系统进化树的制作 PPT
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系统发育树构建PPT(共10张PPT)
Unweightedpair group method using arithmetic average (UPGMA) 非加权分组平均法
距离进标尺化：生分物枝体或(序C列la之d间e差)异：的的是数指字尺由度。同一生物进化而来的单一系统群。
序序列列实将 将显显体示示屏屏抽幕幕的的象窗窗口口为中中。。节点，实体间的进化关系抽象为连接 • 研究对象： 系统发育树构建分析步骤
窗口上面的下N拉e菜ig单h可b让o你r 选jo择in传i统n多g重(N比J对)和邻轮位廓比归对需并要的法所有选项。
距窗离口法 上面>最的大下简拉约菜法单可>最让大你似选然择法传统多重比对和轮廓比对需要的所有选项。 将NC序B列I—C—OBPLYA至S记T—事—本输入序列对比——记录好以下几方面：
Character-based methods 基于特征的方法 并系用统系 进统化进树化的树主来要概构括成生：物间的这种亲缘关系。
• PHYLIP
• MEGA
• PHYML
• PAUP
• BEAST
系统发育树构建软件
• Figtree (树形显示软件）
• TreeView （树形显示软件）
6
系统发育树构建的基本方法
Distance-based methods 基于距离的方法
Unweightedpair group method using arithmetic average (UPGMA) 非加 权分组平均法 距系离统法 发育>最树大构简建约分法析步>最骤大似然法
bacterioplankton • 序列长度：353
• 相 似 比： 99%
• 核酸序列 • 分类地位
打开软件clustalx
距离进标尺化：生分物枝体或(序C列la之d间e差)异：的的是数指字尺由度。同一生物进化而来的单一系统群。
序序列列实将 将显显体示示屏屏抽幕幕的的象窗窗口口为中中。。节点，实体间的进化关系抽象为连接 • 研究对象： 系统发育树构建分析步骤
窗口上面的下N拉e菜ig单h可b让o你r 选jo择in传i统n多g重(N比J对)和邻轮位廓比归对需并要的法所有选项。
距窗离口法 上面>最的大下简拉约菜法单可>最让大你似选然择法传统多重比对和轮廓比对需要的所有选项。 将NC序B列I—C—OBPLYA至S记T—事—本输入序列对比——记录好以下几方面：
Character-based methods 基于特征的方法 并系用统系 进统化进树化的树主来要概构括成生：物间的这种亲缘关系。
• PHYLIP
• MEGA
• PHYML
• PAUP
• BEAST
系统发育树构建软件
• Figtree (树形显示软件）
• TreeView （树形显示软件）
6
系统发育树构建的基本方法
Distance-based methods 基于距离的方法
Unweightedpair group method using arithmetic average (UPGMA) 非加 权分组平均法 距系离统法 发育>最树大构简建约分法析步>最骤大似然法
bacterioplankton • 序列长度：353
• 相 似 比： 99%
• 核酸序列 • 分类地位
打开软件clustalx
进化树
Liaoning University
bioinformatics
Bioinformatics
Liaoning University
系统发育树
张力
Bioinformatics
Liaoning University
什么是系统发育进化树？
系统发育进化树（Phylogenetic tree）是用一种类似 树状分支的图形来概括各种生物tics
Liaoning University
系统发育树的主要构成
节点（node）：每个节点表示一个分类单元（属、种群 ）。 进化分支（clade）：由同一生物进化而来的单一进化 系统群。
Bioinformatics
进化树的结构
进化拓扑结构： 进化树中不同枝的拓扑图形。
Liaoning University
构建进化树
点击Data，Phylogenetic Analysis
然后回到程序主界面，点击Analysis, Phelogeny,选择 构建进化树的方法，这里我们使用N-J法构建进化树， 选择第二个选项。
Bioinformatics
Liaoning University
Bioinformatics
Liaoning University
多序列比对
将未知蛋白的氨基酸序列和BLAST搜索下载到的 Thioredoxin序列合并为一个FASTA文件 使用MEGA打开此文件，使用ClustalW进行多序列比对。 （方法参照多序列比对章节）
Bioinformatics
构建进化树
建树参数的设置
按照右图修改参数 其中Test of Phylogeny代表 的是评估进化树可信度的方 法，这里选择Bootstrap metod，一般设置重复次数 1000次 设置完成后点击Compute
bioinformatics
Bioinformatics
Liaoning University
系统发育树
张力
Bioinformatics
Liaoning University
什么是系统发育进化树？
系统发育进化树（Phylogenetic tree）是用一种类似 树状分支的图形来概括各种生物tics
Liaoning University
系统发育树的主要构成
节点（node）：每个节点表示一个分类单元（属、种群 ）。 进化分支（clade）：由同一生物进化而来的单一进化 系统群。
Bioinformatics
进化树的结构
进化拓扑结构： 进化树中不同枝的拓扑图形。
Liaoning University
构建进化树
点击Data，Phylogenetic Analysis
然后回到程序主界面，点击Analysis, Phelogeny,选择 构建进化树的方法，这里我们使用N-J法构建进化树， 选择第二个选项。
Bioinformatics
Liaoning University
Bioinformatics
Liaoning University
多序列比对
将未知蛋白的氨基酸序列和BLAST搜索下载到的 Thioredoxin序列合并为一个FASTA文件 使用MEGA打开此文件，使用ClustalW进行多序列比对。 （方法参照多序列比对章节）
Bioinformatics
构建进化树
建树参数的设置
按照右图修改参数 其中Test of Phylogeny代表 的是评估进化树可信度的方 法，这里选择Bootstrap metod，一般设置重复次数 1000次 设置完成后点击Compute
浅谈系统发育分析及进化树制作课件
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。
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。
系统发生树构建PPT课件
➢ The branching pattern in a tree is called tree topology（拓扑结构）.
