系统进化树的构建
构建进化树的步骤
构建进化树的步骤通常包括以下几个关键环节：
1. 数据收集：收集相关的生物序列数据，这些数据可以来自于公共数据库，如NCBI的GenBank，也可以通过实验获得。
序列数据包括DNA或蛋白质序列。
2. 序列alignment（序列比对）：使用比对软件如Clustal Omega、MAFFT、MUSCLE等，将收集到的序列进行比对，以确保序列的同源性，并消除由于序列变异导致的噪音。
3. 序列拼接和校正：对测序得到的正向和反向序列进行拼接和校正，以获得完整的序列。
常用的拼接软件有Contig Express、Geneious 和Sequencher等。
4. 选择合适的模型：根据序列数据选择合适的进化模型。
可以使用软件如Modeltest来评估不同的进化模型，选择BIC（Bayesian Information Criterion）分数最低的模型。
5. 建树：选择合适的软件和建树方法来构建进化树。
常用的软件有MEGA、PhyML、MrBayes等，建树方法包括NJ（邻接法）、MP （最大简约法）、ML（最大似然法）等。
6. 建树检验：使用如Bootstrap方法等来检验所建树的稳定性和可靠性。
Bootstrap方法通过重复抽样来检验建树的节点支持度。
7. 绘制进化树：使用软件如TreeDraw、FigTree或在线工具来绘制进化树的图像，以便于分析和展示。
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。
菌株系统进化树的构建-概述说明以及解释
菌株系统进化树的构建-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述菌株系统进化树的构建是一项重要的研究工作，它能够帮助我们了解不同菌株之间的进化关系和演化历史。
菌株系统进化树可以被看作是一种表示不同菌株间亲缘关系的有向无环图，它能够揭示这些菌株之间的共同祖先和演化路径。
菌株系统进化树是基于菌株间的遗传差异来构建的。
通过对不同菌株的基因组、基因序列和遗传标记进行比较分析，我们可以获得它们之间的遗传距离或相异度。
这些数据可以用来构建菌株系统进化树，从而揭示菌株间的进化关系。
构建菌株系统进化树的过程通常包括以下几个步骤：首先收集不同菌株的样本，提取其基因组或基因序列；然后对这些样本进行测序并得到相应的遗传数据；接着利用生物信息学方法对这些数据进行分析和比较，计算出菌株间的遗传距离；最后利用分子进化模型和统计方法构建进化树，并对其进行进一步的验证和分析。
菌株系统进化树的构建具有重要的应用价值。
首先，它可以帮助我们确定不同菌株之间的亲缘关系，进一步理解它们之间的演化过程和机制。
其次，菌株系统进化树可以为微生物分类学和菌群动态变化研究提供重要的参考和指导。
此外，对于研究菌株的致病性、抗药性和生物学特性等方面，菌株系统进化树也具有重要意义。
综上所述，构建菌株系统进化树是一个重要而复杂的研究课题。
通过比较和分析菌株间的遗传数据，我们可以揭示菌株间的亲缘关系和进化历史，进一步推动微生物学和生物进化学的发展。
在接下来的内容中，我们将详细介绍构建菌株系统进化树的方法和应用，以及对未来研究的展望。
1.2 文章结构文章结构是指文章的组织框架和各个部分的排列顺序。
一个良好的文章结构能够帮助读者更好地理解和掌握文章的内容，并且能够使文章的逻辑关系更加清晰和流畅。
本文的结构分为引言、正文和结论三个部分，具体如下：引言部分(Introduction):在引言部分，首先要对菌株系统进化树的概念进行介绍，解释其所涉及的基本概念和理论背景。
原生动物AQPs 系统进化树的构建以及结构分析
有突变的序列，最后剩余 70 个（见表 1），然后对 70 个
氨基酸序列构建系统进化树。
1.2
构建原生动物 AQPs 系统进化树
首先按照 FASTA 格式收集排列 70 个氨基酸序
列，然后在 Mega7 中使用邻位相连（Neighbor-joining，
人体以及微生物中，能够介导不同类型细胞之间一些
小的物质如甘油、尿素和离子甚至气体（如 CO2 等）
的跨膜转运，但是其主要功能还是介导水的跨膜转
运［1］。1988 年 Carbrey 等［2］首次揭示了 AQPs，1991 年
进行分子克隆和功能鉴定，2003 年还因此获得了诺
贝尔化学奖。AQPs 作为一种膜通道蛋白，可以调节
原生动物 AQPs，进行系统进化树分析，并找出了进化
树中成簇 AQPs 的特异性序列。不同成簇 AQPs 中的
特异性序列显示了由于生活环境条件不同等原因导
致的 AQPs 的多态性。
在原生动物 AQPs 的进化树分析中，70 个氨基
酸序列聚成 4 簇。这 4 簇正好对应原生动物的 4 个
纲［13］，这也从进化关系上验证了原生动物分类的科学
2
XP_022588168.1，
OEH75375.1
2
EGC39546.1，
XP_003283881.1
1
XP_008886653.1
1
BAA85158.1
1
CBN74002.1
2
EFA76109.1，XP_020428243.1
1
XP_001465642.1
1
XP_001564626.1
1
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。
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。
系统进化树的构建
系统进化树的构建一、什么是系统进化树系统进化树，又称为生命进化树或物种树，是描述生物进化关系的一种图形表达方式。
它通过比较不同物种之间的形态、生理特征以及遗传信息等多方面的数据，将它们按照演化顺序排列在一个分枝结构图中，以展示各个物种之间的亲缘关系和演化历程。
二、系统进化树的构建方法1. 形态学比较法形态学比较法是最早被使用的构建系统进化树的方法。
该方法主要通过对不同物种之间形态特征的比较，确定它们之间的亲缘关系。
例如，通过对鸟类翅膀长度和颜色等特征进行比较，可以确定它们之间的亲缘关系，并将它们排列在一个分枝结构图中。
2. 分子生物学方法随着分子生物学技术的发展，越来越多的研究者开始使用DNA序列等遗传信息来构建系统进化树。
这种方法主要是通过比较不同物种DNA 序列或蛋白质序列之间的差异性，来推断它们之间的亲缘关系。
例如，通过对人类、猩猩和大猩猩的DNA序列进行比较，可以确定它们在进化过程中的亲缘关系。
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，以获得更准确的系统进化树。
该方法主要是通过对不同物种之间形态特征和遗传信息等多方面的数据进行综合分析，来推断它们之间的亲缘关系。
例如，通过对恐龙化石的形态特征和DNA序列进行比较，可以确定它们在进化过程中的亲缘关系。
三、系统进化树的构建步骤1. 收集数据构建系统进化树需要收集大量的数据，包括形态特征、遗传信息等多方面的数据。
这些数据可以通过实验、文献调查等方式获取。
