分子进化与系统进化树的构建
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。
分子进化与生物系统发育
分子进化与生物系统发育分子进化和生物系统发育是生物学领域的两个重要研究方向，它们通过研究分子遗传材料的演化和生物体之间的关系，揭示了生物界多样性的起源和发展。
本文将介绍分子进化和生物系统发育的基本概念、研究方法以及其在生物学研究和应用中的重要性。
一、分子进化的概念和意义分子进化是指从分子水平上研究生物种群和物种之间的遗传关系和演化过程。
它基于遗传物质的变异和传递规律，通过比较生物体内DNA、RNA和蛋白质序列的差异和相似性，推断生物种群的演化关系和进化历史。
分子进化的重要意义在于，它能够提供关于物种形成、进化速率、群体迁移和自然选择等方面的证据和解释。
通过分析不同物种之间的序列差异，可以推断它们的共同祖先、分化时间和进化关系，从而帮助我们理解种群的形成和演化过程。
二、分子进化的研究方法1. 分子演化树的构建分子演化树是表示不同物种或类群之间进化关系的图形化工具。
构建分子演化树的基本方法包括距离法、最大似然法和贝叶斯法等。
其中，距离法基于不同序列之间的差异程度构建演化树，最大似然法则通过计算出现观察到的数据的概率来估计最合理的演化树，而贝叶斯法则则通过概率模型进行演化树的推断。
2. 分子钟模型分子钟模型是一种用于估计物种分化时间的方法。
该模型假设基因的变化速率是恒定的，从而可以通过测量不同物种中特定基因的差异来推算它们的分化时间。
分子钟模型在分子进化研究中被广泛应用，为了更准确地估计物种的分化时间，研究人员通常使用多个基因进行分析。
三、生物系统发育的概念和意义生物系统发育研究的是生物界中不同物种和分类单元之间的系统关系和谱系发展。
它基于生物形态、生理和分子特征的相似性和差异性，通过构建系统发育树来揭示物种分类和多样性的起源和发展。
生物系统发育具有重要的意义，它为我们了解不同物种的亲缘关系和进化历史提供了重要线索。
通过构建系统发育树，可以揭示不同物种之间的共同祖先、演化路径和物种间的近亲关系。
此外，在进化生物学、生态学和保护生物学等应用领域，生物系统发育也为物种保护、进化机制研究等提供了理论和实证基础。
第七章分子系统发育分析进化树
2. 距离法 (distance)
适用序列有较高相似性时
3. 最大似然法 (maximum likelihood, ML)
可用于任何相关序列集合
计算速度：
距离法 >最大简约法 >最大似然法
构建系统进化树的方法 ——最大简约法（MP）
理论基础为奥卡姆 (Ockham)原则：计算所需替代数最小 的那个拓扑结构，作为最优树
核苷酸替代：转换 & 颠换
1. 转换：嘌呤被嘌呤 替代，或者嘧啶被嘧 啶替代
2. 颠换：嘌呤被嘧啶 替代，或者嘧啶被嘌 呤替代
（2）基因复制：单个基因复制
重组 逆转录
（2）基因复制：染色体片段复制
狒狒 人
（2）基因复制：基因组复制
S. Cerevisiae (酿酒酵母) K. Waltii (克鲁雄酵母)
分子进化的模式
1、核苷酸替代、插 入/缺失、重组 2、基因复制
基因变异
遗传漂变 自然选择
固定在生物个体 以及物种内
产生新的形态、性状
传递给后代
分子进化的模式
1. DNA突变：替代，插入，缺失，倒位
核苷酸替代：转换 (Transition) & 颠换 (Transversion)
2. 基因复制：多基因家族的产生以及伪基因的产生
D C F GA B E†
系统进化树的概念
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。 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
分子进化总结分析—系统发生树的构建要求
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 Minimum evolution(ME)最小进化方法 Neighbor joining(NJ)邻位归并法
打开软件clustalx
• CLUSTALX－是CLUSTAL多重序列比对程序的 Windows版本。Clustal X为进行多重序列和轮廓比 对和分析结果提供一个整体的环境。 序列将显示屏幕的窗口中。采用多色彩的模式可 以在比对中加亮保守区的特征。窗口上面的下拉 菜单可让你选择传统多重比对和轮廓比对需要的 所有选项。
分子进化分析—— 系统发生发育分析是研究物种进化和系统分类的一种 方法，研究对象为携带遗传信息的生物大分子序 列，采用特定的数理统计算法来计算生物间的生 物系统发生的关系。并用系统进化树来概括生物 间的这种亲缘关系。
2
分子系统发育分析
• 系统发育进化树（ Phylogenetic tree) 用一种类似树状分支的图形来概括各种生物之间的亲缘关系。
• 名 称： Uncultured bacterium clone YU201H10 • 序列号： FJ694683 /FJ694514 • 文 献： TITLE Circumpolar synchrony in big river
bacterioplankton • 序列长度：353 • 相 似 比： 99% • 核酸序列 • 分类地位
• Clustalx比对结果是构建系统发育树的前提
具体步骤
• 根据需要，选定要比对的菌株及相应的序 列。将序列COPY至记事本
分子进化与系统进化树的构建
