系统发育树构建
系统发育树的构建方法,使用的保守蛋白集
系统发育树的构建方法,使用的保守蛋白集
生物系统发育树（Phylogenetic tree）是分子生物学研究中最为常用的技术之一。
它可以预测到一组基因的演化过程，以便了解其衍生的生物类别的相对关系。
在构建生物系统发育树的过程中，常常使用保守蛋白集（conserved protein set）。
保守蛋白集是指在不同物种之间具有稳定序列并能够执行特定生物功能的蛋白质。
选择保守蛋白集作为建立生物系统发育树的分子标志物，这是因为它在沿着一个演化过程中保持稳定性，可以为树的构建提供有效的信息和数据。
此外，由于保守蛋白集通常都可以完全鉴定出来，而且序列之间的相似性要大于其它蛋白质，因此可以更加准确地定量表征这些物种的相似性。
在构建生物系统发育树时，首先要收集尽可能多物种的保守蛋白质序列，其次要对所有序列进行比较，然后用这些比较结果来构建一棵生物系统发育树。
其中，比较过程可以基于结构、功能、序列或者综合多种方法来完成，以便更准确地评估物种之间的相关性。
建立完成以后，可以提取从树中获得的信息来进一步研究这些物种的关系。
在生物系统发育树的构建过程中，使用保守蛋白集是一种有效的方法，它可以更准确地反映物种之间的关系，同时也有助于我们理解进化的模式和进程。
系统发育树构建教程(PHYLIP)
系统发育树构建教程（PHYLIP）PHYLIP网址：/phylip.html（一）序列的前期准备1．用ENTREZ或SRS搜索同源DNA/蛋白质序列(same sequence in different organisms) 2．用CLUSTALX进行多条序列比对，在output format option选定PHY格式,构建进化树需要这个phy文件。
Figure 4.1 用clustalx进行多条序列比对3．解压缩phylip-3.68.exe，得到三个文件夹，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各个子程序，src文件夹里是所有程序的源文件。
4．打开exe文件夹，双击SEQBOOTt子程序（SEQBOOT是一个利用bootstrap方法产生伪样本的程序），输入刚刚生成的phy文件的路径，点击enter。
5．所有PHYLIP程序默认的输入文件名为infile, 输出文件名为outfile。
如果在exe文件夹里找不到默认的输入文件，会提示can’t find input file “infile”。
Figure 4.2 seqboot程序起始界面6．进入程序参数选择页面（Figure 4.3）。
第一列中的D、J、%、B、R、W、C、S等代表可选的参数。
想改变哪个参数，就键入此参数对应的字母，并点击回车键，对应参数将会发生改变。
当我们设置好所有参数后，（这里我们可以不做任何修改），键入Y，按回车。
此时程序询问“random numbe r seed? <must be odd>”，这是询问生成随机数的种子是多少，输入一个4N+1的数，点击回车程序开始运行，输出结果到文件outfile，保存在当前文件夹里。
.Figure 4.3 seqboot程序参数选择页面主要参数解释：D: 数据类型，有Molecular sequence、discrete morphology、restriction sites和gene frequencies4个选项。
系统发育树
从而获得距离矩阵。
一种距离矩阵：
由进化距离构建进化树的方法常见有： 1.Fitch-Margoliash Method（FM法） 2. Neighbor-Joining Method (NJ法/邻接法) 3. Neighbors Relaton Method(邻居关系法) 4.Unweighted Pair Group Method (UPGMA 法)
3.相似性：在序列比对中，同一或者相似性状置于 一列，非同一性状作为一个错配或者对应一个间 隔，得到一个最优排列，使得同一或相似性状垂 直对齐。在此条件下，容易排列的序列被认为是 相似的。
系统发育树构建方法一——最大简约法。
定义：根据信息位点提供的各序列间的替换情况， 在所有可能的树中寻找含最小替换数的树的方法。
一．系统发育树的介绍
1.系统发育树的定义：
在研究生物进化和系统分类中，常用一 种类似树状分支的图形来概括各种（类） 生物之间的亲缘关系，这种树状分支的图 形成为系统发育树(phylogenetic tree)。
2.系统发育树分类
共同祖先
有
无
根
根1
3
1
2
3
4
树
共同祖先
树 2
4
1
23
4
二者区别： 有根树是具有方向的树，包含唯一
paup3只建立于最大简约法构建发育树paup4可以针对核苷酸进行距离方法和最大似然法进行建在构建发育树时相同的数据用不同的系统发育软件构建的发育树可能是不同的在实际中处理数据时比较多种方法构建进化树后做出分析比只用一种构建方法更有说服力
系统发育树的构建
1.Sequence analysis of the complete mitochondrial DNA molecule of the hedgehog, Erinaceus europaeus, and the phylogenetic position of the Lipotyphla ，1995. 2.Murphy, W.J., et al., Resolution of the early placental mammal radiation using Bayesian phylogenetics. Science, 2001. 294(5550): p. 2348-51.
