生物竞赛-生物信息学部分-分子进化树

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系统进化树的解读

系统进化树的解读
系统进化树，也称为分子进化树，是生物进化研究中的一个重要工具。

它通过分析不同生物的基因或蛋白质序列，揭示了生物之间的亲缘关系和进化顺序。

系统进化树的基础是假设所有生物都共享一个共同的祖先，并且随着时间的推移，这个祖先的子孙后代发生了分歧和变化。

这些变化体现在他们的基因或蛋白质序列上，因此可以通过对这些序列进行分析，来构建一个表示生物进化历程的树形图。

解读系统进化树需要一定的专业知识。

首先，你需要了解树中的各个物种是如何被分类的，以及它们在进化树中的位置。

这通常需要参考一些专业的生物学资料或数据库。

其次，你需要理解树中的分支长度和分支角度的含义。

分支长度通常表示从一个共同祖先到两个物种之间的进化距离，而分支角度则表示了这些物种之间的亲缘关系。

例如，如果两个物种在树的同一分支上，说明它们之间的亲缘关系较近；如果它们在不同的分支上，则说明它们之间的亲缘关系较远。

此外，你还需要考虑树的可靠性。

一些因素，如样本数量、采样范围和数据质量等，都会影响树的可靠性。

因此，解读系统进化树时需要谨慎对待，避免过度解读或误
导。

总的来说，系统进化树是一种强大的工具，可以帮助我们理解生物之间的亲缘关系和进化历程。

然而，解读系统进化树需要一定的专业知识和谨慎的态度。

只有这样，我们才能从这些树中获取准确的信息，并对生物进化有更深入的理解。

生物信息学进化树

生物信息学进化树进化树是生物信息学中的一项重要工具，用于揭示生物物种之间的进化关系。

通过分析不同物种的基因组序列，可以推断它们之间的亲缘关系和进化历史。

进化树可以帮助我们了解生物的演化过程，揭示不同物种的共同祖先以及它们之间的分支关系。

在构建进化树的过程中，首先需要收集各个物种的基因组数据。

这些数据可以是DNA序列、蛋白质序列或其他形式的生物分子序列。

然后，通过比较这些序列之间的相似性和差异性，可以计算出它们之间的进化距离或相似性分数。

接下来，利用计算机算法可以根据这些进化距离或相似性分数构建进化树。

常见的算法包括最大简约法、邻接法和最大似然法。

这些算法会根据进化距离或相似性分数来确定物种之间的分支关系，从而构建出一棵树状图。

进化树的树枝代表物种的分支演化，而树叶代表当前的物种。

树枝的长度通常表示进化时间的长短，较长的树枝表示较早的分支，较短的树枝表示较晚的分支。

进化树的形态可以有很多种，例如二叉树、无根树和有根树等。

通过观察进化树，我们可以了解到不同物种之间的共同祖先以及它们之间的分支关系。

进化树的分支点代表物种的分裂事件，分支越早代表物种差异越大，分支越近代表物种差异越小。

进化树还可以显示出一些重要的进化事件，例如物种的起源、灭绝、迁移和适应等。

进化树在生物分类学、系统发育学和进化生物学等领域有着广泛的应用。

它可以帮助科学家研究物种的起源和演化过程，揭示生物多样性的来源和演变规律。

进化树还可以用于判断物种的分类和命名，帮助我们更好地理解和研究生物界的多样性。

近年来，随着高通量测序技术的发展，获得大规模的基因组数据变得越来越容易。

这使得构建进化树变得更加准确和可靠。

同时，生物信息学的快速发展也为进化树的构建提供了更多的工具和方法。

例如，基于分子标记的进化树、基于基因组的进化树和基于大数据的进化树等。

生物信息学进化树是一种重要的工具，可以帮助我们揭示生物物种之间的进化关系和演化历史。

通过构建进化树，我们可以了解到不同物种之间的共同祖先以及它们之间的分支关系。

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

生物进化树怎么分析？

生物进化树（Phylogenetic tree）用于描述不同物种之间的进化关系和亲缘关系。

分析生物进化树可以帮助我们理解物种的演化历史和形成过程。

以下是分析生物进化树的一般步骤：
1. 收集数据：首先，收集相关物种的形态特征、遗传信息或分子序列数据。

这些数据可以包括形态特征的测量值、DNA 或蛋白质序列等。

2. 构建数据矩阵：将收集到的数据转化为一个数据矩阵，每行代表一个物种，每列代表一个特征或基因。

3. 选择进化模型：选择合适的进化模型来描述物种之间的进化过程。

