浅谈系统发育分析
生物学中的系统发育研究
生物学中的系统发育研究生物学中的系统发育研究,也称为系统分类学或系统学,是一门研究生物种类之间演化历程和亲缘关系的科学。
它通过观察和比较不同物种的形态、生理和分子特征,以及研究基因组的相似性与差异性,来构建生物分类的树状图,称为系统发育树。
这些树状图可以帮助我们理解生命的多样性和相互关系,并揭示物种的进化历史。
系统发育研究的基础是分类学。
分类学是生物学中最古老的科学之一,旨在对生物进行有效地分类和命名。
传统的分类学主要依靠外部形态特征,如体格、形状和结构等进行分类。
然而,随着科技的发展,系统发育学逐渐成为了生物分类的主流方法。
系统发育学通过建立分类的系统树,可以更准确地描述生物界的多样性和演化关系。
系统树是一个分层次结构,将物种分为不同的分类群。
这些分类群根据它们之间的相似性和共同祖先来确定。
较为相似的物种分为亚群,而具有共同祖先的物种则被分为更大的群体。
通过比较这些树枝上的分支长度和形态,我们可以推断物种间的亲缘关系。
在系统发育研究中,分子标记是一种常用的工具。
通过分析DNA或蛋白质序列的相似性和差异性,可以估计物种间的亲缘关系。
分子标记的研究方法包括DNA测序、多态性分析和核酸杂交等。
例如,通过比较不同物种的线粒体DNA序列,可以揭示它们之间的演化关系,甚至可以追溯到远古时期的共同祖先。
除了分子标记,形态特征也是系统发育研究的重要依据。
物种的形态特征可以包括体格结构、生长模式、器官形态等。
通过观察物种的形态特征并进行比较,可以揭示它们之间的相似性和差异性,进而推断亲缘关系。
例如,比较不同鸟类的喙形状和脚结构可以确定它们之间的亲缘关系。
系统发育研究的结果对于生物学研究具有重要意义。
首先,系统发育树不仅可以描述生物种类之间的关系,还可以帮助我们预测不同物种的遗传特征和生物学特征。
其次,系统发育树可以为生物分类提供基础。
基于系统发育树,我们可以建立更准确和全面的分类系统,为物种的命名和鉴定提供依据。
谈一谈对发育分析的认识
谈一谈对发育分析的认识
传统的物种鉴定分析中会利用物种的性状构建矩阵然后绘制系统发育树。
随着分子生物学的发展,尤其是测序技术的进展,利用Marker序列进行同源序列比对,之后可以计算遗传距离矩阵,绘制系统发育树,通过分子钟计算进化速率,计算进化选择压力等等。
系统发育分析最原始的数据是序列信息,可以是核酸序列也可以是蛋白序列。
这些序列可以是自己测序获得,例如原来的EST序列,基因序列;也可以是公共数据库(GenBank,EBI,Swissprot 等)来源的已发表数据。
现在也有利用SNP,基因排列顺序与间距等信息进行系统发育分析的。
获得序列后要进行多序列比对,有多种工具都可以完成:MEGA,Bioedit,Clustal,MAFFT,MUSCLE等。
构建系统发育树可以是单基因建树也可以是多基因建树,现在转录组测序和基因组测序已经非常普遍,所以多基因建树是越来越多,因为单基因的序列信息比较少很容易造成偏差。
在多基因建树的时候,序列文件建议保存为.fasta文件,按每个基因一个文件保存,在每个文件中按相同的物种顺序保存fasta格式的序列,物种名的ID要特别注意,因为部分软件只识别前十个字符,当物种名是拉丁名的话,结果能让你哭死。
多序列比对推荐使用MAFFT,它的精度和速度都是比较好的,而且命令行操作,批量处理很容易。
序列比对完后可以进行序列保守性选择(Gblock),替换饱和性检验(PAUP麻烦要自己作图,DAMBE)等分析,检测序列是否适合
用来构建系统发育树。
浅谈系统发育分析
• 序列相似性:序列比对过程中用来描 述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或 氨基酸残基序列所占比例 同源性:两个基因或蛋白质序列具有共同祖 先的结论 备注:同源序列多表现一致性,相似不一定 同源
直系同源
旁系同源
• 单系类群(monophyletic group)包含一个祖先 类群所有子裔的群组称为单系类群,其成员间存在共同祖 先关系 • 并系类群(paraphyletic group)和复系类群 (polyphyletic group):不满足单系类群要求,各成员间 又具有共同祖先特征的群组称为并系类群;各成员不具有 共同衍生特征也不具有共同祖先特征,只具有同型特征的 分类群组称为复系类群 • 内类群(ingroup):一项研究所涉及的某一特定类群可 称为内类群 • 外类群(outgroup):不包含在内类群中又与之有一定关 系的类群,为了比较内类群中各成员的特征差异.