2. 数据处理收集到的数据需要进行处理和分析，以便于构建系统进化树。
这些处理包括序列比对、计算差异性等操作。
3. 构建树型结构在经过数据处理后，就可以开始构建系统进化树了。
该步骤主要是将不同物种之间的亲缘关系按照演化顺序排列在一个分枝结构图中。
4. 树型验证构建完系统进化树后，需要对其进行验证。
这可以通过计算分支长度、计算拓扑稳定性等方式来实现。
四、系统进化树的应用1. 生物分类学研究系统进化树可以帮助生物学家更准确地确定不同物种之间的亲缘关系，从而更好地进行生物分类学研究。
系统进化树
系统进化树系统进化树是描述通过演化进化过程及其结果的一种有机形式图。
它有助于追溯系统演化的过程，并了解广泛系统之间的关系。
它将复杂的演化过程形象化，以方便理解和记忆。
据研究，在不可追溯的历史时期，系统进化树已经被广泛应用于演化生物学、演化遗传学、演化系统学以及演化基因组学等研究领域中，它可用来描述系统的演化路径、解释种类之间的演化关系以及解释演化系统如何形成和演化。
从这一点来看，系统进化树可以用来指导演化进化研究，反映物种系统演化的大概形态，以及种类之间的演化关系，甚至可以推断物种的演化。
在建立系统进化树时，首先要考虑的是所涉及的物种之间的关系。
系统进化树按照演化过程及其产物，将研究对象分类、组合和排序，以表明它们之间的关系。
系统进化树的建模过程需要使用到构建模型的数据方法。
此外，系统进化树的研究还需要运用演化计算学方法，包括遗传算法和聚类分析。
这些方法可用于量化评估演化过程的多样性，并计算进化距离，从而建立系统进化树。
此外，系统进化树也可以应用于其他领域，如分析社会网络之间的演化过程或研究两个相关事物之间的关系。
系统进化树作为一种用于追溯系统演化的形式图，它有助于追溯系统演化的过程，并了解广泛系统之间的关系。
它是一种有效的演化模型，可用于描述物种系统演化、进行演化建模以及研究两个相关事物之间的关系。
系统进化树是一种有效的演化模型，它可以帮助人们理解进化过程及其产物，探索物种系统演化的大概形态，以及种类之间的演化关系。
同时，系统进化树也可以应用于其他领域，如分析社会网络之间的演化过程或研究两个相关事物之间的关系。
从这一点来看，系统进化树在研究演化进化的过程和结果方面具有重要的应用价值。
在追溯系统演化的过程中，系统进化树是非常有用的，它可以帮助研究者更加容易地理解和追溯演化过程，以及演化结果之间的关系，从而更好地探索生物演化过程。
因此，系统进化树有助于我们更深入地理解演化过程，有助于满足研究者对演化机制的关注。
系统发育进化树作用-概述说明以及解释
系统发育进化树作用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述系统发育进化树是生物学领域一个重要的概念和工具。
它通过对物种之间的遗传关系和演化历史进行系统分析和分类，构建出一颗树状结构，用以揭示物种之间的进化关系。
这种树状结构可以帮助我们更好地理解物种之间的演化历史以及它们之间的亲缘关系。
系统发育进化树的构建方法经历了长期的发展和完善，目前主要包括分子系统学和形态系统学两种方法。
分子系统学通过比对物种之间的DNA 或蛋白质序列，来推断它们之间的遗传关系；而形态系统学则是通过对物种的形态、生理学特征等进行比较和分类。
这些方法的结合可以更准确地揭示物种之间的演化关系。
系统发育进化树在生物学领域有着广泛的应用，不仅可以帮助我们解答物种起源、分化等基础科学问题，还可以指导生物分类学、生物地理学等实际应用领域的研究。
因此，系统发育进化树的建立和应用具有重要的理论和实践价值。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来探讨系统发育进化树的作用。
首先，我们将在引言部分对本文的内容进行概述，介绍系统发育的基本概念以及文章的目的。
接下来，在正文部分，我们将详细介绍系统发育和进化树的构建方法，以及系统发育进化树在生物学研究中的应用。
最后，在结论部分，我们将强调系统发育进化树的重要性，并展望未来其在科学研究中的发展前景。
通过以上结构的安排，我们希望读者能够更全面地了解系统发育进化树的作用及其在生物学领域的重要性。
1.3 目的在本文中，我们的主要目的是探讨系统发育进化树在生物学研究中的重要作用。
我们将首先介绍系统发育的概念，探讨进化树的构建方法，然后详细讨论系统发育进化树在生物学领域中的应用。
通过对这些内容的分析和探讨，我们旨在揭示系统发育进化树在生物学研究中的重要性，为今后更深入的研究提供参考和启示。
同时，我们也将展望未来系统发育进化树在生物学领域的发展潜力，希望能为相关研究提供一定的借鉴和指导。
最终，我们将对本文进行总结，强调系统发育进化树在生物学研究中的重要性和必要性。
一步一步教你如何做系统进化树
一步一步教你如何做系统进化树在此介绍几个进化树分析及其相关软件的使用和应用范围。
这几个软件分别是PHYLIP 、PUZZLE 、PAUP 、TREEVIEW 、CLUSTALX 和PHYLO-WIN （LINUX ）。
在介绍软件之前，我先简要地叙述一下有关进化树分析的一些方法学问题。
进化树也称种系树，英文名叫“Phyligenetic tree ”。
对于一个完整的进化树分析需要以下几个步骤：⑴ 要对所分析的多序列目标进行排列（To align sequences ）。
做ALIGNMENT 的软件很多，最经常使用的有CLUSTALX 和CLUSTALW ，前者是在WINDOW 下的而后者是在DOS 下的。
⑵ 要构建一个进化树（To reconstrut phyligenetic tree ）。
构建进化树的算法主要分为两类：独立元素法（discrete character methods ）和距离依靠法（distance methods ）。
所谓独立元素法是指进化树的拓扑形状是由序列上的每个碱基/氨基酸的状态决定的（例如：一个序列上可能包含很多的酶切位点，而每个酶切位点的存在与否是由几个碱基的状态决定的，也就是说一个序列碱基的状态决定着它的酶切位点状态，当多个序列进行进化树分析时，进化树的拓扑形状也就由这些碱基的状态决定了）。
而距离依靠法是指进化树的拓扑形状由两两序列的进化距离决定的。
进化树枝条的长度代表着进化距离。
独立元素法包括最大简约性法（Maximum Parsimony methods ）和最大可能性法（Maximum Likelihood methods ）；距离依靠法包括除权配对法（UPGMAM ）和邻位相连法（Neighbor-joining ）。
⑶ 对进化树进行评估。
主要采用Bootstraping 法。
进化树的构建是一个统计学问题。
我们所构建出来的进化树只是对真实的进化关系的评估或者模拟。
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。
MEGA构建系统进化树的步骤(以MEGA7为例)
MEGA构建系统进化树的步骤（以MEGA7为例）本文是看中国慕课山东大学生物信息学课程总结出来的分子进化的研究对象是核酸和蛋白质序列。