分子进化与系统进化树的构建分子进化与系统进化树的构建分子进化与系统进化树的构建主要内容：1、分子进化的研究方法2、系统进化树的构建方法3、系统进化树构建常用软件汇集4、系统进化树构建方法及软件的选择5、Phylip分子进化分析软件包简介及使用6、如何利用MEGA3.1构建进化树声明：1、本篇涉及的资源主要源于网络及相关书籍，由酷友搜集、分析、整理、审改，供大家学习参考用，如有转载、传播请注明源于基因酷及本篇的工作人员；若本篇侵犯了您的版权或有任何不妥，请Email genecool@告知。
2、由于我们的学识、经验有限，本篇难免会存在一些错误及缺陷，敬请不吝赐教：请到基因酷论坛（/bbs）本篇对应的专题跟贴指出或Email genecool@。
致谢：整编者：flashhyh主要参考资料：《生物信息学札记》樊龙江；《分子进化分析与相关软件的应用》作者不详；《进化树构建》ZHAO Yangguo；《如何用MEGA 3.1构建进化树》作者不详；《MEGA3指南》作者不详；分子进化的研究方法分子进化的研究方法分子进化的研究方法分子进化研究的意义自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(molecularevolution)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。
随着基因组测序计划的实施，基因组的巨量信息对若干生物领域重大问题的研究提供了有力的帮助，分子进化研究再次成为生命科学中最引人注目的领域之一。
这些重大问题包括：遗传密码的起源、基因组结构的形成与演化、进化的动力、生物进化等等。
分子进化研究目前更多地是集中在分子序列上，但随着越来越多生物基因组的测序完成，从基因组水平上探索进化奥秘，将开创进化研究的新天地。
分子进化研究最根本的目的就是从物种的一些分子特性出发，从而了解物种之间的生物系统发生的关系。
通过核酸、蛋白质序列同源性的比较进而了解基因的进化以及生物系统发生的内在规律。
分子进化中的树状图结构研究
分子进化中的树状图结构研究随着科学技术的不断发展以及实验技术的日益成熟，分子进化成为当前生物学研究中的一个重要领域。
而树状图结构则是分子进化研究中不可或缺的工具。
本文将从分子进化的基本概念出发，讲述树状图结构的概念、分类以及在分子进化中的应用。
一、基本概念分子进化指的是将分子水平上的遗传信息转换为演化关系的一种过程。
在分子进化中，分子遗传学家主要通过分析基因或蛋白质序列的差异来推断生物之间的进化关系。
而这些差异可以反映出不同物种之间的亲缘关系以及演化的历史。
二、树状图结构的分类以分子序列的差异为基础推断出物种间亲缘关系的方法有很多，其中最常见的是基于树状图结构的方法。
在这种方法中，通过构建一棵进化树来表达分子序列之间的相对关系，从而推断出物种之间的进化关系。
树状图结构可分为两大类：系统进化树和种系进化树。
系统进化树旨在描述不同生物之间的进化关系，并根据这些关系将生物组织起来。
而种系进化树则主要用于描述生物之间的分类关系，它可以帮助我们更好地理解不同生物之间的关系以及它们之间的共同祖先。
三、树状图结构在分子进化中的应用在分子进化中，树状图结构被广泛应用于分析基因或蛋白质序列之间的亲缘关系。
通过基于序列比对的方法，可以推断出不同序列之间的演化关系，并进而构建进化树。
在这个过程中，不同的技术和算法被用来构建出树状图结构，如距离法、最大拟合法、贝叶斯网络等。
这些算法可以采用不同的评估准则以及树的假设模型，从而得到不同的进化树模型。
不同的模型具有不同的优缺点，因此在选择时需要考虑多个因素。
总之，树状图结构是分子进化研究中不可或缺的工具。
通过建立进化树，我们可以更直观地了解生物的进化历史，同时还可以为其他生物学研究提供有力的支持。
随着技术的不断提升，相信未来树状图结构在分子进化研究中的应用会越来越广泛。
分子系统发育树构建的简易方法
分子系统发育树构建的简易方法
分子系统发育树的构建是根据分子序列的差异来推断不同物种之间的进化关系。
下面是一个简易的分子系统发育树构建方法：
1. 选择目标基因序列：选择与所研究物种相关的基因序列（如核糖体RNA或蛋白质编码基因）作为目标序列。
2. 数据收集：收集各个相关物种的目标基因序列数据。
可以通过公共数据库（如NCBI）或研究文献中的已有数据进行获取。
3. 序列比对：使用序列比对软件将收集到的序列进行比对，找出相同和不同的碱基或氨基酸位置。
常用的比对软件有CLUSTALW和MAFFT。
4. 构建进化树：根据序列比对结果，使用进化树构建软件（如MEGA）进行系统发育树的构建。
常用的进化树构建方法包括最大简约法（UPGMA）和最大似然法（ML）。
5. 进化树评估：对构建的系统发育树进行评估，可以使用Bootstrap方法进行支持值分析，提高树的可靠性。
6. 结果解读：根据构建的系统发育树，可以解读不同物种之间的进化关系和群体间的分化程度。
需要注意的是，分子系统发育树是基于目标基因序列的进化关系推断，仅仅代表目标基因的进化历史，并不一定能完全反映
整个物种的进化历史。
因此，在研究中还需要综合考虑其他重要因素，如形态特征和生态行为等。
系统进化树的构建
系统进化树的构建一、什么是系统进化树系统进化树，又称为生命进化树或物种树，是描述生物进化关系的一种图形表达方式。
它通过比较不同物种之间的形态、生理特征以及遗传信息等多方面的数据，将它们按照演化顺序排列在一个分枝结构图中，以展示各个物种之间的亲缘关系和演化历程。
二、系统进化树的构建方法1. 形态学比较法形态学比较法是最早被使用的构建系统进化树的方法。
该方法主要通过对不同物种之间形态特征的比较，确定它们之间的亲缘关系。
例如，通过对鸟类翅膀长度和颜色等特征进行比较，可以确定它们之间的亲缘关系，并将它们排列在一个分枝结构图中。
2. 分子生物学方法随着分子生物学技术的发展，越来越多的研究者开始使用DNA序列等遗传信息来构建系统进化树。
这种方法主要是通过比较不同物种DNA 序列或蛋白质序列之间的差异性，来推断它们之间的亲缘关系。
