多序列对位排列和进化分析
分子进化树构建方法
MP法建树流程
Sequence1 Sequence2 Sequence3
Sequence4
Position 1
Position 1 2 3 T G C T A C A G G A A G
If 1 and 2 are grouped a total of four changes are needed.
5
genetic change
系统发生树术语
Rooted tree vs. Unrooted tree
无 A 有 根 根 树 B 树 two major ways to root trees:
A
10 3 2 5
C D
By midpoint or distance
d (A,D) = 10 + 3 + 5 = 18 Midpoint = 18 / 2 = 9
Distance Uses only pairwise distances Minimizes distance between nearest neighbors Very fast Easily trapped in local optima Good for generating tentative tree, or choosing among multiple trees Maximum parsimony Uses only shared derived characters Minimizes total distance Maximum likelihood Uses all data Maximizes tree likelihood given specific parameter values Very slow Highly dependent on assumed evolution model Good for very small data sets and for testing trees built using other methods
多序列对位排列和进化分析
Cat Dog Rat 3 4 5 7 6 Dog
2
Dog Rat
Cat
1
2 1 4
Rat
Cow 6
通过 距离 矩阵 建进 化树
Cow
Step1. 计算序列的距离，建立距离矩阵
对位排列， 去除空格
（选择替代模型）
Uncorrected “p” distance (=observed percent sequence difference)
用于描述同源序列之间的亲缘关系的远近，应用到分子进化 分析中。是构建分子进化树的基础。
Gene tree
a b
A B
Species tree
c
C
We often assume that gene trees give us species trees
注意概念：Paralogy（旁系同源/并系同源）& Orthology（直系同源）
Cladogram
Taxon B
Taxon C Taxon A Taxon D
no meaning 3 1
Phylogram
6 1 1
进化树
Ultrametric tree
Taxon B Taxon B Taxon C Taxon A Taxon D
time
时间度量树
Taxon C
Taxon A Taxon D
系统发生树术语
Rooted tree vs. Unrooted tree
有 根 树
无 A 根 树 B
C
D
two major ways to root trees:
By midpoint or distance
生物信息学-第四章-多序列比对与分子进化分析
Clustal使用方法
Clustal：目前被最广泛应用的 MSA 方法
可在线分析
可在本地计算机运行 序列输入、输出格式
Input FASTA
NBRF/PIR EMBL/SWISSPROT ALN GCG/MSF GCG9/RSF GDE
>sequence 1 ATTGCAGTTCGCA … … >sequence 2 ATAGCACATCGCA… … >sequence 3 ATGCCACTCCGCC… …
10 3 2 5
C B
2
D
outgroup 外群、外围支
系统发育树构建步骤
多序列比对（自动比对、手工校正）
最大简约法 (maximum parsimony, MP) 距离法 选择建树方法（替代模型） (distance) 最大似然法 (maximum likelihood, ML) 贝叶斯法 (Bayesian inference) UPGMA
多序列比对的应用： •系统发育分析(phylogenetic analysis) •结构预测(structure prediction) •序列基序鉴定(sequence motif identification) •功能预测(function prediction) ClustalW/ClustalX：一种全局的多序列 比对程序，可以用来绘制亲缘树，分析进化 关系。 MEGA5——分子进化遗传分析软件
比对参数设置
两两比对参数
多序列比对参数
点击进行多序列比对
比对结果 “*”、“:”、“.” 和空格依次代表改位点的序列一致性由高到低
第四步：比对完成，选择结果文件的保存格式
可进一步对排列好的序列进行修饰（1）
mega操作过程-多序列比对、进化树、
用ClustalW得到的多序列比对结果中，所有序列排列在一起，并
以特定的符号代表各个位点上残基的保守性，“*”号表示保守性 极高的残基位点；“.”号代表保守性略低的残基位点。
Progressive Alignment Method
Clustal W 使用
输入地址： 设置选项 （next）
用于描述一组同源序列之间的亲缘关系的远近，应用到 分子进化分析中。 序列同源性分析：是将待研究序列加入到一组与之 同源，但来自不同物种的序列中进行多序列同时比 较，以确定该序列与其它序列间的同源性大小。
其他应用，如构建profile，打分矩阵等
3、多序列比对的方法
手工比对 在运行经过测试并具有比较高的可信度的计算机程序（辅助 编辑软件如bioedit，seaview，Genedoc等）基础上，结合实 验结果或文献资料，对多序列比对结果进行手工修饰，应该 说是非常必要的。 为了便于进行交互式手工比对，通常使用不同颜色表示具有 不同特性的残基，以帮助判别序列之间的相似性。
Extremely slow computation.
Progressive Alignment Method
DbClustal: Poa (Partial order alignments):
2、Iterative Alignment
PRRN：
web-based program Nhomakorabea/
Uses a double nested iterative strategy for multiple alignment.