序列比对 • 序列比对分为双序列比对和多重序列 比对。双序列比对表示两条序列之间的变化 • 分类群数目较少且序列较短的对位排列, 可以用手工排序,但数目多且序列较长的 对位排列,一般使用计算机软件进行处理 ,如CLUSTAL系列软件正是必不可少的常 用软件,利用软件进行排序会有一些偏差 ,这时就需要手工进行校正 实现软件:ClustalX、BioEdit
外类群选择 • 选择一个或多个已知与分析序列关系较远 的序列作为外类群; • 外类群可以辅助定位树根; • 外类群序列必须与剩余序列关系较近,但 外类群序列与其他序列间的差异必须比其 他序列之间的差异更显著
确定核苷酸替代模型——似然法
• 对于氨基酸序列的替代通常使用 P 距离、泊松校 正距离或Г距离来计算距离矩阵 • 对于 DNA序列恢复突变与同义替代的可能性大大增加, 需要选择适合的核苷酸替代模型将序列中的碱基替换比率 信息加入到距离测度 • 常用的替换模型包括Jukes-Cantor 模型、Kimura 模型、 Tamura-Nei 模型 实现软件:Modeltest,对56个DNA进化模型进行检验,目 前jModelTest能实现88个
第九章 系统发育分析
第九章系统发育分析Mark A. Hershkovitz and Detlef D.LeipeNational Center for Biotechnology InformationNational Library of MedicineNational Institutes of HealthBethesda,Maryland系统发育学研究的是进化关系,系统发育分析就是要推断或者评估这些进化关系。
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。
因为”clade”这个词(拥有共同祖先的同一谱系)在希腊文中的本意是分支,所以系统发育学有时被称为遗传分类学(cladistics)。
在现代系统发育学研究中,研究的重点已经不再是生物的形态学特征或者其他特性,而是生物大分子尤其是序列。
尽管本章的目的是想描述一个万能的系统发育分析方法,但是这个目标过于天真,是不可能实现的(Hills et al.,1993)。
虽然人们已经设计了大量的用于系统发育的算法、过程和计算机程序,这些方法的可靠性和实用性还是依赖于数据的结构和大小,因此关于这些方法的优点和缺点的激烈争论成了分类学和系统发育学期刊的热门课题(Avise, 1994:Saitou, 1996; Li, 1997; Swofford et al., 1996a)。
Hillis等人(1993)曾经极其简单地介绍过系统发育学。
比起许多其它学科而言,用计算的方法进行系统发育分析很容易得到错误的结果,而且出错的危险几乎是不可避免的;其它学科一般都会有实验基础,而系统发育分析不太可能会拥有实验基础,至多也就是一些模拟实验或者病毒实验(Hillis et al., 1994);实际上,系统发育的发生过程都是已经完成的历史,只能去推断或者评估,而无法再现了。
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。
实习五:系统发育分析-PHYLIP,MEGA, MrBayes
实习五:系统发育分析-PHYLIP,MEGA, MrBayes学号姓名专业年级实验时间提交报告时间实验目的: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:系统发育(phylogeny)也称系统发展,是与个体发育相对而言的,它是指某一个类群的形成和发展过程。
系统发育学的目的是研究进化关系,系统发育分析就是要推断或者评估这些进化关系。
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。
多序列比对的目标是发现多条序列的共性。
本次实验旨在使用PHYLIP,MEGA和MrBayes构建进化树,并通过分析构树的结果,了解各方法的差异性。
