系统发育树构建方法研究
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。
系统发育树主要的四种构建方法
系统发育树主要的四种构建方法系统发育树（PhylogeneticTree）是生物学中最重要的概念之一，代表着物种的演变和发展关系，因此在基因组学、进化生物学等领域被广泛使用。
系统发育树以树状结构来组织物种之间的关系，这种结构形象地描绘了物种发展演化脉络，以及物种之间的亲缘关系。
通常情况下，系统发育树构建通过收集系统发育记录内容，通过分析物种间的相似性和距离，将这些信息映射到一个空间，以构建一个描述系统发育关系的树状结构。
本文将介绍构建系统发育树的四种主要方法，并结合实例详细说明其原理、优缺点。
第一种方法是基于分支的构建方法。
该方法的原理是从物种之间的共有特性出发，基于一组物种形态上的关系构建树。
该方法对物种之间的亲缘关系比较友好，但是它忽略了物种之间的根源关系，无法从真实的物种演化关系中考虑更多的信息。
以拟南芥（Arabidopsis thaliana）为例，其系统发育树利用了分支的构建方法，以体内的形态特征（如叶片的外形）为基础，把它与附近的物种进行比较，得到了拟南芥系统发育树的结构。
第二种方法是基于遗传标志物的构建方法。
在这种方法中，研究者采集物种的遗传标志物，包括核酸序列和蛋白质序列等，然后从遗传标志物间的相似性出发，计算出物种之间的进化距离，最后构建系统发育树。
此外，通过分析核酸序列的变异情况，也可以得到更准确的系统发育树。
以海岸铃声花（Lobelia cardinalis）为例，在其系统发育树的构建中，研究者采集了它的核酸序列、蛋白质序列，并与附近的物种进行比较，分析其遗传标志物的相似性，从而得到了海岸铃声花系统发育树的结构。
第三种方法是基于表型特征的构建方法。
表型特征是物种形态上可以观察到的特征，而表型比较可以帮助我们更好地分析物种间的进化距离，为物种系统发育树的构建提供依据。
以金星兰（Phalaenopsis amabilis）为例，其系统发育树利用了表型特征的构建方法，以金星兰的叶片形态等特征，与附近的物种进行比较，从而得到了金星兰的系统发育树结构。
系统发育树构建的三种方法(一)
系统发育树构建的三种方法(一)三种系统发育树构建方法在生物学中，系统发育树是指生物种类之间的亲缘关系。
通过构建系统发育树，我们可以了解不同生物种类之间的演化历程和联系。
下面我们来介绍三种系统发育树构建的方法。
距离法距离法是一种常用的构建系统发育树的方法。
它的基本思想是根据不同生物种类之间的距离进行分类。
距离可以是基于相似性的度量，也可以是基于差异性的度量。
常见的距离度量包括曼哈顿距离、欧几里德距离、切比雪夫距离等。
距离矩阵是距离法的重要组成部分，它是一个方阵，包含了所有生物种类之间的距离值。
构建系统发育树的过程就是通过对距离矩阵进行聚类（clustering）实现的，聚类的目标是将所有生物种类分为几个亚类，使得每个亚类内部的距离较小，不同亚类之间的距离较大。
距离法的优点是计算简单，易于理解和实现，但它也存在一些缺点，如可能会受到距离度量方法的影响，对于复杂的数据集不够精确等问题。
最大简约法最大简约法（Maximum Parsimony）是另一种常用的构建系统发育树的方法。
它的基本思想是在所有可能的构建树中，选择最优的一棵树使得总的分支长度最短。
在最大简约法中，每个生物种类都被认为有一个共同的祖先，并且所有的演化事件都发生在该祖先的分支上。
最大简约法的优点是具有高度的准确性和可靠性，但计算复杂度较高，需要考虑多个参数的优化问题。
最大似然法最大似然法（Maximum Likelihood）是一种统计学方法，它的基本思想是估计不同系统发育树的概率，并选择具有最高概率的一棵树。
最大似然法的关键在于建立一个模型，该模型需要考虑生物种类之间的演化速率、基因突变率、特征亲缘关系等因素。
最大似然法计算量较大，但是它的结果在重复实验中更加可靠和稳定。
三种系统发育树构建方法各有优缺点，在实际应用中，我们需要结合具体的研究问题和数据特点来选择最适合的方法。
通过不断的探索和实践，才能更好地理解和探索生命的奥秘。
总结系统发育树的构建是生物学和生物信息学中一个重要的研究领域。
系统进化树的构建方法
系统进化树的构建方法系统进化树（systematic phylogenetic tree）是用于描述不同物种之间进化关系的一种图形化表示方法，可以帮助我们理解物种的起源、演化和分类。
构建系统进化树主要涉及到物种的分类学和进化生物学知识，以及系统发育分析方法。
下面将介绍系统进化树的构建方法。
1.选择研究对象：确定研究的物种范围，通常会选择有代表性的物种，包括已知的和新发现的物种。
2.收集DNA序列数据：从每个研究对象中提取DNA样本，并通过PCR扩增得到所需的基因序列。
常用的基因包括线粒体基因COI、核基因ITS 等，根据具体研究目的和对象进行选择。
3.序列比对：将收集到的DNA序列进行比对，通常采用计算机程序进行全局比对，比对结果会显示序列之间的同源区域和差异。
4. 构建系统进化树：有多种方法可以构建系统进化树，其中最常用的是系统发育建模方法，如最大简约法（maximum parsimony）、最大似然法（maximum likelihood）和贝叶斯推断（Bayesian inference）等。