DCA (Divide-and-Conquer Alignment）：a web-based program that is semiexhaustive /
课件第4讲_多序列比对和进化分析
渐进法的策略I.将序列两两比对II.根据相似值将序列分组III.进行组间比对，并继续分组，直至取得最终结果Principle：比对过程中，相似性高的序列先比对，距离远的序列添加其后值与分歧时间t呈非线性关系，原因之一：多个氨基酸替代出现在同一位点。
基于泊松分布对p进行校正，得两序列间每位paralogsorthologs paralogs orthologsErik L.L. Sonnhammer Orthology,paralogy and proposedand proposed classification for paralog subtypes TRENDS in Genetics Vol.18 No.12 December 2002UPGMA方法例：OTU1和OTU2都是原始类群，n1=1,n2=1 OTU r1含两个原始类群OTU1和OTU2 ，nr1=2，OTU3是原始类群，n3=1简明生物信息学，钟扬等主编，用UPGMA法构建的系统树常用构树法比较/phylip/s oftware.htmlHere are 386phylogeny packages and 52free servers, all that I know about. It is an attempt to be completely comprehensive. I have not made any attempt to exclude programs that do not meet some standard of quality or importance….Many of the programs in these pages are available on the web, and some of the older ones are also available from ftp server machines.。
多序列比对 简书
多序列比对1. 引言多序列比对是生物信息学中的一个重要问题，它可以用于比较多个生物序列之间的相似性和差异性。
通过多序列比对，我们可以揭示序列之间的共同特征、功能和进化关系，从而深入理解生物学中的重要问题。
本文将介绍多序列比对的基本概念、常用方法和应用领域，并对其进行详细的解析和讨论。
2. 多序列比对的概念和意义多序列比对是将多个生物序列（如DNA、RNA或蛋白质序列）进行对齐，找到它们之间的相似性和差异性。
相似性指的是序列之间的保守区域，而差异性则指的是序列之间的变异区域。
多序列比对的意义在于：•揭示序列的功能和结构：通过比对多个序列，我们可以找到它们之间的共同特征和保守区域，从而推断出序列的功能和结构。
•研究进化关系：多序列比对可以揭示序列之间的进化关系，帮助我们理解物种的演化历史和亲缘关系。
•寻找突变位点：多序列比对可以帮助我们找到序列之间的差异性，从而揭示突变位点和突变类型。
•设计引物和探针：多序列比对可以用于设计引物和探针，用于检测特定序列的存在和变异。
3. 多序列比对的方法多序列比对有多种方法，常见的包括：•基于序列相似性的方法：这种方法通过比对序列之间的相似性来进行对齐。
常见的算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
•基于基因组比对的方法：这种方法通过比对整个基因组的序列来进行对齐。
常见的算法包括BLAST和BLAT。
•基于结构比对的方法：这种方法通过比对序列的二级结构来进行对齐。
常见的算法包括RNA二级结构比对和蛋白质结构比对。
•基于进化模型的方法：这种方法利用进化模型来推断序列的对齐关系。
常见的算法包括MUSCLE和ClustalW。
每种方法都有其优缺点，选择合适的方法取决于具体的研究目的和数据特点。
4. 多序列比对的应用领域多序列比对在生物信息学和生物学研究中有广泛的应用，包括：•基因组比较：多序列比对可以用于比较不同物种的基因组，揭示基因组之间的相似性和差异性，从而推断物种的进化关系和基因家族的演化历史。
生物信息学中的序列比对与进化树构建
生物信息学中的序列比对与进化树构建生物信息学是一门涉及生命科学和计算科学的交叉学科，其应用在分子生物学、生物医学、生态学、进化论、生物技术等诸多领域中。
序列比对和进化树构建是生物信息学的重要组成部分，是理解生物学进化的重要途径之一。
一、序列比对序列比对是将两个或多个蛋白质或核酸序列究竟有多少相同、多少不同进行比较的过程。
序列比对在生物学中极其重要，因为它可以帮助科学家确定两个生物物种之间的相似性，进而推断它们之间的亲缘关系以及共同祖先的时间。
序列比对中最基础和常用的方法是全局比对和局部比对。
全局比对试图比较两个序列的完整长度，一般用于比较相似性较高的序列，它最先被应用于分析DNA和蛋白质，是序列比对过程中最古老、最经典的算法方法。
而局部比对则更注重比较两个序列中的相似区域，忽略其中任何间隔，通常用于比较两个较短的序列或者两个相对较不相关的序列。
例如，在核酸序列比对中，这种算法更适用于获取多个剪接变异或者重复序列之间的相似性。
另外，序列比对有一个关键问题，就是如何准确的衡量两条序列的相似性和相异性。