例如，通过对人类、猩猩和大猩猩的DNA序列进行比较，可以确定它们在进化过程中的亲缘关系。
3. 综合方法综合方法是将形态学比较法和分子生物学方法结合起来，以获得更准确的系统进化树。
该方法主要是通过对不同物种之间形态特征和遗传信息等多方面的数据进行综合分析，来推断它们之间的亲缘关系。
例如，通过对恐龙化石的形态特征和DNA序列进行比较，可以确定它们在进化过程中的亲缘关系。
三、系统进化树的构建步骤1. 收集数据构建系统进化树需要收集大量的数据，包括形态特征、遗传信息等多方面的数据。
这些数据可以通过实验、文献调查等方式获取。
2. 数据处理收集到的数据需要进行处理和分析，以便于构建系统进化树。
这些处理包括序列比对、计算差异性等操作。
3. 构建树型结构在经过数据处理后，就可以开始构建系统进化树了。
该步骤主要是将不同物种之间的亲缘关系按照演化顺序排列在一个分枝结构图中。
4. 树型验证构建完系统进化树后，需要对其进行验证。
这可以通过计算分支长度、计算拓扑稳定性等方式来实现。
四、系统进化树的应用1. 生物分类学研究系统进化树可以帮助生物学家更准确地确定不同物种之间的亲缘关系，从而更好地进行生物分类学研究。
构建生物进化树的方法比较
极为详细的建树方法，新手入门推荐生物进化树的构建目录前言 (2)一、 NCBI (6)二、 Mega (9)三、 DNAMAN (15)四、DNAStar (18)五、 Bio edit (21)前言1．背景资料进化树(evolutionary tree)又名系统树(phylogenetie tree)进化树，用来表示物种间亲缘关系远近的树状结构图。
在进化树中，各个分类单元（物种）依据进化关系的远近，被安放在树状图表上的不同位置。
所以，进化树简单地表示生物的进化历程和亲缘关系。
已发展成为多学科(包括生命科学中的进化论、遗传学、分类学、分子生物学、生物化学、生物物理学和生态学,又包括数学中的概率统计、图论、计算机科学和群论)交叉形成的一个边缘领域。
归纳总结生物进化的总趋势有以下几类：①结构上：由简单到复杂②生活环境上：由水生到陆生③进化水平上：由低等到高等一般来说，进化树是一个二叉树。
它由很多的分支和节点构成。
根据位置的不同，进化树的节点分为外部节点和内部节点，外部节点就是我们要进行分类的分类单元（物种）。
而物种之间的进化关系则用节点之间的连线表示。
内部节点表示进化事件发生的地方，或表示分类单元进化的祖先。
在同一个进化树中，分类单元的选择应当标准一致。
进化树上不同节点之间的连线称为分支，其中有一端与叶子节点相连的分支称为外枝，不与叶子节点相连的分支称为内枝。
进化树一般有两种：有根树和无根树。
有根树有一个鲜明的特征，那就是它有一个唯一的根节点。
这个根节点可以理解为所有其他节点的共同祖先。
所以，有根树能可以准确地反映各个物种的进化顺序，从根节点进化到任何其他节点只有能有一条惟一的路径。
无根树则不能直接给出根节点，无根树只反映各个不同节点之间的进化关系的远近，没有物种如何进化的过程。
但是，我们可以在无根树种指派根节点，从而找出各个物种的进化路径。
无根树有根树放射树分子进化树(以分子数据为依据构建的进化树)不仅精确地反映物种间或群体间在进化过程中发生的极微细的遗传变异(小至一个氨基酸或一个核昔酸差异)，而且借助化石提供的大分子类群的分化年代能定量地估计出物种间或群体间的分化年代，这对进化论的研究而言无疑是一场革命。
分子进化学中的进化树构建方法
分子进化学中的进化树构建方法随着科技的进步和生物技术的广泛应用，分子生物学的研究逐渐深入，成为生物学、生物技术和医药学等领域的重要研究方向。
而分子进化学作为分子生物学中的一个重要分支，研究物种间的分子差异和进化关系。
其中，构建进化树是分子进化学研究中的重要工作，下面我们来了解一下进化树构建的方法。
一、进化树的基本概念进化树是描述不同物种、不同基因或不同蛋白质之间进化关系的图形化表示。
在进化树中，每一个分支代表了一个物种、一个基因或一个蛋白质序列，分支的长度表示了物种、基因或序列的进化距离，而进化距离则是衡量不同物种或不同序列之间关系的基本参数。
而构建进化树的过程则是根据分子序列数据的重构得到物种或基因的进化树。
二、进化树的构建方法构建进化树有多种方法，主要有距离矩阵法、系统发育学法、最大似然法和贝叶斯法等。
下面我们逐一介绍这些方法的基本原理。
1.距离矩阵法距离矩阵法是最早采用的一种构建进化树的方法，它基于序列之间的距离矩阵计算和聚类方法来得到进化树。
该方法首先计算所有分子序列之间的距离（距离可由序列相似性计算得出），然后根据聚类方法构建进化树。
聚类方法包括单链接聚类、均链接聚类和最大链接聚类等。
距离矩阵法的优点是构建速度快、适用性广，但是对于高变异的序列来说，该方法可能会产生误导性的结果。
2.系统发育学法系统发育学法是基于系统学原理，采用系统发生学的理论和方法来构建进化树。
该方法主要是通过分子序列的相似性构建系统发育分析矩阵，然后利用不同的计算方法（如UPGMA、NJ和ML等）推断进化树。
系统发育学法的优点是能够更准确地反映分子序列的演化，并且可以通过不同的方法比较结果，但是该方法需要大量的计算资源和长时间的计算。
3.最大似然法最大似然法是一种统计学上的方法，通过最大化序列数据与观测数据的相似度，来推断出最可能的进化树。
该方法需要整合进化模型和数据，然后计算不同进化模型下数据的似然函数，最终选择似然度最大的进化树。
系统发育进化树构建
系统发育进化树构建【实用版】目录一、什么是系统发育进化树二、系统发育进化树的构建方法三、系统发育进化树的应用四、总结正文一、什么是系统发育进化树系统发育进化树是一种用来表示物种或基因间亲缘关系的树状图，它可以利用树状分支图形来展示生物之间的进化关系。