贝叶斯法（Bayesin）
基本思想：
1.先验概率； 2.后验概率；
贝叶斯法（Bayesin）
每棵树的后验概率是无法直接计算的，通常采用MCMC法近似估计后验 概率的密度分布和相对比例。
比较项目 原理 序列信息利用 进化模型 模型参数 目标函数 函数计算 树搜索 结果
可靠性评估 系统误差 运算速度 混合性状分析 适用范围
2.长枝吸引（Long-branch Attraction,LBA） 克服长枝吸引的方法：
1.排除法
去除序列中受选择压力较少的位点
去除分类群中进化速率较快的长枝分类元
2.打断长枝法 增加与长枝分类元关系较近的分类元进行系统发育分析, 以打断 长枝。多数情况下, 这种方法能够避免形成长枝吸引。
3.使用多种建树方法 NJ 和MP容易造成长枝吸引，改ML或bayesin 可改善。
构建进化树的方法
UPGMA法 (Unweighted Pair Group Method using Arithmetic average) 1.距离法
系统发育树构建
系统发育进化树示例 Figtree (树形显示软件）
系统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。
4
系统发育树构建分析步骤
找到建树目的基因（基因组） 进行多序列比对 选择建树方法 建立进化树 进化树评估
• 系统进化树的主要构成： 结点（node)：每个结点表示一个分类单元（属、种群）。 进化分枝(Clade)： 是指由同一生物进化而来的单一系统群。 实体抽象为节点，实体间的进化关系抽象为连接
• 研究对象： 包括基因序列，基因组的排列方式，二级结构，编码的蛋白序列 及高级结构等
分子系统发育的核心是——构建系统发育进化树
• 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
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。
进化支
猩 猩
系分M异i统子n根i的m发 系u：育统m的进发e所v化育数ol树的u有字ti（核on分心P(尺Mh是Ey类l—度)o最g—的e小。n构e进共建ti化c系t方r同e统e法)发祖育先进化。树
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。
多基因序列的系统发育树构建
多基因序列的系统发育树构建说到“多基因序列的系统发育树构建”这个话题，乍一听，可能有人会觉得这就是那种高深莫测、晦涩难懂的学术术语，甚至看一眼就头大。
其实嘛，说白了，这就像是在为大自然的大家族做一张族谱，揭开我们与其他物种之间千丝万缕的关系。
就像我们查家谱，看自己和曾祖父是不是同一个血统，看看自己和远方亲戚的亲疏。
要是能把这整个过程搞清楚了，哎，那可真是大开眼界，原来人类、植物、动物这些不同的生命形式之间，居然有那么多微妙又惊人的联系。
所谓的“系统发育树”就像是一本生命史诗，讲述的是各种物种之间的亲戚关系。
这棵树的根基上是我们共同的祖先，每一个分支代表了一条特定的进化路径。
而“多基因序列”呢，就是拿不同基因的信息去描绘这棵树的枝干，哪一枝长得快，哪一枝慢，这些都能通过基因序列的差异来看得一清二楚。
通俗点说，这就像是在给家谱里的每一位祖先添加更多的细节资料，越多的细节，越能精确地找到彼此之间的关系。
你看，这过程不就像拆谜题一样，一步步解开生物世界的神秘面纱吗？要构建这棵树，首先得有一堆基因数据。
别小看这些基因，它们可是真正的“家底”。
每个物种的DNA就像是一个个密码锁，里面藏着它们的生活历史、演化轨迹。
用这些信息，我们可以比较不同物种的基因，看看它们之间有多相似，或者差异有多大。
举个例子，人类和猴子的基因差异，真的是少得可怜，但这不代表我们是完全一样的。
那些微小的差异，往往就决定了我们是直立行走，还是蹦蹦跳跳。
所以呢，基因序列越多，越能描绘出一张更加真实、精准的系统发育树。
然后，咱们得选基因。
这不就是考古学家挑选遗骨进行复原的过程吗？我们得找那些能体现物种间差异的“好基因”。