13
分子进化分析介绍
基础生物信息学及应用
2009.09
1
第Ⅲ部分 生物分子信息的分析
基
础 生
第八章
分子进化分析——
物 信
系统发生树构建
息
学
及
应
用
2
本章内容：
基 础
➢ 分子进化分析介绍
生 物
➢ 系统发生树构建方法
信 息
➢ 系统发生树构建实例
学
及
应
用
3
第一节 分子进化分析介绍
基本概念：
基 础
➢ 系统发生（phylogeny）——是指生物形成或进化
物
similar function.
信 息
➢ Paralogs(旁系同源):
学
Homologous sequences within a single species that arose by gene
及
duplication. 。
应 用
➢ 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。
及
应
用
6
分子进化分析介绍
➢ 主要假定条件：To use molecular data to reconstruct
evolutionary history requires making a number of
基
reasonable assumptions：
础
生 物 信
The first is that the molecular sequences used in phylogenetic construction are homologous, meaning that they share a common origin and subsequently diverged through time.
进化树(精美自制)PPT
始树是否有差异，以此评价建树的可靠性。 一般Bootstrap重复取样次数要大于100，根据
每个分支在不同此取样时出现的频率赋予该分 支一个百分比。 如果严格根据统计学概念，该百分比要大于95 ％才认为该分支可信。在实际应用中该值大于 75％就认为可信。
A.重新取样(100-1000 time).
由于HCV基因1型用干扰素治疗的效果不佳。
病毒基因型分型对预防策略的影响（HEV）
净化环境，保 持水源清洁
给易感者接种 HEV疫苗
免食生肉
给猪接种HEV 疫苗，切断传 染源头。
净化环境，保 持水源清洁
给易感者接种 HEV疫苗
传染的来源
利用构建系统发生树的方法，可揭示时间 和地点相距较远的病毒分离株之间的同源 性，从而发现某一流行事件是过去流行株 复发还是从外界传入，对控制病毒的流行 具有重要意义。
基于特征的建树方法
不计算序列间的距离，而是将序列中有差异的位 点作为单独的特征，并根据这些特征来建树。
ML－最大似然法
选取一个特定的替代模型来分析给定的一 组序列数据，使得获得的每一个拓扑结构 的似然率都为最大值，然后再挑出其中似 然率最大的拓扑结构作为最优树。
最大似然法的建树过程是个很费时的过程 ，因为在分析过程中有很大的计算量，每 个步骤都要考虑内部节点的所有可能性。
指导疾病的预防（HEV genotype Ⅰ Ⅳ）
有助研究病毒的分子流行病学意义
揭示传染的来源
监控和预测
为疫苗的选定提供依据
基因分型对HCV临床治疗的指导意义
HCV（丙型肝炎病毒）基因分型及血清HCV RNA定量测定对于预治疗疗效及决定治疗方案有重 要意义。 非基因1型（2、3型）感染者用干扰素加小剂量 利巴韦林800mg/d治疗24周即可获得较好的疗效。 而基因1型者疗效较差（特别是病毒负荷较高者 ），应给予更长的疗程（48周），并需更大剂量的 利巴韦林（1000~1200mg/d）。
每个分支在不同此取样时出现的频率赋予该分 支一个百分比。 如果严格根据统计学概念，该百分比要大于95 ％才认为该分支可信。在实际应用中该值大于 75％就认为可信。
A.重新取样(100-1000 time).
