进化树分析步骤
生物进化树怎么分析？
生物进化树（Phylogenetic tree）用于描述不同物种之间的进化关系和亲缘关系。
分析生物进化树可以帮助我们理解物种的演化历史和形成过程。
以下是分析生物进化树的一般步骤：
1. 收集数据：首先，收集相关物种的形态特征、遗传信息或分子序列数据。
这些数据可以包括形态特征的测量值、DNA 或蛋白质序列等。
2. 构建数据矩阵：将收集到的数据转化为一个数据矩阵，每行代表一个物种，每列代表一个特征或基因。
3. 选择进化模型：选择合适的进化模型来描述物种之间的进化过程。
不同的模型适用于不同类型的数据，例如形态数据、DNA序列或蛋白质序列。
常用的模型包括最大似然法、贝叶斯推断等。
4. 构建进化树：使用进化模型和数据矩阵来构建进化树。
构建进化树的方法包括邻接法、最小演化法、最大似然法、贝叶斯推断等。
这些方法根据不同的原理和假设来计算物种之间的进化关系。
5. 评估进化树：通过计算进化树的可靠性指标来评估树的准
确性。
这可以包括计算节点的支持值（如Bootstrap值）或进行统计模拟。
6. 解读进化树：根据构建的进化树，可以对物种之间的进化关系进行解读。
进化树提供了关于物种的共同祖先、形态特征的演化和物种分类等信息。
值得注意的是，生物进化树的构建是一个复杂的过程，涉及到数据收集、模型选择和数据分析的多个环节。
因此，对于具体的研究目的，可能需要结合专业知识和相应的软件工具来进行生物进化树的分析。
细菌基因组进化树
细菌基因组进化树细菌是生物中最为普遍的，其数量和种类都是人类难以估量的。
细菌基因组进化树是研究细菌进化关系的重要手段，它通过比较不同细菌基因组的相似性来揭示细菌的进化关系和演化历史。
一、什么是细菌基因组进化树？细菌基因组进化树是建立在细菌基因组序列比较基础之上的，包括多种细菌的进化关系图。
该树图揭示不同细菌样品之间的亲缘关系，将它们归入不同的分类单元：菌种、菌属、菌簇和菌门。
构建细菌基因组进化树可通过多种工具实现，例如基于物种进化树构建的Maximum Likelihood (ML)方法、Neighbour-Joining (NJ)算法、UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic mean)算法等。
当然，在构建细菌基因组进化树时，在基因数据选择、数据处理以及覆盖率的考虑也是其中关键的因素之一。
二、细菌基因组进化树的意义构建细菌基因组进化树的意义在于更好地理解细菌的演化历史和进化规律。
它不仅可以帮助我们发现新物种，而且还可以为细菌分类和鉴定提供有用信息。
此外，细菌基因组进化树可以用于追踪和控制病原体传播、致病机制和抗生素耐药性等方面的研究。
"基因组时代"的到来，已经使我们进入到浩瀚的微生物世界，而利用聚类、生态分析的方法进行进化树的构建，是对细菌外在物质和功能的进一步把握，是研究微生物分类学、系统发育和病原学等领域的必然趋势。
三、构建细菌基因组进化树的方法在构建细菌基因组进化树的过程中，能较好地对细菌样品的结构以及基因组中的各种信息进行有效分析是至关重要的。
步骤主要包括以下几方面：1.基因数据选择。
选择适当的参考基因组或者核心基因组进行比对。
当前已经有了一些公认的标准参考基因组和核心基因组，实验者根据所拟研究种群的样品数量和分布、采集地区等信息，选择合适的基因组进行比对。
2. 数据预处理。
对于大规模数据集，需要使用相应的软件和算法进行数据过滤、剪枝、纠错等预处理，提高效率。
介绍几个进化树分析及其相关软件
大家好：我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。
如果我们采用了一个适当的方法，那么所构建的进化树就会接近真实的“进化树”。
作系统进化树的方法
作系统进化树的方法系统进化树（Phylogenetic tree）是一种表示生物物种之间进化关系的图形结构。
它基于生物的遗传物质或形态特征等数据，通过一定的算法和模型来构建，以揭示物种之间的亲缘关系和进化历程。
以下是构建系统进化树的一般步骤：1. 数据收集：首先需要收集用于构建进化树的基因或形态特征数据。
这通常涉及从各种来源获取DNA、蛋白质或其他分子序列数据，或者从博物馆和标本馆获取生物形态特征数据。
2. 序列比对：对于DNA或蛋白质序列数据，需要将这些序列进行比对，以确保它们可以一起进行比较和分析。
3. 选择适当的距离度量：在构建系统进化树时，需要计算物种之间的“距离”。
