生物信息学分子系统发育分析
生物信息学
生物信息学:广义：应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程中信息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。
狭义：应用信息科学的理论、方法和技术管理、分析和利用生物分子数据。
通过收集、组织、管理生物分子数据，使研究人员能够迅速地获得和方便地使用相关信息；通过处理、分析、挖掘生物分子数据，得到深层次的生物学知识，加深对生物世界的认识生物系统树把物种按亲缘关系远近用图形表达而成的树状系统模式生物的基因组结构相对于人类基因组来说，比较简单，在基因组测序时可以为人类基因组计划提供借鉴，更重要的是对这些模式生物体的功能基因的认识可以为认识人类基因组的功能提供更多的帮助。
四大“模式生物”：酵母、线虫、果蝇、小鼠模式生物的特点1)生理特征能够代表生物界的某一大类群;2)容易获得并易于在实验室内饲养繁殖;3)容易进行实验操作,特别是遗传学分析.酵母:真菌界的单细胞真核生物1)是单细胞生物,可在基本培养基上生长,可通过改变物理或化学环境完全控制其生长2)在单倍体和二倍体的状态下均可生长,并可在实验条件下控制单倍体和二倍体之间的相互转换,这对其基因功能的研究十分有利3)有将近31%编码蛋白质的基因或ORF与哺乳动物编码蛋白质的基因有高度的同源性拟南芥:十字花科草本，生活周期为6周，是理想的模式植物[斑马鱼]和[非洲爪蟾]是目前最常用的两种模式低等脊椎动物斑马鱼特点:1)产卵多,繁殖迅速2)胚胎通体透明,是进行胚胎发育机理和基因组研究的好材料非洲爪蟾特点:1)卵母细胞体积大,数量多,易于显微操作,还可制成具有生物活性的无细胞体系,易于生化分析,在卵母细胞减数分裂机理研究中有重要作用蛋白质的空间结构一级结构(primary structure)多肽链中氨基酸数目、种类和线性排列顺序二级结构(secondary structure)-螺旋(-helix)-折叠(-sheet)三级结构(tertiary structure)肽链进一步沿多方向盘绕成紧密的近似球状结构四级结构(quaternary structure)具有特定构象的肽链进一步结合，并在空间相互作用重要的生物信息学问题从氨基酸序列预测蛋白质的结构与功能蛋白质Fold的分类与预测结构域（domain）分析与预测Motif分析与预测（如信号肽）二级结构预测-螺旋(-helix)-折叠(-sheet)高级的预测核酸的特殊意义：存储大量被压缩的生物信息生物信息学的主要研究内容生物学数据的收集、存储、管理与提供基因组序列信息的提取和分析功能基因组相关信息分析生物大分子结构模拟和药物设计生物信息分析的技术与方法研究应用与发展研究计算生物学/生物信息学的主要理论方法基于数据挖掘（知识发现）的方法基于模拟分析的方法1.核酸和蛋白质序列分析研究2. 生物分子相互作用的复杂系统模拟I型内含子的特征1.边界顺序为5′U……G 3′;2.具有中部核心结构（Central core structure);3.内部引导顺序(Internal guide seguence IGS);4.剪接通过转酯反应（Transesterification).内含子的拼接比较从内含子的剪接机制来看，I型内含子、II型内含子和核pre-mRNA剪接的III型内含子是相似的，只有tRNA的IV型内含子剪接机制完全不同。
分子进化的推导与系统发育树构建研究
分子进化的推导与系统发育树构建研究分子进化的推导和系统发育树构建研究是现代生物学领域中一项重要的研究课题。
它通过分析生物体内的分子遗传信息，来推导物种间的进化关系，并进一步构建系统发育树。
本文将介绍分子进化的推导过程以及系统发育树的构建方法。
在分子进化的推导过程中，研究者通常会选择一段具有较高变异性的DNA、RNA或蛋白质序列作为研究对象。
这些序列在不同物种之间的差异反映了它们的进化关系。
首先，研究者需要对所选序列进行测序，并通过生物信息学方法对序列进行比对和分析。
比对可以揭示序列中的共有特征与差异，而分析则可以计算序列之间的相似性和进化距离。
为了推导物种之间的进化关系，研究者可以利用不同的进化模型进行分析，例如Jukes-Cantor模型、Kimura两参数模型和最大似然法等。
这些模型基于一系列假设和统计方法，可以估计序列的演化速率和进化关系。