作业:1. List the title of the orthologous nucleotide and protein sequences you found from Practice 1. Build phylogenetic trees with PHYLIP, MEGA and MrBayes respectively. Make a simple comparison the trees you have got, and try to explain the difference.核酸序列使用的是来自Trifolium repens(白车轴草)硬粒小麦(Triticum durum)Camellia sinensis(山茶)Cicer arietinum (鹰嘴豆)及Glycine max(大豆)dehydrin的编码脱水素(dehydrin)的DNA序列,这些物种将分别以TF,TC,Cam,Cic及Gly表示;首先对于PHYLIP中的关系,通过五种算法的构树结果可以发现其树形的差异不大。
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。
人体生殖系统发育解析
人体生殖系统发育解析人体的繁衍后代对于动物来说是至关重要的生命活动,而人体的生殖系统就是实现这一目标的管道。
生殖系统的发育经历了一系列复杂的过程,其中涉及到多个器官和激素的调节作用。
本文将对人体生殖系统的发育进行细致的解析。
发育的起点可以追溯到胎儿期。
在胎儿期,性腺已经开始形成,男性胎儿的性腺是睾丸,女性胎儿的性腺是卵巢。
初级性腺内含有原始生殖细胞,这些细胞是胚胎时期形成的。
在胚胎发育的过程中,原始生殖细胞从胚胎的上胚层迁移到生殖脊,并最终进入性腺。
随着胚胎的发育,性腺经历着逐渐成熟的过程。
在这个过程中,性腺不仅增大,还逐渐分化为男性或女性的特殊结构。
在男性胎儿身上,睾丸开始产生睾丸素,它是男性生殖系统的关键激素。
睾丸素的作用是促进男性性征的形成,如阴茎和睾丸的发育。
而在女性胎儿身上,卵巢产生雌激素,它是女性生殖系统的关键激素。
雌激素的作用是促进女性性征的形成,如乳房和子宫的发育。
到了青春期,人体生殖系统进一步发育。
青春期是性腺发育的关键阶段,随着性腺的发育,性激素的分泌水平逐渐上升。
在男性身上,睾丸素的分泌导致睾丸迅速增大,并促进精子的形成。
男性性征如声音突变、面部和体毛的生长也会随着睾丸素的增加而出现。
而在女性身上,卵巢持续产生雌激素,导致乳房发育、月经周期的建立以及骨骼的生长。
除了性腺的发育,其他器官例如输精管、子宫、阴道等也在青春期发生相应的变化。
输精管、子宫和阴道的发育对于女性的生殖功能起着至关重要的作用。
在女性身上,子宫内膜的发育和排除是月经周期的重要表现。
而在男性身上,输精管的发育和睾丸中的精子形成一起构成了精液的运输通道。
总结起来,人体生殖系统的发育是一个多器官、多激素共同作用的复杂过程。
从胎儿期到青春期,性腺和其他相关器官的发育逐渐完成,进而实现生殖功能。
生殖系统的发育对于个体的性别特征和繁殖能力起着决定性的作用。
通过深入了解生殖系统的发育过程,我们可以更好地理解人类的繁殖机制,以及性别特征的形成。
系统发育学的基础探讨与研究
系统发育学的基础探讨与研究系统发育学是生物学中一个重要的分支,它涉及着不同生物之间的亲缘关系及其演化过程。
系统发育学的研究不仅有助于更好地理解生物的分类,也为生物进化的原理提供了重要的证明。
本文将从系统发育学的基础概念入手,逐步深入探讨系统发育学的研究方法与应用。
一、系统发育学的基本概念系统发育学是指研究进化过程中生物种类的来源及其演化关系的一门学科。
在系统发育学中,我们将不同生物种类间的亲缘关系描述为进化树,这棵树从一个单细胞物种的起源开始,分叉扩散出不同的群体,并逐渐演化成当前的复杂生态系统。
系统发育学的基本单位是分类单元,它可以是物种、亚种、种群、族群等等。
分类单元之间的系统发育关系表现在进化树的构建中,其中分子标记的偏倚以及演化速率的不同可能影响到进化树的构建过程。
因此,选择恰当的标记和构建准确的进化模型十分重要。
二、系统发育研究的方法及其应用系统发育学包括了许多研究方法,例如形态学、分子生物学、生态学和地理学等等。
目前,分子标记是最常用的系统发育研究方法。
分子标记包括核酸和蛋白质序列,它们的遗传变异可以反映出物种的进化关系。
在系统发育学的研究中,有两种常见的进化树构建方法:距离法和分支法。
距离法基于分类单元之间的距离或相似性,构建进化距离,在此基础上构建进化树。