研究某个基因的进化，是用它的DNA序列，还是翻译后的蛋白质序列呢？序列的选取要遵循以下原则：1）如果DNA序列的两两间的一致度≥70%，选用DNA 序列。
因为，如果DNA序列都如此相似，它的蛋白质会相似到看不出区别，这对构建系统发生树是不利的。
所以这种情况下应该选用DNA序列，而不选蛋白质序列。
2）如果DNA序列的两两间的一致度≤70%，DNA序列和蛋白质序列都可以选用。
1. 将要用于构建系统进化树的所有序列合并到同一个fasta格式文件，注意：所有序列的方向都要保持一致( 5’-3’)。
想要做系统发生树先要做多序列比对，然后把多序列比对的结果提交给建树软件进行建树，所以在用MEGA建树时可以输入一个已经比对好的多序列比对，也可以输入一条原始序列，让MEGA先来做多序列比对，再建树（一般我们都是原始序列）。
所以我们以后者为例。
2.打开MEGA软件，选择主窗口的”File”→“Open A File”→找到并打开fasta文件，这时会询问以何种方式打开，我们是原始序列，需要先进行多序列比对，所以选择“Align”。
如果是比对好的多序列比对可以直接选择“Analyze”。
3.在打开的Alignment Explorer窗口中选择”Alignment”-“Align by ClustalW”进行多序列比对（MEGA提供了ClustalW和Muscle两种多序列比对方法，这里选择熟悉的ClustalW），弹出窗口询问“Nothing selected for alignment，Select all？”选择“OK”。
4. 之后，弹出多序列比对参数设置窗口。
这个窗口和EMBL在线多序列比对一样，可以设置替换记分矩阵、不同的空位罚分（罚分填写的是正数，计算时按负数计算）等参数。
手把手教你构建系统进化树
生物多样性的研究
生物多样性起源
系统进化树有助于研究生物多样性的起源和演化，了解不同物种的起源和演化历程。
生物多样性分布
通过分析不同地区或生态系统中的系统进化树，可以研究生物多样性的地理分布和生态分布。
生物地理学的研究
物种分布
系统进化树揭示了物种的分布特征和演化历程，有助于研究物种分布的规律和机制。
蛋白质结构预测
结合蛋白质结构预测技术， 从蛋白质结构层面揭示物 种间的进化关系。
新的解读方法的研究
树的可视化
研究如何将进化树以更直观、易懂的方式呈现， 帮助用户更好地理解物种间的进化关系。
树的意义
探索进化树在生物多样性保护、生物进化研究等 方面的实际应用价值。
树的可解释性
研究如何将进化树的构建过程和结果以可解释的 方式呈现，提高用户对进化树的理解和信任。
03 常用的构建系统进化树的 方法
Neighbor-Joining方法
总结词
基于距离矩阵的构建方法
详细描述
Neighbor-Joining方法是一种基于距离矩阵的进化树构建方法，通过比较不同物种之 间的进化距离，将距离最近的两个物种先聚类在一起，然后逐步添加其他物种，直到所
有物种都被包含在进化树中。
树的构建
树构建
详细描述：在完成序列比对后，可以使用各 种算法和软件工具来构建系统进化树。常用 的方法有距离矩阵法和最大似然法等。这些 方法基于不同的原理和假设，可以根据具体 情况选择适合的方法。构建系统进化树的过 程通常需要多次迭代和优化，以确保树的准
确性和可靠性。
树的优化
优化调整
VS
详细描述：在初步构建出系统进化树 后，需要进行优化调整。这一步骤包 括对树的布局、分支长度和节点标注 等进行调整，以提高树的易读性和可 解释性。此外，还可以使用各种软件 工具和可视化技术来增强树的可视化 效果和交互性。
生物大数据技术的进化树构建方法与工具
生物大数据技术的进化树构建方法与工具随着现代生物学研究范式不断发展，生物大数据成为生物学研究的重要资源。
在生物大数据中，进化树构建是解决物种分类和亲缘关系的关键环节之一。
进化树提供了生物物种之间的演化关系，帮助我们理解生物多样性的起源和演化过程。
在本文中，我将介绍生物大数据技术中用于构建进化树的方法与工具。
进化树构建的方法包括距离法、最大简约法和贝叶斯法等。
距离法是一种基于物种间差异的测量方法，常用的距离指标有进化距离、遗传距离和相似性距离等。
最大简约法则基于进化过程中最简单的演化树，寻找一棵树，使得所有的观察数据与这棵树的解释最为一致。
贝叶斯法是一种基于概率统计的方法，利用贝叶斯统计推断物种之间的关系，它可以通过蒙特卡罗马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法来求解。
生物大数据技术的进化树构建方法中有许多重要的工具。
其中，最广泛使用的方法之一是分子系统学。
分子系统学利用生物大数据中的遗传序列信息来构建进化树，最常用的序列包括基因组序列和蛋白质序列。
常见的分子系统学工具有MEGA、PHYLIP、RAxML和MrBayes等。
MEGA是一个综合的分子进化分析软件，集成了多种进化模型和构建方法。
PHYLIP是最早的公开可用的构建进化树的软件包，其中包含了多种构建方法和分析工具。
RAxML是一种用于大规模物种分类研究的软件，它具有高效的计算性能和准确的模型选择。
MrBayes是一种基于贝叶斯统计学的软件，能够估计单个和多个基因的进化树。
此外，还有一些新兴的工具用于生物大数据中进化树的构建。
一种常见的方法是使用基于物种演化树的软件包，例如ASTRAL和PhyloNet。
ASTRAL利用结合物种组织树关系和基因树关系的联合推断来构建物种进化树，它能够处理物种树混淆或基因树不完整的情况。
PhyloNet是一种基于网络理论和统计学的方法，可以推断出复杂的物种进化网络，包括基因水平的基因转移和混合。
除了这些方法和工具外，还有一些改进的技术被用于生物大数据中的进化树构建。
MEGA构建系统进化树的步骤(以MEGA7为例)
MEGA构建系统进化树的步骤（以MEGA7为例）本文是看中国慕课山东大学生物信息学课程总结出来的分子进化的研究对象是核酸和蛋白质序列。
研究某个基因的进化，是用它的DNA序列，还是翻译后的蛋白质序列呢？序列的选取要遵循以下原则：1）如果DNA序列的两两间的一致度≥70%，选用DNA 序列。
因为，如果DNA序列都如此相似，它的蛋白质会相似到看不出区别，这对构建系统发生树是不利的。
所以这种情况下应该选用DNA序列，而不选蛋白质序列。
2）如果DNA序列的两两间的一致度≤70%，DNA序列和蛋白质序列都可以选用。
1. 将要用于构建系统进化树的所有序列合并到同一个fasta格式文件，注意：所有序列的方向都要保持一致( 5’-3’)。
想要做系统发生树先要做多序列比对，然后把多序列比对的结果提交给建树软件进行建树，所以在用MEGA建树时可以输入一个已经比对好的多序列比对，也可以输入一条原始序列，让MEGA先来做多序列比对，再建树（一般我们都是原始序列）。
所以我们以后者为例。
2.打开MEGA软件，选择主窗口的”File”→“Open A File”→找到并打开fasta文件，这时会询问以何种方式打开，我们是原始序列，需要先进行多序列比对，所以选择“Align”。
