系统发育分析方法
使用生物大数据技术进行系统发育分析的技巧与步骤
使用生物大数据技术进行系统发育分析的技巧与步骤生物大数据技术的应用正日益成为现代生物学研究的重要手段之一。
其中，使用生物大数据技术进行系统发育分析是一种重要的方法，它能够帮助研究者解决物种间的亲缘关系、进化过程等问题。
本文将介绍使用生物大数据技术进行系统发育分析的技巧与步骤。
首先，进行系统发育分析的第一步是获取所需的生物大数据。
生物大数据可以从公共数据库（如GenBank、NCBI等）中获取，这些数据库中存储了海量的生物序列数据。
研究者可以根据研究对象的特点，选择合适的数据进行分析。
一般来说，选择包含物种的核酸序列（如DNA或RNA）或蛋白质序列会比较常见。
第二步是进行序列比对。
在获得了所需的序列数据后，研究者需要将这些序列进行比对，以便找到共有的保守区域和变异区域。
多序列比对可以使用一些常见的比对工具，如Clustal Omega、MAFFT等。
比对的结果会显示序列之间的同源性，从而为下一步的分析提供基础。
第三步是进行系统发育树的构建。
根据序列比对的结果，研究者可以利用构建系统发育树的方法来推断不同物种之间的亲缘关系。
常见的树构建方法包括距离法、最大简约法和最大似然法等。
距离法以序列之间的相似性距离为基础来构建树，最大简约法基于共有的变异位点来构建树，最大似然法则基于进化模型来构建树。
在选择树构建方法时，研究者需要考虑到数据的质量、物种的数量以及计算资源的限制等因素。
第四步是进行系统发育树的评估与解读。
构建了系统发育树后，研究者需要对树的拓扑结构进行评估，以确定树的可靠性和稳定性。
常见的评估方法包括支持值计算、Bootstrap分析等。
支持值（Support）表示在多次重抽样中，相同分类群出现在同一个分支上的频率。
Bootstrap分析则通过重新随机抽取有放回地获得多个数据子集，并重新构建树的过程来评估树的稳定性。
解读系统发育树时，研究者可以根据树的拓扑结构和分支长度等特征，推断物种间的进化关系、分类学关系等信息。
浅谈系统发育分析
ML期望能够搜寻出一种进化模型，使得这个模型所能 产生的数据与观察到的数据最相似。 可以计算出每个位点的似然值，所有位点的似然值相 乘就得到了整个进化树的似然值。 在模拟研究中，如果对由相同的模型产生的数据进行 数据分析的话，ML做得总是比ME和MP要好 （Huelsenbeck, 1995）。
PAUP
scavotto@或) ftp:///paup8
MEGA5 q
http://bioinfo.weizmann.ac.il/da tabases/info/mega.sof
MOLPHY
ftp://sunmh.ism.ac.jp/pub/molp hy /sof tware/paml.html"
理论依据（2）
模型组成：
6、样本序列之间的差异代表了感兴趣的宽组。 7、样本序列之间的差异包含了足以解决感兴趣的问题 的系统发育信号。 8、样本序列是随机进化的。 9、序列中的所有位点的进化都是随机的。 10、序列中的每一个位点的进化都是独立的。
系统发育数据分析步骤
比对 建立取代模型 建立进化树 进化树评估
距离建树方法
非加权配对组算术方法（UPGMA， unweighted pair group method with arithmetic mean） 相邻连接方法（NJ，neighbor joining） 最小进化方法（ME,Minimum Evolution）
Distance-based methods
软件的选择
ML还可以使用PAUP、PHYLIP（或BioEdit） 来构建。BioEdit集成了一些PHYLIP的程序， 用来构建进化树。Tree-puzzle是另外一个不 错的选择，不过该程序是命令行格式的，需要 学习DOS命令。 贝叶斯的算法以MrBayes为代表，不过速度 较慢。一般的进化树分析中较少应用。
生物信息学 第八章 系统发育分析
系统发生（或种系发生、系统发育，phylogeny）是指生物形成或进化的历史。系统发 生学(phylogenetics)研究物种之间的进化关系，其基本思想是比较物种的特征，并认为特征
相似的物种在遗传学上接近。系统发生研究的结果往往以系统发生树（phylogenetic tree）表
8.1.3 距离和特征