不同的模型适用于不同类型的数据，例如形态数据、DNA序列或蛋白质序列。

常用的模型包括最大似然法、贝叶斯推断等。

4. 构建进化树：使用进化模型和数据矩阵来构建进化树。

构建进化树的方法包括邻接法、最小演化法、最大似然法、贝叶斯推断等。

这些方法根据不同的原理和假设来计算物种之间的进化关系。

5. 评估进化树：通过计算进化树的可靠性指标来评估树的准
确性。

这可以包括计算节点的支持值（如Bootstrap值）或进行统计模拟。

6. 解读进化树：根据构建的进化树，可以对物种之间的进化关系进行解读。

进化树提供了关于物种的共同祖先、形态特征的演化和物种分类等信息。

值得注意的是，生物进化树的构建是一个复杂的过程，涉及到数据收集、模型选择和数据分析的多个环节。

因此，对于具体的研究目的，可能需要结合专业知识和相应的软件工具来进行生物进化树的分析。

生物信息学-第四章-多序列比对与分子进化分析

Clustal使用方法
Clustal：目前被最广泛应用的 MSA 方法
可在线分析
可在本地计算机运行序列输入、输出格式
Input FASTA
NBRF/PIR EMBL/SWISSPROT ALN GCG/MSF GCG9/RSF GDE
>sequence 1 ATTGCAGTTCGCA … … >sequence 2 ATAGCACATCGCA… … >sequence 3 ATGCCACTCCGCC… …
10 3 2 5
C B
2
D
outgroup 外群、外围支
系统发育树构建步骤
多序列比对（自动比对、手工校正）
最大简约法 (maximum parsimony, MP) 距离法选择建树方法（替代模型） (distance) 最大似然法 (maximum likelihood, ML) 贝叶斯法 (Bayesian inference) UPGMA
多序列比对的应用： •系统发育分析(phylogenetic analysis) •结构预测(structure prediction) •序列基序鉴定(sequence motif identification) •功能预测(function prediction) ClustalW/ClustalX：一种全局的多序列比对程序，可以用来绘制亲缘树，分析进化关系。 MEGA5——分子进化遗传分析软件
比对参数设置
两两比对参数
多序列比对参数
点击进行多序列比对
比对结果 “*”、“:”、“.” 和空格依次代表改位点的序列一致性由高到低
第四步：比对完成，选择结果文件的保存格式
可进一步对排列好的序列进行修饰（1）

从DNA序列到分化时间——进化树与分子钟

中国科学院植物研究所生物多样性与生物安全研究组组会报告
从DNA序列到分化时间 ——进化树与分子钟
博士研究生张金龙
2010-1-29
报告内容
一 DNA序列二序列比对三碱基替换模型及其筛选四进化树的构建五树的可信度 Bootstrap 六分子钟
2010-1-29
从DNA序列到分化时间
从DNA序列到分化时间 24
碱基替换模型
n n
General Time Reversible model (GTR) 是所有碱基替换模型中考虑参数最多的，之前的模型都可以看做GTR模型的特例。实际的碱基比例是不等的（两两之间），两两之间的替换率也是不等的，而所有这些参数的均已经以整合到GTR模型中。
n物种数, t进化树的数目
2010-1-29 从DNA序列到分化时间 34
n
进化树数量随物种数增加的变化自 A.Stamatakis 2007
从DNA序列到分化时间 35
2010-1-29
建立进化树的软件
n n n n n n
PHYLIP 距离法、极大似然法等 PAUP* 最大简约法、极大似然法、距离法等 MrBayes 贝叶斯法 PHYML 极大似然法（大样本量） RAMxL 极大似然法（大样本量） MEGA 距离法、极大似然法等
从DNA序列到分化时间 4
2010-1-29
3. 各种进化树 (自N. Nikolaidis）
2010-1-29 从DNA序列到分化时间 5
一 DNA序列
DNA序列
n n n n n n
由ATCG四个碱基组成，一般从其3’端作为起始。一个基因的长度在几百到几千个bp(碱基对)不等。现有的序列可在NCBI 检索，下载。 NCBI National Center for Biotechnology Information