如果是比对好的多序列比对可以直接选择“Analyze”。
3.在打开的Alignment Explorer窗口中选择”Alignment”-“Align by ClustalW”进行多序列比对（MEGA提供了ClustalW 和Muscle两种多序列比对方法，这里选择熟悉的ClustalW），弹出窗口询问“Nothing selected for alignment，Select all？”选择“OK”。
4. 之后，弹出多序列比对参数设置窗口。
这个窗口和EMBL在线多序列比对一样，可以设置替换记分矩阵、不同的空位罚分（罚分填写的是正数，计算时按负数计算）等参数。
手把手教你构建系统进化树
3、比对序列，比对结果转化为*.meg格式
用 Mega 6.0 的 ClustalW 做多序列联配，比对结果用 *.meg格式保存。或者用Clustal X软件进行比对，比对结果 保存为*.aln,再用Mega 6.0转化为*.meg格式。
4、构建系统进化树
打开保存的*.meg格式文件，选择邻接法构建系统发育 进化树。
以外米缀蛾的cds为例，点击cds，出现下图。
点击FASTA，出现下图。
该图为外米缀蛾的 FASTA格式，如何保 存见下图
一般情况下点 击该页的右上 角有send 图标， 选择后点击 create file 即 可下载。Txt可 以打开。 该图显示的是 序列全长的 FASTA格式下 载。
因为我采取基于氨 基酸序列比对，所 以选择coding sequences和fasta protein，下载编码 区氨基酸序列。
文件名未下载时不要更改，下下来之后再更改
MEGA6可以识别fasta格式文件。如图，将全 部-基因.txt重命名为全部-基因.fasta
•选择打开方式为MEGA6，打开全部-基因.fasta，自动跳出序列窗口 •用ClustalW做多序列联配
如何构建系统进化树
YZU.TRY
系统发生树（英文： Phylogenetic tree ） 又称为演化树（ evolutionary tree ），是 表明被认为具有共同祖先的各物种间演化关 系的树。是一种亲缘分支分类方法 （ cladogram ）。在树中，每个节点代表其 各分支的最近共同祖先，而节点间的线段长 度对应演化距离（如估计的演名称要么全部 斜体，要么全部不斜体，无法只让拉丁文斜体
系统进化树的构建
进化支
结点
猩 猩
根
一个单位
分支 长度
狒 狒
距离标尺
外 群
系统发育进化树示例
系统发育树重建分析步骤
多序列比对（自动比对，手工校正）
选择建树方法
建立进化树
进化树评估
系统发育树重建的基本方法
• 1. 距离法 (distance）
适用序列有较高相似性时
• 2. 最大简约法 (maximum parsimony, MP)
•实例讲解
文件下载完之后，这里我们采用事先准备好的序列。 将Fasta 文件直接用 ClustalX 1.83打开
•实例讲解
在进行多序列比对之前我们需要对软件进行一些设置 1.选择Alignment标签 2.选择Output format options PHYLIP软件：PHYLIP MEGA软件：FASTA
99 BANNAch 68 100 88
BJ9575 YN6 YN0556 LN0684
100
LN0688
81 LN0689
JKT6969
100 94
JKT6423 JKT7043 LNVNE9712
0.05
如果结点的Bootstrap Value >70我们认为 这个分支是可靠的
优化图标
优化选项栏
适用序列有很高相似性时
• 3. 最大似然法 (maximum likelihood, ML)
– 可用于任何相关序列集合
1. 基于序列距离特征 2+3基于序列离散特征
• 计算速度：
– 距离法 >最大简约法 >最大似然法
系统发育树重建分析过程
直系同源序列 合理的外群
点阵法
构建系统进化树的详细步骤
构建系统进化树的详细步骤1. 建树前的准备工作相似序列的获得——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.,199062;199763;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||gb|| Nocardia sp. ATCC 49872 16S ribosomal RNA gene, completesequenceScore = 2020 bits 1019, Expect =Identities = 1382/1497 92%, Gaps = 8/1497 0% Strand = Plus / PlusQuery: 1 gacgaacgctggcggcgtgcttaacacatgcaagtcgagcggaaaggccctttcgggggt 60|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| ||||||||| ||||| Sbjct: 1 gacgaacgctggcggcgtgcttaacacatgcaagtcgagcggtaaggcccttc--ggggt 58Query: 61 actcgagcggcgaacgggtgagtaacacgtgggtaacctgccttcagctctgggataagc 120|| ||||||||||||||||||||||||||||||| | |||||| ||||||||||||| Sbjct: 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;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:>1 aaattgaaga gtttgatcat ggctcagatt gaacgctggc ggcaggccta acacatgcaa61 gtcgaacggt aacaggaaga agcttgcttc tttgctgacg agtggcggac ……>AY631071 Jiangella gansuensis YIM 002 1 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\,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;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\. 