由于HCV基因1型用干扰素治疗的效果不佳。
病毒基因型分型对预防策略的影响（HEV）
净化环境，保 持水源清洁
给易感者接种 HEV疫苗
免食生肉
给猪接种HEV 疫苗，切断传 染源头。
净化环境，保 持水源清洁
给易感者接种 HEV疫苗
传染的来源
利用构建系统发生树的方法，可揭示时间 和地点相距较远的病毒分离株之间的同源 性，从而发现某一流行事件是过去流行株 复发还是从外界传入，对控制病毒的流行 具有重要意义。
基于特征的建树方法
不计算序列间的距离，而是将序列中有差异的位 点作为单独的特征，并根据这些特征来建树。
ML－最大似然法
选取一个特定的替代模型来分析给定的一 组序列数据，使得获得的每一个拓扑结构 的似然率都为最大值，然后再挑出其中似 然率最大的拓扑结构作为最优树。
最大似然法的建树过程是个很费时的过程 ，因为在分析过程中有很大的计算量，每 个步骤都要考虑内部节点的所有可能性。
指导疾病的预防（HEV genotype Ⅰ Ⅳ）
有助研究病毒的分子流行病学意义
揭示传染的来源
监控和预测
为疫苗的选定提供依据
基因分型对HCV临床治疗的指导意义
HCV（丙型肝炎病毒）基因分型及血清HCV RNA定量测定对于预治疗疗效及决定治疗方案有重 要意义。 非基因1型（2、3型）感染者用干扰素加小剂量 利巴韦林800mg/d治疗24周即可获得较好的疗效。 而基因1型者疗效较差（特别是病毒负荷较高者 ），应给予更长的疗程（48周），并需更大剂量的 利巴韦林（1000~1200mg/d）。
系统进化树的构建精品PPT课件
• 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。
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 to Mega.
工具条
菜单栏
•实例讲解
选择File标签-->Convert to Mega.
与分析序列相关的生物序列且具 有较远的亲缘关系
根
分支 长度 狒
狒
一个单位
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)
• 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。
Random number seed :进化树进行抽样时从第几棵树开始。
系统发育树 ppt
度和1/2节点与2之间的分支
长度相等，则表明物种进化
是同一速率的。
-
6
二．系统发育树的构建方法及原理
步骤：
1.选择 一个相 关序列
2.得到 多个序 列比对
3.是否具有显 是 著的序列相似 性？
最大简约法
三
集
否
大
4.是否可清晰 分辨序列相似
是 距离法
方
性？ 否
法
最大似然法
-
7
1.相关序列：可以是DNA或蛋白质序列：每一类 型 有不同的程序选项，作为进化相关性指标。
优点：对多重序列排列的每一列进行分析，将 考虑所有可能的树，对其序列变化数进行分析，变 化数越多则树越不像，类似最大简约法。正是如此， 其可以通过不同谱系的突变率差异来评价树，可以 用于探索远源序列的关系，因而强于最大简约法。
缺点：计算过于复杂！
-
16
PHYLIP软件包中包括2个最大似然分析程序： 1.DNAML:用于对核苷酸序列估计系统发育关系。 2.DNAMLK:与DNAML不同在于假设存在分子钟（分 支上进化速率恒定）。
-
17
三．系统发育树的构建软件
1.PHYLIP 是一个包含了大约30个程序的软件，基本囊括了系统 发育分析的所有方面，而且是免费软件，如上面提到 的DNADIST和PROTDIST。 其处理DNA序列的软件和处理蛋白质序列的软件不同： 用最大节约法构建进化树时，DNA序列采用DNADIST 软件，蛋白质采用PROTPARS软件；用距离法构建树 时，DNA采用DNADIST软件，蛋白质采用PROTDIST 软件；用最大似然法构建树时，DNA采用DNAML、 DNAMLK,蛋白质采用PROTML或PROTMLK软件。
系统进化树的制作
此为原始的树
此为经过Bootstrap计算的树 并选择左边图标Place Root on Branch 选择NC 006081为外群
树上的数字代表自展支持率，支持率 越高就代表属于这一支的可能性越高， 图上属于同一支的即代表在进化上相 对较近。
外群 此为树根，即所有 物种最近共同祖先
选择最大简约法（MP法）构建系统发育树
外群 此为树根
此为MP法原始的树
此为MP法经过Bootstrap计 算的树 并选择左边图标Place Root on Branch选择外群
树上的数字代表自展支持率，支持 率越高就代表属于这一支的可能性 越高，图上属于同一支的即代表在 进化上相对较近。
外群 此为树根
对比NJ法和MP法做出来的树， NJ法的自展支持率相对较高，且 两树中个别序列的位置也不同。
以同样的方法制作 cox1序列的系统发育树 结果如下
此为NJ法的原始树
此为NJ法经过Bootstrap计 算的树 并选择左边图标Place Root on Branch选择NC 006081 作为外群