最大简约法是最简单和最常用的构建系统进化树的方法之一、它基于简约原则，认为进化过程中最少的演化步骤是最可能的。
方法将不同物种的序列进行比对，统计共有的字符以及不同的字符，根据最小化改变的原则，得到进化树。
最大似然法使用概率模型来计算物种之间的进化关系，根据序列数据的概率分布确定最可能的进化树。
这种方法考虑了不同序列字符的不同演化速率以及序列之间的相关性。
贝叶斯推断方法基于贝叶斯统计学原理，通过计算不同进化树的后验概率来确定最有可能的进化树。
该方法能够对不同进化模型和参数进行全面的推断，但计算复杂度较高。
5.进行分支长度调整和进化树根的定位：进化树的分支长度表示物种间的差异，可以根据各个物种间的差异大小进行调整。
进化树的根通常是已知的进化历史或已知的进化事件，如灭绝事件等，可以通过分析群体间的基因流动等信息进行推断。
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。
系统发育树的构建与分析方法
系统发育树的构建与分析方法概述系统发育树是生物学中重要的研究工具，通过构建系统发育树可以探究生物之间的关系，研究进化过程和生物多样性。
本文将介绍系统发育树的构建和分析方法。
系统发育树的构建方法系统发育树的构建方法可以分为以下几种：1. 相似性分析法相似性分析法是最简单和常用的构建系统发育树的方法之一。
该方法通过比较不同物种的形态、行为、生理等特征的相似性，判断它们之间的亲缘关系。
这种方法的局限性在于很多特征可能出现多次独立进化，而不是从共同祖先继承的。
2. 分子序列分析法由于DNA或蛋白质序列的进化是按照分子钟模型进行的，因此分子序列分析成为当前构建系统发育树的最常用和最准确的方法之一。
该方法通过比较生物体DNA或蛋白质序列的差异，建立相似度矩阵，并在此基础上运用数学模型进行树的构建。
3. 基因组分析法基因组分析法通过直接比较不同生物体的基因组，从而确定它们之间的进化关系。
这种方法包括全基因组比较和重构古基因组。
4. 形态-分子组合分析法形态-分子组合分析法是将形态特征和分子特征结合起来分析生物之间的进化关系。
在这种方法中，形态特征通常用于解决分子序列存在误差的问题。
系统发育树的分析方法系统发育树的分析方法包括静态分析和动态分析两种。
静态分析静态分析是指对系统发育树形态和拓扑关系的分析，这种方法主要依靠人工分析和软件分析两种方式。
1. 人工分析法人工分析法主要是通过比较不同树之间的拓扑结构和相应的节点值，判断它们之间的相关性。
人工分析法需要手动绘制树，并用统计方法比较不同树之间的相似性。
2. 软件分析法软件分析法主要是应用多种专业软件进行计算和模拟，比如molecular evolution software suite (MEGA)、PAUP和PhyML等。
这种方法可以减少人力工作，提高分析准确性。
动态分析动态分析是指以时间序列为基础，考察系统发育树演化的过程和趋势。
这种方法主要依靠统计分析方法，如马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)、Bayesian标记链蒙特卡罗（MCMC）等。
系统发育树构建方法优劣
2．最大简约法最大简约法(maximum parsimony method，MP)最早是基于形态特征分类的需要发展起来的，具体的算法有许多不同版本，其中有些已被广泛地应用于分子进化研究中。
利用MP方法重建系统发生树，实际上是一个对给定OTUs其所有可能的树进行比较的过程。
对某一个可能的树，首先对每个位点祖先序列的核苷酸组成做出推断，然后统计每个位点用来阐明差异的核苷酸最小替换数目。
在整个树中，所有信息简约位点最小核苷酸替换数的总和称为树的长度(常青和周开亚，1998)。
MP法是一种优化标准，这种标准遵循“奥卡姆剃刀原则(Occam’S Razor principle)”：对数据最好的解释也是最简单的，而最简单的所需要的特别假定也最少。
MP法基于进化过程中所需核苷酸(或氨基酸)替代数目最少的假说，对所有可能正确的拓扑结构进行计算并挑选出所需替代数最小的拓扑结构作为最优系统树，也就是通过比较所有可能树，选择其中长度最小的树作为最终的系统发生树，即最大简约树(maximum parsimony tree)。
与其他建树方法相比，MP法无需引入处理核苷酸或者氨基酸替代时所必需的假设(替代模型)。
同时，MP法对于分析某些特殊的分子数据(如插入序列和插入／缺失)有用。
在分析的序列位点上没有回复突变或平行突变，且被检验的序列位点数很大的时候，MP法能够获得正确的(真实)系统树。
但MP法推导的树不是唯一的，在分析序列上存在较多的回复突变或平行突变，而被检验的序列位点数又比较少的时候，最大简约法可能会出现建树错误。
故MP法适用于序列残基差别小，具有近似变异率，包含信息位点比较多的长序列。
3．最大似然法最大似然法(maximum likelihood method，MI。
)是20世纪60年代末期由于对地生物信息学分析实践震波和水声信号等处理的需要而发展起来的一种非线性谱估计方法。
最早由凯佩用这种方法对空间阵列接收信号进行频率波数谱估值，后来推广到对时问信号序列的功率谱估值。
构建系统发育树的方法
构建系统发育树的方法
系统发育学是生物学中的一个重要分支，它研究的是生物种类之间的亲缘关系。
构建系统发育树是系统发育学的核心内容之一，它可以帮助我们更好地了解生物种类之间的演化历史和亲缘关系。