用于构建系统发生树的分子数据分成两类：（1）距离（distances）数据，常用距离矩 阵描述，表示两个数据集之间所有两两差异；（2）特征(characters)数据，表示分子所具有 的特征。 分子系统发生分析的目的是探讨物种之间的进化关系，其分析的对象往往是一组同源的 序列。这些序列取自于不同生物基因组的共同位点。序列比对是进行同源分析的一种基本手 段，是进行系统发生分析的基础，一般采用基于两两比对渐进的多重序列比对方法，如 ClustalW 程序。通过序列的比对，可以分析序列之间的差异，计算序列之间的距离。 无论是 DNA 序列，还是蛋白质序列，都是由特定字母表中的字符组成的。计算序列之 间距离的一个前提条件是要有一个字符替换模型，替换模型影响序列多重比对的结果，影响 系统发生树的构造结果。在具体的分析过程中，需要选择一个合理的字符替换模型，参见第 3 章的各种打分模型或代价、距离模型。 距离（或者相似度）是反映序列之间关系的一种度量，是建立系统发生树时所常用的一 类数据。在计算距离之前，首先进行序列比对，然后累加每个比对位置的得分。可以应用第
的连线称为分支，其中一端与叶节点相连的为外支，不与叶节点相连的为内支。
系统发生树有许多形式：可能是有根树（rooted tree），也可能是无根树（unrooted tree）；
可能是一般的树，也可能是二叉树；可能是有权值的树（或标度树，scaled tree，树中标明
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。
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。
如何利用生物大数据进行系统发育分析
如何利用生物大数据进行系统发育分析生物大数据的迅速积累和高精度的分析工具的发展，为生物学研究提供了前所未有的机会。
其中，生物大数据在系统发育分析方面的应用尤其引人关注。
系统发育学旨在揭示物种之间的进化关系，了解生命的起源、进化和分布等基本问题。
本文将介绍如何利用生物大数据进行系统发育分析，并探讨其在生物学研究中的潜在价值。
1. 数据收集与整理首先，要进行系统发育分析，需要收集和整理一定数量和质量的生物序列数据。
这些数据可以是DNA、RNA或蛋白质序列，可以通过公开数据库（如GenBank、NCBI等）获取。
为了确保数据的准确性，可以对获取的数据进行筛选和清理，去除低质量序列和存在缺失的数据。
2. 序列比对与建立进化树获取和整理好的生物序列数据，可以通过序列比对软件进行比对。
常用的序列比对软件包括BLAST、MAFFT、Clustal等。
通过比对，可以找到序列之间的相似性，为后续的进化树构建提供基础。
建立进化树是系统发育分析的核心步骤之一。
进化树揭示了物种之间的亲缘关系，可以指导物种分类和演化研究。
常用的建树方法有最大简约法、最大似然法和贝叶斯推演法等。
这些方法可以结合已知的物种分类信息和序列比对结果，构建出一棵合理的进化树。
3. 进化模型选择与分析在建立进化树之前，需要选择合适的进化模型。
进化模型描述了序列的进化过程，不同模型具有不同的复杂度和解释能力。
选择合适的进化模型可以提高分析结果的准确性。
常用的进化模型选择方法有AIC（赤池信息准则）、BIC（贝叶斯信息准则）和LRT（似然比检验）等。
这些方法通过对比不同模型的假设和数据拟合情况，选择最合适的模型进行进化分析。
4. 分子钟估计与进化速率分析在建立进化树的基础上，可以通过分子钟推断方法估计物种分化的时间。
这需要根据已知的地质事件等时间点，将进化树的分支长度与时间进行关联。
分子钟估计方法包括最小二乘法、贝叶斯方法等。
进化速率可以用来研究物种的演化速度和适应性。
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 。
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。
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。
系统发育分析教程
系统发育分析教程大致流程：1.从18个mtDNA基因组中提取rRNA基因12S、16S和蛋白质基因ND1、ND2、CytB2.分别进行序列比对，并进行比对精制3.将精制比对结果串联成一个独立的分析文件，记录基因位置4.NJ分析(MEGA)5.MP分析(PAUP)6.ML分析（RAXML）7.贝叶斯分析（MRBAYES）1.安装DNASTAR软件（又名Lasergene），软件内包含很多组件。