系统发育进化树主要用于研究物种或序列的进化和系统分类，其研究对象通常包括碱基序列或氨基酸序列。
二、系统发育进化树的构建方法系统发育进化树的构建过程被称为分支系统发育分析，或分子系统发育分析。
该过程主要通过数理统计算法来计算生物间的进化距离，并以此为基础构建进化树。
具体的构建方法包括以下步骤：1.选择合适的分析方法：根据研究对象的特性和研究目的，选择合适的分析方法，如最大似然法、贝叶斯法等。
2.构建初始树：基于分子数据，通过计算不同物种或基因间的进化距离，构建初始的系统发育进化树。
3.优化树结构：通过比较不同树的结构和分支，利用统计学方法优化树结构，得到更准确的系统发育进化树。
4.评估树可靠性：通过评估树的分支稳定性和树顶角度等指标，判断树的可靠性和精度。
三、系统发育进化树的应用系统发育进化树在生物学领域具有广泛的应用，包括：1.物种分类和进化关系研究：通过构建系统发育进化树，可以揭示物种之间的亲缘关系和进化历史，为生物分类和系统演化研究提供重要依据。
2.基因功能和调控关系分析：在基因组学研究中，可以通过构建基因序列的系统发育进化树，揭示基因之间的功能和调控关系。
3.病原体演化研究：对于病原微生物的研究，可以通过构建系统发育进化树，揭示病原体的演化过程和传播路径，为传染病防控提供重要信息。
4.生物多样性保护策略制定：通过对不同物种的系统发育进化树分析，可以评估物种的演化地位和保护价值，为生物多样性保护策略的制定提供参考。
四、总结系统发育进化树作为一种重要的生物学研究方法，可以帮助我们揭示生物之间的亲缘关系和进化历史。
生物进化知识：进化树与分类学——从形态学到分子生物学的分类方法
生物进化知识：进化树与分类学——从形态学到分子生物学的分类方法进化树与分类学——从形态学到分子生物学的分类方法一、前言生物分类学是描述和命名生物多样性并将其组织成体系结构的科学。
同时，生物分类学也可以帮助人们理解生物之间的关系、了解它们的进化历史和适应环境的历史，从而有利于人们更好地保护和管理生物多样性。
生物进化是指生物种群通过适应性进化等途径，产生了新的形态、新的物种和新的生态位，是生物演化的重要方面。
随着科学技术的发展，生物分类学也逐步从形态学转向了分子生物学。
本文将围绕进化树与生物分类学展开探讨，介绍分类学从形态学到分子生物学的演化过程，以期对读者有所启发和帮助。
二、分类学的发展1.形态学分类学形态学分类学是一种基于生物形态特征的分类方法，最早发展起来的是植物分类学。
在这种分类系统中，形态特征包括植物的根、茎、叶、花等。
同时，动物分类学也采用了类似的严格的系统。
这种分类方法的优点是它简单易行、便于识别和理解，但缺点是不能反映生物真实的进化历史和进程。
2.进化分类学进化分类学是基于生物进化的理论基础的分类方法。
它可以通过分析不同生物之间的进化关系，建立进化树，从而探讨不同物种和亚种之间的关系。
这种分类方法逐步提出后，逐渐被人们所接受，成为主流分类方法之一。
但是，进化分类学依然需要外部的形态特征等实体证据，以建立起科学的分类标准和规则。
3.分子生物学分类学随着分子生物学的发展，分子生物学分类学也逐渐兴起。
这种分类学方法是基于物种的基因组和蛋白质组特征，通过物种的生物信息学技术比对，分析不同物种之间的关系和亲缘关系，建立起进化树。
分子生物学分类学的优点是它可以更直观和准确地反映生物之间的进化关系，但缺点是如果基因数据不足数量不足，或数据分析方法不够准确，会导致分子进化树的构建不准确。
三、进化树的构建进化树是一种图形结构，用于表示物种之间的进化关系和亲缘关系。
进化树的构建方法主要为两种，即：古生物学的古生态进化树法和分子演化的分子系统进化树法。
分子进化与系统发育
分子进化与系统发育分子进化与系统发育是现代生物学的重要研究领域之一。
它通过研究生物体内的分子结构和遗传信息，来揭示不同物种之间的亲缘关系和进化历程。
本文将介绍分子进化与系统发育的基本原理、研究方法和应用。
一、分子进化的基本原理分子进化是指物种内基因组或蛋白质组的遗传信息发生变化的过程。
在分子水平上，进化主要表现为DNA序列的突变和基因组结构的变化。
分子进化的基本原理主要包括以下几点：1. 遗传变异：遗传变异是生物进化的基础，是物种产生多样性的原因。
遗传变异可通过突变、基因重组和基因转移等途径实现。
2. 自然选择：自然选择是分子进化过程中的重要机制。
根据环境变化和适应性需求，具有更有利基因型的个体会在繁殖中获得更高的生存优势，从而逐渐在种群中占据主导地位。
3. 基因漂变：基因漂变是指随机性的基因频率变异，特别在小种群中影响较大。
基因漂变可以导致分子进化的随机性增加，进而导致遗传多样性的减少。
二、分子系统发育的基本原理分子系统发育是通过比较不同物种的DNA序列或蛋白质结构，构建物种间的进化关系树。
它基于分子进化的原理，通过计算相似性或差异性来推断物种的亲缘关系和进化历程。
分子系统发育的基本原理主要包括以下几点：1. 保守性进化：保守性进化是指在漫长的进化历程中，一些基因或蛋白质序列在物种间保持相对稳定的变化。
这些保守性的变化为系统发育提供了可比较的基础。
2. 数据分析：分子系统发育的关键步骤是对获得的分子数据进行分析。
常用的分析方法包括序列比对、构建进化树和计算进化速率等。
3. 进化树的构建：进化树是分子系统发育的主要结果之一。
它通过对不同物种之间的分子差异性进行比较和计算，来揭示它们的亲缘关系和共同祖先。
构建进化树的方法主要包括距离法、最大似然法和贝叶斯法等。
三、分子进化与系统发育的研究方法分子进化与系统发育的研究方法主要包括分子时钟、基因家族分析和基因组学等。
1. 分子时钟：分子时钟是一种基于分子进化速率的方法，用来估计物种的分化时间和进化速度。