下面我们来介绍一下构建系统发育树的方法。
1. 形态学比较法
形态学比较法是最早被使用的构建系统发育树的方法之一。
它通过比较不同生物种类的形态特征，来推断它们之间的亲缘关系。
这种方法的优点是简单易行，但是它的缺点也很明显，即不同生物种类的形态特征可能会受到环境因素的影响，从而导致推断结果的不准确性。
2. 分子生物学方法
分子生物学方法是目前最常用的构建系统发育树的方法之一。
它通过比较不同生物种类的DNA序列或蛋白质序列，来推断它们之间的亲缘关系。
这种方法的优点是准确性高，但是它的缺点也很明显，即需要大量的实验数据和计算资源。
3. 综合方法
综合方法是将形态学比较法和分子生物学方法结合起来使用的一种方法。
它通过同时考虑不同生物种类的形态特征和分子序列，来推
断它们之间的亲缘关系。
这种方法的优点是可以克服单一方法的缺点，但是它的缺点也很明显，即需要更多的实验数据和计算资源。
构建系统发育树是一个复杂的过程，需要综合考虑多种因素。
不同的方法各有优缺点，我们需要根据具体情况选择合适的方法来进行研究。
随着科技的不断进步，我们相信未来会有更多更准确的方法被开发出来，来帮助我们更好地了解生物种类之间的亲缘关系。
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
构建系统发育树的方法
构建系统发育树的方法
构建系统发育树的方法
一、定义
系统发育树（Phylogenetic Tree）又称为系统种群学树，是一
种描述物种演化的树型结构，从根节点开始描述物种主要进化分支结构，树上的每条边则表示两个物种在进化的历史中距离彼此更近或来自同一进化祖先的关系。
二、建立系统发育树的方法
1.收集数据：系统发育树的建立首先要收集数据，作为建立树的基础，这些数据一般是利用各种实验技术来收集，比如遗传学实验和物种形态的实验。
2.选取特征：从收集的大量数据中，应选取尽可能多的可靠特征，作为建立树的材料，这些特征要有规律性，有可靠性，可以容易发现物种之间的内在关系，有利于在研究中可靠地比较各物种之间的相似程度。
3.分类比较：将所有待比较的物种或实体按照类似的特征进行分类，根据同一物种种的特征之间的差异，可以比较出物种之间的相似度，确定出有利于建立树的特征。
4.描绘树枝：根据比较的结果，可以依次将物种分类编码，从根节点开始，逐级分细枝条，最后得出系统发育树的图形结构。
5.校正树枝：检查系统发育树的构建结果，如果发现有一些物种不太符合物种演化过程的规律，可以根据其他数据和结果来校正树枝，
从而得出最终的发育树结构。
系统发育树的详细构建方法
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。
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。
系统发育树的数字
系统发育树的数字一、什么是系统发育树系统发育树（Phylogenetic tree）是生物学中常用的一种图形表示方式，用于展示不同物种之间的进化关系。
通过构建系统发育树，我们可以了解物种之间的亲缘关系、进化历史以及共同祖先等重要信息。
系统发育树的构建是基于物种间的共有衍征特征以及遗传信息进行的。
二、系统发育树的构建方法2.1 形态学特征比较法形态学特征比较法是通过对不同物种的形态特征进行比较，从而推断它们之间的亲缘关系。
这种方法适用于无法获取遗传信息的化石物种或者某些现存物种。
通过比较形态特征的相似性和差异性，可以推断物种之间的进化关系。
2.2 分子生物学方法分子生物学方法是目前构建系统发育树最常用的方法之一。
这种方法利用DNA、RNA或蛋白质序列的比较，推断物种之间的亲缘关系。
通过比较序列的相似性和差异性，可以构建出更加准确的系统发育树。
2.3 综合方法综合方法是将形态学特征比较法和分子生物学方法相结合，以获取更全面和准确的系统发育信息。
这种方法可以同时考虑形态特征和遗传信息，从而得出更可靠的系统发育树。
三、系统发育树的数字表示系统发育树的数字表示是为了更直观地展示物种之间的亲缘关系和进化距离。
在系统发育树中，每个物种都被表示为一个节点，节点之间的连接线表示它们之间的进化关系。
系统发育树的数字表示主要包括以下几个方面：3.1 分支长度分支长度表示物种之间的进化距离。
通常情况下，分支长度越长，表示物种之间的进化距离越远；分支长度越短，表示物种之间的进化距离越近。
通过分支长度的比较，我们可以了解不同物种之间的进化速度和差异程度。
3.2 节点标签节点标签表示每个节点所代表的物种名称。
通过节点标签，我们可以清楚地了解每个物种在系统发育树中的位置和亲缘关系。
3.3 分支支持率分支支持率表示对系统发育树分支的支持程度。
分支支持率越高，表示该分支的构建更加可靠和准确；分支支持率越低，表示该分支的可靠性较低。
系统发育进化树构建
系统发育进化树构建系统发育进化树（Phylogenetic tree）是一种用于描述物种或群体之间进化关系的图形表示。
通过构建系统发育进化树，我们可以了解不同物种之间的亲缘关系，以及它们的共同祖先。
本文将介绍系统发育进化树的构建方法和其在生物学领域中的应用。
一、系统发育进化树的构建方法1. 选择合适的基因或序列：构建系统发育进化树需要选择适当的基因或序列进行分析。
常用的基因包括核糖体RNA（rRNA）和线粒体DNA（mtDNA）等。
2. 收集物种样本：从不同物种中收集样本，并提取相应的基因或序列。