在这方面有很多方法，例如编辑距离、盒子型、PAM矩阵、BLOSUM 矩阵等等，其中都采用了不同的评分标准。
二、进化树构建进化树（Phylogenetic Tree）是用来表示生物物种间亲缘关系的结构，也称演化树或家谱树。
进化树是通过对基于DNA和RNA等生物分子序列进行分析，推导出各物种之间共同祖先的关系构建起来的，同时它也综合了形态、系统和分子信息等其他生物学数据。
进化树的构建过程中涉及许多算法，其中最基础的是贪心算法。
贪心法从序列的最初状态开始，一步步选择最佳的演化路径，最终得到最优的进化树；而Neighborhood-joining (NJ)算法则是以序列之间的 Jukes-Cantor 模型距离或 Kimura 二参数模型距离为基础，使用最小进化步骤（Minimum Evolution，ME）标准构建进化树，是目前应用比较广泛的算法。
生物信息学及应用复习题
生物信息学及应用复习题《生物信息学及应用》课程复习题1、生物信息学的基本定义，阐述它的主要研究目标、研究内容及研究方法。
生物信息学：Bioinformatics is the combination of biology and information technology. It is the branch of science that deals with the computer-based analysis of large biological data sets.生物信息学研究的最终目的--揭示蕴藏在DNA和蛋白质氨基酸序列中具有普遍性、真实性的生物遗传本质，掌握复杂的生命现象——生命起源、生物进化以及细胞、器官和个体的发生、发育、病变、衰亡的规律和时空联系.生物信息学的主要研究内容1. 生物信息的收集、存储、管理与提供；2. 基因组序列信息的提取和分析；3. 功能基因组相关信息分析；4. 生物大分子结构模拟和药物设计；5. 生物信息分析的技术与方法研究；6. 应用与发展研究方面方法：（1）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)等；（2）数据库检索：如Blast等；（3）序列分析：序列对位排列、同源比较、进化分析等；（4）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)――分子进化分析等；（5）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)等。
实验三 序列对位排列软件CLUSTALW的使用
实验三序列对位排列软件—ClustalW的使用
一、实验目的：掌握序列对位排列软件—ClustalW的使用程序和技巧，了解序列对位排列的相关的基本概念。
二、实验原理：ClustalW是一个多序列对位排列的软件，它通过比较多个序列间的相似性和差异，找出参与比较的各个序列间的相似区域与有差异的区域，从而为后续的系统发育分析、功能和结构的预测服务。
三、实验器材：计算机，EBI生物信息学数据库的核苷酸序列及其ClustalW软件。
四、实验内容：应用已查找到的物种的基因组的核苷酸序列，应用EBI数据库中的ClustalW软件进行多序列对位排列。
五、实验步骤：
1、打开EBI网站的主页，然后点击网页上端的工具栏—Tools服务栏目，然后在下拉菜单中选择
Sequence Analysis，然后在该栏目的下一级菜单中选择ClustalW。
2、在进入ClustalW软件进行多序列对位排列的界面后，在界面上Enter or Paste a set of Sequences in
any supported format:方框中输入进行比对的的序列，比对序列的格式是FASTA格式，然后点击RUN，就可以进行多个序列的比对。
3、在进入比对结果的界面后，我们可以得到序列比对的结果。
六、实验要求：每个同学至少用3条以上的核苷酸序列进行CLUSTALW的多序列比对。
要求至少有3个以上的比对结果，将序列比对结果中的Scores Table和Alignment的相关序列的比对结果拷贝下来作为实验结果。
七、实验结果:
比对序列的基本情况。
5 多序列同源比对和分子进化分析
所谓简约就是使代价最小。
对于系统发生树最直观的代价计算就是沿着各个分 支累加特征变化的数目。
甲
乙
丙
丁
戊
节点3 节点1 节点2
根节点
最大简约法的处理过程：
（1）针对待比较的物种，选择核酸或蛋白质序列。 有些分子比其它分子变化慢，适合于进行距离分析， 例如哺乳类的线粒体DNA、管家蛋白质等； （2）比较各个序列，产生序列的多重比对，确定各 个序列符号的相对位置；
Definitions: two types of homology
Paralogs
Homologous sequences within a single species that arose by gene duplication.
Orthologs
Homologous sequences in different species that arose from a common ancestral gene during speciation; may or may not be responsible for a similar function.