分支法则通过最大似然法或贝叶斯方法的统计学方法,找到最简单的进化模型,更准确地描述生物分类单元之间的进化关系。
两种方法可以进行结合使用,增强进化树的准确性。
系统发育学的应用是非常广泛的。
对于生物多样性的保护和管理,系统发育学提供了帮助。
保护区的选址、物种复原、保护物种的多样性和生态位的保护等问题都可以用系统发育学的方法进行研究和解决。
另外,系统发育学还有助于疾病的研究和控制,比如研究病毒亚型和毒力变异,探究病原体在不同种群或种间的传播方式和进化过程,预测飞行器等的传播途径以及病原体的进化方向,对于化疗剂的开发和抗药性的研究都有帮助。
浅谈系统发育分析
评估进化树和数据
系统发育信号
数据信号和随机数据作对比实验(偏斜和排 列实验)
进化树的稳健性
对观察到的数据重新取样,进行进化树的支 持实验(非参数自引导和对折方法)
实际应用中应注意的问题
输入数据的质量; 从尽可能多的角度观察数据; 分类群(外围、内在)选择; 如何看待处理结果?
一个令人苦恼的问题:How to get a real tree?
理论依据(2)
进化及遗传模型(Penny et al., 1994) 模型组成:
1、序列有指定的来源并且正确无误。 2、序列是同源的,而序列不是“paralog“的混合物。 3、序列比对中,不同序列的同一个位点都是同源的 4、在接受分析的一个序列组中,序列之间的系统发育史 是相同的。 5、样本足以解决感兴趣的问题。
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
理论依据(1)
分子时钟假说:
对于每一个给定的基因(或者蛋白质),其分子 进化大致是恒定的。
意义:
如果蛋白质序列的进化保持一个恒定的速率,那么 这个速率就能被用于推算不同物种序列的发生分化的时 间。 分子时钟假说并不适用于所有的蛋白质。分子时钟 只能用于在长期进化历程中仍保持其生物学功能的那些 基因。
PAUP
scavotto@或) ftp:///paup8
MEGA5 q
http://bioinfo.weizmann.ac.il/da tabases/info/mega.sof
组织器官及系统发育机制分析
组织器官及系统发育机制分析细胞是构成生物体的基本单位。
但是,一个多细胞生物如何从单一的原始细胞发展成各种不同的细胞类型,形成特定的器官和系统呢?这需要深入了解细胞分化、生长和通信的机制,以及它们如何通过细胞间相互作用和调节来达到组织器官及系统的发育。
一、细胞分化和生长细胞分化是指细胞在分裂和增殖的同时发生特定的形态和功能化的过程,产生特定的细胞。
这是实现组织、器官及系统发育的基础。
分化是通过外部信号和基因表达调控来实现的。
在胚胎发育中,单细胞受到特定的外部信号后,产生不同的基因表达,继而形成特定的细胞类型。
细胞生长是细胞分化的体现,细胞不仅需要增加体积,还需要增加特定的功能和适应环境的能力。
这需要细胞通过信号通讯和基因调节来控制。
二、细胞间通讯细胞间通讯是多细胞生物发育中重要的机制。
身体各部分的细胞需要通过各种信号分子进行相互交流,协调各自的生长发育,以实现器官和系统的发育。
细胞间通讯指的是细胞间的相互作用,可以是细胞间直接接触,也可以是通过释放信号分子进行作用。
细胞间直接接触的方式主要包括细胞黏附和间隙连接。
细胞黏附的方式是通过各种黏附分子介导,使各个细胞之间紧密连接起来。
间隙连接主要是一种细胞膜蛋白连接,可以形成细胞间通道,通过转运离子、分子和小颗粒等物质来实现细胞间交流。
除了直接接触方式,细胞间还可以通过释放信号分子来进行沟通。
这些信号分子可以是激素、生长因子、神经递质、细胞因子等,通过特定的受体和靶细胞发生作用。
这种方式具有广泛性,同一种信号分子可以影响不同类型的细胞,同时不同种类的分子也可对同一种类型的细胞产生不同的反应。
三、基因调控基因调控是细胞分化和生长的重要机制。
任何一个细胞都在表达大量的基因,而基因的表达模式和级别控制了细胞的分化过程,以及进一步发育成器官和系统的过程。
基因调控可以通过DNA序列上的修饰实现,其中DNA甲基化和组蛋白修饰是两个关键方式。
甲基化是指DNA链上特定位置甲基化的过程,它可以影响基因转录的能力。
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。