2.例子中有18个转录组的数据，ctrl+A,点住第一个文件拖到DNASTAR的MegAlign里。
确保MegAlign左侧的序列名称完全按照英文字母顺序来排。
3.双击第一条序列，在出来的选框中选取12S序列，点击NEXT。
不断重复，直至将所有物种的12S序列挑出来。
4.然后ctrl+A全选，点击OPTION下面的Genetic Codes,选择编码方式，根据基因来选，这里选择Vertebrate Mito。
点击Align下面的By Clustal w Method等待程序对齐完成。
这时的序列应该已经对齐了。
5.将结果存为12S.MSF,MSF格式可以同时保存多个序列文件。
6.重复2-5步，分别挑出16S、ND1、ND2、CytB，存为相应的名称。
7.安装GeneStudioPro软件8. 打开GeneStudioPro的SeqVerter软件。
点击Import sequences导入序列，保留gaps全选序列，点击右侧Merge为一个Fasta序列。
点击Clear清空，如此将所有序列处理完，将文件的后缀改为fas9.将改好名的文件复制入GBlocks的目录底下。
10.打开GBlock.exe，输入o,回车输入上一步的文件名，回车输入t,回车，直到第一项t项为所选的序列类型输入g，回车，这时出现了两个文件重命名文件将-gb移动到.fas之前重复此步，将所有序列处理完，注意所选序列类型要正确。
检查所有序列是否已切整齐，且为3的倍数。
系统发育分析-MEGA
系统发育分析-MEGA实 验 目 的1. 学会使用 MEGA 构建进化树，熟悉建树相关参数；2. 会分析建树结果，体会不同方法的差异。
实 验 内 容 实 验 流 程一、 准备工作首先现在MEGA 的官网上下载MEGA X ：正式下载前还需要输入一些信息：在宿舍用Wi-Fi 下载也是极慢（1M/min ），用VPN1分钟就直接下好了，安装：由于我们之前的同源序列中只有直系同源序列，因此我们需要再在序列库中寻找MTPAP的并系同源序列。
首先在NCBI的HomoloGene库中搜索MTPAP，得到以下结果：点击Orthologs，可以发现许多的直系同源基因，由于之前选择的5条序列相似度过高，因此我们重新下载10条直系同源核酸与蛋白序列：发现了一个从未听说过，但功能却极为强大的网站——GeneCard：信息：所有序列整理好后如下图所示：在此之前，先将物种名单信息上传至NCBI的Taxonomy - Common Tree中，找到要与建树结果比对的标准树：使用TreeViewX打开下载得到的phy文件：可以看到，重新下载的物种数据分布比较宽泛，避免因序列信息过于相似而使建树结果出现分歧。
二、直系同源序列的比对现在正式开始使用MEGA X进行序列分析。
先利用MEGA的多序列比对功能得到meg文件。
导入序列：使用ClustalW进行比对：比对结果：保存比对结果（可以选择fasta格式或是meg格式）。
三、对五种建树方法的探索我们分别尝试五种建树方法，并于标准树做对比：1. ML法建树参数设置：Original ML Tree：100次Bootstrap后得到的一致树：可以看到，Bootstrap前后，直系同源序列的关系都与是否与已知物种分类关系相同，只是拓扑结构略有区别。
2. NJ法建树参数设置：Original NJ Tree：100次Bootstrap后得到的一致树：相对于ML法，NJ法建树速度极快，但是建树结果就是在是差强人意了。
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。
系统发育分析
物种中的来源于复制所得，可能会进化出
新的与原来有关的功能。
Orthologs and Paralogs are two types of homologous sequences. Orthology describes genes in different species that derive from a common ancestor. Orthologous genes may or may not have the same function. Paralogy describes homologous genes within a single species that diverged by gene duplication.