2. PAML (免费) （ML模型建立和系统树构建、评估）
/software/paml.html
Paralogs: members of a gene (protein) family within a species
Odorant-binding protein 2A
Lipocalin 1
10 changes
common carp
Orthologs:
zebrafish
rainbow trout
• 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。
为什么要做MSA
bovine
PQVGALELAGGPGAGG-----LEGPPQKRGIVEQCCASVCSLYQLENYCN
guinea pig PQVEQTELGMGLGAGGLQPLALEMALQKRGIVDQCCTGTCTRHQLQSYCN
Bring the greatest number of similar characters into the same column of the alignment
File Load sequences
1、序列为多重fasta格式（可进行编辑，保 存为txt文件）
3、为便于识别每 条序列，可在>后 输入物种名称，并 用空格和其它描述 内容分开，如：
2、序列文件所在路径不能有空格和中文字 符（如放在系统桌面），否则ClustalX无法 载入
>Human gi|301129180|ref|NP_001180303.1| resistin [Homo sapiens]
Gap extension penalty：增大数值使 gap 长度变短 Weight transition：A－G 转换或 C－T 转换（multiple DNA sequence alignment） Hydrophilic gap：选择“ on” 将增加形成 gap 的机会（multiple protein sequence alignment） Residue-specific gap penalties：选择“ on” 将增加在某些氨基酸残基处形成 gap 的机会，而减少在另一些氨基酸残基处形成 gap 的机会（multiple protein sequence alignment）
生物信息学
第五章
多序列对位排列
生工复习资料
1.注册号为XP_001918319的序列来自于什么生物？是DNA、RNA还是蛋白质？由多少个碱基或氨基酸组成？分子是线形还是环状？GI号多少？答：Equus caballus (horse) 蛋白质 1730 aa linear 1942139522.想查找植物抗性基因相关的文献，以“resistant gene”为检索词，加引号和不加引号得到的结果是否相同？为什么？两种检索中，Pubmed数据库中满足条件的记录分别为多少条？答：不同。
不加引号时只要两个词都出现即可，可以是分别单独出现；加引号要求两个词以词组形式一起出现。
不加引号时，有49108条，加引号时有473条。
3.用Blastn程序进行序列对位排列分析时，是用核酸还是用蛋白质搜索核苷酸数据库？搜索时能不能用原始序列进行搜索？用基因Z83834进行Blastn 搜索时，应选用哪个数据库，human G+T？nr/nt？还是EST？搜索结果显示有多少条同源序列？同源程度排第三的序列GI号是？答：核酸，可以用原始序列，应该用nr/nt，搜索结果有67条同源序列，GI 号是241985883。
4.两条序列的对位排列（BLAST 2 sequences）能充分发掘两条序列的同源区段，请以U72725为Query Sequence、U37133为Subject Sequence进行对位排列分析，找出同源区段，并绘图。
答：有3个同源区段:如图：5. 结合生物信息学的知识，谈谈如何利用序列对位排列分析进行DNA序列延长（电子PCR）？答：以DNA为例，将新得到的DNA进行blastn搜索，若检索结果中有相似程度非常高的序列，则可以认为查询到的序列是新得到序列的另一个区段，从而进行合并排列，即可得到延长的序列，再用延长后的序列重复上述操作，就可得到更长的延长序列。
1.以“XM_001918284”为关键词进行Entrez检索，结果显示该序列来自于什么物种？是DNA还是RNA？由多少碱基组成？分子是线形还是环状？编码区是？答：Equus caballus (horse) mRNA 5367 bp linear 175-53672.想查找植物抗性基因相关的信息，以“plant resistant gene”为检索词，加引号和不加引号得到的结果是否相同？为什么？两种检索中，Nucletide 数据库中满足条件的记录分别为多少条？答：不同。
多序列对位排列分析和系谱分析
双序列比对是序列分析地基础.与序列两两比对不一样，序列多重比对（）地目标是发现多条序列地共性.如果说序列两两比对主要用于建立两条序列地同源关系和推测它们地结构、功能，那么，同时比对一组序列对于研究分子结构、功能及进化关系更为有用.例如，某些在生物学上有重要意义地相似性只能通过将多个序列对比排列起来才能识别.同样，只有在多序列比对之后，才能发现与结构域或功能相关地保守序列片段.对于一系列同源蛋白质，人们希望研究隐含在蛋白质序列中地系统发育地关系，以便更好地理解这些蛋白质地进化.在实际研究中，生物学家并不是仅仅分析单个蛋白质，而是更着重于研究蛋白质之间地关系，研究一个家族中地相关蛋白质，研究相关蛋白质序列中地保守区域，进而分析蛋白质地结构和功能.序列两两比对往往不能满足这样地需要，难以发现多个序列地共性，必须同时比对多条同源序列.目前对多序列比对地研究还在不断前进中，现有地大多数算法都基于渐进地比对地思想，在序列两两比对地基础上逐步优化多序列比对地结果.通过序列地多重比对，可以得到一个序列家族地序列特征.当给定一个新序列时，根据序列特征，可以判断这个序列是否属于该家族.