系统发育进化树构建
系统发育进化树构建系统发育进化树（Phylogenetic tree）是一种用于描述物种或群体之间进化关系的图形表示。
通过构建系统发育进化树，我们可以了解不同物种之间的亲缘关系，以及它们的共同祖先。
本文将介绍系统发育进化树的构建方法和其在生物学领域中的应用。
一、系统发育进化树的构建方法1. 选择合适的基因或序列：构建系统发育进化树需要选择适当的基因或序列进行分析。
常用的基因包括核糖体RNA（rRNA）和线粒体DNA（mtDNA）等。
2. 收集物种样本：从不同物种中收集样本，并提取相应的基因或序列。
3. 序列比对：将收集到的序列进行比对，找出它们之间的相同和差异。
4. 构建进化模型：根据序列比对的结果，选择适当的进化模型，如最大似然法或贝叶斯推断等。
5. 构建进化树：利用选定的进化模型，根据序列的相似性和差异性，构建系统发育进化树。
二、系统发育进化树的应用1. 物种分类：系统发育进化树可用于物种分类，帮助我们理解不同物种之间的亲缘关系。
通过比较进化树上的分支长度和节点位置，我们可以判断物种之间的相似性和差异性。
2. 进化研究：系统发育进化树可用于研究物种的进化历史和进化速率。
通过比较不同物种之间的进化树，我们可以了解它们的共同祖先以及它们之间的演化路径。
3. 分子演化研究：系统发育进化树在分子演化研究中起着重要的作用。
通过比较不同物种的基因或序列，我们可以推断它们的演化历史和演化速率。
4. 物种保护：系统发育进化树可用于指导物种保护工作。
通过研究物种的进化关系，我们可以了解哪些物种是濒危物种或有特殊保护需求的物种。
5. 药物开发：系统发育进化树可用于药物开发。
通过比较不同物种的基因或序列，我们可以了解它们之间的差异，并找到可能具有药用潜力的物种。
总结：系统发育进化树是一种重要的工具，用于描述物种或群体之间的进化关系。
通过构建系统发育进化树，我们可以了解不同物种之间的亲缘关系，以及它们的共同祖先。
系统发育进化树在物种分类、进化研究、分子演化研究、物种保护和药物开发等领域都有着广泛的应用。
系统进化树构建方法及软件应用
系统进化树构建方法及软件应用系统进化树是用来描述生物物种间亲缘关系的图表化工具，可以通过比较不同物种的遗传信息来确定它们之间的关系。
构建系统进化树可以帮助研究人员理解生物多样性的起源和发展。
本文将介绍系统进化树的构建方法，并介绍一些常用的软件应用。
构建系统进化树的方法主要分为两大类：演化模型和系统发育理论。
演化模型是基于遗传信息的演化过程进行建模，并通过统计学方法比较不同物种之间的遗传差异。
系统发育理论则是根据具体的分类原则和假设来分析和解释不同物种之间的关系。
下面将详细介绍一些常用的构建系统进化树的方法：1.分子钟模型：分子钟模型是一种基于遗传物质的演化模型，通过比较物种间的遗传差异，并根据时间尺度来估计各物种分化的时间。
分子钟模型主要依赖于分子演化速率的恒定性假设，即物种间的多态性和突变速率是恒定的。
这种方法广泛应用于研究不同物种的分子进化关系。
2.最大似然法：最大似然法是一种常用的计算统计学方法，通过计算在给定模型条件下观测到的数据（例如DNA序列）的概率来估计系统进化树。
该方法假设不同物种的进化关系可以用一个概率模型来表示，并通过调整模型参数来最大化观测序列出现的概率。
3.距离法：距离法是一种直接测量不同物种间的遗传距离（即序列差异）的方法。
它基于分子进化或形态特征的测量来生成系统进化树。
距离法没有明确的进化模型，常用的计算方式包括简约性方法和邻居法。
除了上述的构建系统进化树的方法，还有一些软件应用可以帮助研究人员进行系统进化树的构建和分析。
下面介绍几个常用的软件应用：1.MEGA：MEGA是一款广泛使用的分子进化分析软件，提供了多种方法来构建系统进化树，包括最大似然法、贝叶斯方法和邻居法等。
它还提供了一系列的工具来分析进化树的可靠性和比较不同分支的进化速率。
2.PAUP*：PAUP*是一款用于构建系统进化树的软件，它提供了多种分析方法和模型选择工具，可以根据研究需要选择适当的方法和模型。
进化树制作
否
是
可分辨的相似？
否
距离法（NJ、UPGMA）
已有数据是否支持相应 的假设或预测？
最大似然法ML
Bioinformatics
Liaoning University
进化树的评估
• 对进化树的评估主要是采用自展分析 （bootstaping)法。这是对进化树重新取样的评估 方法，可以对距离法、简约法及其他建树方法构 建的进化树进行评估。
法，分别是：邻接法、最小进化法、最大
简约法、UPGMA。
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• 以常用的邻接法为例，介绍操作过程： 选择邻接法，点击Neighbor-joinning弹出Analysis Preference参数设置窗口。在Options Summary 标签中的phylogeny test and options中选择用 Bootstrap进行测试，重复次数通常设为至少大 于100比较好，计算距离的替代模型substition Model选择泊松校验（possion Correction）设 置完成后点击Cumputer，进行计算。
• 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。
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构建进化树的一般原则
• 1. 可靠的待分析数据 • 2. 准确的多序列比对 • 3. 选择合适的建树方法：
with arithmetic mean，平均连接聚类法）、 ME（Minimum Evolution，最小进化法）和 NJ（Neighbor-Joining，邻接法） • 基于特征的构建方法