浅谈系统发育分析及进化树制作45页PPT
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律,就难以成功。
3、道德行为训练,不是通过语言影响 ,而是 让儿童 练习良 好道德 行为, 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体,养 成儿童 自觉的 纪律性 ,这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
Thank you
Байду номын сангаас
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂,怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
生物信息学 第八章 系统发育分析
几种动物的血红蛋白、细胞色素 C 的序列后注意到:这些蛋白质的氨基酸取代速率在不同 的种系间大致相同,即分子水平的进化存在恒速现象。分子时钟在不同的蛋白质中运行的速 率是不同的,但是,两个蛋白质同系物的差异始终和它们独立分化的时间成正比。两序列间 稳定的变异速率,不仅有助于确定物种间系统发生关系,而且能够像利用放射性衰变考察地 质年代那样,准确测定序列分化发展的时间。不同物种间的蛋白质氨基酸序列差异随着分歧 时间的加大而增加,而 DNA 序列也存在这种规律。Kimura 进一步提出了具体的分子进化 观点:对于各物种的每个蛋白质,如果用每个位点每年发生的氨基酸替换次数作为衡量分子 进化的速率,则该速率是大致恒定的;功能上次要的分子(或者分子部分)的进化速率比功 能重要的分子(或者分子部分)进化速率快;对现有分子结构或者功能破坏小的氨基酸替换 比破坏力大的氨基酸替换发生得更加频繁。 尽管以上的分析给我们带来了很多希望,但是,Zuckerkandl 和 Pauling 的分子时钟假 说还是有争议的。经典进化学家们认为形态的进化不够稳定,这与分子以稳定的速度变异不 一致。关于分化时间也有不同意见,这些意见对这个假说的核心即进化率是稳定的表示质疑。 8.1.2 系统发生树 一般来说,系统发生树是一种二叉树。所谓树,实际上是一个无向非循环图。系统发生
树推断出共同祖先和进化方向,而有的却不能。无根树没有层次结构,无根树只说明了节点 之间的关系,没有关于进化发生方向的信息。但是,通过使用外部参考物种(那些明确地最 早从被研究物种中分化出来的物种),可以在无根树中指派根节点。例如,在研究人类和大 猩猩时,可用狒狒作为外部参考物种,树的根节点可以放在连接狒狒与人和大猩猩共同祖先 的分支上。 二叉树是一种特殊的树,每个节点最多有两个子节点。在有权值的树中,分支的长度(或 权值)一般与分类单元之间的变化成正比,它是关于生物进化时间或者遗传距离的一种度量 形式。一般假设存在一个分子钟,进化的速率恒定。 系统发生树具有以下性质: (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,则系统发生树是无根树; (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。 图 6.1(a)所示的是一棵有根树,而图 6.1(b)显示的是一棵无根树,图中的 A、B、C、D 为所研究的分类单元。 对于给定的分类单元数,有很多棵可能的系统发生树,但是只有一棵树是正确的,分析的目 标就是要寻找这棵正确的树。
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。
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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。
评估进化树和数据
系统发育信号
数据信号和随机数据作对比实验(偏斜和排 列实验)
进化树的稳健性
对观察到的数据重新取样,进行进化树的支 持实验(非参数自引导和对折方法)
实际应用中应注意的问题
输入数据的质量; 从尽可能多的角度观察数据; 分类群(外围、内在)选择; 如何看待处理结果?