对于多序列比对，现有地大多数算法都基于渐进比对地思想，在序列两两比对地基础上逐步优化多序列比对地结果.进行多序列比对后，可以对比对结果进行进一步处理，例如构建序列地特征模式，将序列聚类，构建分子进化树等.多序列比对地意义多序列比对有时用来区分一组序列之间地差异，但其主要用于描述一组序列之间地相似性关系，以便对一个基因家族地特征有一个简明扼要地了解.与双序列比对一样，多序列比对地方法建立在某个数学或生物学模型之上.因此，正如我们不能对双序列比对地结果得出“正确或错误”地简单结论一样，多序列比对地结果也没有绝对正确和绝对错误之分，而只能认为所使用地模型在多大程度上反映了序列之间地相似性关系以及它们地生物学特征.显然，多序列比对需要使用许多专门地分析工具.除了一些已经广泛使用并仍在不但改进地多序列计算机程序外，还需要有一个开发方便实用地多序列比对手工编辑工具.可以从多个不同角度出发构建多序列比对模型.这里，主要指建立比对模型地生物学基础，而不仅是具体地比对方法，如自动比对或手动比对等.目前，构建多序列比对模型地方法大体可以分为两大类.第一类是基于氨基酸残基地相似性，如物化性质、残基之间地可突变性等.另一类方法则主要利用蛋白质分子地二级结构和三级结构信息，也就是说根据序列地高级结构特征确定比对结果.显然，这两种方法所得结果可能有很大差别.一般说来，很难断定哪种方法所得结果一定正确，应该说，它们从不同角度反映蛋白质序列中所包含地生物学信息.基于序列信息和基于结构信息地比对都是非常重要地比对模型，但它们都有不可避免地局限性，因为这两种方法都不能完全反映蛋白质分子所携带地全部信息.我们知道，蛋白质序列是经过序列转录翻译得到地.从信息论地角度看，它应该与分子所携带地信息更为“接近”.而蛋白质结构除了序列本身带来地信息外，还包括经过翻译后加工修饰所增加地结构信息，包括残基地修饰，分子间地相互作用等，最终形成稳定地天然蛋白质结构.因此，这也是对完全基于序列数据比对方法批评地主要原因.显然，如果能够利用结构数据，对于序列比对无疑有很大帮助.不幸地是，与大量地序列数据相比，实验测得地蛋白质三维结构数据实在少得可怜.在大多数情况下，并没有结构数据可以利用，我们只能依靠序列地相似性和一些生物化学特性建立一个比较满意地多序列比对模型.文档来自于网络搜索多序列比对地定义顾名思义，多序列比对就是把两条以上可能有系统进化关系地序列进行比对地方法.目前对多序列比对地研究还在不断前进中，现有地大多数算法都基于渐进地比对地思想，在序列两两比对地基础上逐步优化多序列比对地结果.进行多序列比对后可以对比对结果进行进一步处理，例如构建序列模式地，将序列聚类构建分子进化树等等.文档来自于网络搜索多序列比对地方法目前使用最广泛地多序列比对程序是，它是由和于年提出地. 地基本思想是基于相似序列通常具有进化相关性这一假设.作为程序地一部分，可以输出用于构建进化树地数据. 程序有许多版本，(它地版本是).是一种渐进地比对方法，先将多个序列两两比对构建距离矩阵，反应序列之间两两关系；然后根据距离矩阵计算产生系统进化指导树，对关系密切地序列进行加权；然后从最紧密地两条序列开始，逐步引入临近地序列并不断重新构建比对，直到所有序列都被加入为止.地程序可以自由使用，在地服务器上可以找到下载地软件包.程序用选项单逐步指导用户进行操作，用户可根据需要选择打分矩阵、设置空位罚分等.地主页还提供了基于地服务，用户可以把序列和各种要求通过表单提交到服务器上，服务器把计算地结果用返回用户.对输入序列地格式比较灵活，可以是前面介绍过地格式，还可以是、、、、、等格式.输出格式也可以选择，有、、和等，用户可以根据自己地需要选择合适地输出格式.用得到地多序列比对结果中，所有序列排列在一起，并以特定地符号代表各个位点上残基地保守性，“*”号表示保守性极高地残基位点；“.”号代表保守性略低地残基位点.文档来自于网络搜索地网址是：.文档来自于网络搜索下载地网址是：.文档来自于网络搜索系统进化树系统发育学研究地是进化关系，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地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地进化关系，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地综合.因为””这个词（拥有共同祖先地同一谱系）在希腊文中地本意是分支，所以系统发育学有时被称为遗传分类学().在现代系统发育学研究中，研究地重点已经不再是生物地形态学特征或者其他特性，而是生物大分子尤其是序列.构建系统进化树地主要步骤是比对序列，建立取代模型，建立进化树以及进化树评估.文档来自于网络搜索建立数据模型（比对）建立一个比对模型地基本步骤包括：选择合适地比对程序；然后从比对结果中提取系统发育地数据集，至于如何提取有效数据，取决于所选择地建树程序如何处理容易引起歧义地比对区域和插入删除序列（即所谓地状态或者空位状态）.文档来自于网络搜索一个典型地比对过程包括：首先应用程序，然后进行手工比对，最后提交给一个建树程序.这个过程有如下特征选项：（）部分依赖于计算机（也就是说，需要手工调整）；（）需要一个先验地系统发育标准（即需要一个前导树）；（）使用先验评估方法和动态评估方法（推荐）对比对参数进行评估；（）对基本结构（序列）进行比对（对于亲水氨基酸，推荐引入部分二级结构特征）；（）应用非统计数学优化.这些特征选项地取舍依赖于系统发育分析方法.文档来自于网络搜索决定取代模型取代模型既影响比对，也影响建树；因此需要采用递归方法.对于核酸数据而言，可以通过取代模型中地两个要素进行计算机评估，但是对于氨基酸和密码子数据而言，没有什么评估方案.其中一个要素是碱基之间相互取代地模型；另外一个要素是序列中不同位点地所有取代地相对速率.