高于树A,贝叶斯方法支持树B的拓扑结构);在包含节点支持(nodesupport)的算法流程上,前者(靴带分析)步骤繁琐、效率低,结果与假设间的关系不够明确直接、不易解释,后者(MCMC)则相反(图3);贝叶斯分析中没有传统统计学中的“接受/拒绝零假设”的框架(Holder&Lewis,2003),而是直接给出分支树各个节点正确的可能性。
常见系统发育软件使用
![常见系统发育软件使用](https://img.taocdn.com/s3/m/db11eba7a76e58fafbb003a7.png)
)常见系统发育软件使用方法Xie Lei BJFU1 Paup MP流程: Mac准备nex文件(interleave和noninterleave均可) →存入新建文件夹→拖入paup或用paup打开→execute →log file →cstatus →tstatus →hsearch →define outgroup →roottrees →savetrees →describetrees →contree(save to file) →save pict→bootstrap(save tree file) →print bootstrap tree→save pict. →stop log.PC版操作,可将附录批处理文件内容粘贴至nex文件后面,execute即可。
\2 Paup ML 流程:Mac准备nex文件(interleave和noninterleave均可) → 存入新建文件夹→拖入paup或用paup打开→execute→从modeltest软件中打开paupblock运算检测模型→生成score file→打开modeltest中的bin读取score数据→生成结果文档→存档并打开此文档→AIC→将begin paup的运算模块贴至原nex数据文件后面→重新将其拖入paup运行→选择ML运算模式→hsearch→打印树图→save pict. →bootstrap.PC版操作,可将附录5批处理文件内容粘贴至nex文件后面,execute即可。
3 Garli运算ML流程:准备nex文件(interleave) → 存入新建文件夹→拖入paup或用paup打开→execute→输出noninterleave文档(若直接是noninterleave上述过程省略,又如果是PC机paup,无菜单操作,可在paup命令行中输入附录1*的命令回车即可生成noninterleave数据)。
常见系统发育软件使用
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常见系统发育软件使用方法Xie Lei BJFU1 Paup MP流程: Mac准备nex文件(interleave和noninterleave均可) →存入新建文件夹→拖入paup或用paup打开→ execute → log file → cstatus → tstatus → hsearch → define outgroup →roottrees →savetrees →describetrees →contree(save to file) →save pict→bootstrap(save tree file) →print bootstrap tree→save pict. →stop log.PC版操作,可将附录批处理文件内容粘贴至nex文件后面,execute即可。
2 Paup ML 流程:Mac准备nex文件(interleave和noninterleave均可) → 存入新建文件夹→拖入paup或用paup打开→execute→从modeltest软件中打开paupblock运算检测模型→生成score file→打开modeltest中的bin读取score数据→生成结果文档→存档并打开此文档→AIC→将begin paup的运算模块贴至原nex数据文件后面→重新将其拖入paup运行→选择ML运算模式→hsearch→打印树图→save pict. →bootstrap.PC版操作,可将附录5批处理文件内容粘贴至nex文件后面,execute即可。
3 Garli运算ML流程:准备nex文件(interleave) → 存入新建文件夹→拖入paup或用paup打开→execute→输出noninterleave文档(若直接是noninterleave上述过程省略,又如果是PC机paup,无菜单操作,可在paup命令行中输入附录1*的命令回车即可生成noninterleave数据)。
贝叶斯法系统树
![贝叶斯法系统树](https://img.taocdn.com/s3/m/6112588eab00b52acfc789eb172ded630a1c9876.png)
贝叶斯法系统树全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:贝叶斯法系统树的基本原理是基于贝叶斯定理,通过表示变量之间的依赖关系来建立模型。