3. 序列比对：将收集到的序列进行比对，找出它们之间的相同和差异。
4. 构建进化模型：根据序列比对的结果，选择适当的进化模型，如最大似然法或贝叶斯推断等。
5. 构建进化树：利用选定的进化模型，根据序列的相似性和差异性，构建系统发育进化树。
二、系统发育进化树的应用1. 物种分类：系统发育进化树可用于物种分类，帮助我们理解不同物种之间的亲缘关系。
通过比较进化树上的分支长度和节点位置，我们可以判断物种之间的相似性和差异性。
2. 进化研究：系统发育进化树可用于研究物种的进化历史和进化速率。
通过比较不同物种之间的进化树，我们可以了解它们的共同祖先以及它们之间的演化路径。
3. 分子演化研究：系统发育进化树在分子演化研究中起着重要的作用。
通过比较不同物种的基因或序列，我们可以推断它们的演化历史和演化速率。
4. 物种保护：系统发育进化树可用于指导物种保护工作。
通过研究物种的进化关系，我们可以了解哪些物种是濒危物种或有特殊保护需求的物种。
5. 药物开发：系统发育进化树可用于药物开发。
通过比较不同物种的基因或序列，我们可以了解它们之间的差异，并找到可能具有药用潜力的物种。
总结：系统发育进化树是一种重要的工具，用于描述物种或群体之间的进化关系。
通过构建系统发育进化树，我们可以了解不同物种之间的亲缘关系，以及它们的共同祖先。
系统发育进化树在物种分类、进化研究、分子演化研究、物种保护和药物开发等领域都有着广泛的应用。
系统发育树的构建与分析方法
系统发育树的构建与分析方法系统发育学是一门研究物种进化关系的学科，通过对不同物种的形态特征、生理生态特性、分子遗传信息等数据进行分析，可以得出它们在进化树中的位置。
而系统发育树则是用来表示各物种间进化历程和亲缘关系的图形表示。
它不仅可以揭示物种之间的起源和进化演化，而且可以对生物多样性的保护和利用产生重要影响。
本文将介绍系统发育树的构建和分析方法。
一、系统发育树的构建方法1. 形态学方法形态学方法是最早用于构建系统发育树的方法。
它是根据物种的形态特征进行比较研究，如昆虫的翅膀、花的形态、动物的身体部位等。
这种方法的优点是简单易行，但缺点是由于不同物种形态特征的相似性，并不能完全反映它们在进化树上的亲缘程度，有一定局限性。
2. 分子系统发育学方法随着分子生物学的发展，分子数据也开始被应用于系统发育树的构建。
这种方法通过对物种不同基因的序列进行修建的，如rRNA、DNA、蛋白质序列等来了解它们进化的历程和亲缘关系。
因为DNA和蛋白质在进化过程中往往较为保守，且具有一定统一性，因此这种方法比形态学方法更为精确，同时也能够构建更多样化的进化模型。
3. 固定标记法固定标记法是结合形态学和分子方法的一种新技术。
它利用生物体细胞核DNA中的高度变异的区域，如微卫星（Simple Sequence Repeats, SSR）等，通过引物特异性地扩增这些标记区域，将扩增产物的大小与数量（即大小因素和数量因素）组成一个确定的数字序列，用于构建系统发育树。
这种方法因能够同时反映形态和分子信息，且具有标记简单、修建渐进、多样性较高等优点，逐渐成为研究系统发育的新方法。
二、系统发育树的分析方法一旦构建了系统发育树，便需要进行分析以研究物种间的亲缘关系、进化历程等信息。
1. 树形态分析树形态分析包括节点分支的长度、角度、直线距离等进化遗传参数的分析。
通过对树形态的分析，可以更全面地了解不同物种亲缘关系的演化特点。
2. 分子位点分析分子位点分析是指对系统发育树上指定基因位点的序列进行分析，如进化速率、突变次数、转换和替换等信息。
系统发育树构建方法研究
系统发育树构建方法研究系统发育树构建方法是现代生物分类学的核心方法之一。
系统发育树是一种通过生物学数据建立起来的分支结构，用来描述生物种类之间的演化关系，可帮助我们更好地理解和研究生物之间的相互关系。
在本文中，我们将介绍系统发育树构建方法的主要理论基础和现有的一些方法。
一、分类学中的系统发育树系统发育树是以演化方式来描述生物种类之间的关系的一种模型。
生物种类之间的演化关系通常是通过比较其DNA、蛋白质序列以及其他形态和生态特征来确定的。
对于每个种类，我们可以计算出其与其他种类的相似度，然后将所有这些数据整合到一起，便可构建出系统发育树。
系统发育树一般由一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点组成。
每个叶节点代表一个单独的物种，每个内部节点代表两个或多个进化分支的共同祖先。
根节点代表最近共同祖先。
系统发育树的形状表示了生物之间的演化关系。
不同的分支表示了不同种类之间的演化分歧。
现有的系统发育树构建方法包括了许多不同的算法，这些算法可以分为三类：距离法、进化距离法和最大拟然法。
接下来我们将对这三种方法进行详细介绍。
1.距离法距离法是最早的系统发育树构建方法之一。
该方法是基于两种不同物种之间的差异度量来构建系统树的。
这些差异通常是两个物种之间的基因表达差异或DNA碱基的不同之处。
距离法在计算物种之间的相似度时，主要采用的是如下的方法：（1）简单匹配法:只计算两个物种之间对应位置的相似对数。
（2）Jukes-Cantor距离:假设DNA序列变化是随机的，将每个位点上的碱基变化的概率相加得到两个物种之间的差异度量。
（3）Kimura距离:类似于Jukes-Cantor距离，但考虑了核苷酸的碱基成分。