生物大数据技术的进化树构建方法与工具
生物大数据技术的进化树构建方法与工具随着现代生物学研究范式不断发展，生物大数据成为生物学研究的重要资源。
在生物大数据中，进化树构建是解决物种分类和亲缘关系的关键环节之一。
进化树提供了生物物种之间的演化关系，帮助我们理解生物多样性的起源和演化过程。
在本文中，我将介绍生物大数据技术中用于构建进化树的方法与工具。
进化树构建的方法包括距离法、最大简约法和贝叶斯法等。
距离法是一种基于物种间差异的测量方法，常用的距离指标有进化距离、遗传距离和相似性距离等。
最大简约法则基于进化过程中最简单的演化树，寻找一棵树，使得所有的观察数据与这棵树的解释最为一致。
贝叶斯法是一种基于概率统计的方法，利用贝叶斯统计推断物种之间的关系，它可以通过蒙特卡罗马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法来求解。
生物大数据技术的进化树构建方法中有许多重要的工具。
其中，最广泛使用的方法之一是分子系统学。
分子系统学利用生物大数据中的遗传序列信息来构建进化树，最常用的序列包括基因组序列和蛋白质序列。
常见的分子系统学工具有MEGA、PHYLIP、RAxML和MrBayes等。
MEGA是一个综合的分子进化分析软件，集成了多种进化模型和构建方法。
PHYLIP是最早的公开可用的构建进化树的软件包，其中包含了多种构建方法和分析工具。
RAxML是一种用于大规模物种分类研究的软件，它具有高效的计算性能和准确的模型选择。
MrBayes是一种基于贝叶斯统计学的软件，能够估计单个和多个基因的进化树。
此外，还有一些新兴的工具用于生物大数据中进化树的构建。
一种常见的方法是使用基于物种演化树的软件包，例如ASTRAL和PhyloNet。
ASTRAL利用结合物种组织树关系和基因树关系的联合推断来构建物种进化树，它能够处理物种树混淆或基因树不完整的情况。
PhyloNet是一种基于网络理论和统计学的方法，可以推断出复杂的物种进化网络，包括基因水平的基因转移和混合。
除了这些方法和工具外，还有一些改进的技术被用于生物大数据中的进化树构建。
分子进化：系统树的构建_图文(精)
计：ˆ1 + v ˆ 2 = K 12 v ˆ1 + v ˆ3 = K 13 v ˆ2 + v ˆ3 = K 23 v 估值为 1 ( K 12 + K 13 − K 23 2 1 ˆ2 = ( K 12 + K 23 − K 13 v 2 1 ˆ3 = (K 13 + K 23 − K 12 v 2 实际序列并非具有相等的碱基频率，因而 Jukes-Cantor 距离不会使似然值最大，但它们的确为迭代法提供了很好的初始值。
Newton-Raphson 迭代法为找 -vi 到最大似然值的数值解提供了直接的方法，且从寻求 pi=1-e 的估值来看，这一方法在描述上是最为简单的。
表 5.7 给出了图 5.4 中人类(1、大猩猩(2、长臂猿(3线粒体序列收敛过程的例子。
三个序列间的平均碱基频率用作模型中的概率项πi。
ˆ1 = v 表 5.7 图 5.4 中人类、大猩猩和长臂猿线粒体序列非约束型最大似然树分枝长度的连续迭代 v2 v3 迭代 v1 初始值 0.0423 0.0174 0.2215 1 0.0420 0.0196 0.2230 2 0.0420 0.01990.2299 3 0.0420 0.0199 0.2299 标准差 0.0297 0.0218 0.0600 用几个序列作为树端来构建系统树时，可采用以上所述的一般方法。
先指定一种系统树，然后对来自该系统树似然函数的方程进行 Newton-Raphson 迭代来估计分枝长度。
在理论上，应研究所有可能的系统树来寻找具有最大似然值的系统树。
Fukami 和 Tateno(1989证实至多存在一组对于 L 给出平稳值的分枝长度，且这组分枝长度提供了所需的最大似然估计。
将这一方法应用于图 5.4 所列的 5 种线粒体序列，获得了图 5.16 所示的无根树状图。
117人类 0.015 0.030 1 0.000 黑猩猩大猩猩 0.000 0.051 0.045 2 3 0.138 猩猩长臂猿图 5.16 利用 Felsenstein 的 PHYLIP 软件构建的图 5.4 线粒体序列资料的最大似然树四．对系统树 Bootstrap 抽样在任一特定的树状拓扑结构内，已知最大似然值提供了分枝长度的一致估计值，这意味着随着资料量的增加，估计值逐渐接近真值。
分子进化树构建及数据分析的简介-2
分子进化树构建及数据分析的简介mediocrebeing, rodger, lylover 1, klaus, oldfish, yzwpf 一、引言开始动笔写这篇短文之前，我问自己，为什么要写这样的文章？写这样的文章有实际的意义吗？我希望能够解决什么样的问题？带着这样的疑惑，我随手在丁香园（DXY ）上以关键字“进化进化 分析分析 求助”进行了搜索，居然有289篇相关的帖子（2006年9月12日）。
而以关键字“进化进化 分析”和“进化”为关键字搜索，分别找到2,733和7,724篇相关的帖子。
考虑到有些帖子的内容与分子进化无关，这里我保守的估计，大约有3,000~4,000篇帖子的内容，是关于分子进化的。
粗略地归纳一下，我大致将提出的问题分为下述的几类：1．涉及基本概念。
例如，“分子进化与生物进化是不是一个概念”，“关于微卫星进化模型有没有什么新的进展”以及“关于Kruglyak 的模型有没有改进的出现”，等等。
，等等。
2．关于构建进化树的方法的选择。