2 序列比对Alignment - Output format options - Clustal format; CLUSTALW sequence numbers: ONAlignment - Do complete alignment Output Guide Tree file,C:\temp\;Output Alignment file, C:\temp\; Alignwaiting……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\ OK将开始和末尾处长短不同的序列剪切整齐;这里,因为测序引物不尽相同,所以比对后序列参差不齐;一般来说,要“掐头去尾”,以避免因序列前后参差不齐而增加序列间的差异;剪切后的文件存为ALN格式;4 File-Load sequences-Replace existing sequences-Yes- C:\temp\重新载入剪切后的序列;5 Trees-Output Format Options Output Files : CLUSTAL format tree Phylip format tree Phylip distance matrix Bootstrap labels on: NODECLOSETrees-Exclude positions with gaps Trees-Bootstrap N-J Tree :Random number generator seed1-1000 : 111 Number of bootstrap trails1-1000: 1000 SAVE CLUSTAL TREE AS: C:\temp\ SAVE PHYLIP TREE AS: C:\temp\ OKwaiting……等待时间与序列长度、数量以及计算机配置有关;在此过程中,生成进化树文件.njbphb,可以用TreeView打开查看;6 Trees-Draw N-J TreesSAVE CLUSTAL TREE AS: C:\temp\ SAVE PHYLIP TREE AS: C:\temp\ SAVE DISTANCE MATRIX AS: C:\temp\ OK此过程中生成的报告文件.nj比较有用,里面列出了比对序列两两之间的相似度,以及转换和颠换分别各占多少;7 TreeViewFile-Open-C:\temp\Tree- phylogramunrooted, slanted cladogram,Rectangular cladogram多种树型 Tree- Show internal edge labels Bootstrap value显示数值Tree- Define outgroup… ingroup >> outgroup OK定义外群Tree- Root with outgroup通常需要对进化树进行编辑,这时首先要Edit-Copy至PowerPoint上,然后Copy 至Word上,再进行图片编辑;如果直接Copy至Word则显示乱码,而进化树不能正确显示; Mega建树虽然Clustal X可以构建系统树,但是结果比较粗放,现在一般很少用它构树,Mega因为操作简单,结果美观,很多研究者选择用它来建树;1 首先用Clustal X进行序列比对,剪切后生成C:\temp\文件;同上2 打开BioEdit 程序,将目标文件格式转化为FASTA格式,File-Open- C:\temp\,File-Save As- C:\temp\ ;3 打开Mega程序,转化为mega格式并激活目标文件,File-Convert To MEGA Format- C:\temp\C:\temp\ ,关闭Text Editor窗口-Do you want to save your changes before closing-Yes; Click me to activate a data file- C:\temp\Protein-coding nucleotide sequence data-No;Phylogeny-Neighbor-JoiningNJDistance Options-Models-Nucleotide: Kimura 2-parameter;d: Transitions+Transversions;Include Sites-Pairwise DeletionTest of Phylogeny-Bootstrap; Replications 1000; Random Seed 64238OK;开始计算,得到结果;4 Image-Copy to Clipboard-粘贴至Word文档进行编辑;此外,Subtree中提供了多个命令可以对生成的进化树进行编辑,Mega窗口左侧提供了很多快捷键方便使用;View中则给出了多个树型的模式;下面只介绍几种最常用的: Subtree-Swap:任意相邻两个分支互换位置;-Flip:所选分支翻转180度;-Compress/Expand:合并/展开多个分支;-Root:定义外群;View-Topology:只显示树的拓扑结构;-Tree/Branch Style:多种树型转换;-Options:关于树的诸多方面的改动;TREECON打开Clustal X,File-Load ,File-Save Sequence as…Format-PHYLIP;Save from residue-1 to 末尾;Save sequence as : C:\temp\;打开TREECON程序,1 Distance estimation点击Distance estimation-Start distance estimation,打开上面保存的文件,Sequence Type-Nuleic Acid Sequence,Sequence format-PHYLIP interleaved,Select ALL,OK; Distance Estimation-Jukes&Cantoror Kimura,Alignment positions-All,Bootstrap analysis-Yes,Insertions&Deletions-Not taken into account,OK;Bootstrap samples-1000,OK;运算,等待……Finished-OK;2 Infer tree topology点击Infer tree topology-Start inferring tree topology,Method-Neighbor-joining, Bootstrapanalysis-Yes,OK.;运算,等待……Finished-OK;3 Root unrooted trees点击Root unrooted trees-Start rooting unrooted trees,Outgroup opition-single sequenceforced,Bootstrap analysis-Yes,OK;Select Root-X89947,OK;运算,等待……Finished-OK;4 Draw phylogenetic tree点击Draw phylogenetic tree,File-Open-new tree,Show-Bootstrap values/ Distance