相关概念：
所谓进化（evolution）是生物与其生存
环境相互作用过程中，其遗传系统随时间 发生一系列不可逆的改变，在大多数情况 下，导致生物表型改变和对生存环境的相 对适应。
系统发育（phylogeny）指的是研究各类生 物进化的历史。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。
通过系统发育分析所推断出来的进化关系一
般用分枝图表（进化树）来描述，这个进化树
就描述了同一谱系的进化关系，包括了分子进 化（基因树）、物种进化以及分子进化和物种 进化的综合。
A phylogenetic tree of beach beetles. Some branches have gone extinct in the past, while others represent species living today.
20世纪70年代以前，生物类群间的亲缘关系 主要是根据形态结构、生理生化、行为习性等 表型特征以及少量的化石资料来判断它们之间 的亲缘关系。
系统发育分析
实习四: 系统发育分析－PHYLIP, MEGA, MrBayes实习目的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习内容：一、PHYLIPPHYLIP网址： /PHYLIP.htmlPHYLIP是一个免费的系统发育树构建软件，它的功能比较全面，可用距离法、最大简约法和最大似然法分别进行建树，还可以对进化树可靠性进行检验。
PHYLIP没有多序列比对功能，所以先要用其它序列比对软件完成序列比对，并保存为phy格式后，才可提交给PHYLIP 进行分析。
1.1 比对序列的准备1．将教学材料里demo sequence.zip文件解压到D盘根目录下，分别用其中的mRNA和protein序列学习进化树构建。
首先我们用实习2学过的多序列比对软件对序列进行比对。
这里以CLUSTAX为例来说明。
强烈建议：将你的所有同源核酸（或蛋白质）序列存到一个文本文档里，将”>”之后那行只保留物种名称，或物种名称_蛋白（或基因）名称，方便后面分析比较。
2．用CLUSTALX进行多条序列比对，在Alignment - output format option选中PHYLIP 格式，对序列进行比对（Alignment - Do complete alignment）。
将生成的phy文件保存，此文件可以用写字板打开浏览，里面内容是多条序列比对结果。
（Figure 1.1）Figure 1.1 用clustalx进行多条序列比对及生成的phy文件3．双击解压PHYLIP-3.69.zip文件，得到三个文件夹，其中doc文件夹里是关于所有PHYLIP 子程序的使用说明，exe文件夹里是直接可以使用的可执行程序，src文件夹里是所有程序的源代码。
4．打开PHYLIP的exe文件夹，将上步保存的phy文件复制到exe文件夹中。
5．上课时我们是先将序列用某种方法建树后，然后做bootstrap检验，看树的可靠性。
系统发育分析方法
•
charset locus3 = 606-1159; [replace the xx's with numbers reflecting the character spanning of your gene 3]
•
charset locus4 = 1160-1678; [replace the xx's with numbers reflecting the character spanning of your gene 4]
据，使得获得的每一个拓扑 特定的替代的模，远缘 参数统计的最小方差， 都计算似然函数，计算
结构的似然率都为最大值， 序列
在进化模型确定的情况 量大，耗时时间长。依
然后再挑出其中似然率最大
下，ML法是与进化事实 赖于合适的替代模型，
的拓扑结构作为最优树。
吻合最好的建树算法.