例如，“用boostrap boostrap NJ NJ 得到XX 图，请问该怎样理解？能否应用于文章？用boostrap test 中的ME 法得到的是XXX 树，请问与上个树比，哪个更好”，等等。
，等等。
3．关于软件的选择。
例如，“想做一个进化树，不知道什么软件能更好的使用且可以说明问题，并且有没有说明如何做”，“拿到了16sr 16sr RNARNA 数据，打算做一个系统进化树分析，可是原来没有做过这方面的工作啊，都要什么软件”，“请问各位高手用clustalx 做出来的进化树与phylip 做的有什么区别”，“请问有做过进化树分析的朋友，能不能提供一下，做树的时候参数的设置，以及代表的意思。
还有各个分支等数值的意思，说明的问题等”，等等。
，等等。
4．蛋白家族的分类问题。
例如，“搜集所有的关于一个特定domain 的序列，共141条，做的进化树不知具体怎么分析”，等等。
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分子进化与系统进化树的构建分子进化与系统进化树的构建分子进化与系统进化树的构建主要内容：1、分子进化的研究方法2、系统进化树的构建方法3、系统进化树构建常用软件汇集4、系统进化树构建方法及软件的选择5、Phylip分子进化分析软件包简介及使用6、如何利用MEGA3.1构建进化树声明：1、本篇涉及的资源主要源于网络及相关书籍，由酷友搜集、分析、整理、审改，供大家学习参考用，如有转载、传播请注明源于基因酷及本篇的工作人员；若本篇侵犯了您的版权或有任何不妥，请Email genecool@告知。
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致谢：整编者：flashhyh主要参考资料：《生物信息学札记》樊龙江；《分子进化分析与相关软件的应用》作者不详；《进化树构建》ZHAO Yangguo；《如何用MEGA 3.1构建进化树》作者不详；《MEGA3指南》作者不详；分子进化的研究方法分子进化的研究方法分子进化的研究方法分子进化研究的意义自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(molecularevolution)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。
随着基因组测序计划的实施，基因组的巨量信息对若干生物领域重大问题的研究提供了有力的帮助，分子进化研究再次成为生命科学中最引人注目的领域之一。
这些重大问题包括：遗传密码的起源、基因组结构的形成与演化、进化的动力、生物进化等等。
分子进化研究目前更多地是集中在分子序列上，但随着越来越多生物基因组的测序完成，从基因组水平上探索进化奥秘，将开创进化研究的新天地。
分子进化研究最根本的目的就是从物种的一些分子特性出发，从而了解物种之间的生物系统发生的关系。
通过核酸、蛋白质序列同源性的比较进而了解基因的进化以及生物系统发生的内在规律。
分子进化研究的基础假设假设：：核苷酸和氨基酸序列中含有生物进化历史的全部信息核苷酸和氨基酸序列中含有生物进化历史的全部信息。
分子钟理论：在各种不同的发育谱系及足够大的进化时间尺度中，许多序列的进化速率几乎是恒定不变的。
如下图：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。
两者之间的关系如下图所示：注：用于分子进化分析中的序列必须是直系同源的用于分子进化分析中的序列必须是直系同源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。
分子进化研究的基本方法对于进化研究，主要通过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。
表型的(phenetic)和遗传的(cladistic)数据有着明显差异。
Sneath 和Sokal(1973)将表型性关系定义为根据物体一组表型性状所获得的相似性，而遗传性关系含有祖先的信息，因而可用于研究进化的途径。
这两种关系可用于系统进化树(phylogenetictree)或树状图(dendrogram)来表示。
表型分枝图(phenogram)和进化分枝图(cladogram)两个术语已用于表示分别根据表型性的和遗传性的关系所建立的关系树。
进化分枝图可以显示事件或类群间的进化时间，而表型分枝图则不需要时间概念。
文献中，更多地是使用“系统进化树”一词来表示进化的途径，另外还有系统发育树、物种树(speciestree)、基因树等等一些相同或含义略有差异的名称.系统进化树分有根(rooted)和无根(unrooted)树。
有根树反映了树上物种或基因的时间顺序，而无根树只反映分类单元之间的距离而不涉及谁是谁的祖先问题。
下图表示了4个物种部分有根树和无根树形式：用于构建系统进化树的数据有二种类型：一种是特征数据(characterdata)，它提供了基因、个体、群体或物种的信息；二是距离数据(distancedata)或相似性数据(similaritydata)，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。
距离矩阵(distancematrix)是在计算得到的距离数据基础上获得的，距离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。
系统进化树的构建质量依赖于距离估算的准确性。
系统进化树的构建方法系统进化树的构建方法系统进化树的构建方法系统树的构建主要有三种方法：距离矩阵法(distance matrix method)是根据每对物种之间的距离，其计算一般很直接，所生成的树的质量取决于距离尺度的质量。
距离通常取决于遗传模型。