还没有一种简单地计算机程序可以对较复杂地变量（比如，位点特异性或者系统特异性取代模型）进行评估，同样，现有地建树软件也不可能理解这些复杂变量.文档来自于网络搜索建树方法三种主要地建树方法分别是距离、最大节约（ , ）和最大似然（，）.最大似然方法考察数据组中序列地多重比对结果，优化出拥有一定拓扑结构和树枝长度地进化树，这个进化树能够以最大地概率导致考察地多重比对结果.距离树考察数据组中所有序列地两两比对结果，通过序列两两之间地差异决定进化树地拓扑结构和树枝长度.最大节约方法考察数据组中序列地多重比对结果，优化出地进化树能够利用最少地离散步骤去解释多重比对中地碱基差异.文档来自于网络搜索评估进化树和数据现在已经有一些程序可以用来评估数据中地系统发育信号和进化树地健壮性.对于前者，最流行地方法是用数据信号和随机数据作对比实验（偏斜和排列实验）；对于后者，可以对观察到地数据重新取样，进行进化树地支持实验（非参数自引导和对折方法）.似然比例实验可以对取代模型和进化树都进行评估.文档来自于网络搜索。
生物信息学-06多序列比对和进化树分析
第六章 多序列比对和分子系统
发育分析
第一节 序列间比对
Definitions
Pairwise alignment
The process of lining up two sequences to achieve maximal levels of identity (and conservation, in the case of amino acid sequences) for the purpose of assessing the degree of similarity and the possibility of homology.
Pairwise sequence alignment programs
Multiple sequence alignment programs
How to get multiple sequences? Sequence BLAST Program
Two kinds of multiple sequence alignment resources
[1] Databases of multiple sequence alignments Text-based searches of CDD, Pfam (profile HMMs), PROSITE Database searches with a query sequence with BLAST, CDD, PFAM [2] Multiple sequence alignmentW, CLUSTAL X
Homology (同源性)
Similarity attributed to descent from a common ancestor.
多重序列比对
第三章序列比较3.3 序列多重比对与序列两两比对不一样，序列多重比对（Multiple Alignment）的目标是发现多条序列的共性。
如果说序列两两比对主要用于建立两条序列的同源关系和推测它们的结构、功能，那么，同时比对一组序列对于研究分子结构、功能及进化关系更为有用。
例如，某些在生物学上有重要意义的相似性只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。
同样，只有在多序列比对之后，才能发现与结构域或功能相关的保守序列片段。
对于一系列同源蛋白质，人们希望研究隐含在蛋白质序列中的系统发育的关系，以便更好地理解这些蛋白质的进化。
在实际研究中，生物学家并不是仅仅分析单个蛋白质，而是更着重于研究蛋白质之间的关系，研究一个家族中的相关蛋白质，研究相关蛋白质序列中的保守区域，进而分析蛋白质的结构和功能。
序列两两比对往往不能满足这样的需要，难以发现多个序列的共性，必须同时比对多条同源序列。
图3.14是从多条免疫球蛋白序列中提取的8个片段的多重比对。
这8个片段的多重比对揭示了保守的残基（一个是来自于二硫桥的半胱氨酸，另一个是色氨酸）、保守区域（特别是前4个片段末端的Q-PG）和其他更复杂的模式，如1位和3位的疏水残基。
实际上，多重序列比对在蛋白质结构的预测中非常有用。
多重比对也能用来推测各个序列的进化历史。
从图3.14可以看出，前4条序列与后4条序列可能是从两个不同祖先演化而来，而这两个祖先又是由一个最原始的祖先演化得到。
实际上，其中的4个片段是从免疫球蛋白的可变区域取出的，而另4个片段则从免疫球蛋白的恒定区域取出。
当然，如果要详细研究进化关系，还必须取更长的序列进行比对分析。
对于多重序列比对的定义，实际上是两个序列的推广。
设有k个序列s1, s2, ... ,s k，每个序列由同一个字母表中的字符组成，k大于2；通过插入操作，使得各序列s1, s2, ... ,s k的长度一样，从而形成这些序列的多重比对。
如果将各序列在垂直方向排列起来，则可以根据每一列观察各序列中字符的对应关系，如图3.14。
序列比对及进化分析的基本原理与方法
序列比对及进化分析的基本原理与方法随着生物技术的飞速发展，更多的生物大数据产生并被广泛应用。
其中，序列分析成为理解生物进化、发展和功能的基石。
并且，基于生物序列数据进行的进化分析也成为了研究生物多样性和演化的重要工具。
基于序列比对的分析方法使我们能够更好地了解生物序列的相似性和差异性，从而揭示生物序列的结构、功能、进化和调控机制。
本文将详细介绍序列比对和进化分析的基本原理和方法。
一、序列比对的原理及分类序列比对（Sequence Alignment）是指将两个或多个生物序列进行比较而确定它们间的相似性和差异性的算法。
序列比对是一项基础性研究，被广泛应用于蛋白质结构、功能、进化和调控等生物学领域。
常用的方法有全局比对、局部比对和多序列比对等。
1、全局比对全局比对是将整条序列进行比对，试图找到两个序列的最长公共子序列。
全局比对主要适用于两个序列相似且长度相近的情况，比对结果中缺少相对较短的片段。