在一个贝叶斯法系统树中,每个节点表示一个变量,每条边表示一个变量之间的依赖关系。
每个节点还包含一个概率分布,用于描述该节点给定其父节点的条件概率。
通过这种方式,可以构建一个树形结构,描述多个变量之间的复杂关系。
在进行推理或预测时,可以利用这个模型计算后验概率,从而得到最可能的结果。
贝叶斯法系统树在许多领域都有广泛的应用。
在医疗诊断领域,可以利用贝叶斯法系统树建立疾病诊断模型,从而帮助医生更准确地做出诊断。
在金融领域,可以利用贝叶斯法系统树进行信用评估,预测客户的信用评分和违约风险。
在自然语言处理领域,可以利用贝叶斯法系统树进行文本分类、情感分析等任务。
贝叶斯法系统树在处理不确定性信息和复杂关系时具有很大的优势,被广泛应用于各种领域。
贝叶斯法系统树的优点在于可以表示复杂的概率关系,处理不确定性信息,同时具有较强的推理和预测能力。
它可以利用概率分布描述变量的不确定性,通过条件概率计算后验概率,从而得到最可能的结果。
贝叶斯法系统树还具有参数少、计算简单、结构清晰等优点,适用于大规模数据和复杂模型。
贝叶斯法系统树也存在一些缺点,如模型训练过程需要大量数据、难以处理高维数据等。
在未来的研究中,需要进一步提高模型的效率和准确性,解决这些问题。
第二篇示例:贝叶斯法系统树(Bayesian network)是一种用概率和图形结构描述复杂系统的方法。
它是基于贝叶斯定理的一种概率图模型,能够对不同变量之间的关系进行建模,并利用条件概率来推断未知变量的概率分布。
贝叶斯法系统树最早由美国学者Pearl在1988年提出,是一种用来表示变量之间概率关系的有向无环图(DAG)。
在这种图中,节点表示随机变量,边表示变量之间的依赖关系。
每个节点都代表一个随机变量,它的父节点则表示影响该节点的因素。
贝叶斯法系统树通常由两部分组成:一个结构模型和一个概率模型。
野生大雁新发单链环状DNA病毒基因组鉴定和分析
![野生大雁新发单链环状DNA病毒基因组鉴定和分析](https://img.taocdn.com/s3/m/cce9332500f69e3143323968011ca300a7c3f612.png)
·研究论文·Chinese Journal of Animal Infectious Diseases中国动物传染病学报摘 要:野鸟作为多种致病性病毒的天然宿主,可通过迁徙活动广泛传播病毒,给人类和其他动物的生命安全带来了严峻挑战。
本研究中,我们从青海湿地公园的野生大雁泄殖腔拭子中鉴定出13个新型CRESS-DNA 病毒全基因组。
此外,基于Rep 蛋白的系统发育分析表明,这13株新型CRESS-DNA 病毒被划分为CRESS-DNA 病毒家族的两个不同进化枝,其中1株隶属于未分类的CRESS-DNA 病毒簇的分支,而其余12株则全部归类为类双生病毒科(Genomoviridae )。
本研究在野生大雁体内发现13个新型CRESS-DNA 病毒,将有助于我们对于CRESS-DNA 病毒的多样性以及进化起源的研究。
关键词:CRESS-DNA 病毒;环状DNA 病毒;病毒宏基因组学;野生大雁中图分类号:S852.65文献标志码:A文章编号:1674-6422(2023)06-0101-07Viral Metagenomics Revealed Diverse Novel Small Circular ssDNA Genomes inGuts of Wild Geese收稿日期:2021-05-21基金项目:国家重点研发计划(2017YFC1200201)作者简介:姚雨欣,女,硕士研究生,病原生物学专业通信作者:张文,E-mail:******************野生大雁新发单链环状DNA 病毒基因组鉴定和分析姚雨欣,杨世兴,沈 权,王晓春,张 文(江苏大学医学院,镇江212013)2023,31(6):101-107Abstract: Wild birds are the natural hosts of many pathogenic viruses and their migrations spread the viruses widely, bringing a serious challenge to the safety of humans and other animals. Here, we reported 13 novel circular Rep-encoding single-stranded DNA (CRESS-DNA) genomes, which were identifi ed from cloacal swabs of wild geese sampled in Wetland park in Qinghai. Phylogenetic analysis based on the Rep indicated