生物信息学原理题库

一、关于BLAST简述BLAST搜索的算法思想。

答：BLAST是一种局部最优比对搜索算法，将所查询的序列打断成许多小序列片段，然后小序列逐步与数据库中的序列进行比对，这些小片段被叫做字”word”；当一定长度的的字（W）与检索序列的比对达到一个指定的最低分（T）后，初始比对就结束了；一个序列的匹配度由各部分匹配分数的总和决定，获得高分的序列叫做高分匹配片段（HSP），程序将最好的HSP双向扩展进行比对，直到序列结束或者不再具有生物学显著性，最后所得到的序列是那些在整体上具有最高分的序列，即，最高分匹配片段（MSP），这样，BLAST 既保持了整体的运算速度，也维持了比对的精度。

BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途什么？答：blastn是将给定的核酸序列与核酸数据库中的序列进行比较；Blastp是使用蛋白质序列与蛋白质数据库中的序列进行比较，可以寻找较远的关系；Blastx将给定的核酸序列按照六种阅读框架将其翻译成蛋白质与蛋白质数据库中的序列进行比对，对分析新序列和EST很有用；Tblastn将给定的氨基酸序列与核酸数据库中的序列（双链）按不同的阅读框进行比对，对于寻找数据库中序列没有标注的新编码区很有用；Tblastx只在特殊情况下使用，它将DNA被检索的序列和核酸序列数据库中的序列按不同的阅读框全部翻译成蛋白质序列，然后进行蛋白质序列比对BLAST中，E值和P值分别是什么，它们有什么意义？•答：BLAST中使用的统计值有概率p值和期望e值。

• E期望值(E-value)这个数值表示你仅仅因为随机性造成获得这一比对结果的可能次数。

这一数值越接近零，发生这一事件的可能性越小。

从搜索的角度看，E值越小，比对结果越显著。

默认值为10，表示比对结果中将有10个匹配序列是由随机产生，如果比对的统计显著性值(E值)小于该值(10)，则该比对结果将被检出，换句话说，比较低的E值将使搜索的匹配要求更严格，结果报告中随机产生的匹配序列减少。

生物竞赛-生物信息学部分-分子进化树

三种不同的Homologs
基因平移与网状树
越来越多的细菌和动植物的基因测试显示，基因并不是简单遗传给生命树上的个别枝条，它们还在物种之间以不同的进化路径转换，其结果是一个杂乱无章的“生命网”。
水平基因转移是指在不同生物个体间或单个细胞内部细胞器之间，遗传物质的交流。早在1993 年，就有生物学家提出细菌的基因排序不是树状，而是网状。1999年，美国《科学》杂志发表言论说：“生命进化树并不是真实存在于自然界中的，而是人类用来规划自然界的一个理论。”但是，有研究者运用更多的研究捍卫达尔文的观点，认为所谓网状的进化论是理想化、不切实际的想法。
有根树与无根树
有根树反映了树上物种或者基因进化的时间顺序,通过分析有根树的树枝的长度，可以了解不同的物种或者基因以什么方式和速率进化。
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。
做有根树需要指定outgroup。所谓outgroup，就是你所分
通析的过东外西类之外群的一个group。比如你分析人类的不同人种，就来选总个之确c保h定i证mp树它an在根ze你e，要你分要析分的析gr哺ou乳p之动外物，，但就又选不个太鳄远鱼就乌行龟了之。类，将
达尔文与《进化论》
达尔文主义
优胜劣汰，适者生存理论：生物都有繁殖过剩的倾向，而生存空间和食物是有限的，所以生物必须
“为生存而斗争”。在同一种群中的个体存在着一定程度的变异，那些具有能适应环境的有利变异的个体将存活下来，并繁殖后代，并把有利变异遗传给后代，不具有有利变异的个体就被淘汰。如果自然条件的变化是有方向的，则在历史过程中，经过长期的自然选择，微小的变异就得到积累而成为显著的变异。由此可能导致亚种和新种的形成。以长颈鹿为例：一群长颈鹿，脖子长长短短的都有，但自然环境中较低处的树叶都吃完了，只有那些脖子长的能够到更高处叶子的鹿才能吃饱并繁衍后代，而那些脖子不够长的饿死了，也就没有了后代。

生物信息学中的序列比对与进化树构建算法研究

生物信息学中的序列比对与进化树构建算法研究序列比对是生物信息学中重要的分析方法之一，通过比对不同生物种类的DNA、RNA或蛋白质序列，可以揭示它们之间的相似性和差异性，并为分析进化关系、功能预测等提供基础。