2、局部比对局部比对是比对两个序列中相似片段，可以处理两个序列长度相差较大或相似度较低的情况。
3、多序列比对多序列比对是对多个序列进行比对，以确定它们之间的联系。
多序列比对可以揭示进化过程中的基因家族关系，也可以揭示功能相似的区域。
二、进化分析的基本原理及方法1、突变和进化突变是指DNA序列中的变化，包括核苷酸替换、插入和缺失等。
进化是多个突变的累积，它是生命演化的核心过程之一。
基于序列比对的进化分析可以揭示各种生物间的演化和起源，这对揭示生物多样性和演化、分型分部等生物进化相关问题有着重要的意义。
2、进化树的构建进化树是指基于序列相似性进行构建的树形结构，利用序列比对数据推断生物间的亲缘关系。
进化树建立的过程称为系统发育学，可以帮助我们理解基因适应性和表现型特征的演化历史。
3、分子钟模型分子钟模型是使用分子演化数据计算时间的模型。
分子钟模型基于假设，即进化是在恒定的速率下发生的，因此可以通过基因时钟模型估算时间。
多序列比对 简书
多序列比对简书摘要：1.多序列比对的概念和意义2.多序列比对的方法3.多序列比对的应用实例4.多序列比对的未来发展趋势正文：一、多序列比对的概念和意义多序列比对是一种生物信息学技术，用于比较两个或多个生物序列之间的相似性。
在生物学研究中，多序列比对有着重要的应用价值，它可以帮助研究者了解生物序列之间的进化关系、功能和结构特征。
多序列比对可以为基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域的研究提供有力支持。
二、多序列比对的方法多序列比对的方法主要分为两类：基于距离的比对方法和基于相似性的比对方法。
1.基于距离的比对方法：这类方法通过计算序列之间的距离来衡量它们的相似性。
常见的距离计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离、皮尔逊距离等。
2.基于相似性的比对方法：这类方法通过比较序列之间的相似性来衡量它们的相似性。
常见的相似性计算方法有PAM 矩阵、BLOSUM 矩阵等。
三、多序列比对的应用实例多序列比对在生物信息学领域有着广泛的应用，以下是一些典型的应用实例：1.基因组学：通过多序列比对，可以研究基因组之间的差异和进化关系，揭示物种间的亲缘关系。
2.蛋白质组学：通过多序列比对，可以研究蛋白质序列之间的相似性和功能保守性，为蛋白质功能预测和药物设计提供依据。
3.代谢组学：通过多序列比对，可以研究代谢物之间的相似性和生物活性，为代谢性疾病的诊断和治疗提供依据。
四、多序列比对的未来发展趋势随着生物信息学技术的不断发展，多序列比对在未来将呈现出以下发展趋势：1.算法的优化和提高：随着计算能力的提升，未来的多序列比对方法将更加高效、准确。
2.跨学科的应用：多序列比对技术将在生物学、医学、药物学等多个领域发挥更大的作用。
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系统发生树术语
Rooted tree vs. Unrooted tree
有 根 树
无 A 根 树 B
C
D
two major ways to root trees:
By midpoint or distance
A
d (A,D) = 10 + 3 + 5 = 18 Midpoint = 18 / 2 = 9
生物信息学
第五章
多序列对位排列和进化分析
多序列对位排列
Multiple Sequence Alignment (MSA)
chicken
xenopus human
PLVSS---PLRGEAGVLPFQQEEYEKVKRGIVEQCCHNTCSLYQLENYCN
ALVSG---PQDNELDGMQLQPQEYQKMKRGIVEQCCHSTCSLFQLESYCN LQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN
在ESPript分析网页“Aligned Sequences”栏上载ALN文件
在“Output layout”和“Output file or device”栏选择
修饰后的比对结果
可进一步对排列好的序列进行修饰（3） GeneDoc
/gfx/genedoc
Clustal在线分析方法（ClustalW）
EBI的ClustalW分析网页 /Tools/msa/clustalw2/ 帮助文档 /Tools/msa/clustalw2/help/
调整参数 粘贴或上载序列
Clustal在线分析方法（ClustalW）
guinea pig PQVEQTELGMGLGAGGLQPLALEMALQKRGIVDQCCTGTCTRHQLQSYCN
Bring the greatest number of similar characters into the same column of the alignment
为什么要做MSA？
Easy
only with substitutions
Difficult
also with indels
系统发生树术语
分支 Branch 末端节点
可以是物种 B ，群体，或 者蛋白质、 C DNA、RNA D 分子等
OTU A
节点 Node
祖先节点/ 树根
Root
内部节点/分歧点
该分支可能的祖先
E
File – Import
选择输入文件的 格式（如ALN）
修饰排列结果
2. 系统发生分析（Phylogenetic analysis)
分析基因或蛋白质的进化关系
系统发生（进化）树（phylogenetic tree）
A tree showing the evolutionary relationships among various biological species or other entities that are believed to have a common ancestor.