这些基因应该既能反映物种的特性，又能体现进化的步伐。
选好了基因，接下来就要对它们做一番精细的比对。
这就好比你拿着一本古老的书，逐字逐句地对照，看这些字母和符号有没有相同或者不同。
这个过程需要非常细致，要小心翼翼，不容一丝疏忽。
系统发育树构建的三种方法
系统发育树构建的三种方法
1. 距离法（Distance Method）：该方法将各个物种之间的差异转化为距离值，并根据这些距离值构建系统发育树。
距离可以基于基因序列或形态特征等进行计算。
该方法不考虑进化模式和序列的进化过程，仅提供基于相似性的分支结构。
2. 最大简约法（Maximum Parsimony）：该方法基于最小进化原则，即最可能的树是具有最少次数的进化事件的树。
它寻求在进化树上使得进化事件（如插入、缺失、突变）的次数最少的树。
该方法是需要较多计算的方法，但树的建立结果更加准确。
3. 最大似然法（Maximum Likelihood）：该方法也是基于最小进化原则，但它考虑进化模式和序列的进化过程，并将最可能的进化树视为产生的序列数据的最大概率估计。
该方法需要更复杂的计算，但对于数据信息的准确推断较好。
叙述系统发育树的构建过程
叙述系统发育树的构建过程嘿，咱今儿就来讲讲系统发育树的构建过程，这可有意思啦！你看啊，系统发育树就像是一棵大树，它的枝桠代表着各种生物之间的关系。
那怎么把这棵大树给“种”出来呢？首先得有一堆生物的数据呀，就像盖房子得有砖头一样。
这些数据可以是各种各样的，比如基因序列啦、形态特征啦等等。
然后呢，就开始比对这些数据，这就好比把不同的砖头摆在一起，看看哪些相似，哪些不同。
接着，就根据这些比对的结果来确定它们之间的亲缘关系。
这就好像在给砖头们找它们的“家族”一样，哪些是近亲，哪些是远亲。
这可不是一件容易的事儿啊，得非常仔细地去分析。
然后呢，把这些亲缘关系用一种特别的方式表示出来，就像把砖头们按照一定的规律摆好，形成一个结构。
这个结构慢慢就变成了系统发育树的雏形。
这时候，就像是在给大树修剪枝叶一样，要对这个雏形进行调整和优化。
要确保每个部分都放对了位置，不能有差错。
最后，一棵完整的系统发育树就出来啦！哇塞，你想想看，通过这么多复杂的步骤，终于把生物之间的关系给清楚地呈现出来了，这难道不神奇吗？你说，这系统发育树构建的过程，像不像一个艺术家在精心雕琢一件作品？每一个细节都要处理好，才能呈现出完美的结果。
而且啊，这可不是一次性就能完成的事儿，得反复地去研究、去调整。
你再想想，要是没有系统发育树，我们怎么能知道各种生物之间有着这样那样的联系呢？我们怎么能更好地理解生命的奥秘呢？所以啊，这个构建过程虽然复杂，但真的超级重要呢！咱平时生活中也有类似的情况呀，比如说搭积木，不也是一块一块地搭起来，最后形成一个完整的造型嘛。
这和构建系统发育树不是有点像嘛！总之呢，系统发育树的构建过程就是这么神奇又有趣，它让我们对生物的世界有了更深的了解和认识。
这可真是一项伟大的工作啊！你难道不这么觉得吗？。
MEGA软件系统发育树构建方法
MEGA软件——系统发育树构建方法（图
文讲解）
一、序列文本的准备
构树之前先将目标基因序列都分别保存为txt文本文件中（或者把所有序列保存在同一个txt文本中,可以用“>基因名称”作为第一行，然后重起一行编辑基因序列），序列只包含序列字母（ATCG或氨基酸简写字母）。
文件名名称可以已经您
的想法随意编辑。
二、序列导入到Mega 5软件
（1）打开Mega 5软件，界面如下
（2）导入需要构建系统发育树的目的序列
OK
选择分析序列类型（如果是DNA序列，点击DNA，如果是蛋白序列，点击Prot
ein）
出现新的对话框，创建新的数据文件
选择序列类型
导入序列
导入序列成功。
（3）序列比对分析
点击工具栏中“W”工具，进行比对分析，比对结束后删除两端不能够完全对齐
碱基
（4）系统发育分析
关闭窗口，选择保存文件路径，自定义文件名称
三、系统发育树构建
根据不同分析目的，选择相应的分析算法，本例子以N—J算法为例
Bootstrap 选择1000，点击Compute，开始计算
计算完毕后，生成系统发育树。
.