scale; File-Copy,粘贴至Word文档,编辑;TREECON的操作过程看起来似乎较MEGA烦琐,且运算速度明显不及MEGA,如果参数选择一样,用它构建出来的系统树几乎和MEGA构建的完全一样,只在细节上,比如Bootstrap值二者在某些分支稍有不同;在参数选择方面,TREECON和MEGA 也有些不同,但总体上相差不大;PHYLIPPHYLIP是多个软件的压缩包,下载后双击则自动解压;当你解压后就会发现PHYLIP 的功能极其强大,主要包括五个方面的功能软件:i,DNA和蛋白质序列数据的分析软件;ii,序列数据转变成距离数据后,对距离数据分析的软件; iii,对基因频率和连续的元素分析的软件;iv,把序列的每个碱基/氨基酸独立看待碱基/氨基酸只有0和1的状态时,对序列进行分析的软件;v,按照DOLLO简约性算法对序列进行分析的软件;vi,绘制和修改进化树的软件;在此,主要对DNA序列分析和构建系统树的功能软件进行说明; 1 生成PHY格式文件首先用Clustal X等软件打开剪切后的序列文件C:\temp\另存为C:\temp\使用File-Save Sequences As命令,Format项选“PHY”;用BioEdit或记事本打开2 打开Phylip软件包里的SEQBOOT: can't find input file "infile" Please enter a new file name> C:\temp\ 按路径输入刚才生成的 .PHY文件,显示如下:Bootstrapping algorithm, versionSettings for this run:D Sequence, Morph, Rest., Gene Freqs Molecular sequences J Bootstrap, Jackknife, Permute, Rewrite Bootstrap B Block size for block-bootstrapping 1 R How many replicates 100W Read weights of characters NoC Read categories of sites NoF Write out data sets or just weights Data sets I Input sequences interleaved Yes0 Terminal type none1 Print out the data at start of run No2 Print indications of progress of run YesY to accept these of type the letter for one to changeRNumber of replicates1000Settings for this run:D Sequence, Morph, Rest., Gene Freqs Molecular sequences J Bootstrap, Jackknife, Permute, Rewrite Bootstrap B Block size for block-bootstrapping 1 R How many replicates 1000W Read weights of characters NoC Read categories of sites NoF Write out data sets or just weights Data sets I Input sequences interleaved Yes0 Terminal type IBM PC 1 Print out the data at start of run No2 Print indications of progress of run YesY to accept these of type the letter for one to changeYRandom number seed must be odd5any odd numbercompleted replicate number 100completed replicate number 200completed replicate number 300completed replicate number 400completed replicate number 500completed replicate number 600completed replicate number 700completed replicate number 800completed replicate number 900completed replicate number 1000上面的D、J、R、I、O、1、2代表可选择的选项,键入这些字母后敲回车键,程序的条件就会发生改变;D选项无须改变;J选项有三种条件可以选择,分别是Bootstrap、Jackknife和Permute;R选项让使用者输入republicate的数目;所谓republicate就是用Bootstrap法生成的一个多序列组;根据多序列中所含的序列的数目的不同可以选取不同的republicate;当我们设置好条件后,键入Y按回车;得到一个文件outfile:C:\Program Files\Phylip\exe\ outfile.重命名outfile infile;3 打开Nucleic acid sequence Distance Matrix program, versionSettings for this run:D Distance F84 G Gamma distributed rates across sites No T Transition/transversion ratio C One category of substitution rates Yes W Use weights for sites NoF Use emperical base frequencies Yes L Form of distance matrix SquareM Analyze multiple data sets NoI Input sequences interleaved Yes0 Terminal type 1 Print out the data at start of run No 2 Print indications of progress of run YesY to accept these of type the letter for one to changedD Distance Kimura 2-parametermMultiple data sets or multiple weighs type D or W dHow many data sets1000Settings for this run:D Distance Kimura 2-parameterG Gamma distributed rates across sites No T Transition/transversion