序列比对的基本思想是将两个或多个序列进行比对，并找出它们之间的相似性。

在序列比对中，常用的方法有全局比对、局部比对和多序列比对。

全局比对方法是将整个序列进行比对，一般采用Needleman-Wunsch算法或Smith-Waterman算法。

这些算法根据序列间的单个碱基或氨基酸之间的匹配、错配和缺失情况，计算出序列的相似度得分。

全局比对方法适用于较短的序列，优点是能够找到完全匹配的区域，但是对长序列不适用，计算复杂度较高。

局部比对方法主要用于比对较长的序列或存在较大插入缺失的序列。

常用的算法有BLAST和FASTA算法。

这些算法采用快速搜索的策略，先找出序列间的高度相似的片段，然后再进行比对和分析。

局部比对方法能够找到较长序列内的相似片段，但可能无法找到全局的最优比对。

多序列比对方法用于比对三个或更多序列，揭示它们之间的共同特征和区别。

常用的方法有多重序列比对和进化树构建。

多重序列比对旨在将多个序列按照匹配和错配的原则进行比对，以找到共同的序列区域。

进化树构建方法基于序列的相似性和进化关系，将多个序列构建成进化树，以揭示它们之间的进化关系。

在序列比对的过程中，常用的比对算法还包括Pairwise比对、局部比对、多重比对等方法。

这些方法都有自己的特点和适用范围，根据具体的研究目的和数据特点选择合适的方法进行序列比对。

进化树构建是生物信息学中的重要研究方向之一，用于揭示不同生物种类之间的进化关系。

进化树是一种图形化的表示方式，能够清晰地展示物种间的分支关系、共同祖先以及进化时间。

进化树的构建主要基于序列的相似性和进化关系。

在进化树构建中，常见的方法包括距离法、最大简约法和最大似然法。

距离法基于序列间的距离矩阵，通过测量序列间的差异程度来构建进化树。

生物信息学名词解释

1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科模型;处理及分析，并以生物学知识2.二级数据库：3.FASTA序列格式：是将DNA始，其他无特殊要求。

4.genbank序列格式：是GenBank身，以“//”结尾。

5.Entrez检索系统：是NCBI点。

6.BLAST：7.查询序列（query sequence）索并进行相似性比较的序列。

P988.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。

包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。

P29 9.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。

P2918.直系同源：指由于物种形成事件来自一个共同祖先的不同物种中的同源序列，具有相似或不同的功能。

（书：在缺乏任何基因复制证据的情况下，具有共同祖先和相同功能的同源基因。

）19.旁系（并系）同源：指同一个物种中具有共同祖先，通过基因重复产生的一组基因，这些基因在功能上可能发生了改变。

(书：由于基因)UPGMA）：最初，每个序列归为一类，然后找到）：是一种不仅仅计算两两比对距算法要求进化速率保持恒定的缺陷。

）：在一系列能够解释序列差异的的进化树中找）：它对每个可能的进化位点分配一个概率，然tree）：在同一算法中产生多个最优树，合并这）：放回式抽样统计法。

通过对数据集多次）：开放阅读框是基因序列的一部分，包含一段codon bias）：氨基酸的同义密码子的使用频率与相量高的同功tRNA所对应的密码子，这种效应称为密码子偏好性。