根据不同目的，导出分析结果，进行简单的修饰，保存
精选范本。
系统发育树构建
系统发育树的主要目的是揭示物种的进化历程，帮助科学家理解生物多样性的 起源、物种的演化路径以及生物进化的规律。
系统发育树的基本组成
01
02
03
04
节点
代表物种或共同祖先，节点间 的连线表示物种间的亲缘关系
。
分支
连接节点间的线段，代表物种 间的进化关系。
叶节点
代表可观测的物种，是系统发 育树的末端节点。
WENKU DESIGN
树的解读与注释
根部的位置
系统发育树的根部通常代表进化关系中最为原始的物种。
分支长度
分支长度可以反映物种之间的进化距离，较长的分支表示较大的 进化距离。
节点注释
节点注释包括该节点的物种名称、化石记录等信息，有助于理解 该节点在进化历史中的位置。
系统发育关系推断
同源性分析
通过比较不同物种的基因或蛋白质序 列，确定它们之间的同源性，进而推 断它们之间的进化关系。
03
通过比较不同物种在特定环境下的适应性特征，可以分析这些
特征的进化起源和演化过程。
PART 05
系统发育树的应用
REPORTING
WENKU DESIGN
物种分类与系统发生学研究
物种鉴定
系统发育树可以帮助确定物种间的亲缘关系，从而对未知物种进 行鉴定和分类。
生物多样性研究
通过构建系统发育树，可以了解生物多样性的起源、演化和分布， 为保护和利用生物资源提供科学依据。
分子钟假设
基于分子钟假设，通过比较不同物种 基因或蛋白质序列的进化速率，可以 推断它们之间的相对进化时间。
物种进化历史分析
物种起源与分化
01
系统发育树揭示了物种的起源和分化过程，有助于理解物种多
构建系统发育树的方法
构建系统发育树的方法
构建系统发育树的方法
一、定义
系统发育树（Phylogenetic Tree）又称为系统种群学树，是一
种描述物种演化的树型结构，从根节点开始描述物种主要进化分支结构，树上的每条边则表示两个物种在进化的历史中距离彼此更近或来自同一进化祖先的关系。
二、建立系统发育树的方法
1.收集数据：系统发育树的建立首先要收集数据，作为建立树的基础，这些数据一般是利用各种实验技术来收集，比如遗传学实验和物种形态的实验。
2.选取特征：从收集的大量数据中，应选取尽可能多的可靠特征，作为建立树的材料，这些特征要有规律性，有可靠性，可以容易发现物种之间的内在关系，有利于在研究中可靠地比较各物种之间的相似程度。
3.分类比较：将所有待比较的物种或实体按照类似的特征进行分类，根据同一物种种的特征之间的差异，可以比较出物种之间的相似度，确定出有利于建立树的特征。
4.描绘树枝：根据比较的结果，可以依次将物种分类编码，从根节点开始，逐级分细枝条，最后得出系统发育树的图形结构。
5.校正树枝：检查系统发育树的构建结果，如果发现有一些物种不太符合物种演化过程的规律，可以根据其他数据和结果来校正树枝，
从而得出最终的发育树结构。
系统发育树的详细构建方法
构建系统发育树需要注意的几个问题1 相似与同源的区别：只有当序列是从一个祖先进化分歧而来时，它们才是同源的。
2 序列和片段可能会彼此相似，但是有些相似却不是因为进化关系或者生物学功能相近的缘故，序列组成特异或者含有片段重复也许是最明显的例子；再就是非特异性序列相似。
3 系统发育树法：物种间的相似性和差异性可以被用来推断进化关系。
4 自然界中的分类系统是武断的，也就是说，没有一个标准的差异衡量方法来定义种、属、科或者目。
5 枝长可以用来表示类间的真实进化距离。
6 重要的是理解系统发育分析中的计算能力的限制。
任何构树的实验目的基本上就是从许多不正确的树中挑选正确的树。
7 没有一种方法能够保证一颗系统发育树一定代表了真实进化途径。
然而，有些方法可以检测系统发育树检测的可靠性。
第一，如果用不同方法构建树能得到同样的结果，这可以很好的证明该树是可信的；第二，数据可以被重新取样(bootstrap)，来检测他们统计上的重要性。
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(species tree)、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。
系统发育树构建的三种方法
系统发育树构建的三种方法