that these 13 CRESS-DNA virus strains were classifi ed into two divergent clades, of which one strain fell into the branch of the unclassifi ed CRESS-DNA virus clusters and the remaining 12 strains belonged to the Genomoviridae family. Overall, 13 novel CRESS-DNA viruses were found in wild geese, which would be helpful for us to study the diversity and evolutionary origin of CRESS-DNA viruses.Key words: CRESS-DNA virus; circular DNA virus; viral metagenomic; wild geeseYAO Yuxin, YANG Shixing, SHEN Quan, WANG Xiaochun, ZHANG Wen(School of Medicine, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China)野鸟作为许多致病性病毒的天然宿主,越来越多的新发病毒在野鸟体内被发现,如高致病性禽流感病毒[1]、西尼罗河病毒[2]等。
2_种楠属植物叶绿体基因组特征及系统发育
![2_种楠属植物叶绿体基因组特征及系统发育](https://img.taocdn.com/s3/m/e59c4eac951ea76e58fafab069dc5022aaea46e8.png)
樟科( Lauraceae) 楠属 ( Phoebe) 的乔木树种树
易开裂,是造船、家具等优良用材。 崖楠和红毛山
plete chloroplast genomes of Phoebe yaiensis and Phoebe hungmoensis. The genomic features, gene composition, sequence
repeats, boundary contractions, codon usage bias, and phylogenetic were analyzed. The results showed that the chloroplast
1) 重庆市科技兴林重点项目( ZD2022-2) 。
第一作者简介:戴前莉,女,1988 年 12 月生,重庆市林业科学研
究院、重庆山地型城市森林生态系统国家定位观测研究站,工程师。
E-mail:daiqianli126@ 126.com。
通信作者:陈本文,重庆山地型城市森林生态系统国家定位观测
研究站、重庆市林业科学研究院,正高级工程师。 E-mail:455503125
北京) 进行 DNA 测序,将 cpDNA 酶切成 400 bp 片
段,基于 Illumina( Illumina Novaseq 6000) 技术,与 注 释: 使 用 GetOrganelle
v1.6.0 软件 [11] 对测序所得原始数据进行拼接组装,
披针叶楠(Phoebe lanceolata)
系统发育分析教程
![系统发育分析教程](https://img.taocdn.com/s3/m/ed3575c1c1c708a1284a446c.png)
系统发育分析教程大致流程:1.从18个mtDNA基因组中提取rRNA基因12S、16S和蛋白质基因ND1、ND2、CytB2.分别进行序列比对,并进行比对精制3.将精制比对结果串联成一个独立的分析文件,记录基因位置4.NJ分析(MEGA)5.MP分析(PAUP)6.ML分析(RAXML)7.贝叶斯分析(MRBAYES)1.安装DNASTAR软件(又名Lasergene),软件内包含很多组件。
2.例子中有18个转录组的数据,ctrl+A,点住第一个文件拖到DNASTAR的MegAlign里。
确保MegAlign左侧的序列名称完全按照英文字母顺序来排。
3.双击第一条序列,在出来的选框中选取12S序列,点击NEXT。
不断重复,直至将所有物种的12S序列挑出来。
4.然后ctrl+A全选,点击OPTION下面的Genetic Codes,选择编码方式,根据基因来选,这里选择Vertebrate Mito。
点击Align下面的By Clustal w Method等待程序对齐完成。
这时的序列应该已经对齐了。
5.将结果存为12S.MSF,MSF格式可以同时保存多个序列文件。
6.重复2-5步,分别挑出16S、ND1、ND2、CytB,存为相应的名称。
7.安装GeneStudioPro软件8. 打开GeneStudioPro的SeqVerter软件。