30.基因预测的从头分析：依据综合利用基因的特征，如剪接位点，内含子与外显子边界，调控区，预测基因组序列中包含的基因。

31.结构域（domain）：保守的结构单元，包含独特的二级结构组合和疏水内核，可能单独存在，也可能与其他结构域组合。

高中生物竞赛难点知识点

高中生物竞赛难点知识点高中生物竞赛是一项对生物学知识掌握程度和应用能力的综合测试，其中涉及的难点知识点众多。

以下是一些常见的难点知识点：1. 细胞结构与功能：细胞是生物体的基本单位，其结构复杂，功能多样。

难点包括细胞器的分类、功能以及它们之间的相互作用。

2. 遗传学原理：遗传学是生物学中的一个重要分支，涉及到基因的传递、表达和变异。

难点包括孟德尔遗传定律的应用、连锁与基因重组、基因突变和染色体变异等。

3. 生物进化：进化论是生物学的基石之一。

难点包括自然选择、物种形成、进化树的构建以及生物多样性的起源等。

4. 生物化学：生物化学研究生物体内化学过程和物质。

难点包括酶的作用机理、代谢途径、蛋白质结构与功能等。

5. 分子生物学：分子生物学是研究生物分子的结构和功能。

难点包括DNA复制、RNA转录和蛋白质翻译过程，以及基因表达调控机制。

6. 生态学：生态学研究生物与其环境之间的关系。

难点包括生态系统的结构和功能、物种间相互作用、生态平衡以及生物多样性保护等。

7. 生物技术：生物技术是应用生物学原理来创造新产品或改进现有产品。

难点包括基因工程、细胞工程、蛋白质工程等。

8. 生物信息学：生物信息学是生物学与信息技术的交叉领域。

难点包括基因组序列分析、蛋白质结构预测、生物数据库的构建和应用等。

9. 神经生物学：神经生物学研究神经系统的结构和功能。

难点包括神经元的信号传递、神经网络的形成以及大脑功能的调控等。

10. 发育生物学：发育生物学研究生物体从受精卵到成熟个体的发育过程。

难点包括胚胎发育的各个阶段、细胞分化和组织形成等。

掌握这些难点知识点不仅需要扎实的基础知识，还需要能够灵活运用这些知识解决实际问题。

参加生物竞赛的学生应该通过大量的阅读、实验和练习来加深对这些知识点的理解和应用能力。

生物信息学第七章分子进化与系统发育分析2

生物信息学第七章分子进化与系统发育分析（2）同义与非同义的核苷酸替代❒同义替代：编码区的DNA序列，核苷酸的改变不改变编码的氨基酸的组成❒非同义替代：核苷酸改变，从而改变编码氨基酸的组成❒计算方法：进化通径法Kimura两参数法采用密码子替代模型的最大似然法SdS❒Ka/Ks ~ 1: 中性进化❒Ka/Ks << 1: 阴性选择，净化选择❒Ka/Ks >> 1: 阳性选择，适应性进化❒多数基因为中性进化，约1%的基因受到阳性选择->决定物种形成、新功能的产生❒PAML, MEGA等工具：计算Ka/Ks及统计显著性进化通径法：Nei-Gojobori❒首先需要考虑：潜在的同义（S ）和非同义位点数（N ）❒基本假设：所有核苷酸的替代率相等❒用f i 表示某一个密码子第i 位的核苷酸上发生同义替代的比例；(i=1,2,3)❒所有密码子潜在的同义和非同义替代的位点数定义如下：，n=3-s∑==31i i f s潜在的同义和非同义位点数的估计❒例如对于Phe, 密码子TTT, 第三位T变成C时为同义替代，变成A/G为非同义替代❒因此：❒s=0+0+1/3❒n=3-1/3=8/3❒终止密码子忽略不计；如Cys的TGT, s=0.5整个序列的同义与非同义估计❒和N=3C-S; Sj 为第j 位密码子的s 值，C 为所有密码子的总数❒S+N=3C ：所比较的核苷酸的总数∑==C j j S S 1S d 与N d 的计算：进化通径❒当一对密码子仅存在一个差异时，可以立即判断是同义还是非同义，进化通径只有一种可能；例如对于GTT(Val)和GTA(Val),s d =1,n d =0;而对于ATT(I)和ATG(M)，s d =0,n d =1❒一对密码子存在两个差异时：两种进化通径(简约法，即最少需要)。

例如：比较TTT(Phe)和GTA(Val): (1) TTT(Phe)<->GTT(Val)<->GTA(Val)(2) TTT(Phe)<->TTA(Leu)<->GTA(Val)❒s d =1/2=0.5,n d =3/2=1.5❒同样，终止密码子不予考虑一对密码子存在三个差异时：六种进化通径。

生物信息学作业

生物信息学作业生物信息学试题1、构建分子系统树的主要方法有哪些？并简要说明构建分子进化树的一般步骤。

（20分）答：（1）构建进化树的方法包括两种：一类是序列类似性比较，主要是基于氨基酸相对突变率矩阵（常用PAM250）计算不同序列差异性积分作为它们的差异性量度（序列进化树）；另一类在难以通过序列比较构建序列进化树的情况下，通过蛋白质结构比较包括刚体结构叠合和多结构特征比较等方法建立结构进化树(2)序列比对——选取所需序列——软件绘制具体如下：a测序获取序列或者在NCBI上搜索所需的目的序列b在NCBI上做blast：比对相似度较高的基因，并以fast格式下载，整合在*txt文档中。

c比对序列，比对序列转化成*meg格式d打开保存的*meg格式文件，构建系统进化树2、氨基酸序列打分矩阵PAM和BLOSUM中序号有什么意义？它们各自的规律是什么？（10分）（1）PAM矩阵：基于进化的点突变模型，如果两种氨基酸替换频繁，说明自然界接受这种替换，那么这对氨基酸替换得分就高。