BI
基因进化模型的统计推论法，
转换文件格式
hsearch addseq=random nreps=1000; roottrees outroot=monophyl; savetrees brlens=yes ; pscores ALL/ci=yes tl=yes hi=yes rc=yes ri=yes khtest=yes;
bootstrap nreps=1000 Keepall=yes / AddSeq=random nreps=10; roottrees outroot=monophyl; savetrees from=1 to=1 savebootp=both maxdec=0;
28
操作步骤
• 1. Fasta文件转换成Nexus格式的文件 • 2. 把Mrmodelblock文件夹中对应的MrModelblock*loci文件
分子进化学中的系统发育分析
分子进化学中的系统发育分析分子进化学是研究生物物种演化过程的学科，也是分子生物学和进化生物学的交叉领域。
它主要依靠分子生物学技术研究DNAs、RNAs、蛋白质等分子在物种演化过程中的变异和进化规律。
分子进化学的重要应用之一是系统发育分析，即利用分子标记刻画不同物种之间的亲缘关系。
系统发育分析可以为生物分类学、生态学、医学等领域提供重要的支持和参考。
一、分子标记在系统发育分析中的应用分子标记是在分子水平上进行物种识别和进化研究的重要工具。
常用的分子标记包括DNA序列、蛋白质序列、限制性酶切位点等。
其中，DNA序列和蛋白质序列由于其具有高度的可变性和易于测定的优点，被广泛应用于系统发育分析中。
DNA序列包括基因组DNA和线粒体DNA，它们分别对应不同的遗传特征和进化速率。
基因组DNA具有比较慢的进化速率，适合于较深层次的亲缘关系研究；而线粒体DNA则具有相对较快的进化速率，适合于较浅层次的亲缘关系研究。
二、系统发育分析的方法系统发育分析的基本方法是构建物种的演化树。
演化树是通过分析物种间的共同祖先和衍生特征等信息，画出演化历程中物种进化关系的图示。
常用的方法包括距离法、最大简约法、贝叶斯法等。
其中，最大简约法是目前最为常用的方法之一，其基本思想是寻找相对简单的演化树解释被分析序列的特征，从而推断物种间的演化关系。
贝叶斯法则利用统计模型和贝叶斯公式，计算出演化树的概率分布。
三、系统发育分析在分子生态学研究中的应用分子生态学是研究生态过程和生态系统中物种之间的相互作用和关系的学科。
系统发育分析可以为分子生态学研究提供重要的理论和方法支持。
例如，在研究微生物群落的物种演化关系时，可以利用16S rRNA序列作为分子标记，进行系统发育分析，研究不同微生物群落的分布和功能。
此外，利用系统发育分析还可以研究野生动植物种群的遗传多样性、遗传漂变和适应性等。
四、系统发育分析在医学研究中的应用系统发育分析在医学研究中也具有重要的应用价值。
生物学中的系统发育学
生物学中的系统发育学导言：系统发育学是生物学的一个重要分支，研究生物种群的进化关系和亲缘关系。
通过构建系统发育树，可以揭示不同物种之间的演化历史和遗传关系。
本文将介绍系统发育学的定义、研究方法和应用，以及一些经典的系统发育学案例。
一、系统发育学的定义系统发育学（Phylogenetics）是生物学中研究物种进化关系和亲缘关系的分支，目的是通过建立系统发育树来揭示物种之间的演化历史和遗传关系。
系统发育学通过对遗传信息、形态特征和分子标记等进行比较分析，揭示了生物多样性和进化的重要规律。
二、系统发育学的研究方法1. 形态学方法：通过对物种大小、形状、结构等外部特征的观察和比较，确定物种之间的相似性和差异性。
经典的例子是达尔文通过对鸟嘴形状的观察，揭示了鸟类的演化历程。
2. 分子标记方法：利用DNA、RNA和蛋白质等分子标记，通过测序和比较分析，揭示不同物种之间的遗传关系。
这种方法在现代系统发育学中得到广泛应用，因为分子标记具有高保真性和高可变性。
3. 生态学方法：通过对生态位、生活习性等方面的观察研究，了解物种之间的生态关系和适应能力，进而推测它们的进化历史和亲缘关系。
三、系统发育学的应用1. 物种分类与命名：系统发育学为物种的分类和命名提供了科学依据。
通过构建系统发育树，可以确定物种之间的进化关系，为新物种的分类和命名提供准确的依据。
2. 基因组研究：系统发育学在基因组研究中发挥着重要作用。
通过比较不同物种的基因组，可以揭示基因家族的起源和演化过程，为进一步研究基因功能和基因组结构提供基础。
3. 生物多样性保护：系统发育学在生物多样性保护和物种保护中也有应用。
通过研究物种的演化关系和亲缘关系，可以为物种保护提供科学依据和策略，帮助保护濒危物种和生态系统。
四、经典的系统发育学案例1. 鸟类系统发育：根据形态学和分子标记的研究，建立了鸟类的系统发育树，揭示了鸟类的演化历程和亲缘关系。
例如，鸵鸟属和企鹅属虽然具有类似的外形特征，但由于生活环境和进化历史的不同，它们被划分在不同的分支上。
系统发育学的研究方法及其应用