这些距离是基于序列或形态特征的差异来计算的。
有多种方法可以计算这些距离，例如基于遗传物质的p距离（代表两个序列之间的差异比例）或形态特征的欧几里得距离。
4. 选择合适的建树算法：系统进化树可以通过多种算法来构建，包括但不限于UPGMA（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）、WPGMA（Weighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）、WPGMC（Weighted Pair Group Method with Centroid Linkage）、Neighbor Joining、Fitch-Margoliash、Maximum Parsimony、Maximum Likelihood等。
选择哪种算法取决于你的具体需求和所处理数据的性质。
5. 构建系统进化树：使用选择的算法和距离度量，将物种按照它们的亲缘关系分组。
这一步通常涉及到一个迭代过程，其中算法会尝试不同的分组方案，直到找到一个最优解。
6. 评估和验证树：一旦构建了系统进化树，就需要对其进行评估和验证，以确保其合理性和可靠性。
这通常涉及使用多种统计测试和可视化工具，例如Bootstrapping、P-distance、Tree-bisection-reconnection (TBR) 操作等。
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。
Mega的使用以及进化树的绘制
1.MEGA构建系统进化树的步骤2.CLUSTALX进行序列比对1.MEGA构建系统进化树的步骤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’)。
如图：2. 打开MEGA软件，选择"Alignment" - "Alignment Explorer/CLUSTAL"，在对话框中选择Retrieve sequences from a file, 然后点OK，找到准备好的序列文件并打开，如图：。
3. 在打开的窗口中选择”Alignment”-“Align by ClustalX” 进行对齐，对齐过程需要一段时间，对齐完成后，最好将序列两端切齐，选择两端不齐的部分，单击右键，选择delete即可，如图：。
4. 关闭当前窗口，关闭的时候会提示两次否保存，第一次无所谓，保存不保存都可以，第二次一定要保存，保存的文件格式是.meg。
根据提示输入Title，然后会出现一个对话框询问是否是Protein-coding nucleotide sequence data, 根据情况选择Yes或No。
最后出现一个对话框询问是否打开，选择Yes，如图：。
5. 回到MEGA主窗口，在菜单栏中选择”Phylogeny”-“Bootstrap Test of Phylogeny” -“Neighbor-joining”，打开一个窗口，里面有很多参数可以设置，如何设置这些参数请参考详细的MEGA说明书，不会设置就暂且使用默认值，不要修改，点击下面的Compute按钮，系统进化树就画出来了，如图：在菜单栏中选择”Phylogeny”-“Bootstrap Test of Phylogeny” –“Minimun-evolution”,如图：在菜单栏中选择”Phylogeny”-“Bootstrap Test of Phylogeny” –“Maximun-parsimony”,如图：在菜单栏中选择”Phylogeny”-“Bootstrap Test of Phylogeny” –“UPGMA”，如图：6. 最后，使用TreeExplorer窗口中提供的一些功能可以对生成的系统进化树进行调整和美化。
生物大数据分析中的进化遗传树构建方法与技巧
生物大数据分析中的进化遗传树构建方法与技巧进化遗传树（Phylogenetic Tree）是生物学研究中用于分析物种关系和演化历程的重要工具。
通过构建进化树，我们可以了解不同物种之间的进化关系，揭示物种的演化历史以及预测它们之间的共同祖先。
在生物大数据分析中，构建进化遗传树有着重要的意义，因为它可以帮助我们理解生物的遗传多样性、物种起源以及群体分化等重要生物学问题。
在构建进化遗传树的过程中，我们需要根据生物学数据来推断物种间的关系。
这些生物学数据可以是DNA或RNA序列、蛋白质序列、形态特征等。
为了准确地构建进化遗传树，我们需要选择合适的方法和技巧。