系统发育树(Systems 发育 Tree,简称Stree)是一种用于描述生物系统进化的图形化工具,通常用于模拟生物系统行为的演化过程。
以下是三种构建系统发育树的方法:
1. 基于规则的方法:这种方法使用预定义的规则和偏好来构建
系统发育树。
例如,可以使用遗传算法或人工神经网络等机器学习方法,来预测一个物种的遗传特征或行为演化轨迹。
这种方法需要大量
的人工工作,但可以生成较为准确的演化树。
2. 基于统计方法的方法:这种方法使用统计学方法来推断物种
之间的演化关系。
例如,可以使用最大似然估计或贝叶斯推断等方法,来预测一个物种的遗传特征或行为演化轨迹。
这种方法不需要人工工作,但需要更多的计算资源和时间,才能得到比较准确的演化树。
3. 基于模型的方法:这种方法使用已经建立的模型和数据来构
建系统发育树。
例如,可以使用层次结构模型(如生物进化树、社会网络模型等)来预测一个物种的遗传特征或行为演化轨迹。
这种方法可
以快速构建系统发育树,但需要更多的人工工作来验证模型的准确性。
系统发育树的数字
系统发育树的数字一、什么是系统发育树系统发育树（Phylogenetic tree）是生物学中常用的一种图形表示方式，用于展示不同物种之间的进化关系。
通过构建系统发育树，我们可以了解物种之间的亲缘关系、进化历史以及共同祖先等重要信息。
系统发育树的构建是基于物种间的共有衍征特征以及遗传信息进行的。
二、系统发育树的构建方法2.1 形态学特征比较法形态学特征比较法是通过对不同物种的形态特征进行比较，从而推断它们之间的亲缘关系。
这种方法适用于无法获取遗传信息的化石物种或者某些现存物种。
通过比较形态特征的相似性和差异性，可以推断物种之间的进化关系。
2.2 分子生物学方法分子生物学方法是目前构建系统发育树最常用的方法之一。
这种方法利用DNA、RNA或蛋白质序列的比较，推断物种之间的亲缘关系。
通过比较序列的相似性和差异性，可以构建出更加准确的系统发育树。
2.3 综合方法综合方法是将形态学特征比较法和分子生物学方法相结合，以获取更全面和准确的系统发育信息。
这种方法可以同时考虑形态特征和遗传信息，从而得出更可靠的系统发育树。
三、系统发育树的数字表示系统发育树的数字表示是为了更直观地展示物种之间的亲缘关系和进化距离。
在系统发育树中，每个物种都被表示为一个节点，节点之间的连接线表示它们之间的进化关系。
系统发育树的数字表示主要包括以下几个方面：3.1 分支长度分支长度表示物种之间的进化距离。
通常情况下，分支长度越长，表示物种之间的进化距离越远；分支长度越短，表示物种之间的进化距离越近。
通过分支长度的比较，我们可以了解不同物种之间的进化速度和差异程度。
3.2 节点标签节点标签表示每个节点所代表的物种名称。
通过节点标签，我们可以清楚地了解每个物种在系统发育树中的位置和亲缘关系。
3.3 分支支持率分支支持率表示对系统发育树分支的支持程度。
分支支持率越高，表示该分支的构建更加可靠和准确；分支支持率越低，表示该分支的可靠性较低。
三种方法构建系统发育树学习笔记
三种方法构建系统发育树学习笔记所用数据为一个属内不同种不同群体的叶绿体基因组序列，数量为80条。
发现用全长序列建树的时候，不适合选用太多外类群，否则ML法中会导致属内分枝的枝长特别短。
原因应该是基因间隔区和内含子区域序列位点的差异较大。
枝长含义NJ：表示遗传距离；MP：性状状态变换的替换数；ML/BI：该分枝上的相对进化数量（遗传变异量）；每个位点上的替换数（一般以每位点多少次核苷酸替换或氨基酸取代来表示）。
遗传距离大多数情况以序列来说遗传距离就是两个OTU（个体、群体、物种或基因家族）之间序列的差异值。
序列比对多序列比对用mafft得到的结果较为准确，muscle比对的速度较快。
多序列比对的绝大多数算法都是基于渐进比对的概念。
简单来说就是先从两个序列的比对开始，逐渐添加新序列，直到所有的序列都加入为止。
但是不同的添加顺序会产生不同的比对结果。
所以由最相似的两个序列开始比对，由近到远逐步完成最为可靠。
mafft --thread 15 --auto 80-AcoeOut.fasta > 80-AcoeOut_aln.fasta##比对时如果不清楚什么参数合适，加个参数--auto，软件可以自动帮你处理挑选保守位点进行下一步建树序列比对完后，用于建树的序列位点必须保证具有良好的同源性。