系统发育学的研究方法及其应用一、绪论随着科学技术的不断发展和进步，科学研究的领域和方式也在不断创新和发展。
系统发育学作为生命科学领域的一个重要分支学科，主要研究不同物种的进化和演化关系。
而系统发育学的研究方法及其应用就是本文要探讨和介绍的内容。
二、系统发育学的基本理论系统发育学主要通过分析不同物种的形态、生理特征、分子生物学特征等方面来确定不同物种的分类、进化和演化关系。
系统发育学的研究基于一些基本理论，如系统学、进化生物学、分子生物学等。
其中，分子生物学技术在系统发育学中的应用日益重要，如核酸序列技术、蛋白质序列技术等，这种基于生物分子的分析方法成为了研究系统发育的一大突破。
三、系统发育学的研究方法1. 形态学方法形态学方法是系统发育学最早的研究方法之一，其基本原则是将不同物种的形态特征进行比较和分析，比较分类不同的物种，从而确定不同物种的进化和演化关系。
形态学方法的优点是易于获取，但缺点也明显，主要是容易受到环境、营养等因素的影响，结果可能产生误判，造成分类混乱。
2. 分子技术方法随着分子生物学技术的不断发展和完善，尤其是核酸序列技术和蛋白质序列技术等的应用，系统发育学的研究也迎来了新的突破。
分子技术方法主要是通过将不同物种的DNA序列或蛋白质序列进行比较和分析，以判断不同物种的进化和演化关系。
这种方法优点在于准确性高、结果可重复性好、比较客观，是近年来系统发育学研究中重要的手段。
3. 生物地理学方法生物地理学研究物种分布和演化的关系，特别是考虑到地理隔离对物种进化的影响。
生物地理学方法可以将生物地理学研究和系统发育学研究相结合，确定物种分布与不同物种的进化和演化关系，从而理解生物多样性的形成和进化机制。
4. 生态学方法生态学方法研究物种和环境之间的相互作用，包括生态位、生态适应、群落和种间互相作用等。
生态学方法在系统发育学中的研究中也起重要作用，因为环境因素在物种的分化和进化中扮演着重要角色。
基于进化的系统发育分析方法与研究进展
基于进化的系统发育分析方法与研究进展生命的演化历程是一个亿万年的过程，从细胞的起源，到复杂的现代生命形态，中间经历了无数的演化过程。
如何在众多物种中进行分类和识别，从而进行深入的研究，一直是生物学家们致力解决的问题。
而基于进化的系统发育学便是一种系统化地考虑演化历史的分类学方法，它可以通过对生物形态、生理和分子基因数据的分析，确定各物种间的亲缘关系。
本文将简要介绍基于进化的系统发育分析方法的历史和现状，并重点介绍其中一个常用的分析方法：基于分子标记的系统发育树构建方法。
历史进化论是人类长期思考的产物，早在古希腊时期，亚里士多德已经提出了“物种不是固定不变的，也是经过演化的”这一想法。
随着时间的推移，这一想法逐渐得到了越来越多的支持和进展——设立分类阶级、描述不同物种形态、建立分类系统等等，这些都为后来的基于进化的系统发育学提供了依据。
现代基于进化的系统发育学可以追溯到18世纪，例如它的先驱之一卡尔·林奈便是一位优秀的分类学家。
19世纪中叶到20世纪初，一些学者开始从进化的角度来看待分类的问题，其中突出的一位是达尔文，他在《物种起源》中提出了自然选择的概念。
此后，分类学的研究主要是通过对生物形态等传统观察数据的分析来确定各物种的亲缘关系。
进入20世纪中后期以后，随着分子生物学的迅速发展，研究者们开始使用分子数据分析来确定分类的问题。
1950年代末期，Linus Pauling和Emile Zuckerkandl 提出了蛋白质演化率随时间线性增长的理论假设，即分子钟假说（Molecular Clock Hypothesis），为基于进化的系统发育分析方法的分子基础提供了理论支持。
之后，数学家、统计学家及计算机科学家等成功地将计算机技术引入到系统发育学中，致力于通过计算机软件的快速处理、分析规模庞大且处理复杂的分子和形态数据，以确定物种演化历史的系统发育分析方法得以发展。
进化分析的方法进化分析主要包括形态、分子和综合数据分析三种方法。
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hsearch addseq=random nreps=1000; roottrees outroot=monophyl; savetrees brlens=yes file=MP.tre; pscores ALL/ci=yes tl=yes hi=yes rc=yes ri=yes khtest=yes;
跑 多 少 次 Partition 文件
比对好序列的 输出结果 文件名字 的的名字
Partition文件 的名字
基因的名字和序列所在位置
Page 26
MrBayes建树
(Mrmodeltest 2.3和Mrbayes 3.2.2)
mrbayes_x86.exe for 32 bit system, mrbayes_x64.exe for 64 bit system
方法
基本特征
适用范围
优点
缺点
NJ