一个令人苦恼的问题:How to get a real tree?
距离法、简约法和最大似然法的差异
距离方阵方法
简单的计算两个序列的差异数量。这个数量被看 作进化距离,而其准确大小依赖于进化模型的选择。 然后运行一个聚类算法,从最相似的序列开始,通过 距离值方阵计算出实际的进化树。
最大简约方法
搜索进化树的原理是要求用最小的改变来解释所 要研究的分类群之间的观察到的差异。
特征符建树方法
最大简约方法(MP,Maximum Parsimony) 是一种优化标准: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。 在实际应用中,MP进化树是最短的,也是变化 最少的进化。MP分析期望能够产生大量的(有时候 是成千上万个)具有相同分值的进化树 。
特征符建树方法
系统进化树构建常用软件
软件名称 PHYLIP 网址 http://evolution.genetics.washin /phylip/software.ht ml 说 明 目前发布最广,用户最多的通用系统树构建软 件,由美国华盛顿大学Felsenstein开发, 可免费下载,适用绝大多数操作系统 国际上最通用的系统树构建软件之一,美国 simthsonion institute开发,仅适用AppleMacintosh和UNIX操作系统% E4 |$ d+ Uv# P6 K 美国宾西法尼亚州立大学MasatoshiNei开发的 分子进化遗传学软件,图形化、集成的进 化分析工具,不包括ML 日本国立统计数理研究所开发,最大似然法构 树 英国University college London 开发,最大似 然法构树和分子进化模型6 m9 q1 \! X, w3 A# A+ [
PAML
软件名称 PUZZLE/ j/ u W@1 i8 y TreeView phylogeny PHYML MrBayes
网址 ftp://fx.zi.biologie.unimuenchen.de/pub/puzzle /rod/t reeview.html /biocat/phylogeny. html http://atgc.lirmm.fr/phyml/ /9
系统发育数据分析步骤(2)
3、建树方法 3.1 、基于算法和基于标准
相邻连接方法(NJ)是一个纯粹的基于算法的 建树方法,这个方法只得到一个进化树; 一个基于标准的距离建树方法,将得到多个进化 树并对所有可能的进化树(不管这些进化树是否产生) 进行评估。
3、建树方法
3.2、基于距离和基于特征符 距离建树方法 根据一些尺度计算出双重序列的距离,然后抛 开真实数据,只是根据固定的距离建立进化树; 基于特征符的建树方法 在建立进化树时,优化了每一个特征符的真实 数据模式的分布,于是双重序列的距离不再固 定,而是取决于进化树的拓扑结构。——最常用 的基于特征符的建树方法包括MP和ML。
Phylogenomic approach(whole-genome based phylogenetics):
1. 序列分析 2.非序列分析 基于“全基因组特征(whole-genome features, WGFs)”; “罕有的基因组改变(rare genomic changes, RGCs)”( Delsuc F, et al,2005;YU Li,et al,2006)。
Thank you!!!