通过计算不同物种之间的距离，并将其绘制成距离矩阵（即用数据矩阵中的数据计算不同物种之间的距离矩阵），距离矩阵反映了不同种类之间的相似程度，然后通过分析这个矩阵的信息，找到最佳的拟合系统树。
距离法的优点是简单易懂。
系统发育树构建方法及其应用
系统发育树构建方法及其应用简介：系统发育树（Phylogenetic tree）是生物学中常用的工具，用于表示不同物种之间的进化关系。
构建一个准确的系统发育树对于研究生物进化历史、分类和演化过程有着重要的意义。
本文将介绍系统发育树的构建方法以及其在生物学研究中的应用。
一、系统发育树构建方法1. 分子系统发育树构建方法分子系统发育树是通过比较不同物种基因或蛋白质序列的差异性来构建的。
常用的分子系统发育树构建方法包括：(1) 距离法（Distance-based methods）：通过计算不同物种之间的序列相似性距离来构建系统发育树。
这种方法基于假设，认为进化关系越近，序列之间的相似性越高。
(2) 个体基因树法（Gene tree methods）：通过基因序列的比对和进化关系的推断来构建系统发育树。
这种方法通常被用于研究基因家族在不同物种之间的进化关系。
(3) 群体基因树法（Coalescent-based methods）：通过比较人口遗传学和种族学数据来构建系统发育树。
这种方法可以帮助我们理解不同群体之间的种群历史和迁移模式。
2. 形态系统发育树构建方法形态系统发育树是通过比较不同物种形态特征的异同来构建的。
常用的形态系统发育树构建方法包括：(1) 分离法（Cladistic methods）：通过对比物种形态特征的共性和差异性来构建系统发育树。
这种方法基于假设，认为进化趋势是分支与分化的结果。
(2) 综合法（Integrated methods）：结合形态特征和分子遗传学数据，综合分析不同物种间的形态和分子演化关系。
二、系统发育树的应用1. 生物分类学系统发育树为生物分类学提供了关键的工具。
通过构建系统发育树，我们可以清晰地了解不同物种之间的亲缘关系，进而对它们进行分类和命名。
2. 进化历史研究系统发育树可以帮助研究者重建物种的进化历史，并揭示不同物种之间的共同祖先及其衍生物的关系。
这有助于我们理解生物进化的模式和过程。
MEGA-5软件——系统发育树构建方法
MEGA-5软件——系统发育树构建方法MEGAv5软件——系统发育树构建方法1)序列文本构树之前先将每个样品的序列都分别保存为txt文本文件中，序列只包含序列字母（ATCG或氨基酸简写字母）。
文件名名称可以已经您的想法随意编辑。
2)序列导入MEGA 5首先打开MEGA 5软件，界面如下：然后，导入需要构建系统进化树的序列：点击OK如果是DNA序列，点击DNA，如果是蛋白序列，点击Protein。
出现新的对话框，创建新的数据文件如果是DNA序列，点击DNA，如果是蛋白序列，点击Protein。
导入成功3)序列比对分析点击W，开始比对。
比对完成后删除序列两端不能完全对其的碱基。
系统分析然后，关闭该窗口，在弹出的对话框中选择保存文件，文件名随便去，比如保存为1。
4)系统发育树构建以NJ为例Bootstrap选择1000，点Computer，开始计算计算完毕后，生成系统发育树。
以下“系统发育树树的修饰”方法沿用斑竹brightfuture01的方法5)树的修饰建好树之后，往往需要对树做一些美化。
这个工作完全可以在word中完成，达到发表文章的要求。
点击image，copy to clipboard。
新建一个word文档，选择粘贴。
见下图：在图上点击右键-编辑图片，就可以对文字的字体大小，倾斜等做出修饰。
见下图：这个时候可以通过Adobe professional 对其进行图像导出：先将此word文档打印成PDF，见下图：将打印出来的PDF保存在桌面上，打开，如下图：此时，点击工具，高级编辑工具，裁剪工具，如下图所示：选择需要的区域以删除周围的空白区，双击发育树，会出现下图：点击确定，出现下图 (把空边切掉了)：点击文件，另存为，在保存类型一栏中选择TIFF格式，点击确定后会生成下面这个图片，所生成图片绝对可以满足文章的发表：OK，结束了，自己玩一把吧。
系统发育树构建方法的研究进展
系统发育树构建方法的研究进展科目：生物信息学院：物联网工程学院专业: 计算机科学与技术班级：学号：姓名：2011年12月22日系统发育树构建方法的研究进展摘要:系统发育树的构建与分析是生物信息学中的一个重要分支。
研究系统发育树可以重建祖先序列和估计分歧时间。
对系统发育树及构建系统发育树的方法进行概述 ,并对基于这些方法的软件进行简要介绍 ,最后对系统发育树构建技术中的难点问题进行分析。
1引言:系统发育树也称系统进化树 ( phylogenetictree) ,它是用类似树状分支的图来表示各种(类)生物之间的亲缘关系 ,通过对生物序列的研究来推测物种的进化历史。
主要是通过DNA序列 ,蛋白质序列 ,蛋白质结构等来构建系统发育树 ,或者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。
研究系统发育树的目的可以重建祖先序列P 性状;估计来自于同一个祖先的不同生物之间的分歧时间;识别和疾病关联的突变等近些年随着基因数据的爆炸增长 ,系统发育树的构建越来越流行。
基于分子的进化研究已经应用到许多方面 ,如基因进化 ,物群划分 ,交配系统 ,父亲身份测试 ,环境监视以及已经转移物种的疾病源的研究等。