最大简约(maximum parsimony)法较少涉及遗传假设，它通过寻求物种间最小的变更数来完成的。
对于模型的巨大依赖性是最大似然(maximum likelihood)法的特征，该方法在计算上繁杂，但为统计推断提供了基础。
距离矩阵法首先通过各个物种之间的比较，根据一定的假设（进化距离模型）推导得出分类群之间的进化距离，构建一个进化距离矩阵。
进化树的构建则是基于这个矩阵中的进化距离关系。
这里的遗传距离为所有成对实用分类单位(operational taxonomic units，OTU)之间的距离。
用这些距离对OUT进行表型意义的分类可借助于聚类分析(clustering)，聚类过程可以看作是鉴别具有相近OUT类群的过程。
由进化距离构建进化树的方法很多，常用有如下几种：平均连接聚类法(UPGMA法)：聚类的方法很多，包括序贯法(sequential)、聚合法(agglomerative)、分层法(hierarchical)和非重叠法(nonoverlapping)等。
应用最广泛的是平均连接聚类法(average linkage clustering)或称为UPGMA法(应用算术平均数的非加权成组配对法，unweighted pair-group method using anarithmetic average)。
该法将类间距离定义为两个类的成员所有成对距离的平均值，广泛用于距离矩阵。
Nei等模拟了构建树的不同方法，发现当沿树上所有分枝的突变率相同时，UPGMA法一般能够得到较好的结果。
但必须强调有关突变率相等(或几乎相等)的假设对于UPGMA的应用是重要的。
另一些模型研究(如Kim和Burgman)已证实当各分枝的突变率不相等时，这一方法的结果不尽人意。
当各分枝突变率相等时，认为分子钟(molecularclock)在起作用。
Fitch-Margoliash Method（FM法）：UPGMA法包含这样的假定：沿着树的所有分枝突变率为常数。
Fitch和Margoliash(1967)所发展的方法去除了这一假定。
该法的应用过程包括插入“丧失的”OUT作为后面OUT的共同祖先，并每次使分枝长度拟合于3个OTU组。
Margoliash担心他们的法则所得到的拓扑结构可能是不完全正确的，并建议考查其它的拓扑结构。
可以采用Fitch和Margoliash(1967)称之为“百分标准差”的一种拟合优度来比较不同的系统树，最佳系统树应具有最小的百分标准差。
根据百分标准差选择系统树，其最佳系统树可能与由Fitch-Margoliash法则所得的不相同。
当存在分子钟时，可以预期这一标准差的应用将给出类似于UPGMA方法的结果。
如果不存在分子钟，因而在不同的世系(分枝)中的变更率是不同的，则Fitch-Margoliash标准就会比UPGMA好得多。
通过选择不同的OUT作为初始配对单位，就可以选择其它的系统树进行考查。
具有最低百分标准差的系统树即被认为是最佳的，并且这个标准是建立在应用Fitch-Margoliash算法的基础上的。
FM算法的基本步骤：1、找出关系最近的序列对，如A和B2、将剩余的序列作为一个简单复合序列，分别计算A、B到所有其他序列的距离的平均值3、用这些值来计算A和B间的距离4、将A、B作为一个单一的复合序列AB，计算与每一个其他序列的距离，生成新的距离矩阵5、确定下一对关系最近的序列，重复前面的步聚计算枝长6、从每个序列对开始，重复整个过程7、对每个树计算每对序列间的预测距离，发现与原始数据最符合的树Neighbor-JoiningMethod(NJ法/邻接法)：邻接法(Neighbor-joiningMethod)由Saitou 和Nei(1987)提出。
该方法通过确定距离最近(或相邻)的成对分类单位来使系统树的总距离达到最小。
相邻是指两个分类单位在某一无根分叉树中仅通过一个节点(node)相连。
通过循序地将相邻点合并成新的点，就可以建立一个相应的拓扑树。
最大简约法最大简约法(maximum parsimony，MP)最早源于形态性状研究，现在已经推广到分子序列的进化分析中。
最大简约法的理论基础是奥卡姆（Ockham）哲学原则，这个原则认为：解释一个过程的最好理论是所需假设数目最少的那一个。
对所有可能的拓扑结构进行计算，并计算出所需替代数最小的那个拓扑结构，作为最优树。
Felsenstein 指出，在试图使进化事件的次数最小时，简约法隐含地假定这类事件是不可能的。
如果在进化时间范围内碱基变更的量较小，则简约法是很合理的，但对于存在大量变更的情形，随着所用资料的增加，简约法可能给出实际上更为错误的系统树。
最大简约法的优点：最大简约法不需要在处理核苷酸或者氨基酸替代的时候引入假设（替代模型）。
此外，最大简约法对于分析某些特殊的分子数据如插入、缺失等序列有用。
缺点：在分析的序列位点上没有回复突变或平行突变，且被检验的序列位点数很大的时候，最大简约法能够推导获得一个很好的进化树。
然而在分析序列上存在较多的回复突变或平行突变，而被检验的序列位点数又比较少的时候，最大简约法可能会给出一个不合理的或者错误的进化树推导结果。
最大似然法（ML ）最大似然法(maximum likelihood,ML)最早应用于系统发育分析是在对基因频率数据的分析上，后来基于分子序列的分析中也已经引入了最大似然法的分析方法。
最大似然法分析中，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。
在最大似然法的分析中，所考虑的参数并不是拓扑结构而是每个拓扑结构的枝长，并对似然率球最大值来估计枝长。
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。