所以需要删除序列分歧很大的区域和gap区域。
我用的软件为Gblocks，主要目的是把有gap的位点全部去除，参数为-b5=n，其余的选项有-b5=h，h表示half 指去除在大于50%的序列中出现gap的位点。
Gblocks 80-AcoeOut_aln.fasta -t=d -b5=n最大简约法（软件PAUP）最大简约法的树长指所有性状在一棵树上的进化改变总数。
计算得到的结果可能会有许多树长相等的简约树，此时需要计算它们的一致树。
分为strict consensus和semistrict consensus等，strict表示100%，在所有简约树中都出现的分枝，才会出现在一致树中，否则为梳子。
系统发育树的构建方法
系统发育树的构建方法
嘿，朋友们！今天咱来聊聊系统发育树的构建方法，这可有意思啦！
你想想啊，系统发育树就像是一棵大树，上面挂满了各种生物，它们之间有着千丝万缕的联系。
那怎么把这棵大树给建起来呢？
首先得有数据呀！就像盖房子得有砖头一样。
这些数据可以是各种生物的特征啦、基因序列啦等等。
这可不能马虎，得仔细收集。
然后呢，就是选择合适的方法啦。
这就好比做菜，得选对调料和烹饪方法才能做出美味的菜肴。
不同的方法有不同的特点，得根据实际情况来选。
接下来，就是分析数据啦！这就像是侦探在破案，要从一堆线索中找出真相。
得仔细琢磨每个数据的意义和关系。
在这个过程中，可不能瞎搞哦！得有耐心，就像绣花一样，一针一线都要精细。
要是马马虎虎，那建出来的树可就歪七扭八啦。
还有哦，要不断地调整和优化。
就像雕刻一件艺术品，得不断地打磨才能让它更完美。
建系统发育树可不是一件容易的事儿，但当你看到那棵清晰地展示出生物之间关系的大树时，那种成就感，哇，简直没法形容！
你说，这是不是很神奇？通过这样的方法，我们就能更好地了解生物的演化历程，就像穿越时空看到了它们的过去一样。
这不就像是我们在探索一个神秘的世界吗？每一个数据都是一个线索，每一次分析都是一次冒险。
所以啊，朋友们，别小看了系统发育树的构建方法，它可是打开生物奥秘大门的一把钥匙呢！让我们一起努力，去构建出更漂亮、更准确的系统发育树吧！
原创不易，请尊重原创，谢谢!。
单拷贝直系同源基因系统发育树的构建
标题：单拷贝直系同源基因系统发育树的构建摘要：随着基因测序技术的不断发展，越来越多的基因序列得到了公开发布，为研究者提供了丰富的遗传信息。
在众多研究中，通过构建系统发育树来揭示不同物种的亲缘关系和进化历史是一项重要的工作。
而单拷贝直系同源基因系统发育树的构建，对于了解不同物种之间的关系和进行进化分析具有重要意义。
本文将介绍单拷贝直系同源基因系统发育树的构建方法及相关应用。
正文：1. 单拷贝直系同源基因系统概述单拷贝直系同源基因即同一基因家族中的每个成员都只有一个拷贝，且这些拷贝是由同一个祖先基因直接演化而来，因此它们在不同物种之间具有较高的同源性和拓展性。
而单拷贝直系同源基因系统则是指由这些单拷贝直系同源基因所构成的系统。
这些基因在不同物种之间的保守程度较高，因此常被用于物种之间亲缘关系的研究和系统发育树的构建。
2. 单拷贝直系同源基因系统发育树构建的重要性单拷贝直系同源基因系统发育树的构建对于揭示不同物种之间的亲缘关系具有重要意义。
通过比较单拷贝直系同源基因在不同物种中的序列差异和演化速率，可以推断这些物种之间的亲缘关系和进化历史。
单拷贝直系同源基因系统发育树的构建还可以为物种的分类和系统发育关系提供重要参考。
3. 单拷贝直系同源基因系统发育树构建的方法a. 基因家族的筛选与挑选需要从目标物种的基因组序列中筛选出单拷贝直系同源基因家族。
可以利用基因同源性分析工具如BLAST、HMMER等进行筛选和挑选，确保所选择的基因家族符合单拷贝直系同源基因的特征。
b. 序列比对与进化树构建选定合适的单拷贝直系同源基因后，需要对这些基因序列进行比对。
可以利用一些专业的序列比对软件如ClustalW、MAFFT等进行多序列比对，得到基因序列的保守区域和变异区域。
利用分子进化树构建软件如PHYLIP、MEGA等构建系统发育树，并进行进化分析。
4. 单拷贝直系同源基因系统发育树构建的应用单拷贝直系同源基因系统发育树的构建在生物学领域有着广泛的应用。
系统发育树构建方法优劣