一个PAM就是一个进化的变异单位, 即1%的氨基酸改变。

BLOSUM矩阵：首先寻找氨基酸模式，即有意义的一段氨基酸片断，分别比较相同的氨基酸模式之间氨基酸的保守性（某种氨基酸对另一种氨基酸的取代数据），然后，以所有60％保守性的氨基酸模式之间的比较数据为根据，产生BLOSUM60；以所有80％保守性的氨基酸模式之间的比较数据为根据，产生BLOSUM80。

（2）PAM用于家族内成员相比，然后把所有家族中对某种氨基酸的比较结果加和在一起，产生“取代”数据（PAM-1 ）；PAM-1自乘n次，得PAM-n。

PAM-n中，n 越小，表示氨基酸变异的可能性越小；相似的序列之间比较应该选用n值小的矩阵，不太相似的序列之间比较应该选用n 值大的矩阵。

PAM-250用于约 20%相同序列之间的比较。

BLOSUM-n中，n越小，表示氨基酸相似的可能性越小；相似的序列之间比较应该选用n 值大的矩阵，不太相似的序列之间比较应该选用n值小的矩阵。

进化树分析

Â功能上重要的大分子或大分子的局部在进化速率上明显低于那些在功能上不重要的大分子或者大分子局部。 (引起表型发生显著改变的突变发生的频率要低于无明显表型发生显著改变得突变发生的频率）
V 氨基酸
Â 例：血红蛋白分子的外区的功能要次于内区的功能，外区的进化速率是内区进化速率的10倍。
V 核苷酸
Â 例：DNA密码子的同义替代频率高于非同义替代频率；内含子上的核苷酸替代频率较高。
分子钟: 进化时间的估计
1. 遗传距离d的计算：
V A. 氨基酸序列：p-距离，d-距离，Γ-距离； V B. DNA序列： Jukes-Cantor距离，Kimura距离；
2. 物种分歧点：使用考古数据确定共有祖先；确定分化时间T; 3. 计算分子的分化/进化的速率：r=d/2T; 4. 对新的序列，计算分化时间： Tnew=dnew/2r
系统发育分析术语
直系同源(orthologs): 同源的基因是由于共同的祖先基因进化而产生的. 旁系同源(paralogs): 同源的基因是由于基因复制产生的.
以上定义源自Fitch, W.M. (1970) Distinguishing homologous from analogous proteins. Syst. Zool. 19, 99–113
系统发育树：三种类型
分支图
Taxon B Taxon C Taxon A Taxon D
1 1
进化树
6
时间度量树
Taxon B Taxon B Taxon C Taxon A Taxon D
Taxon C
Taxon A Taxon D
只用分支信息，无支长信息
遗传变化
时间

生物信息学中的序列比对与进化树构建

生物信息学中的序列比对与进化树构建生物信息学是一门涉及生命科学和计算科学的交叉学科，其应用在分子生物学、生物医学、生态学、进化论、生物技术等诸多领域中。

序列比对和进化树构建是生物信息学的重要组成部分，是理解生物学进化的重要途径之一。

一、序列比对序列比对是将两个或多个蛋白质或核酸序列究竟有多少相同、多少不同进行比较的过程。

序列比对在生物学中极其重要，因为它可以帮助科学家确定两个生物物种之间的相似性，进而推断它们之间的亲缘关系以及共同祖先的时间。

序列比对中最基础和常用的方法是全局比对和局部比对。

全局比对试图比较两个序列的完整长度，一般用于比较相似性较高的序列，它最先被应用于分析DNA和蛋白质，是序列比对过程中最古老、最经典的算法方法。

而局部比对则更注重比较两个序列中的相似区域，忽略其中任何间隔，通常用于比较两个较短的序列或者两个相对较不相关的序列。

例如，在核酸序列比对中，这种算法更适用于获取多个剪接变异或者重复序列之间的相似性。

另外，序列比对有一个关键问题，就是如何准确的衡量两条序列的相似性和相异性。

在这方面有很多方法，例如编辑距离、盒子型、PAM矩阵、BLOSUM 矩阵等等，其中都采用了不同的评分标准。

二、进化树构建进化树（Phylogenetic Tree）是用来表示生物物种间亲缘关系的结构，也称演化树或家谱树。

进化树是通过对基于DNA和RNA等生物分子序列进行分析，推导出各物种之间共同祖先的关系构建起来的，同时它也综合了形态、系统和分子信息等其他生物学数据。

进化树的构建过程中涉及许多算法，其中最基础的是贪心算法。

贪心法从序列的最初状态开始，一步步选择最佳的演化路径，最终得到最优的进化树；而Neighborhood-joining (NJ)算法则是以序列之间的 Jukes-Cantor 模型距离或 Kimura 二参数模型距离为基础，使用最小进化步骤（Minimum Evolution，ME）标准构建进化树，是目前应用比较广泛的算法。