通过计算进化距离矩阵，研究者可以建立物种之间的相似性网络图，并利用聚类算法将物种进行分类和分组。
系统发育树是推导物种间进化关系的重要工具。
它是一种图形化的表示方式，用树状结构展示不同物种之间的演化关系。
构建系统发育树的方法有多种，例如最简原则、最大拟然法和贝叶斯推断等。
最简原则是一种直观且简单的构建方法，它假设进化关系中的分支数目最少。
最大拟然法则基于最大似然估计原理，通过计算相似性矩阵的概率分布来确定最优的拓扑结构。
贝叶斯推断则是一种统计推断方法，它通过考虑先验概率和后验概率来推测系统发育树的结构。
在构建系统发育树的过程中，研究者还需要对结果进行评估和验证。
常用的评估指标包括支持率和置信度。
支持率可以评估进化树的可靠性，它通过重复计算获得统计学意义上的支持度。
而置信度则通过随机重抽样验证树的一致性和稳定性。
综上所述，分子进化的推导和系统发育树构建是研究生物进化关系的重要方法。
通过分析分子遗传信息和构建系统发育树，我们可以更好地了解不同物种之间的进化历程和亲缘关系。
生物信息学大实验_实验指导
实验1基因组序列组装（软件CAP3的使用）一、实验目的1．了解基因组测序原理和主要策略；2．掌握CAP3序列组装软件的使用方法。
二、实验原理基因组测序常用的两种策略是克隆法（clone-based strategy）和全基因组鸟枪法（whole genome shotgun method）。
克隆法先将基因组DNA打成大的片段，连到载体上，构建DNA文库；再对每一个大片段（克隆）打碎测序。
序列组装时先组装成克隆，再组装成染色体。
克隆测序法的好处在于序列组装时可以利用已经定位的大片段克隆, 所以序列组装起来较容易, 但是需要前期建立基因组物理图谱, 耗资大, 测序周期长。
全基因组鸟枪法测序无需构建各类复杂的物理图谱和遗传图谱，采用最经济有效的实验设计方案，直接将整个基因组打成不同大小的DNA片段构建Shotgun文库，再用传统Sanger测序法或Solexa等新一代测序技术对文库进行随机测序。
最后运用生物信息学方法将测序片段拼接成全基因组序列。
该方法具有高通量、低成本优势。
序列组装时，先把把单条序列（read）组装成叠连群（contig）、再把叠连群组装成“支架”（scaffold），最后组装成染色体。
本实验将练习在Linux环境下用CAP3软件组装流感病毒基因组。
1．CAP3序列组装程序简介Huang Xiaoqiu. 和 Madan，A. 开发的一套用于序列拼接的软件，此软件适用于小的数据集或 EST 拼接，它有如下特征：1. 应用正反向信息更正拼接错误、连接contigs。
2. 在序列拼接中应用 reads 的质量信息。
3. 自动截去 reads5`端、3`端的低质量区。
4. 产生 Consed 程序可读的ace 格式拼接结果文件。
5. CAP3 能用于Staden软件包的中的GAP4 软件。
2．下载此软件可以免费下载，下载地址：http：///download.html。
填写基本信息表格，即可下载。
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）
浅谈系统发育分析及进化树制作课件
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
目录CONTENTS
• 系统发育分析简介 • 进化树基本概念 • 进化树的制作方法 • 系统发育分析的挑战与未来发展 • 实践案例分享 • 总结与展望
01
系统发育分析简介
定义与重要性
定义
系统发育分析是一种研究生物种群进化历程和亲缘关系的方法，通过比较不同 物种间的基因、蛋白质等分子序列差异，构建进化树来揭示生物的演化关系。
重复构建
为确保结果的稳定性，对同一数据集进行多次重复构 建进化树。
01
系统发育分析的挑 战与未来发展
当前面临的主要问题
数据获取与整合
系统发育分析需要大量的基因序 列数据，如何高效获取和整合这 些数据是一个挑战。
算法复杂度与计算
资源
随着数据量的增长，传统的系统 发育分析算法面临计算效率和资 源消耗的挑战。
物种间基因序列差
异
不同物种的基因序列存在较大差 异，如何准确识别和比较这些差 异是系统发育分析的关键。
未来发展方向与趋势
Байду номын сангаас
01
大数据技术的应用