点击Import sequences导入序列,保留gaps全选序列,点击右侧Merge为一个Fasta序列。
点击Clear清空,如此将所有序列处理完,将文件的后缀改为fas9.将改好名的文件复制入GBlocks的目录底下。
10.打开GBlock.exe,输入o,回车输入上一步的文件名,回车输入t,回车,直到第一项t项为所选的序列类型输入g,回车,这时出现了两个文件重命名文件将-gb移动到.fas之前重复此步,将所有序列处理完,注意所选序列类型要正确。
检查所有序列是否已切整齐,且为3的倍数。
重建系统发育树(PAUP的ML法和贝叶斯法)
![重建系统发育树(PAUP的ML法和贝叶斯法)](https://img.taocdn.com/s3/m/06041f380066f5335a8121f6.png)
重建系统发育树(PAUP的ML法和贝叶斯法)1 多重序列比对将待比对的序列以fasta格式保存,利用clustalx2.1或MEGA中的clustalW 软件进行多序列比对。2 保守区的选择将1得到的序列提交Gblock在线服务器(http://www.phylogeny.fr/one_task.cgi?task_type=gblocks),得到保守区的序列.fasta,并通过MEGA软件将其转换为.nex;3 核苷酸替换饱和度检测用DAMBE 软件验证替换饱和。只要比较ISS和ISS.c 值大小及显著与否,即可。当ISS小于ISS.c 且p=0.0000(极显著),就说明没序列替换未饱和,可以建树。4 核苷酸替换模型的选择在进行系统发育分析过程中,建树序列的进化模型选择是至关重要的一步,尤其对进化模型敏感的ML法和BI法。通过MrMTgui 软件选择核酸替代模型。4.1 安装PAUP、ModelTest (或MrModelTest) 软件,然后再安装MrMTgui 软件。配置MrMTgui,分别设置PAUP、ModelTest和MrModelTest路径。4.2 运行PAUP点击Run Paup,选择2中.nex文件。当模型参数值计算完毕,程序会提示是否立即启动分析,选择“否”,先保存scores文件。然后选择,运行MrModeltest,就得到模型数据了。一种是基于hLRT 标准选择的模型,另一种是基于AIC标准选择的模型,一般选择AIC标准。4.3添加模型参数,添加到建树的文件 .nex。5 使用PAUP软件重建ML树(运行时间较长)将用AIC标准选择的模型参数直接拷贝到Nexus文件的最后。参数设置:set criterion=likelihood 转化为似然法。outgroup 1 2 …….设定外类群bootstrap nreps=1000 keepall=yes brlens=yes 此命令设定循环次数为1000次(具体次数可根据实际情况自定),保存枝长。describetrees 1/plot=both brlens=yes 此命令设定了描述树的方式,即phylogram和cladogram均显示,显示枝长。最后用 savetrees from=1 to=1000 保存树。6 贝叶斯树6.1在Nexus文件的最后加入一个MrBayes block。(MEGA输出Nexus格式文件不能被Mrbayes识别,因此要进行修改)格式修改前:格式修改后:6.2运行mrbayes.exe,在命令行界面中输入转换或者修改的Nexus文件,点击回车,最后生成 *.tre,即最终的BI树。用Figtree 查看生成 .tre在运行1000代后都会显示 Average standard deviation of split frequencies。注:当这个值 < 0.01 时,说明两次运行的结果差异显著,Convergence 已经达到,这时可以输入 no 终止运行;这个值<0.05也可以,但不能>0.05。
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使用贝叶斯方法构建系统发育树—MrBayes
mrBayes需要的比对文件格式为:nex,可以在比对是选择输出此种文件格式mtBayes可以在命令提示符里面运
行在CMD里面输入mrBayes,出现如下界面
在界面内输入exe file(或者execute file,其中file为序列文件名),得到如下界面
如果没有错误,则说明数据文件格式是正确的。
设置替换模型参数
可以使用help lset查看lset设置的参数Nucmodel: 指的是核酸的类型。
4by4指的是不区分序列上的位点。
而codon
指的是使用密码子模型。
这时序列上每个位点的替换速率会根据密码子模型来推断。
Doublet通常用于具有协同进化效
应的序列。
一般情况下可以使用4by4,如果是编码序列的话,最好使用codon Nst:核酸替换模型。
1 是JC69模型,即
单参数模型。
2为F81模型。
6为GTR模型。