下面将介绍一些常用的进化遗传树构建方法和技巧。
1. 距离法（Distance-based methods）:距离法是通过计算物种间的相似度或差异度来构建进化遗传树的方法。
常用的距离法包括最邻近法（Neighbor Joining）、最小进化法（Minimum Evolution）和最大简约法（Maximum Parsimony）等。
这些方法根据不同的算法和模型，通过计算物种间的距离矩阵来构建进化关系。
2. 贝叶斯方法（Bayesian methods）:贝叶斯方法是一种基于统计模型和概率推断的进化遗传树构建方法。
它通过采用贝叶斯推断和蒙特卡洛马尔科夫链蒙特卡洛算法（MCMC）来估计进化树的拓扑结构和参数。
贝叶斯方法具有高度灵活性和更准确的模型，适用于复杂的进化树推断问题。
3. 最大似然方法（Maximum likelihood methods）:最大似然方法是一种常用的基于概率统计的进化遗传树构建方法。
它通过最大化观测到的数据出现的概率，推断出可能的进化树。
最大似然方法考虑了模型中的参数估计问题，并用参数化的模型来描述进化过程，从而提高了推断结果的准确性。
在进行进化遗传树构建时，还有一些技巧需要注意，以保证结果的准确性和可靠性：1. 数据质量的控制:数据质量是构建进化遗传树的关键因素之一。
纯菌鉴定进化树
纯菌鉴定进化树纯菌鉴定进化树是一种通过分析微生物的遗传信息，构建菌株间进化关系的方法。
在微生物学和生物分类学中，了解不同菌株的进化关系对于研究它们的功能、生态和传播方式非常重要。
一、纯菌鉴定进化树的原理纯菌鉴定进化树的构建基于微生物遗传信息的比较。
微生物的遗传信息主要通过核酸序列（如16S rRNA序列）来表达。
通过测定不同菌株的核酸序列，并将这些序列进行比较，可以揭示它们之间的进化关系。
在构建进化树时，常用的方法是计算菌株间的遗传距离或相似性，并根据这些距离或相似性构建树状结构。
常用的计算方法包括最小进化距离法、最大似然法和贝叶斯推断等。
这些方法可以帮助确定菌株之间的亲缘关系，并揭示它们的进化历史。
二、纯菌鉴定进化树的方法构建纯菌鉴定进化树的方法通常包括以下几个步骤：1. 菌株的筛选和培养：从样品中筛选出需要鉴定的菌株，并进行纯化培养，确保研究对象的纯度和可重复性。
2. DNA提取和测序：从纯化的菌株中提取DNA，并进行测序。
常用的测序方法包括Sanger测序和高通量测序技术（如二代测序和三代测序）。
3. 序列比对和分析：将获得的核酸序列与数据库中已知的序列进行比对，计算菌株之间的遗传距离或相似性。
4. 进化树构建：根据菌株之间的遗传距离或相似性，使用适当的计算方法构建进化树。
常用的构建方法包括最小进化距离法、最大似然法和贝叶斯推断等。
5. 进化树的验证和解读：对构建的进化树进行验证和解读，评估其可靠性和解释其意义。
可以使用统计方法对进化树进行Bootstrap 分析，评估节点的支持度。
三、纯菌鉴定进化树的应用纯菌鉴定进化树在微生物学领域有广泛的应用。
以下是一些常见的应用：1. 物种鉴定：通过构建纯菌鉴定进化树，可以确定未知微生物菌株的物种归属，帮助进行准确的分类和鉴定。
2. 进化关系研究：纯菌鉴定进化树可以揭示不同菌株之间的进化关系，帮助研究者了解它们的起源和演化历史。
3. 功能预测：通过比较不同菌株的进化树，可以推断它们的功能差异和共同点，为研究微生物的功能和代谢途径提供线索。
进化树分析及相关软件使用说明
进化树分析及相关软件使用说明我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，我先简要地表达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。
如果我们采用了一个适当的方法，那么所构建的进化树就会接近真实的“进化树〞。
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。
基因进化树的构建
基因进化树的构建
基因进化树（Phylogenetic tree）是用来描述不同物种或个体之间基因演化关系的一种图形表示方法。
构建基因进化树可以帮助我们了解物种之间的亲缘关系和演化历史。
以下是构建基因进化树的一般步骤：
1.收集基因序列数据：首先，需要收集感兴趣物种或个体的基因序列数据。
这些基因序列可以是DNA序列、蛋白质序列或其他分子标记。
2.序列比对：将收集到的基因序列进行比对，找出相同的区域。
这可以通过使用比对算法（如ClustalW、MAFFT等）来完成。