利用大数据技术对海量基因序列 数据进行处理和分析，提高系统 发育分析的效率和准确性。
02
算法优化和并行计 算
通过算法优化和并行计算技术， 降低系统发育分析的计算复杂度 ，提高计算效率。
基于已知物种的进化关系 ，构建一棵假设树，常用 软件如RAxML。
贝叶斯法
基于贝叶斯统计理论，模 拟基因序列的进化过程， 常用软件如MrBayes。
参数设置与优化
模型选择
根据基因序列的特点选择合适的进化模型，如GTR、 GTR+I+G等。
实验六-系统发育分析-Phylip-生物信息学
实验六系统发育分析－PhylipPHYLIP网址： /phylip.html实习内容：（一）序列的前期准备（二）最大简约法建树（Maximum Parsimony）（三）最大似然法建树(Maximum Likelihood )（四）距离法建树(Distance Method)作业：任意选取五个以上物种的同源核酸或/和蛋白质序列,分别采用最大简约法，最大似然法和距离法构建进化树，给出简洁的步骤和必要的图示，并分析这三种方法的差别。
答：五种核酸序列：>Rattus norvegicus gi|17985948|ref|NM_033234.1| Rattus norvegicus hemoglobin, beta (Hbb), mRNA>Mus musculus gi|218749876|ref|NM_008220.4| Mus musculus hemoglobin, beta adult major chain (Hbb-b1), mRNA>Bos taurus gi|160358323|ref|NM_173917.2| Bos taurus hemoglobin, beta (HBB), mRNA>Homo sapiens gi|28302128|ref|NM_000518.4| Homo sapiens hemoglobin, beta (HBB), mRNA>Sus scrofa gi|261245057|ref|NM_001144841.1| Sus scrofa hemoglobin, beta (HBB), mRNAseqboot运行后输出文件内容及用CLUSTALX进行多条序列比对构建的进化树最大简约法建树步骤：1、打开DNAPARS，将刚才生成的seqb文件名输入。
2、改M选项为分析multiple data sets(多个数据），其它参数不变，运行将生成两个文件outfile和outtree，将outfile更名为mpfile，将outtree更名为mptree。
生物信息学分析方法
跨膜结构域预测 TMHMM
http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHM M-2.0/
蛋白互作网络 STRING
http://string.embl.de
polymerase
DNA repair
helicase
双序列比对 序列分析 多序列比对（系统进化树、保守基序） ORF(Open Reading Frame)分析 基因结构分析（外显子、内含子）
节律基因Timeless
数据库 MGI
/
数据库 NCBI
https:///Blast.cgi
数据库 TAIR
/
多序列比对 MEGA
/
LTR
MSA-like TGA-element
414
568 289
CCGAAA
CCCAACGGT AACGAC
low-temperature responsiveness
cell cycle regulation auxin-responsive element
转录因子结合位点分析 JASPAR
/
系统发育树 MEGA
/
保守基序分析 MEME
/tools/meme
基因结构 GSDS
http://gsds.cLeabharlann /
启动子分析 PlantCARE
基序名称 位置 序列特征 功能
常用的生物信息学 分析方法
第十组
生物信息学Bioinformatics
生物信息学是一门在生命科学的研究中，以计算机为工具 对生物信息进行储存、检索和分析的科学。 生物信息学基本上是分子生物 学与信息技术的结合体。
研究材料和结果是各种各样
的生物学数据 研究工具是计算机 研究方法包括对生物学数据的 搜索（收集和筛选）、处理 （编辑、整理、管理和显示） 及利用（计算、模拟）