在mrBayes 中,可以尝试分别使用三个模型运行,以选择最优的结果。
Code: 指的是密码子编码的规律。
Universal指的是通用密
码子使用规律。
如果是推测线粒体内的基因,需要使用Metmt,叶绿体则需要使用Mycoplasma Ploidy: 物种是单倍体还是
二倍体。
Rates:指定序列上每个位点的替换速率。
Equal
表示替换速率都是一致的。
Gamma表示用gamma来确定
序列上的替换速率。
Ngammacat:配合上面的参数,如果替换速率设置为Gamma、Invgamma、Adgamma,则需要设置此选项。
Nbetacat:同上。
使用lset Nst=6 Rate=gamma 类似命令设置参数。
设置模型的相关先验信息使用help prset查看相关参数及其说明
一般情况下,需要关注的参数有:Tratiopr:指定转换和颠换的比例。
可以使用fixed指定,也可以使用beta分布来模拟产生。
Revmatpr:指定GTR模型里面替换速率的先验分布。
Aamodelpr:指定氨基酸替换模型中参数的先验分布。
Statefreqpr:指定GTR模型中核苷酸平衡频率的先验概率。
Shapepr:设置速率分布的尺度参数。
设置抽样信息使用help mcmc查看相关参数
需要关注的参数有Ngen:指的是总抽样次数。
Nruns: 指定独立分析的次数。
如果为2,表明程序从两个独立的树形开始抽样,分析完成后综合两个分析结果。
Nchain:设置每次分析时运行的chain的数量。
Samplefreq:指定从总的样本数中抽样的频率。
这个一般和Ngen配合使用,以保证最后用以分析的样本量足够。
比如:Samplefreq设置为100, 000,Nruns设置为1000,这样100,000个随机样本中,每个1000个抽出一个样本,最后一共可以得到1000个样本。
Burninfrac:该参数控制用以分析的样本的数量。
在MCMC
抽样初期的数据往往是不可靠的,需要去掉。
Burninfrac控制去掉的比例。
如为0.25,则表示样本的前25%的数据被去掉。
因此最后用来分析的总的样本数就是1000*(1-0.25)=750 使用MCMCp Ngen=10000,Samplefreq=10类似命令来设置相关参数。
设置完成后输入MCMC并回车,程序开始运行。
最后一列的时间表示程序运行完成需要的时间。
当程序运行结束时提示是否需要继续分析。
这指的是如果抽样没有达到平稳,我可以继续增加抽样的次数。
判断是否达到平稳的依据是
这一行提示的方差足够小。
一般小于0.01就可以认为达到平衡了。
上图显示,方差变异<<0.01,可以认为分析达到平稳。
因此不需要进行更多的抽样分析,输入no,并回车。
在屏幕输出结果中找到chain swap information。
如果chain swap information显示的四条链之间的交换频率在0.1-0.8之间,可以认为结果是合理的,可以进行下一步分析。
否则需要重新设置参数:包括足够长的Ngen,适当降低Temp等。
如果结果合理,输入Sump burnin=250 (250是根据前面设置的burnin=0.25,samplefreq=10,
Ngen=10000算出来的)在屏幕的输出结果中主要关注
如果1,2数字在屏幕中没有明显的上升趋势,说明数据分
析合理。
如果输出是这样的
说明数据没有达到平稳。
应该重新分析。
需要增加Ngen。
如果抽样达到平稳,我们就可以用MCMC分析的结果。
在屏幕输出中有下面的结果
这个是所使用的替换模型中各个参数的估计值。
使用sumt burnin=250查看树形
节点上的数据表示树形的可靠性。
越高越好。
相关的树形文件和参数被保存在后缀名为.con的文件中,可以通过treeview等软件查看。
mrBayes的高级功能。
1)在序列文件中设置相关参数如果我们不想在屏幕中输入参数,而是输入序列文件后让程序自动运行的话,可以把相关参数设置在序列文件中。
格式如下:因为sump和sumt具有诊断的作用,因此不建议把这两个命令写在文件里。
2)使用partition功能如果分析的序列不均一,比如与编码区和分编码区,或者想把编码区分为密码子第一、第二和第三位碱基单独分析的话,需要使用partition功能。
在序列文件中增加如下内容
其中charset 用来设置变量并赋值。
1-.\3指的是从第一个位点开始,每个三个位点取出一个值,并把这些值用变量pos1表示。
这代表密码子的第一位。
其他类推。
Partition 和setpartiti两行用来提示程序,序列分为三部分。
Prset 一行用来指定三个部分的参数是独立估计的。
如果序列分为编码
区和非编码区,可以这样写3)指定外群在一组序列中可以指定外群,如果不指定,则以序列文件中的第一个物种作为外群。
外群设置命令为:Outgroup 7 或者outgroupmy_taxon (7指的是要指定的物种在序列文件中的位置)。