比对后的序列将有助于确定物种或个体之间的相似性。
3.构建进化模型：选择适合你的数据的进化模型。
进化模型描述了基因在演化过程中的变化方式。
常见的进化模型包括Jukes-Cantor模型、Kimur a模型、GTR模型等。
选择适当的模型可以提高进化树的准确性。
4.构建进化树：使用构建进化树的方法，如最大似然法（Maximum Li kelihood）、贝叶斯推断（Bayesian Inference）或距离法（Distance-based m ethods）来构建进化树。
这些方法基于序列的相似性和进化模型来计算物种或个体之间的进化距离或相似性。
5.进化树评估和解释：评估构建的进化树的可靠性和准确性。
可以使用统计方法（如Bootstrap分析）来评估节点的支持度。
解释进化树的结果，包括物种或个体之间的亲缘关系和演化历史。
MEGA蛋白序列比对-保守序列分析-进化树
MEGA蛋⽩序列⽐对-保守序列分析-进化树
蛋⽩质序列进化（protein sequence phylogenetic}，⼀种⽤于测定各种⽣物之间遗传关系的技术。
#百度百科#⼀般通过蛋⽩质的氨基酸序列进⾏⽐对后建树，⽅法过程如下：
⾸先由NCBI或其他查询基因途径获取要⽐对的⽬的蛋⽩氨基酸序列（⽹站上有很多此类说明）我的由于序列较多，就先把氨基酸序列复制到⽂本⽂件中
之后将序列⽂本⽂件扩展名改为.fas
之后打开MEGA软件进⾏序列⽐对，选择Align---Edit/Build/Alignment---Retrieve sequence from a file---选择⽂件---确定，输出结果默认以最右端蛋氨酸对齐，如图
在建树之前序列应该以保守序列⽐对模式进⾏，选择Alignment---Align by ClustalW，以输出以保守序列⽐对结果，如图
保存序列⽐对⽂件，默认格式为*.mas格式，并选择phylogeny---construct/Test UPGMA Tree进⾏建树，步骤如图
选择蛋⽩序列
之后就会输出树，如下
之后可以根据不同要求更改树形，选择下图按钮进⾏输出设置并输出环形树
之后可以保存到指定⽂件，同时也可以将树以pdf格式导出，选择image---Save as pdf file或者png file。
进化树分析方法
进化树分析方法(总1页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除
系统进化树分析方法：
FYI:
1.首先要确定代表株:为啥选那些作为代表，一般是选择经典的，有文献参考的或者地域或年份等特定特征
2.找出整个树的root
3.由根溯源，你的研究株在树中处于什么地位，与哪些株进化距离最近
4.统筹分析整个树，你选择哪部分片段构建的树，为什么这样选择，作出这样的树能揭示怎样的进化规律
5. 有没有相关文献资料以及实验结论对你的分析结果作支撑
mega进化树有两个作用：
①判断进化地位，你不要把图做成后边都是对齐的，根本看不出进化地位，越靠右越近代；
②分支表示的是亲缘关系，离得越远亲缘关系越低，彼此靠近的二者基本可以认定为同种（如果blast出来后发现二者的同源性非常高的话），而它们之间的那个数值表示的是这个同源性的可靠程度多高。
越高表示二者的亲缘关系（也就是同种）越可信。
一般要＞95才能表示是同种，66以上可以表示亚种或者变种之类的。
你老师做的这个图根本就不标准，很多信息都没出来，没法分析，我上面说的两点是进化树中最重要的分析内容，你的图上全都没显示，如何分析？
3。
第七章分子系统发育分析进化树
D C F GA B E†
系统进化树的概念
直系同源(orthol。
旁系同源(paralogs): 同源的基因是由于基因复制产生的。 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。
旁系同源
直系同源
系统进化树的种类
Eukaryote 4
系统进化树的种类
——物种树、基因树
物种树：代表一个物种或 群体进化历史的系统进化 树，两个物种分歧的时间 为两个物种发生生殖隔离 的时间
基因树：由来自各个物种 的一个基因构建的系统进 化树（不完全等同于物种 树），表示基因分离的时 间。
基因分裂
基因分裂 基因分裂 物种分裂
关于分子钟的讨论和争议
1、对长期进化而言，不存在以恒定速率替换的生物大分子 一级结构；（基因功能的改变、基因数目的增加）
2、不存在通用的分子钟；
3、争议： 分子钟的准确性 中性理论（分子钟成立的基础）