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。
浅谈系统发育分析方法
分 子 生 物 学 技 术 的 发 展 以 及 生 物 分 子 数 据 的 积累 ，系统发 育分析进 入 了分 子层次 。 分子 系统发 育分 析中常用的生物大分子是 作 为生 命机 器的蛋白质和作为遗传物质的 核酸 。早期 的研 究工作主要是 利用不同物 种 中同一种 基因 ／蛋 白质序列 的异 同重建 系统 发育树 ，并研 究各物种 的进化关 系 。 近年来 ，较多模式生 物基 因组测序 任务的 完 成 以 及 蛋 白质 组 学 的发 展 ，为 从 “组 ”水 平 进 行 系 统 发 育 研 究 提 供 了条 件 ，但 同 时也对现有的 系统发 育分析 方法提 出了挑 战 。 源自ｌ§Ｉ曩 ◇ ０≮ ◇≮器 毒羹 一
系统 发育 分析 ； 分 子进 化 ； 序 列 比 对
引言
地 球上 的一 切生 命形 式 ，不 管是 现 存 的还 是 已 经 灭 绝 了的 ，都 由于 一 个 共 同 的进化 历史而有着不 同程度的关联 ，这种 关联也使研究物种之 间进化关 系的学科一 系统 发育学 变得非常有意 义。追溯 生物 界 不同生物类型的起源及进化关系 ，即重 建 生 物 类 群 的 系 统 发 育 树 已经 成 为 生 物 信 息 学中一个十分重要的研究内容 ，并 日益受 到 广 泛 的 关 注 。
分子系统发育分析的生物信息学方法
分子系统发育分析的生物信息学方法一、概述分子系统发育分析的生物信息学方法，是生物信息学领域中的重要研究手段，其核心在于利用分子层面的数据揭示生物体之间的进化关系。
该方法主要通过对DNA或蛋白质的分子序列信息进行分析，计算序列间的相似性，从而估计基因分子进化的速率、基因间序列的分歧时间以及物种或基因在系统发育中的位置。
在分子系统发育分析中，生物信息学方法的应用不仅限于单条生物序列的进化信息提取，还涉及到多条生物序列之间的比对与关联分析。
通过比较不同物种间的基因序列，可以揭示它们之间的进化关系和亲缘关系。
生物信息学方法还可以利用数学模型和计算机程序，构建系统发育树，直观地展示物种之间的进化历程。
随着生物信息学技术的不断发展，分子系统发育分析的生物信息学方法也在不断更新和完善。
新的算法和工具不断涌现，使得我们能够更准确地分析生物序列数据，揭示生物进化的奥秘。
分子系统发育分析的生物信息学方法在生物学研究中具有广泛的应用前景和重要的实践价值。
本文将详细介绍分子系统发育分析的生物信息学方法，包括单条生物序列的进化信息提取、多条生物序列的比对与关联分析、系统发育树的构建等方面，并探讨这些方法在生物学研究中的应用和未来发展。
1. 分子系统发育学概述分子系统发育学，作为系统发育系统学的一个重要分支，致力于通过深入剖析生物大分子（如蛋白质、核酸等）的结构与功能，揭示生物各类群之间的谱系发生关系。
这一学科不仅涵盖了生物进化历程的宏观视角，更通过分子生物学技术和计算机技术的结合，深入到微观层面，从而为我们提供了生物演化的全新理解。
在分子系统发育学的研究中，基因或生物体的系统发育关系常常通过构建有根或无根的树状结构来展示。
这种树状结构不仅揭示了物种之间的亲缘关系，还为我们理解物种的进化历程和演化模式提供了关键线索。
通过多重序列比对，研究者可以分析一组相关基因或蛋白质，进而推断和评估不同基因间的进化关系，这包括分子进化（基因树）和物种进化（物种树）的研究。
生物信息学第六章分子系统发育分析 ppt课件
姊妹群是单系类群的一种常见类 型。
• 图4-1示出树6个分类群(A-F)进 行不同划分所产生的单系、并系 和复系类群的例子。图4-1(a)中 单系类群为：{A,B}，{E，D， F｝、{C,D,E,F｝、 {A,B,C,D,E,F｝
• 图4-1 (b)中并系类群为:{C, D,E}、 {B,C,D, E, F}等
第四章 分子系统发育分析
§4.1分子进化的基本概念
• 系统发生学是进化生物学的一个重要研究领域，系统发生分 析早在达尔文时代就已经开始。从那时起，科学家们就开始 寻找物种的源头，分析物种之间的进化关系，给各个物种分 门别类。
• 经典系统发生学研究所涉及的特征主要是生物表型 (phenotype)特征，所谓的表型特征主要指形态学的(结构的) 特征，如生物体的大小、颜色、触角个数，也包括某些生理 的、生化的以及行为习性的特征。通过表型比较来推断生物 体的基因型(genotype)，研究物种之间的进化关系。但是， 利用表型特征是有局限性的。有时候关系很远的物种也能进 化出相似的表型，这是由称为趋同进化的过程造成的。