说 明 应用quarter puzzling方法(一种最大 简约法)构建系统树 英国University of Glasgow开发,进 化树显示工具; 欧洲生物信息研究所(EBI)的系统发 育分析软件9 快速的ML建树工具 基于贝叶斯方法的建树工具
MAC50 E) /software/mac5/ V+ L' 7 W s# f* f0 ] Tree of Life. F9 x( p% O2 k6 u# Q% @
理论依据(1)
理论依据(1)
中性理论:
“在生物分子层次上的进化改变不是由自然选择作用 于有利突变引起的,而是在连续的突变压之下由选择 中性或非常接近中性的突变的随机固定造成的,中性 突变是指对当前适应度无影响的突变。” 否认自然选择在生物进化中的作用,认为生物大分子 的进化的主要因素是机会和突变压力。6个分类单元ຫໍສະໝຸດ 距离矩阵NJ法构造的系统发育树
究竟哪一个基于距离的建树程序最好?
模拟研究表明ME最好(Huelsenbeck, 1995)。 对于绝大多数数据集而言, 一般理想模型会 比MEGA方法要好些。
究竟哪一个基于距离的建树程序最好?
模拟研究指出,对于一个大范围的进化树形 状空间,UPGMA的可操作性很差 (Huelsenbeck, 1995)。 NJ是最快的程序,并且所产生的进化树同ME 进化树相比,非常相近(Rzhetsky and Nei, 1992; Li, 1997)。
系统发育数据分析步骤(1)
1、建立数据模型(比对) 基本步骤包括: 选择合适的比对程序(计算机依赖性;系统发 育标准 ;比对参数评估 ;利用基本结构或者 高级结构进行比对 ;数学优化 ) 从比对结果中提取数据集(注意:空位分值的 处理)
系统发育数据分析步骤(2)
2、决定取代模型 :
碱基取代速率模型 在DNA中四种转换的频率比八种颠换的频率要 高;这些偏向会影响两个序列之间的预计的分歧。 位点内速率差异模型 关于位点之间的速率差异(或者叫做位点异质 性),有一个最明显的例子,就是在一个编码序列中, 三联体编码的位点差异 。
基于贝叶斯方法的建树工具
/tree/progr am/program.html
美国University of Arizona建立的系 统发育方面网站
软件的选择
构建NJ树,可以用PHYLIP或者MEGA。 构建MP树,最好的工具是PAUP,但该程序 属于商业软件,并不对科研学术免费。 MEGA和PHYLIP也可以用来构建MP树。 构建ML树可以使用PHYML,速度较快。也 可使用Tree-puzzle,该程序做蛋白质序列 的进化树效果比较好。
理论依据(2)
进化及遗传模型(Penny et al., 1994) 模型组成:
1、序列有指定的来源并且正确无误。 2、序列是同源的,而序列不是“paralog“的混合物。 3、序列比对中,不同序列的同一个位点都是同源的 4、在接受分析的一个序列组中,序列之间的系统发育史 是相同的。 5、样本足以解决感兴趣的问题。
距离法、简约法和最大似然法的差异
最大似然进化模型
可能只是简单地假定所有核苷酸(或者氨基酸)之间相互 转变的概率一样。 程序会把所有可能的核苷酸轮流置于进化树的内部节点 上,并且计算每一个这样的序列产生实际数据的可能性。 所有可能的再现的几率被加总,产生一个特定位点的似然 值,然后这个数据集的所有比对位点的似然值的加和就是 整个进化树的似然值。
浅谈系统发育分析
任航行、哈斯、何晓红 2008年1月13日
主要内容
一、理论依据 二、系统发育分析步骤 三、注意及存在问题
理论依据(1)
分子时钟假说:
对于每一个给定的基因(或者蛋白质),其分子 进化大致是恒定的。
意义:
如果蛋白质序列的进化保持一个恒定的速率,那么 这个速率就能被用于推算不同物种序列的发生分化的时 间。 分子时钟假说并不适用于所有的蛋白质。分子时钟 只能用于在长期进化历程中仍保持其生物学功能的那些 基因。