第一节 生物进化的分子机制
分子途经研究生物进化的可行性 分子进化的模式 分子进化的特点 研究分子进化的作用
末端节点：代表最终分类， 可以是物种，群体，或者蛋 白质、DNA、RNA分子等
A
B
C
D 祖先节点/树根
内部节点/分歧点，该
E
分支可能的祖先节点
系统进化树的概念
进化树分支的图像称为进化的拓扑结构 理论上，一个DNA序列在物种形成或基因复制时，
分裂成两个子序列，因此系统进化树一般是二歧 的。
A BC D F G E†
氨基酸
例：血红蛋白分子的外区的功能要次于内区的功能，外区的进化速率 是内区进化速率的10倍。
核苷酸
例：DNA密码子的同义替代频率高于非同义替代频率；内含子上的核 苷酸替代频率较高。
进化树分析
二、系统发育树重建分析步骤
多序列比对（自动比对，手工校正） 确定替换模型 建立进化树 进化树评估
2.1多序列比对
序列多重比对的结果反映了序列之间的相似性， 为系统发育树的构建提供了有价值的信息。为提 高模型估算的精确性，不仅需要选择合适的比对 方法和参数，还需要对后续比对结果进行合理修 正，从中提取有意义的数据集用于系统发育树的 构建。
分子系统发育分析
一、分子进化的基本理论
系统发育（或种系发育、系统发生，phylogeny） 是指生物形成或进化的历史。 系统发育学(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。
一、分子进化的基本理论
系统发育学是进化生物学的一个重要研究领域， 系统发育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。
一、分子进化的基本理论
所有的生物都可以追溯到共同的祖先，生物的产 生和分化就像树一样地生长、分叉，以树的形式 来表示生物之间的进化关系是非常自然的事。可 以用树中的各个分支点代表一类生物起源的相对 时间，两个分支点靠得越近，则对应的两群生物 进化关系越密切。
经典系统发育学
经典系统发育学 主要是物理或表型特征 如生物体的大小、颜色、触角个数 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
系统发育树：三种类型
分支图
Taxon B Taxon C Taxon A Taxon D
1 1
进化树
6
时间度量树
Taxon B Taxon B Taxon C Taxon A Taxon D
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。
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。
中点法 进化树
中点法进化树在生物学研究中，中点法是一种常用的方法，它可以帮助我们更好地理解生物进化的过程。
本文将详细介绍中点法进化树的基本原理、操作步骤和注意事项，以便读者更好地掌握这一方法。
一、基本原理中点法进化树是一种基于生物样本的分析方法，通过比较不同物种之间的遗传差异，可以构建出进化树。
进化树是一种可视化工具，它可以帮助我们直观地展示生物进化的历程，从而更好地理解生物的起源、演化和发展。
二、操作步骤1.选择样本：选择多个物种的生物样本，以便进行遗传分析。
样本应该具有较高的遗传多样性，以确保分析结果的准确性。
2.提取DNA：对样本进行DNA提取，为后续的遗传分析提供基础。
3.基因测序：利用基因测序技术对DNA进行测序，获得基因序列数据。
4.数据整理：将基因序列数据整理成表格，以便进行后续的分析。
5.构建进化树：利用中点法算法，根据基因序列数据构建进化树。
算**自动识别不同物种之间的进化关系，并生成可视化的进化树。
三、注意事项1.样本选择：选择具有代表性的样本，以确保遗传分析的准确性。
2.数据整理：确保数据准确无误，以便进行后续的分析。
3.算法选择：选择适合的算法，以确保进化树的准确性。
中点法算法是一种常用的算法，可以有效地识别不同物种之间的进化关系。
4.可视化：进化树的可视化非常重要，它可以帮助我们更好地理解生物进化的历程。
因此，应该选择高质量的可视化工具，以确保进化树的清晰度和美观度。
总之，中点法进化树是一种非常实用的方法，可以帮助我们更好地理解生物进化的过程。
通过选择合适的样本、提取DNA、基因测序、数据整理和构建进化树等步骤，我们可以得到准确的进化树结果。
为了确保结果的准确性和美观度，需要注意样本选择、数据整理、算法选择和可视化等方面的问题。