4.1.1同源性与同源性状
• 同源性(homology)是比较生物学中的一个中心概念。第3章 和第4章中已涉及序列同源性检索方面的内容。这里，将进 一步讨论有关序列同源性分析的基本概念。同源，最基本的 意义就是具有共同祖先。一般来说，如果两个物种中有两个 性状(状态)满足以下两个条件中的任意一个，就可以称这两 个性状为一对同源性状(homologous character)：
• 用表型来判定进化关系的另一个问题是，对于许多生物体很难检 测到可用来进行比较的表型特征。例如，即使用显微镜检查，也 难以发现细菌的明显特性。
• 当我们试图比较关系较远的生物体的时候，第三个问题又出现了， 即什么样的表型特征能用来比较呢？例如，分析细菌、蠕虫和哺 乳动物，它们之间的共同特征实在是少之又少。
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，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。
利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。
2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。
序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。
序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。
该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检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。
P299.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。
P2910.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。
P37值：衡量序列之间相似性是否显著的期望值。
E值大小说明了可以找到与查询序列（query）相匹配的随机或无关序列的概率，E值越接近零，越不可能找到其他匹配序列，E值越小意味着序列的相似性偶然发生的机会越小，也即相似性越能反映真实的生物学意义。
P9512.低复杂度区域：BLAST搜索的过滤选项。
指序列中包含的重复度高的区域，如poly（A）。
第九章 分子进化与系统发育
UPGMA法
距离最短，代表亲 缘关系最近
d=e=10/2=5
c=19/2=9.5
g=c-d=9.5-5=4.5
d(DE)A=(AE+AD)/2=(41+39)/2=40
A B (CDE)
A -
B 22 -
(CDE) 39.5 41.5 -
a=b=22/2=11
d(CDE)A=(AE+AD+AC)/3=(41+39+39)/3=39.5
• 自20 世纪中叶，随着分子生物学的不断发 展，进化研究也进入了分子进化(molecular evolution)研究水平，并建立了一套依赖于 核酸、蛋白质序列信息的理论和方法。 • 分子进化(molecular evolution): 研究较长时 间内生物遗传信息改变的原因和结果的学 科领域。
直系同源与旁系同源
• 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。
paralogs
orthologs
paralogs
orthologs
以上两个概念代表了两个不同的进化事件
用于分子进化分析中的序列必须是直系同源 的，才能真实反映进化过程。
• 用于构建系统树的数据有二种类型： • 特征数据(character-based data): 它提供了基因、 个体、群体或物种的信息。 • 距离数据(distance-based data): 它涉及的则是 成对基因、个体、群体或物种的信息。距离数 据可由特征数据计算获得，但反过来则不行。 这些数据可以矩阵的形式表达。距离或相似性 的计算总体上是要依据一定的遗传模型，并能 够表示出两个分类单位间的变化量。