从数学的观点看 ,系统发育树是一颗树叶有标签的有根二叉树 ,根表示祖先序列。
系统发育树主要是它的拓扑结构和分支长度。
分支长度表示突变的时间。
系统发育树的叶子在生物上称作操作分类单元OTU(operational taxonomic units) ,OTU 代表构建的系谱的不同生物。
构建系统发育树所用的数据用矩阵 XN×K 表示 N 表示氨基酸或核苷酸的序列数,即有 N个叶子的树。
K表示序列的字符数(列数) 。
系统发育树具有以下性质：(1)如果是一棵有根树，则树根代表在进化历史上是最早的、并且与其它所有分类单元都有联系的分类单元；(2)如果找不到可以作为树根的单元，则系统发育树是无根树；(3)从根节点出发，到任何一个节点的路径均指明进化时间或者进化距离。
系统发育树构建与分析
实习报告3：系统发育树构建与分析——Phylip方法，MEGA方法，MrBayes方法学号20090**** 姓名****** 专业年级生命生技******实验时间2012.6.15 时间2012.6.17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：1. 利用系统发育分析软件PHYLIP、MEGA、MrBayes分别对同源核酸序列和同源蛋白质序列构建系统发育树，分析比较建树结果。
2. 完成作业。
作业：1. 利用实习1搜索到的五个以上物种的直系同源核酸和蛋白质序列（给出fasta格式第一行信息）,用Phylip软件，分别选择最大简约法，最大似然法和距离法（NJ, UPGMA, FM）构建进化树，要求bootstrap产生500个伪样本，分析核酸和蛋白质序列采用不同建树方法得到的进化树是否存在差异，试分析原因。
答：直系同源核酸序列（calcium binding protein）：>Homo_sapiens gi|315221156|ref|NM_002964.4| Homo sapiens S100 calcium binding protein A8 (S100A8), mRNA>Pan_troglodytes gi|114559691|ref|XM_001137986.1| PREDICTED: Pan troglodytes S100 calcium binding protein A8, transcript variant 3 (S100A8), mRNA>Macaca_mulatta gi|388453998|ref|NM_001266907.1| Macaca mulatta S100 calcium binding protein A8 (S100A8), mRNA>Canis_lupus_familiarisgi|225784824|ref|NM_001146144.1| Canis lupus familiaris S100 calcium binding protein A8 (S100A8), mRNA>Mus_musculus gi|113930764|ref|NM_013650.2| Mus musculus S100 calcium binding protein A8 (calgranulin A) (S100a8), mRNA>attus_norvegicus gi|281485599|ref|NM_053822.2| Rattus norvegicus S100 calcium binding protein A8 (S100a8), mRNA直系同源蛋白质序列（calcium binding protein）：>Homo_sapiens gi|21614544|ref|NP_002955.2| protein S100-A8 [Homo sapiens]>Pan_troglodytes gi|114559692|ref|XP_001137986.1| PREDICTED: protein S100-A8 isoform 3 [Pan troglodytes]>Macaca_mulatta gi|109016347|ref|XP_001110530.1| PREDICTED: protein S100-A8 isoform 3 [Macaca mulatta]>Canis_lupus_familiaris gi|225784825|ref|NP_001139616.1| protein S100-A8 [Canis lupus familiaris]>Bos_taurus gi|165973998|ref|NP_001107197.1| protein S100-A8 [Bos taurus]>Mus_musculus gi|7305453|ref|NP_038678.1| protein S100-A8 [Mus musculus]>Rattus_norvegicus gi|16758672|ref|NP_446274.1| S100 calcium binding protein A8 [Rattus norvegicus]（1）最大简约法同源核酸序列建树结果如图所示：由系统发育树可以看出，Homo sapiens，Pan troglodytes的具有较近的亲缘关系，Pan troglodytes与Macaca mulatta的亲缘关系较远，Canis lupus familiaris和Bos taurus亲缘关系较近，Mus musculus和Rattus norvegicus的亲缘关系较近。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中图分类号:TP39文献标识码:A文章编号:1009-2552(2009)06-0038-03系统发育树构建方法研究冯思玲(海南大学信息科学技术学院,海口570228)摘要:系统发育树的构建与分析是生物信息学中的一个重要分支。