不需要分子钟假设，是基于 假设少，树的构建相对 最小进化原理，进行类的合 远缘序列，进化距离不 准确，计算速度快，只 序列上的所有位点等同 并时，不仅要求待合并的类 大，信息位点少的短序 得一颗树，可以分析较 对待，且所分析的序列 是相近的，而且要求待合并 列 多的序列，运行速度优 的进化距离不能太大 的类远离其他的类。 于最大简约法 基于进化过程中碱基替代数 只适于序列数目N≤12。 目最少这一假说，不需要替 善于分析某些特殊的分 存在较多回复突变或平 代模型，对所有可能的拓扑 近缘序列物种序列的数 子数据如插入、缺失等 行突变时，结果较差。 结构进行计算，并计算出所 目≤12. 序列有用。 变异大的序列会出现长 需替代数最小的那个拓扑结 枝吸引而导致建树错误。 构，作为最优树 依赖于某一个特定的替代模 很好的统计学基础，大 型来分析给定的一组序列数 样本时似然法可以获得 所有可能的系统发育树 据，使得获得的每一个拓扑 特定的替代的模，远缘 参数统计的最小方差， 都计算似然函数，计算 结构的似然率都为最大值， 序列 在进化模型确定的情况 量大，耗时时间长。依 然后再挑出其中似然率最大 下，ML法是与进化事实 赖于合适的替代模型， 的拓扑结构作为最优树。 吻合最好的建树算法.
. . . . .
3.打开paup软件，打开Nexus文件然后运行即可。
4. 运行界面。MP树运行完后，点击“Stop”，继续运行BT树。
运行结果文件：
MP树
BT树
P-buffer 文件
RAxML建树
• 程序自带的文件： raxmlHPC、 raxmlHPC-PTHREADS、 run 三个 • 准备文件两个：phy格式的比对好的序列， txt格式的partition文件 Run 文件
系统发育分析方法
刘芳 2015.12.11
系统发育分析常用方法
一、基于距离方法 Distance based (Algorithmic) methods
unweighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA) Neighbor-Joining Method (NJ)
常见软件
软件名称 DNAMAN BioEdit
DNASTAR MAFFT
用途
序列分析的综合工具 序列分析的综合工具 序列分析的综合工具 多重序列比对工具
Muscle
多重序列比对工具
图形化的多序列比对工具;构建N-J系统树 冗余序列处理工具 进化模型选择工具
ClustalX
Gblocks jModelTest, ModelTest, ModelGenerator
Minimum Evolution (ME)
Fitch-Margoliash Method (FM)
二、基于特征符方法 Character based (Tree searching) methods
Maximum parsimony (MP) Maximum likelihood (ML) Bayesian inference (BI)
bootstrap nreps=1000 Keepall=yes / AddSeq=random nreps=10; roottrees outroot=monophyl; savetrees file=BT.tre from=1 to=1 savebootp=both maxdec=0; end;
PAUP软件使用流程 （系统树构建）
1. 将比对后的fasta格式文件转换成Nexus格式 2. 将paup命令粘贴到Nexus文件下方，在命令程序中指定外群， 保存。
begin paup; log file=p_buffer.txt; pset collapse=minbrlen; [ctype 1.5_1:all;] set maxtrees=5000 increase=no; outgroup ****; set criterion=parsimony;
• 5. 将SCORES文件复制到MrModeltest2.3文件夹中，此时该 文件夹包含以下文件：
• 6. 运行cmd
• 得到txt文件
• 7. 打开刚刚得到的txt文件，从每一个txt文件中找到如下 Bayes的模型：
• 8. 把得到的models复制到一个text文本中
• 9. 打开之前的NEXUS文件，删掉mrmodeltest命令, 粘贴 bayes命令:
多序列比对
http://mafft.cbrc.jp/alignment/server/
速度： Muscle>MAFFT>Clustal 比对准确性：MAFFT>Muscle>>Clustal
比对前
MAFFT 7.0 online alignment
http://mafft.cbrc.jp/alignment/server/index.html
序列拼接 (Mega) 多序列比对 (MAFFT) 进化模型的选择 (ModelTest) 系统发育树的构建 (RAxML, MrBayes, PAUP) 系统发育树显示和编辑 (FigTree, Adobe Illustrator）
序列拼接
• BioEdit • Mega
• Seqman
• Contig • Sequencer
PHYLIP