1．邻接法邻接法(neighbor-joiningmethod，NJ)由Saitou和Nei(1987)提出，NJ法是基于最小进化原理经常被使用的一种算法，它不检验所有可能的拓扑结构，能同时给出拓扑结构和分支长度。
在重建系统发生树时，它取消了UPGMA法所做的假定，认为在进化分支上，发生趋异的次数可以不同。
最近的计算机模拟已表明它是最有效的基于距离数据重建系统树的方法之一。
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。
它的特点是重建的树相对准确，假设少，计算速度快，只得一棵树。
其缺点主要表现在将序列上的所有位点等同对待，且所分析序列的进化距离不能太大。
故NJ法适用于进化距离不大，信息位点少的短序列。
邻接法在距离建树中经常会用到，而不用理会使用什么样的优化标准。
完全解析出的进化树是通过对完全没有解析出的“星型”进化树进行“分解”得到的，分解的步骤是连续不断地在最接近(实际上是最孤立的)的序列对中插入树枝，而保留进化树的终端。
于是，最接近的序列对被巩固了，而“星型”进化树被改善了，这个过程将不断重复。
这个方法相对而言很快，也就是说，对于一个50个序列的进化树，只需要若干秒甚至更少。
2．最大简约法最大简约法(maximum parsimony method，MP)最早是基于形态特征分类的需要发展起来的，具体的算法有许多不同版本，其中有些已被广泛地应用于分子进化研究中。
利用MP方法重建系统发生树，实际上是一个对给定OTUs其所有可能的树进行比较的过程。
对某一个可能的树，首先对每个位点祖先序列的核苷酸组成做出推断，然后统计每个位点用来阐明差异的核苷酸最小替换数目。
在整个树中，所有信息简约位点最小核苷酸替换数的总和称为树的长度(常青和周开亚，1998)。
MP法是一种优化标准，这种标准遵循“奥卡姆剃刀原则(Occam’S Razor principle)”：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。
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生物信息学
计算机运算速度: 18个月增长一倍; DNA序列数据: 14个月增长一倍;
一、定义
生物信息学（bioinformatics）是生物学与计算机
科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新
兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、 存储、检索与分析，进而达到揭示数据所蕴含的生 物学意义的目的。
GenBank ， DDBJ ， and EMBL, 所有这 3 个中心都可 以独立地接受数据提交，而 3个中心之间则逐日交换 信息，并制成相同的充分详细的数据库向公众开放。 因此他们是相等的。
主要的数据库资源
数据库是生物信息学的主要内容，各种数据库几乎覆盖了 生命科学的各个领域。 核酸序列数据库主要有GenBank, EMBL, DDBJ等. 蛋白质序列数据库有SWISS-PROT, PIR, OWL, NRL3D, TrEMBL等， 蛋白质片段数据库有PROSITE, BLOCKS, PRINTS等， 三维结构数据库有PDB, NDB, BioMagResBank, CCSD等， 蛋白质结构有关的数据库还有SCOP, CATH, FSSP, 3D-ALI, DSSP等， 与基因组有关的数据库还有ESTdb, OMIM, GDB, GSDB 文献数据库有Medline, Uncover等。
算法：如自动序列拼接、外显子预测和同源比较、遗传算法、 人工神经网络(artificial neural network)。
三、生物信息学的研究内容
生物信息学的研究内容是伴随着基因组研究而发展
的。广义地说，生物信息学从事对基因组研究相关
生物信息的获取、加工、存储、分配、分析和解释。
这个定义的含义是双重的：一是对海量数据的收集、
五、通过学习逐渐掌握以下内容：
搜索网上生物信息学资源 运用Blast等工具检索数据库 多序列比对 构建系统发育树
三大基因数据库
NCBI的网址是： EMBL核酸序列数据库 /embl/ DDBJ数据库 http://www.ddbj.nig.ac.jp/