研究系统发育树可以重建祖先序列和估计分歧时间。
对构建系统发育树的四种方法进行概述,主要包括基于距离的方法,简约法(MP),最大似然法(ML)和贝叶斯树估计方法。
并对基于这些方法的软件进行简要介绍,最后对系统发育树构建技术中的难点问题进行分析。
关键词:系统发育树;基于距离方法;简约法;最大似然法;贝叶斯树估计方法Research on method of the construction of phylogenetic treesFENG S-i ling(School of Information Science&Technology,Hainan University,Haikou570228,China)Abstract:The construction and analysis of phylogenetic trees is an important part in bioinformatics.The main objectives of studying the construction of phylogenetic trees can reconstruct ancestors.sequences and estimate the time of divergence.The four methods about construc ting phylogenetic trees are described,which are based on distance method,parsimony method,maximum likelihood methods and Bayesian tree estimate methods. The software package based on these methods is briefly introduced,at last the difficult points about tree-building techniques are analyzed.Key words:phylogenetic trees;distance-based methods;parsimony method;maximum likelihood methods; Bayesian tree estimate methods0引言系统发育树也称系统进化树(phylogenetic tree),它是用类似树状分支的图来表示各种(类)生物之间的亲缘关系,通过对生物序列的研究来推测物种的进化历史。
主要是通过DNA序列,蛋白质序列,蛋白质结构等来构建系统发育树,或者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。
研究系统发育树的目的可以重建祖先序列P性状;估计来自于同一个祖先的不同生物之间的分歧时间;识别和疾病关联的突变等。
近些年随着基因数据的爆炸增长,系统发育树的构建越来越流行。
基于分子的进化研究已经应用到许多方面,如基因进化,物群划分,交配系统,父亲身份测试,环境监视以及已经转移物种的疾病源的研究等。
从数学的观点看,系统发育树是一颗树叶有标签的有根二叉树,根表示祖先序列。
系统发育树主要是它的拓扑结构和分支长度。
分支长度表示突变的时间。
拓扑表示树的分支模式,有N个叶子可生成无根树的数目根据Schroder公式有(2N-5)!!,对每个无根树有(2N-3)种可能的分枝。
因此,有根树的树目是(2N-3)(2N-5)!!=(2N-3)!![1]。
系统发育树的叶子在生物上称作操作分类单元OTU(operational taxonomic units),OTU代表构建的系谱的不同生物。
构建系统发育树所用的数据用矩阵X N@K表示,N表示氨基酸或核苷酸的序列数,即有N个叶子的树。
K表示序列的字符数(列数)。
构建树分析主要有二步:第一步用X N@K矩阵产生树T并收稿日期:2009-03-06基金项目:海南省自然科学基金项目(80637);海南大学校科研基金项目(kyjj0609)作者简介:冯思玲(1973-),女,讲师,硕士,研究方向为生物信息学算法研究。
)38 )用来估计未知的树T;第二步产生关于T的可信描述,通常采用Bootstrap方法。
一般B ootstrap的值> 70,则认为构建的进化树较为可靠。
如果B ootstrap 的值太低,则说明有可能进化树的拓扑结构有错误,进化树是不可靠的。
1替代模型基于距离的方法和最大似然法都是用参数模型描述序列间突变的过程,此过程称为替代模型。
首先定义替代概率P(t),即一个给定序列位置i上的字母x经过t时间进化成y的概率。
类似Markov过程,表示为P(t)=[p i xy(t)]=[p(x i(t+s)= y|x i(s)=x)],s\0,t>0。
P(t)=e Q t(1)P(t)与变化矩阵Q有关,Q表示一个核苷酸(氨基酸)变成另一个核苷酸(氨基酸)的概率。