生物信息学在分子进化中的应用研究
生物信息学在分子进化中的应用研究生物信息学是一门结合生物学、计算机科学和数学等学科的交叉领域，旨在利用计算机和信息技术来处理生物学实验数据和理论研究，以更深入地了解生物体系的结构和功能，进而应用于医学、农业、工业等领域。
在分子生物学和生物进化学中，生物信息学有着广泛的应用，尤其是在分子进化学中，它的应用研究更是日渐深入。
本文将从分子进化的基础知识入手，探讨生物信息学在分子进化中的应用研究。
一、分子进化的基础知识进化是生物学中的一个关键概念，它是指物种的特征随着时间的推移而发生变化，从而形成新的物种。
分子进化是进化研究的一个分支，它研究的是生物体内分子所发生的变化。
在分子进化学中，主要使用的分子是DNA和蛋白质，因为它们是生物体内的基本分子，其变化可以反映生物体系发生的进化事件。
分子进化的核心理论是演化树，也称作系统发育树或进化树。
演化树是一种用图形化、树状的方式描述不同物种或种群之间进化关系的方法。
它通过生物分子序列的比较，来推测物种之间的近缘关系和进化历史。
演化树的节点表示着共同祖先，唯一的祖先到现在每个物种间的距离表示了它们在进化上的差异程度。
二、生物信息学在分子进化中的应用1、分子进化分析生物信息学被广泛应用于分子进化分析，主要是通过组成各种格式的生物分子序列的比较和构建演化树来研究物种之间的进化关系和进化历史。
分子进化分析中最常用的比较对象是DNA序列和蛋白质序列。
DNA序列的比较可以揭示出生物间的进化关系，包括物种间演化历史、基因家族的起源以及基因本身的起源和演化。
常用的DNA序列比较算法有多序列比对和序列同源性搜索等，这些算法可以将DNA序列的结构和特征与其他物种进行比较，并找出两者之间的相似性和差异。
蛋白质序列的比较则可以推测出分子间的演化历史，揭示出不同的分子结构和功能上的特异性。
常用的蛋白质序列比较算法有比对和聚类等，这些算法可以帮助我们确定蛋白质序列的相似性和差异性，推测分子之间的进化关系，并根据进化树来重建分子的初始状态。
序列的同源比较及分子系统学和分子进化分析教学课件
特点
本教学课件内容全面、结构清晰，注重 实践操作和案例分析，有助于学生深入 理解和掌握相关知识。
VS
优势
通过同源比较、分子系统学和分子进化分 析三个方面的内容，使学生对分子生物学 领域有一个全面的了解，同时提高学生的 实验操作能力和解决问题的能力。
感谢您的观看
THANKS
分子系统学与分子进化分析的关联
亲缘关系研究
分子系统学是研究生物亲缘关系和进化顺序的科学，通过比较不同物种或不同基因的分子特征，可以推断出它们 之间的亲缘关系和进化路径。
进化机制研究
分子进化分析是研究生物进化机制的科学，通过比较不同物种或不同基因的分子变异和进化速率，可以揭示生物 进化的内在规律和机制。
它基于氨基酸或核苷酸序列的相似性 比较，以评估物种间的亲缘关系和进 化历程。
序列同源比较的背景
随着生物技术的不断发展，研究人员 能够获得越来越多的基因和蛋白质序 列数据。
为了更好地理解这些数据和物种间的 关系，需要进行序列同源比较，以挖 掘更多有用的信息。
序列同源比较的意义
01
序列同源比较有助于研究物种的进化和亲缘关系。
药物研发
分子系统学研究结果可以用来寻找新的药物靶点，有助于开发出 更加有效的药物。
03
分子进化分析原理
分子进化的概念
分子进化的定义
分子进化是指生物大分子在进化过程中发生的适应性或非适应性 变化的过程。
分子进化的研究内容
主要研究生物大分子演化的规律和机制，包括DNA、蛋白质等分 子的演化过程、速度和方向等。
05
教学课件内容及安排
教学课件的主题和目标
主题
序列的同源比较、分子系统学和分子 进化分析
目标
第四章 分子进化分析
颠换比，能用下式估计：
ˆ ˆ P ˆ /Q R
核苷酸替代数的估计常常建立在以下假设基础上， 即每个序列的核苷酸频率处于平衡态，且此频率
不随时间而变化。当每个序列的核苷酸频率处于
平衡时，我们期望表5-1中的
P11 P12 、 P21 P22 、 Q11 Q12 、 Q21 Q22 、 Q31 Q32
2 2
(C)Equal-input 模型
(D)Tamura 模型 β θ -α θ β θ
2
β θ α θ -β θ
1 1
α θ β θ β θ --
1 1 1
2
2
2
1