细菌16S rRNA分子鉴定
经典分类鉴定方法
DNA碱基比例的测定 （G+C）mol%： ●测定方法：解链温度法（Tm值法） ●特点： (G+C)mol%值只能做否定判断；----（G+C） mol%值差别>5，属不同的种； 差别>10，属不同的属 。
（2） 核酸分子杂交法(DNA-DNA杂交) DNA-DNA分子杂交法原理：DNA分子 解链的可逆性和碱基配对的专一性。 DNA-DNA杂交（固相杂交法） 单链DNA（待测菌株）
● DNA-PCR法 提取DNA——PCR扩增16SrRNA基因— —PCR产物纯化分析——16SrRNA基因 序列测定 ●相似性结果判断： 1. SAB≥95 %——同种 2. SAB为85~95%——同属 3. SAB≤85 %——不同属
Biolog鉴定系统可鉴定包括细菌、酵母和真菌在内约2000种微生物， 便于各领域的微生物实验室用于对微生物的鉴定 。鉴定原理公司独创 的碳源利用方法，利用微生物对不同碳源代谢率的差异，针对每一类 微生物筛选95种不同碳源，配合四唑类显色物质（如TTC、TV），固 定于96孔板上（A1孔为阴性对照），接种菌悬液后培养一定时间，通 过检测微生物细胞利用不同碳源进行新陈代谢过程中产生的氧化还原 酶与显色物质发生反应而导致的颜色变化（吸光度）以及由于微生物 生长造成的浊度差异（浊度），与标准菌株数据库进行比对，即可得
出最终鉴定结果。
鉴定板由读数仪自动读取吸光值，软件将该吸光 值与数据库对比，就可在瞬时给出鉴定结果。试 验结果可由系统进行自动分析、记录和打印 。 微生物鉴定数据库容量是目前世界上最大的，可 鉴定包括细菌、酵母和丝状真菌在内总计1973种 微生物，几乎涵盖了所有的人类、动物、植物病 原菌以及食品和环境微生物。
国际核苷酸序列数据库合作组织
GenBank由位于马里兰州Bethesda的美国国立卫生研 究院下属国立生物技术信息中心建立，与日本 DNA 数据库（DNA Data Bank of Japan，DDBJ）以及欧 洲生物信息研究所的欧洲分子生物学实验室核苷酸数 据 库 （ European Molecular Biology Laboratory ， EMBL）一起，都是国际核苷酸序列数据库合作的成 员。
四、生物信息学 – 研究方向
基因组序列装配 基因识别 基因功能预报 基因多态性分析 基因进化 mRNA结构预测 基因芯片设计 基因芯片数据分析 疾病相关基因分析
蛋白质序列分析 蛋白质家族分类 蛋白质结构预测 蛋白质折叠研究 代谢途径分析 转录调控机制 蛋白质芯片设计 蛋白质芯片数据分析 药物设计
整理与服务，即管理好这些数据；二是从中发现新 的规律，也就是使用好这些数据。ＮＡ（脱氧核
糖核酸）序列信息分析作为源头，找到基因组序列
中代表蛋白质和RNA（核糖核酸）基因的编码区。
同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实
质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律。在 此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释放及其 调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代 谢、发育、分化、进化的规律。
数据库检索：Blast、Entrez
序列分析：序列对位排列、同源比较、进化分析。
统计模型：如隐马尔可夫模型(hidden Markov model, HMM)-基因识别、药物设计。最大似然模型(maximun likelihood model, ML)、 最大简约法(Maximun Parsimony, MP)--分子进化分析。
由于当前生物信息学发展的主要推动力来自分子生 物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基 酸序列的存储、分类、检索和分析等方面。
二、生物信息学的基本方法：
建立生物数据库：核苷酸顺序数据库(GENBANK)、Protein
Data Bank(PDB)、氨基酸顺序数据库(SWISS-PRO)、酵母基因 组数据库(YEASTS)、美国种质保藏中心(ATCC)、美国专利局 数据库(USPO)。