MEGA PAUP PHYML, PAML, RAxML MrBayes TreeView
FigTree, Adobe Illustrator
集成的进化分析工具
图形化、集成的进化分析工具 集成的进化分析工具 ML建树工具 基于贝叶斯方法的建树工具 进化树显示工具 进化树显示和编辑工具
系统发育树构建的过程
MP
ML
BI
基因进化模型的统计推论法， 通过后验概率直观反映出各 大而复杂的数据集 分支的可靠性而不需要自检 法检验
具有坚实的数学和统计 学基础，可以处理复杂 和接近实际情况的进化 模型
对进化模型比较敏感， 后验概率是建立在许多 假说上，在现实中可能 不成立
系统发育树构建的软件
/phylip/software.html
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
begin mrbayes; [This block sets up several different partitions that could be used in the analysis of this dataset] outgroup M_infuscans_CBS_869_96; [replace fungusX with your outgroup taxon] [When defining your charsets below, the characters must follow each other directly, e.g. 1-300, 301-500, 501-600 and not 5-300, 325-500, 530-600. You will excluded everything you do not want to include in the analysis (e.g. 1-4, 301-324 and 501-529 in the charset excludedcharacters line.] charset locus1 = 1-286; [replace the xx's with numbers reflecting the character spanning of your gene 1] charset locus2 = 287-605; [replace the xx's with numbers reflecting the character spanning of your gene 2] charset locus3 = 606-1159; [replace the xx's with numbers reflecting the character spanning of your gene 3] charset locus4 = 1160-1678; [replace the xx's with numbers reflecting the character spanning of your gene 4] charset excludedchars = 282-286 601-605 1155-1159 1674-1678; [list here all of the characters that you do not want to include. e.g. the bits between the loci] exclude excludedchars; partition AllLoci = 4: locus1, locus2, locus3, locus4; log start filename=mydata.log; end; begin mrbayes; 视情况修改，也可不修改。 outgroup M_infuscans_CBS_869_96; set partition= AllLoci; prset applyto=(1,2,4) statefreqpr=dirichlet(1,1,1,1); [This means locus1 and locus3 are same] prset applyto=(3) statefreqpr=fixed(equal); [This is the model of locus2] lset applyto=(1,2) nst=2 rates=gamma; lset applyto=(3,4) nst=2 rates=propinv; unlink shape=(all) pinvar=(all) statefreq=(all) revmat=(all); mcmcp ngen= 10000000 relburnin=yes burninfrac=0.25 printfreq=1000 samplefreq=1000 nchains=4 savebrlens=yes stoprule=yes stopval=0.01; mcmc; sumt [conformat=simple]; [using Mrbayes3.2.1 should add "conformat=simple"] end;