[例4.1] 人与猕猴的细胞色素b基因间的核苷酸替代数 动物线粒体DNA中的细胞色素b基因是高度保守的， 因此常被用于研究亲缘关系较远的动物的进化关系。 下表表示出了人与猕猴的细胞色素b基因的10种不 同类型核苷酸对的数目，并分别以密码子第1、2和
值较大，而当亲缘关系较近的物种比较时（如人 和马），值较小。这说明随着两个物种的分歧时 间增大，氨基酸的替代数也将增大，但并不严格 与分歧时间成比例。
图4-2 p距离和泊松校正(PC)距离随分歧时间变化的关系
2. 泊松校正（PC） 距离 p与t的变化呈现非线性关系的原因之一是当多个氨
基酸替代出现在同一位点时，nd偏离实际氨基酸的
当r遵循分布时，就有可能估计出平均每个位点的
氨基酸替代数。为此，让我们考虑在时间t时两个 序列间某一位点上的氨基酸相同的概率，按公式
（4.4）计算。然后，对所有位点的q求均值，为
q
0
a qf (r )dr a 2rt
a
dG a[(1 p)1/ a 1]
生物信息学-06多序列比对和进化树分析
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.
生物信息学名词解释
一、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，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。
利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。
2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。
3.FASTA序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。
4.genbank序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。
该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“//”结尾。
5.Entrez检索系统：是NCBI开发的核心检索系统，集成了NCBI的各种数据库，具有链接的数据库多，使用方便，能够进行交叉索引等特点。
6.BLAST：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。
P947.查询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检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。
P299.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。
P2910.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。
- 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)。
注意: 系统树的限制
有人认为生物的系统关系不一定是树状的 系统树不一定代表进化历史
1. 有很多干扰分析的因素 噪音(noisy) 水平基因转移(horizontal gene transfer;网
状) 杂交,重组等 (网状) 2. 用不同基因或蛋白产生的树往往不同 3. 已经灭绝的物种只能作为叶节点
9
Willi Hennig (1913-1976)
德国生物学家,被认为是系统发生学和分类学 (cladistics; 也叫cladogram)的奠基人
据已知资料来看,他的观点并不是最早被阐述 属达尔文学派;类似的观点另一学派的Lamarck
和Rosa也有阐述 可以认为是系统发生学的集大成者
15
两类数据: 距离和离散特征
距离
描述序列之间的差别 (遗传距离)
一般用距离矩阵(distance matrix)表示 距离往往由序列比对产生(如错配的比例)
离散特征
二态特征 (如: DNA序列上的某个位点是否剪切 位点)
多态特征 (如: 某一位点可能的碱基有A,T,G,C)
将核酸,氨基酸序列作为进化特征
5
系统发生树(phylogenetic tree)
也叫系统树,进化树(evolutionary tree),生 命树(tree of life)