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。

生物信息学-06多序列比对和进化树分析

第一、
第六章多序列比对和分子系统
发育分析
第一节序列间比对
Definitions
Pairwise alignment
The process of lining up two sequences to achieve maximal levels of identity (and conservation, in the case of amino acid sequences) for the purpose of assessing the degree of similarity and the possibility of homology.
Pairwise sequence alignment programs
Multiple sequence alignment programs
How to get multiple sequences? Sequence BLAST Program
Two kinds of multiple sequence alignment resources
[1] Databases of multiple sequence alignments Text-based searches of CDD, Pfam (profile HMMs), PROSITE Database searches with a query sequence with BLAST, CDD, PFAM [2] Multiple sequence alignmentW, CLUSTAL X
Homology (同源性)
Similarity attributed to descent from a common ancestor.

生物信息学题库--精校+整理

生物信息学题库一、名词解释1.生物信息学:生物分子信息的获取、存贮、分析和利用;以数学为基础, 应用计算机技术, 研究生物学数据的科学。

2.相似性(similarity):相似性是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA 碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。

3.同源性(homology):生物进化过程中源于同一祖先的分支之间的关系。

4.BLAST(Basic Local Alignment Search Tool):基本局部比对搜索工具, 用于相似性搜索的工具, 对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。

5.HMM隐马尔可夫模型:是蛋白质结构域家族序列的一种严格的统计模型, 包括序列的匹配, 插入和缺失状态, 并根据每种状态的概率分布和状态间的相互转换来生成蛋白质序列。

6.一级数据库:一级数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据, 只经过简单的归类整理和注释(投稿文章首先要将核苷酸序列或蛋白质序列提交到相应的数据库中)7、二级数据库:对原始生物分子数据进行整理、分类的结果, 是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。

8、GenBank: 是具有目录和生物学注释的核酸序列综合公共数据库, 由NCBI构建和维护。

9、EMBL: EMBL 实验室: 欧洲分子生物学实验室。

EMBL 数据库: 是非盈利性学术组织 EMBL 建立的综合性数据库, EMBL 核酸数据库是欧洲最重要的核酸序列数据库, 它定期地与美国的GenBank、日本的 DDBJ 数据库中的数据进行交换, 并同步更新。

10、DDBJ: 日本核酸序列数据库, 是亚洲唯一的核酸序列数据库。

11.Entrez:是由 NCBI 主持的一个数据库检索系统, 它包括核酸, 蛋白以及 Medline 文摘数据库, 在这三个数据库中建立了非常完善的联系。

12.SRS(sequence retrieval system):序列查询系统, 是 EBI 提供的多数据库查询工具之一。

分子进化树构建的简要步骤（以蛋白为例）

分⼦进化树构建的简要步骤（以蛋⽩为例）PhyML利⽤氨基酸序列建树步骤（核酸建树也可以作为参考）前⾔：本⽂阅读对象适合建树新⼿，⽣物信息学⾼⼿请勿嘲笑，其中有什么错误还恳请指点。

为什么要建树及其你要解决什么问题这⾥不做讨论，只是⼀个纯粹的建树过程，前期的序列收集过程⾃⼰费⼼，根据⾃⼰的需要来做。

这⾥主要是最⼤似然法来建树，NJ法像mega这些软件中都有集成，最新的mega7也集成ML法，不过模型及各种参数不⼀定适合你，所以学习多种多种⽅法也是有⽤的，PhyML速度较慢，如果数列数量较多、步长检验次数多，等待时间会很长，有可能达到⼏⼗⼩时，也与电脑配置有关，⼀般时间都是以⼩时计数，所以要有⼼理准备，如果数据量⼤，推荐⽤RaxML或其他⽅法建树，它处理速度要⽐PhyML 快，不过RaxML是纯命令操作，对不熟悉命令及参数意义的⼈有⼀定难度，我只在linux 下操作过，在win下没有使⽤过。

