多基因联合建树图解教程(引用高老师)

多基因联合建树图解教程（引高老师原创）
工具】（引用高老师原创）
MAFFT（多序列比对及序列排序）、SequenceMatrix（多源数据合并）、PAUP（同质性检验）、Mrbayes（支持分源数据集建树）
【流程】
１.序列比对及排序
在MEGA中打开序列进行逐一进行多重比对，并对序列名称进行排序。

排序的目的主要是避免后续序列串联拼接时发生错位，如上图所示，点击MEGA比对浏览器界面的左上角"Species/Abbrv"即可进行升序/降序排列，最后导出Fasta格式的多重序列比对文件。

2.序列合并
运行SequenceMatrix，在菜单上依次点击“Import”-“Add Sequence”-选择待目的序列，如下图：
导出过程会提示是否将空位标记为问号，建议选择选择“全否”。

逐一添加不同基因的多重比对序列后，同样点击菜单栏上方的“Export”导出nexus文件的合并序列文件，这里注意不同基因的前后顺序。

导出的nexus带序列长度的标识，建议用PAUP等软件对序列文件进化格式化，建议保存为non-interleaved的nexus文件。

3.同质性检验
同质性检验（Testing for homogeneity）两种方法的参考脚本：
（1）不相合长度差异检验 (Incongruence length difference test ,ILD Test)
------------------------------------------------
begin set;
CHARSET 01P1 = 1-825;
CHARSET 02HC = 826-2220;
CHARSET 03Vpg = 2221-2784;
charpartition genes = gene1:01P1, gene2:02HC, gene3:03VPg;
end;
Begin PAUP;
log file=ildtest.log;
hompart partition=genes nreps=100 / start=stepwise addseq=random nreps=10 savereps=no randomize=addseq rstatus=no hold=1 swap=tbr multrees=yes;
log stop;
End;
-------------------------------------------------------------
（2）同质性检验(Partition homogeneity test, PHT)
--------------------------------------------------
begin sets;
charpartition favored = 1:1-825, 2:826-2220, 3:2221-2784;
end;
begin paup;
hompart partition=favored nreps=100 search=bandb;
end;
-------------------------------------------------
这里仅演示ILD Test 检验，将上述参考文件添加在第2步得到合并的nexus文件尾，如下图
添加脚本完毕，在PAUP中打开添加脚本后的nexus文件，运行如下图所示
当异质性检验完成后，同一目录下会生成一个日志文件(*.log)，即为检验结果，如下图所示，p值0.01远小于数据集可联合与不可联合的阈值0.05，表明这些数据集最好不要联合分析。

但后来相关的研究表明，即使p值小于0.01，数据集照样可以联合分析。

4. 联合多基因建树
4.1数据不分区(No partition)：即合并后的数据集视为一体，只计算整体的核苷酸替换模型，操作方法如单基因的系统发育重建，此文不再赘述。

4.2 数据分区(Partition)：即合并的数据集中，针对每个基因分别对应的核苷酸替换模型。

目前支持分区的软件有RaxML、Mrbayes和BEAST等。

以下为Mrbayes的参考脚本：
begin mrbayes;
CHARSET 01P1 = 1-825;
CHARSET 02HC = 826-2220;
CHARSET 03VPg = 2221-2784;
CHARSET 04CP = 2785-3585;
partition gene=4: 01P1,02HC,03VPg,04CP;
set partition=gene;
lset applyto=(1) nst=6 rates=propinv;
lset applyto=(2) nst=6 rates=invgamma;
lset applyto=(3) nst=6 rates=gamma;
lset applyto=(4) nst=6 rates=propinv;
Prset applyto=(all)statefreqpr=dirichlet(1,1,1,1);
mcmcp savebrlens=yes ngen=2000000 samplefreq=100 nchains=4; mcmc;
sumt contype=allcompat burnin=5000;
end;
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