有许多替代模型,最简单的是Jukes-Cantor模型,这个模型假定DNA中的核苷酸发生变化的概率是相同的, Q的定义如下:Q=A T C G A-3A A A A T A-3A A A C A A-3A A G A A A-3A其中A表示突变率。
如果是氨基酸序列,矩阵的大小为20@20,通常,A y G,G y A,T y C,C y T 比A\C,A\T,G\C,G\T突变更频繁些。
2系统发育树构建方法系统发育树构建方法通常有四种类型:基于距离的方法,简约方法(parsimony method),最大似然法和贝叶斯估计方法。
211基于距离的方法基于距离的方法有UP GMA、ME(Minim um Evolution,最小进化法)和NJ(Neighbor-Joining,邻接法)等。
首先计算给定矩阵中序列X和Y之间的距离,有Jukes-Cantor模型和海明模型。
d H(s1,s2)表示一个序列变化到另一个序列需要变化的最小数目。
如: d H(GGG AACT,GGC AAC T)=1。
表1是用Fitch和Marogliash计算20个物种氨基酸序列的海明距离矩阵的一部分。
一旦距离矩阵被计算,实际树就可以用聚类技术来估计。
最常使用的聚类算法是非加权配对算术平均法UPGMA(Unweighted Pair Group Method with Arithmetic mean)和邻结法(NJ)。
例如,首先在给定矩阵中选择有最小距离的两个物种,在这里选择man和monkey,第二步将这二个物种聚类成一个子树,然后根据公式dist(man-monkey,物种i)=12(dist(man,物种i)+dist(monkey,物种i))(2)计算出这个新生成的子树与其他物种间的距离,如表2所示。
最后生成的系统发育树如图1所示。
表1Fitch和Maroglias h的部分海明距离距阵man monkey hors e kangaroo chicken tuna moth man0monke y10horse17160kangaroo1213110chicken181716150tuna31322727260moth3635333131410表2man-monkey的距离距阵man-monkey hors e kangaroo chicken tuna moth man-monkey0horse16.50kangaroo12.5110chicken17.516150tuna31.52727260moth35.5333131410图1最后生成的系统发育树基于距离方法的缺点:该方法对物种不同的突变率的敏感性高,只关注距离矩阵而不是序列数据,如启发式建树算法(如UPGMA)。
2.2简约法(parsimony method)简约是没有不必要的步骤。
最好的树是祖先与子代之间变异的最小数目,如前面讨论的海明距离(Hamming distance)。
最大简约树是寻找在序列间给定海明距离的二叉Steiner树问题。
寻找最小Steiner)39)树是寻找最小化树的完整长度地表示祖先的Steiner 点。
Steiner问题是寻找连接N个点的最短树。
更一般的是最小生成树(连接N个点没有环路), Martin Gardner(1997)将最小生成树与Steiner问题联系起来,表明最小生成树是Steiner树一个最好的起点。
最小Steiner树是一个NP难问题,已经有很多好的启发式算法得到近似最优树。
常用的软件包有PAUP,MEGA,P HYLIP,SPA等。
用简约法构建树的优点可以最小化同形(homoplasy)的影响。
对于近缘序列的进化树构建,MP(maximum parsimony)方法几乎是最好的。
构建MP树最好的工具是PAUP,但它属于商业软件,并不对学术免费。
推荐使用ME GA 来构建MP树。
须注意的是MP树需要先将序列做多序列比对的处理。
2.3最大似然法(ML)最大似然法是由样本观测值估计总体参数的一种常用方法。
最大似然法是选择最高概率的树。
这个方法采用一个参数模型(H,T),H是一个G维向量,T是树的拓扑结构。
在这个模型下对于数据集中每个序列所有可能树的似然是独立计算的。
H来自前面讨论过的替代模型。
对一个给定树和给定替代参数计算X.j列的似然,f(X.j{H1,H2,,,H G,T)。
例如考虑两个DNA序列,CATG和AGTC,使用Markov 进化假定,能计算在树叶序列C ATG中第一个符号C的似然和序列AGTC中第一个符号A的似然,以根的值作为条件,将根的所有可能值加起来,如X.1=CAX11=[C]X21=[A]。
f(X.1{H,T)=f(X11=C,X21=A{H,T)=P(a i=A)P(a i y C{t,a i=A)P(a i y A{t,a i=A)+ P(a i=C)P(a i y C{t,a i=C)P(a i y A{t,a i=C)+ P(a i=T)P(a i y C{t,a i=T)P(a i y A{t,a i=T)+ P(a i=G)P(a i y C{t,a i=G)P(a i y A{t,a i=G) P(a i y x{t)是在给定时间t根a i变成x的概率。
这个概率由替代模型决定。
如果假定所有点的进化是独立的,那么X N@K的似然函数等同于下式:L(H1,H2,,,H G{X.1,X.2,,,X.K,T)=F K j=1f(X.j{H,T)(3)似然是所有可能树T的拓扑和从向量H获得的分支长度的最大化。