ratio C One category of substitution rates Yes W Use weights for sites NoF Use emperical base frequencies YesL Form of distance matrix SquareM Analyze multiple data sets Yes, 1000 data sets I Input sequences interleaved Yes0 Terminal type IBM PC 1 Print out the data at start of run No 2 Print indications of progress of run YesY to accept these of type the letter for one to changeY选项D有四种距离模式可以选择,分别是Kimura 2-parameter、Jin/Nei、Maximum-likelihood和Jukes-Cantor;选项T一般键入一个之间的数字;选项M 键入1000;运行后生成文件C:\Program Files\Phylip\exe\ outfile;重命名outfile infile;4 打开Neighbor-Joining/UPGMA method versionSettings for this run:N Neighbor-Joining or UPGMA tree Neighbor-Joining O Outgroup root No, Use as outgroup species 1 L Lower-triangular data metrix NoR Upper-triangular data metrix NoS Subreplication NoJ Randomize input order of species No, Use input order M Analyze multiple data sets No0 Terminal type 1 Print out the data at start of run No 2 Print indications of progress of run Yes 3 Print out tree Yes4 Write out trees onto tree file YesY to accept these of type the letter for one to changemHow many data sets1000Random number seed must be odd5Settings for this run:N Neighbor-Joining or UPGMA tree Neighbor-Joining O Outgroup root No, Use as outgroup species 1 L Lower-triangular data metrix NoR Upper-triangular data metrix NoS Subreplication NoJ Randomize input order of species YesM Analyze multiple data sets Yes, 1000 sets 0 Terminal type IBM PC 1 Print out the data at start of run No 2 Print indications of progress of run Yes 3 Print out tree Yes4 Write out trees onto tree file YesY to accept these of type the letter for one to changeY生成文件C:\Program Files\Phylip\exe\ outtree&outfile;重命名outtreeintree;outfileinfile;打开Consensus tree program, versionSettings for this run:C Consensus type Majority rule extendedO Outgroop root No, use as outgroup species 1R Trees to be treated as Rooted NoT Terminal type 1 Print out the sets of the species Yes 2 Print indications of progress of run Yes 3 Print out tree Yes4 Write out trees onto tree file YesAre these settings correctRTSettings for this run:C Consensus type Majority rule extendedR Trees to be treated as Rooted YesT Terminal type IBM PC 1 Print out the sets of the species Yes 2 Print indications of progress of run Yes3 Print out tree Yes4 Write out trees onto tree file Yes Y生成文件C:\Program Files\Phylip\exe\ outtree;重命名outtree ;打开TreeView打开C:\Program Files\Phylip\exe\ ;以下操作参照前述详细说明即可;。
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根据实际的情况我 们这里选择YES选项
•实例讲解
下一步进入建树的最后阶段
参数设置好之后点 击compute.
在Plylogeny中选择建树方 法，这里我们选择NJ法。 蛋白质序列一般选择Poisson Correction（泊松校正）,对 于核苷酸序列一般采用Pdistance模型
•实例讲解
根据Mega的计算最终我们得到了序列中的进化关系。
菜单栏 工具条
•实例讲解
选择File标签-->Convert file format to Mega.
当给出相应的文件路径之后点击ok
显示文件已经转化为MEGA Format, 点击OK. 将文件保存，牢记路径
•实例讲解
点击，载入MEGA格式的分析序列
•实例讲解
选择数据类型，在本次测试中我们 用的是核苷酸序列。
分子系统发育的核心为构建系统发育进化树 分子系统发育的核心为构建系统发育进化树 核心
系统进化树（1）