对物种之间的进化关系的一种描述,这些物种 被认为有共同祖先
叶,节点
6
关系,时间
有根树和无根树
有根树(rooted tree)
18
二、多序列比对
19
例子
多物种核糖体Rplp0蛋白比对
ClustalW生成(颜色表示氨基酸保守性)
20
多序列比对方法
动态规划(dynamic programming)
慢,耗内存 改进: 使用“sum of pairs”目标函数
渐进法(progressive method;或称分级法 hierarchical,建树法tree)
2. 构建系统树 3. 评价结果
14
三种构建系统树中使用的搜索算法
穷尽法
搜索整个空间(所有可能的树),然后根据评价标准 选择一棵最优的树
分支约束方法
根据一定的约束条件将搜索空间限制在一定范围 内
启发式或经验性方法(heuristic)
根据目前的搜索情况指导下一步的搜索方向 根据先验知识或一定的指导性规则压缩搜索空间
分子系统发育分析
毛理凯
本课目录
一． 总括 二． 多序列比对 三． 构建系统树 四． 系统发生软件
2
一、总括
3
系统发生学(phylogenetics)
亦称系统学,种系发生学,种系发生系统学 (phylogenetic systematics)
在希腊文中
phylon = tribe, race(种系) genesis = birth
研究生物群体(如:物种,种群)之间的进化关系
4
相关概念
phylogenetic taxonomy(系统发生分类学)
是系统学的一个分支
根据进化相关度对生物群体分类
phylogeny (=phylogenesis系统发生)
生物群体的产生和进化
分子系统学(molecular phylogenetics)
有共同祖先
无根树(unrooted tree) 树空间(tree space)
从已知序列可以产生许多系统树 来自几何
7
无根树和有根树的关系(1)
从一棵有根树总可以产生一棵无根树 而从无根树产生有根树需要额外的数据
8
无根树和有根树的关系(2)
一棵无根树可以产生多棵有根树
现代系统发生学
分子水平: 核酸或氨基酸序列 优点: 易量化(离散),易获取,适于自动化,更本质 例子: (现代人起源) 通过对线粒体DNA的研究,认
为所有现代人都是一个非洲女性的后代(“夏 娃”)
13
系统发生学研究方法
目的
在树空间中寻找正确的系统树
分析步骤
1. 多(重)序列比对(multiple sequence alignment, MSA)
16
两大类构建系统树的算法
1. 基于距离的构建方法 (distance-matrix methods)
邻近归并法 (或称邻接法,neighbor-joining)
非加权组平均法 (UPGMA)
Fitch-Margoliash法 最小进化方法
2. 基于离散特征的构建方法
最大简约法 (MP) 进化简约法 (EP) 最大似然法 (ML) 相容性方法
优点
理论上适用于任意多个序存 实际上很少用于多于3个序列的比对
22
逐对加和法(sum of pairs, SP)
步骤
1. 进行所有两两比对,并给每个比对打分
2. 将所有的得分相加
3. 找到最优多序列比对,使得总得分(目标函数 objective function)最高
出版了著名的Kunstformen der Natur (Artforms of Nature)
11
可能是最早的系统树
C. Darwin,1837
12
特征选取的变迁
经典系统发生学
主要是比较大的物理或表型特征 如生物体的大小,颜色,牙齿个数,行为特征 缺点: 不易量化(连续), 难以选取合适特征
10
历史上的系统树
海克尔(Ernst Haeckel)首次制成了当时所有已 知生物的系统树
(1834-1919)著名的德国生物学家,哲学家,医生,教授, 艺术家
创建了重演论(recapitulation theory) 命名了许多生物学术语(如:门,系统发生,生态学,原生
生物)和几千物种
迭代法(iterative method) 基序法(motif finding;或称轮廓分析法
profile analysis) 来自计算科学的算法
HMM, GA, SA
星形比对,树形比对
21
动态规划法
是两两比对所用动态规划方法的直接扩展 步骤
1. 用两两比对的方法比对所有的序列对 2. 建立n维矩阵(n为序列个数) 3. 产生多序列比对