本⽂是⽤氨基酸建树过程，如果你是⽤核酸序列建树，也可以参考这个过程，核酸替代模型请⽤jmodeltest或其他同功软件计算。

由于PhyML计算过程⽐较长，做⼀遍⽐较耗时，推荐你⽤其他软件⽤NJ法先⾏试验建树，看看你选择的序列是否有效及符合你的预期结果，调整好序列后再⽤PhyML跑⼀遍看结果是否符合⾃⼰的要求。

PhyML有线上版本，只需要提交序列⽐对结果，设置模型参数，留下邮箱等待就会给你返回结果，不过时间不可控，根据⾃⾝情况选择线上还是本地⾃⼰建树。

⽔平有限，如有错误遗漏恳请各位指点。

如果在⽂库不能下载，可以去⽹盘下载，见⽂末。

●建树过程：序列准备-模型选择-建树及树的验证。

●环境准备：电脑^-^Windows或者Linux都可以（没试过mac，如果是mac环境，请参考具体的操作⼿册）、ProtTest、PhyMl及序列⽐对的软件，线上或本地都可以。

1.序列准备：在⾃⼰熟悉的数据库中（我⾃⼰⽐较熟悉Ncbi）上做blast，选取跟要建树蛋⽩同源的各物种序列，下载到本地，整合到⼀个fasta⽂件中，注意修改物种名称，字数最好不要太长，序列⽐对后.phy格式⽂件对⽂件名长度有限制（这个可能跟软件有关系，只要⾃⼰知道是什么物种，不⾄于混淆就⾏），注意规范性，fasta⽂件中最好除了>头标，字母及下划线不要有其他不相关的字符，因为如果后⾯你要⽤软件分析.phy⽂件的时候这些软件对.phy的格式要求⽐较变态，有其他多余字符它都会报错的（你如果在dos 下⽤命令合并⽂件请注意⽂件中最后⼀⾏的字符，请删除）。

生物竞赛参考书目推荐(完整版)

生物竞赛参考书目推荐（完整版）第一模块：生物化学、细胞生物学、微生物学、生物信息学、生物技术（约占联赛试题25%）一、生物化学部分（约占模块30+%）1. 生物化学原理（第三版）主编：杨荣武出版社：高等教育出版社简介：目前更新到第三版。

杨sir的生化极其有个人特色，比起简明生化提供了更多更准确的知识内容，知识窗介绍的小故事也很好很有趣，就是页码写在前面的目录十分诡异。

经验值：很多掉落宝物：省一及以上2. 生物化学（第四版）主编：王镜岩出版社：高等教育出版社简介：原沈同先生的大部头，上下两册，加起来1400+吧。

目前出到第四版，但电子版为第三版。

应该是国内生化最全面最权威的参考书籍，内容巨细无遗，解释了很多细节问题（NAD的A是干啥的？为什么原核DNA复制需要Tus-Ter系统），其实读全了也就把分子给拿下了。

一般而言，本书超过了竞赛的要求；问题也存在，如有一些小错，以及部分知识点没有更新，需要有选择的阅读，平时遇到问题多多查阅即可。

如果觉得太厚了还有个二合一脱水版《生物化学教程》，内容就少多了，查很多都查不到。

经验值：超级多掉落宝物：国奖3. 生物化学简明教程（第五版）主编：张丽萍出版社：高等教育出版社简介：由原来的小白皮小黑皮变成了第五版的小蓝皮。

适合入门，但对付联赛及以上的竞赛是不够的。

另外相对来说书中的问题比较多，比如最基础的单糖构型与旋光性就写错了，但是在讲氨基酸时构型与旋光性的关系又是对的（迷惑操作大赏）。

大家在看书的时候务必保持清醒。

经验值：一般掉落宝物：省一4. 普通生物化学（第五版）主编：郑集出版社：高等教育出版社简介：郑集老先生的生化教材，目前是第五版。

初版厚度内容大体相当《生物化学教程》，第五版大幅精简，把更多内容以多媒体形式在线化了，这也是近年来国内大学教材追随国外教材的趋势。

如果觉得沈同厚这本是不错的选择。

郑老先生后来写过很多与养生相关的书籍，想必从生化的研究中获得了很多灵感~经验值：很多掉落宝物：省一及以上5. 其它生物化学教材喜欢更换不同版本的教材补充阅读的同学，生化这块还可以读的有清华大学王希成老师的生物化学（稍稍强于生化简明，比其它基本内容都少），以及人卫版的生物化学（相比生理没有大优势，内容多于王希成版少于其它）等。