最后，建议在实际应用中结合具体情况进行调整和改进，以更好地满足实际需求。
进化树分析步骤
进化树分析步骤一、用CLUSTALX（1.83）排列序列（alignment）方法：1、打开记事本，以FASTA格式粘贴序列到记事本，所有要比对的序列都这么粘贴，格式如下：>aa （序列名称）aaagggtttttcccc（序列）>bbaaagggtttttcccc>ccaaagggtttttcccc2、用ClustalX打开记事本文件。
导入第一个文件用load sequence, 后面的文件用append sequence。
都在file下拉菜单里。
3、用ClustalX排序后，输出格式为*.PHY，保存。
用记事本打开如下图：图中的8和50分别表示8个序列和每个序列有50个碱基。
二、phylip软件进行进化树分析1、打开软件SEQBOOT路径输入刚才生成的*.PHY文件，并在Random number seed (must be odd) ?的下面输入一个4N+1的数字后，屏幕显示如下：图中的D、J、R、I、O、1、2代表可选择的选项，键入这些字母，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。
文章上面提到用Bootstraping法对进化树进行评估，所谓Bootstraping 法就是从整个序列的碱基（氨基酸）中任意选取一半，剩下的一半序列随机补齐组成一个新的序列。
这样，一个序列就可以变成了许多序列。
一个多序列组也就可以变成许多个多序列组。
根据某种算法（最大简约性法、最大可能性法、除权配对法或邻位相连法）每个多序列组都可以生成一个进化树。
将生成的许多进化树进行比较，按照多数规则（majority-rule）我们就会得到一个最“逼真”的进化树。
Jackknife 则是另外一种随机选取序列的方法。
它与Bootstrap法的区别是不将剩下的一半序列补齐，只生成一个缩短了一半的新序列。
Permute是另外一种取样方法，其目的与Bootstrap和Jackknife法不同。
单拷贝直系同源基因构建进化树
单拷贝直系同源基因构建进化树一、单拷贝直系同源基因的定义和作用单拷贝直系同源基因（Single-copy orthologous genes）是指在多个物种间具有相同功能的基因，并且在进化过程中来源于同一个祖先基因。
它们在物种间的序列相似性较高，可以用来研究物种间的亲缘关系和进化历程。
单拷贝直系同源基因在构建进化树中起到关键作用，因为它们的保守性较高，有利于揭示物种间的进化关系。
二、构建进化树的方法和步骤1.收集多个物种的基因组数据，筛选出单拷贝直系同源基因。
2.计算不同物种间单拷贝直系同源基因的序列相似性。
3.根据序列相似性构建物种间的进化树，常用方法有简约法、最大似然法、贝叶斯法等。
4.对进化树进行评估和优化，检验其可靠性。
三、单拷贝直系同源基因在进化树构建中的优势1.避免基因重复序列的干扰：单拷贝直系同源基因在各个物种中只有一个拷贝，减少了基因重复序列对进化树构建的影响。
2.提高进化树构建的准确性：单拷贝直系同源基因在不同物种间的保守性较高，使得进化树更具代表性。
3.有助于发现新的基因功能：通过研究单拷贝直系同源基因在多个物种间的序列和表达模式，可以推测基因的功能及进化历程。
四、应用实例及意义1.物种间的亲缘关系分析：通过构建进化树，可以揭示物种间的亲缘关系，为生物分类学和系统发育提供依据。
2.基因功能预测：基于单拷贝直源基因的进化树，可以预测新基因的功能，为基因注释提供参考。
3.基因演化研究：分析单拷贝直系同源基因在不同物种间的序列变化，揭示基因的起源、演化和功能分化。
五、总结单拷贝直系同源基因构建进化树是一种有效的生物进化研究方法。
通过筛选和分析单拷贝直系同源基因，可以揭示物种间的亲缘关系、基因功能及演化历程，为生物学研究提供重要信息。
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进化树分析步骤
一、用CLUSTALX（1.83）排列序列（alignment）
方法：
1、打开记事本，以FASTA格式粘贴序列到记事本，所有要比对的序列都这么粘贴，格式如下：
>aa （序列名称）
aaagggtttttcccc（序列）
>bb
aaagggtttttcccc
>cc
aaagggtttttcccc
2、用ClustalX打开记事本文件。
导入第一个文件用load sequence, 后面的文件用append sequence。