进化拓扑结构： 进化拓扑结构： 进化树中不同枝的拓扑图形。 进化树中不同枝的拓扑图形。 根：所有分类的共同祖先。 所有分类的共同祖先。 结点：表示一个分类单元。 结点：表示一个分类单元。 进化支：两种以上生物（ 进化支：两种以上生物（DNA序 序 及其祖先组成的树枝。 列）及其祖先组成的树枝。 进化分支： 进化分支：进化关系的图形表示 进化分支长度： 进化分支长度： 用数值表示的进化枝的变化程度 遗传距离） （遗传距离） 距离标尺： 距离标尺： 生物体或序列之间差异的的 数字 尺度。 尺度。 外群： 外群： 与分析序列相关的生物序列且具 有较远的亲缘关系 结点
•实例讲解
文件下载完之后，这里我们采用事先准备好的序列。 将Fasta 文件直接用 ClustalX 1.83打开
•实例讲解
在进行多序列比对之前我们需要对软件进行一些设置 1.选择Alignment标签 2.选择Output format options PHYLIP软件：PHYLIP MEGA软件：FASTA
猩 猩
结 点
人
进化支
根
一个单位
Hale Waihona Puke 分支 长度狒 狒距离标尺
外 群
系统发育进化树示例
系统发育树重建分析步骤
多序列比对（自动比对，手工校正） 多序列比对（自动比对，手工校正）
选择建树方法 建立进化树
进化树评估
系统发育树重建的基本方法
• 1. 距离法 (distance）
适用序列有较高相似性时
• 2. 最大简约法 (maximum parsimony, MP)
99 BANNAch 68 100 88
BJ9575 YN6 YN0556 LN0684
100
LN0688
81 LN0689
JKT6969
100 94
JKT6423 JKT7043 LNVNE9712
0.05
如果结点的Bootstrap Value >70我们认为 这个分支是可靠的
优化图标
优化选项栏
•实例讲解
点击 Do Complete Alignment,选择保存路径之后点击ALIGN ALIGN，。 ALIGN
•实例讲解
序列比对结束后，比对结果自动跳出。在保存的路径， 序列比对结束后，比对结果自动跳出。在保存的路径，获取 预设的保存格式。 预设的保存格式。Bannavirus.FASTA Bannavirus.phy
分子系统发育分析
• 系统发育进化树（ Phylogenetic tree) 系统发育进化树（
用一种类似树状分支的图形来概括各种生物之间的亲缘关系。 用一种类似树状分支的图形来概括各种生物之间的亲缘关系。
• 系统进化树的主要构成： 系统进化树的主要构成：
结点（ 种群）。 结点（node)：每个结点表示一个分类单元（属、种群）。 ：每个结点表示一个分类单元（ 进化分枝(Clade)： 是指由同一生物进化而来的单一系统群。 进化分枝 ： 是指由同一生物进化而来的单一系统群。 实体抽象为节点，实体间的进化关系抽象为连接 实体抽象为节点，
Random number seed :进化树进行抽样时从第几棵树开始。
将抽样过得序列转换
• DNADIST
优点为： 优点为：简单易用
最新版本下载/地址为：http：/
•实例讲解
下一步我们将介绍如何用MEGA构建我们的进化树，首先请大 家用MEGA软件将我们之前保留的Fasta文件打开这时候会有 两个窗口，选择File标签-->Convert file format to Mega.
实验三.系统发育分析软件的使用
分子系统发育分析
• 系统发育分析研究是研究物种进化和系统 系统发育分析研究是研究物种进化和系统 分类的一种方法 的一种方法， 分类的一种方法，研究对象为携带遗传信 息的生物大分子序列， 生物大分子序列 息的生物大分子序列，采用特定的数理统 计算法来计算生物间的进化关系 并用系 进化关系。 计算法来计算生物间的进化关系。并用系 统进化树， 统进化树，即一种类似树枝状得图形来概 括生物间的这种亲缘关系。 括生物间的这种亲缘关系。
•实例讲解_MEGA软件构建系统进化树
• MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis) 该软件是由Kumar 等编写的进行分子进化遗传分析的免 该软件是由 Kumar等编写的进行分子进化遗传分析的免 Kumar 费软件包， 能对DNA mRNA、 DNA、 费软件包 ， 能对 DNA 、 mRNA 、 氨基酸序列及遗传距离进 行系统发生分析。在建树方法上， 行系统发生分析。在建树方法上，提供了目前最常用的 UPGMA，ML， NJ及 MP法 UPGMA ， ML ， NJ 及 MP 法 ， 对所获得树也可进自举值检验 及标准误估计可靠性检验。 及标准误估计可靠性检验。
适用序列有很高相似性时
• 3. 最大似然法 (maximum likelihood, ML)
– 可用于任何相关序列集合
1. 基于序列距离特征 2+3基于序列离散特征
• 计算速度：
– 距离法 >最大简约法 >最大似然法
系统发育树重建分析过程
直系同源序列 合理的外群
点阵法
动态规划法
字串法
系统发育树构建的相关软件
• • • • • • • • • ClustalX （序列比对软件） Modeltest&MrModeltest(碱基替换模型筛选软件) PHYLIP MEGA PHYML 系统发育树构建软件 PAUP BEAST Figtree (树形显示软件） TreeView （树形显示软件）
• 构建ＮＪ树，可以用PHYLIP或者MEGA • 构建MP树，可以使用PHYLIP或者MEGA • 构建ML树可以使用PHYML，速度快，同时构建ML树还可以用 PHYLIP， • 贝叶斯的算法以MrBayes为代表，不过速度比较慢 关于系统发育分析的更多知识请参阅： /biology/bioinfo2/78842.shtml
• 构建我们自己的Fasta 文件
Fasta文件是直接可以从数 据库中下载得到的，但是 根据实际要求的不同，有 时候我们需要自己构建 Fasta文件。 如果您已近有了想用来构 建进化树的序列，您可以 如右图所示构建自己的文 件，文件的保存格式是： 文件名.txt
•实例讲解
下面我们以版纳病毒为例，构建系统进化树。 首先我们要下载我们所需的序列。 /
• 第一步：双击打开PART 2，SEQBOOT , • SEQBOOT生产随机样本的程序。
• 按路径输入刚才生成的 *.PHY文件；为了避免输入路径的繁 琐，可以直接将文件COPY至PART2文件夹中。
• 第二步：点击回车，出现参数设置页面。设定适当参 数；输出outfile文件。
• 第二步：设置参数后，输入Y。出现Random number seed 设置提示行。
•实例讲解
下面的内容将教大家如何来构建自己的系统进化树。 首先我们需要回忆一个很重要的问题，什么是Fasta 格式? 在生物信息学中，FASTA格式（又称为Pearson格式），是一种基于文本 用于表示核苷酸序列或氨基酸序列的格式。在这种格式中碱基对或氨基 酸用单个字母来编码，且允许在序列前添加序列名及注释。序列文件的 第一行是由大于号“>”或分号“;”打头的任意文字说明（习惯常用“>” 作为起始），用于序列标记。从第二行开始为序列本身，只允许使用既 定的核苷酸或氨基酸编码符号。