树上的数字代表自展支持率，支持 率越高就代表属于这一支的可能性 越高，图上属于同一支的即代表在 进化上相对较近。
设置Bootstrap值为100
此树 并选择左边图标Place Root on Branch选择NC 006081 作为外群
树上的数字代表自展支持率，支持率 越高就代表属于这一支的可能性越高， 图上属于同一支的即代表在进化上相 对较近。
外群
此为树根
对比NJ法和MP法做出来的树， NJ法的自展支持率相对较高，且 两树中个别序列的位置也不同。
打开ClustalX
进行完全比对
由于后面无法用aln格式转化的meg格式打开， 所以此改用fasta格式保存并命名为cob2
浅谈系统发育分析及进化树制作45页PPT
浅谈系统发育分析及进化树制作
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
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
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外群
对比NJ法和MP法做出来的树， NJ法的自展支持率相对较高，且 两树中个别序列的位置也不同。
以同样的方法制作 cox1序列的系统发育树
结果如下
此为NJ法的原始树
此为NJ法经过Bootstrap计 算的树
并选择左边图标Place Root on Branch选择NC 006081 作为外群
外群
外群
选择最大简约法（MP法）构建系统发育树
设置Bootstrap值为100
此为原始的树
此为经过Bootstrap计算的树
并选择左边图标Place Root on Branch选择NC 006081 作为外群
此为树根
树上的数字代表自展支持率，支持率 越高就代表属于这一支的可能性越高， 图上属于同一支的即代表在进化上相 对较近。
此为树根
树上的数字代表自展支持率，支持 率越高就代表属于这一支的可能性 越高，图上属于同一支的即代表在 进化上相对较近。
外群此为MP法原始的树此为MP法经过Bootstrap计 算的树
并选择左边图标Place Root on Branch选择外群
此为树根
树上的数字代表自展支持率，支持 率越高就代表属于这一支的可能性 越高，图上属于同一支的即代表在 进化上相对较近。
打开ClustalX
进行完全比对
由于后面无法用aln格式转化的meg格式打开， 所以此改用fasta格式保存并命名为cob2
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
选择此项可打开比对过的文件
选择邻接法（NJ法）构建系统发育树
设置Bootstrap值为100 设置Gap处理为两两删除
设置模型为Kimura-2-Parameter
此为原始的树
此为经过Bootstrap计算的树
并选择左边图标Place Root on Branch 选择NC 006081为外群
树上的数字代表自展支持率，支持率 越高就代表属于这一支的可能性越高， 图上属于同一支的即代表在进化上相 对较近。
此为树根，即所有 物种最近共同祖先
对比NJ法和MP法做出来的树， NJ法的自展支持率相对较高，且 两树中个别序列的位置也不同。
以同样的方法制作 cox1序列的系统发育树
结果如下
此为NJ法的原始树
此为NJ法经过Bootstrap计 算的树
并选择左边图标Place Root on Branch选择NC 006081 作为外群
外群
外群
选择最大简约法（MP法）构建系统发育树
设置Bootstrap值为100
此为原始的树
此为经过Bootstrap计算的树
并选择左边图标Place Root on Branch选择NC 006081 作为外群
此为树根
树上的数字代表自展支持率，支持率 越高就代表属于这一支的可能性越高， 图上属于同一支的即代表在进化上相 对较近。
此为树根
树上的数字代表自展支持率，支持 率越高就代表属于这一支的可能性 越高，图上属于同一支的即代表在 进化上相对较近。
外群此为MP法原始的树此为MP法经过Bootstrap计 算的树
并选择左边图标Place Root on Branch选择外群
此为树根
树上的数字代表自展支持率，支持 率越高就代表属于这一支的可能性 越高，图上属于同一支的即代表在 进化上相对较近。
打开ClustalX
进行完全比对
由于后面无法用aln格式转化的meg格式打开， 所以此改用fasta格式保存并命名为cob2
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
选择此项可打开比对过的文件
选择邻接法（NJ法）构建系统发育树
设置Bootstrap值为100 设置Gap处理为两两删除
设置模型为Kimura-2-Parameter
此为原始的树
此为经过Bootstrap计算的树
并选择左边图标Place Root on Branch 选择NC 006081为外群
树上的数字代表自展支持率，支持率 越高就代表属于这一支的可能性越高， 图上属于同一支的即代表在进化上相 对较近。
此为树根，即所有 物种最近共同祖先