都在file下拉菜单里。
3、用ClustalX排序后，输出格式为*.PHY，保存。
用记事本打开如下图：
图中的8和50分别表示8个序列和每个序列有50个碱基。
二、phylip软件进行进化树分析
1、打开软件SEQBOOT
路径输入刚才生成的*.PHY文件，并在Random number seed (must be odd) ?的下面输入一个4N+1的数字后，屏幕显示如下：
图中的D、J、R、I、O、1、2代表可选择的选项，键入这些字母，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。
文章上面提到用Bootstraping法对进化树进行评估，所谓Bootstraping 法就是从整个序列的碱基（氨基酸）中任意选取一半，剩下的一半序列随机补齐组成一个新的序列。
这样，一个序列就可以变成了许多序列。
一个多序列组也就可以变成许多个多序列组。
根据某种算法（最大简约性法、最大可能性法、除权配对法或邻位相连法）每个多序列组都可以生成一个进化树。
将生成的许多进化树进行比较，按照多数规则（majority-rule）我们就会得到一个最“逼真”的进化树。
Jackknife 则是另外一种随机选取序列的方法。
它与Bootstrap法的区别是不将剩下的一半序列补齐，只生成一个缩短了一半的新序列。
Permute是另外一种取样方法，其目的与Bootstrap和Jackknife法不同。
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。
（提示：在此最好把outfile更名为outfile1，因为后面步骤生成的文件都为outfile，可以一次更名为outfile1、outfile2….outfileN）
Outfile用记事本打开如下：
这个文件包括了100个republicate。
2、打开DNAPARS（最大简约性法）或DNAML（最大可能性法）软件。
将刚才生
成的outfile1文件输入。
如下图：
选项O是让使用者设定一个序列作为outgroup。
一般选择一个亲缘关系与所分析序列组很接近的序列作为outgroup（本例子不选outgroup），outgroup选择的好坏将直接影响到最后的进化树的好坏。
选项M是输入刚才设置的republicate的数目。
设置好条件后，键入Y按回车。
生成两个文件outfile和treefile（立刻更名为outfile2和treefile1）。
Outfile2打开如下图：
该文件包括了227个进化树。
Treefile1可以用TREEVIEW软件打开同样包含了这227个进化树。
3、打开CONSENSE软件，将刚才生成的treefile1文件输入。
如下图：
键入Y按回车。
生成两个文件outfile和treefile（立刻更名为outfile3和treefile2）。
Treefile2用TREEVIEW打开，如下
图：
Outfile3打开如下图：
我们看出两个树是同样的。
但在outfile的树上的数字表示该枝条的Bootstrap支持率（除以100.6）。
到现在，8个序列的进化树分析（最大简约法）已经完成。
如果要用邻位相连法对这8个序列进行分析的话，也首先执行SEQBOOT软件将这8个序列变成100个republicate。
然后，打开DNADIST软件，把SEQBOOT生成的文件输入，如下图：
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15-30之间的数字。
选项
M键入100。
运行后生成文件如下图：
这个文件包含了与输入文件相同的100个republicate，只不过每个republicate是以两两序列的进化距离来表示。
文件中的每个republicate都省略了第一排的Mo3 Mo5 Mo6 Mo7 Mo8 Mo9 Mo12 Mo13。
以这个输出文件为输入文件，执行NEIGHBOR软件。
如下图：
选项M键入100。
生成两个文件outfile和treefile用记事本和TREEVIEW打开后，发现这两个文件都含有100个进化树。
再将treefile文件更名后输入CONSENSE软件，又得到两个文件outfile和treefile，这就是最后的结果。
以上是对DNA序列的分析，如果要对蛋白质序列进行分析，PROTDIST、PROTPARS等软件。
其他软件的用法可以参照PHYLIP的documents。