计算序 列的距 离，建 立距离 矩阵
Cat Dog Rat 3 4 5 7 6 Dog
2
Dog Ratຫໍສະໝຸດ Cat12 1 4
Rat
Cow 6
通过 距离 矩阵 建进 化树
Cow
Step1. 计算序列的距离，建立距离矩阵
对位排列， 去除空格
（选择替代模型）
Uncorrected “p” distance (=observed percent sequence difference)
研究系统发生的方法
经典进化生物学：
比较：形态、生理结构、化石
分子进化生物学：
比较DNA和蛋白质序列
An Alignment is an hypothesis of positional homology between bases/Amino Acids
Residues that are lined up in different sequences are considered to share a common ancestry (i.e., they are derived from a common ancestral residue).
为什么要做MSA？
Contig assembly
怎么做MSA？
动态规划算法（dynamic programming）：MSA 改进算法（启发式算法）：
1. 渐进法（progressive methods）：Clustal, T-Coffee, MUSCLE 2. 迭代法（iterative methods）：PRRP, DIALIGN 3. 其它算法：Partial Order Algorithm、profile HMM、 meta-methods (MAFFT)… /wiki/List_of_sequence_alignment_software Current Opinion in Structural Biology 2006, 16:368–373
Cladogram
Taxon B
Taxon C Taxon A Taxon D
no meaning 3 1
Phylogram
6 1 1
进化树
Ultrametric tree
Taxon B Taxon B Taxon C Taxon A Taxon D
time
时间度量树
Taxon C
Taxon A Taxon D
在结果网页点击“here is your output number 1”
修饰过的排列结果
可进一步对排列好的序列进行修饰（2）
ESPript 多种修饰 功能，突出相同或相似位点 http://espript.ibcp.fr/ESPript/cgi-bin/ESPript.cgi 在EBI ClustalW结果网页下载“Alignment file”(ALN文件)
monkey
dog hamster bovine
PQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN
LQVRDVELAGAPGEGGLQPLALEGALQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN PQVAQLELGGGPGADDLQTLALEVAQQKRGIVDQCCTSICSLYQLENYCN PQVGALELAGGPGAGG-----LEGPPQKRGIVEQCCASVCSLYQLENYCN
= ((A, (B,C)), (D, E))
Newick format
HTU
系统发生树术语
A clade（进化支） is a group of organisms that includes an ancestor and all descendents of that ancestor. 分支树
邻近法 (Neighbor-joining, NJ)
最小进化法 (minimum evolution)
建立进化树 进化树评估
统计分析 Bootstrap Likelihood Ratio Test ……
距离法
距离法又称距离矩阵法，首先通过各个 序列之间的比较，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 。
用于描述一组序列之间的相似性关系，以便了解一个基因家族 的基本特征，寻找motif，保守区域等。用于预测新序列的二 级和三级结构，进而推测其生物学功能。
Human Hox genes
为什么要做MSA？
不同种的酵母Gal1和Gal10 启动子区MSA
Nature 423, 241-254
为什么要做MSA？
用于描述同源序列之间的亲缘关系的远近，应用到分子进化 分析中。是构建分子进化树的基础。
Gene tree
a b
A B
Species tree
c
C
We often assume that gene trees give us species trees
注意概念：Paralogy（旁系同源/并系同源）& Orthology（直系同源）
File
Load sequences
注意：该软件不 能识别中文。因 此序列不能位于 XP系统的桌面， 应放于C:\或D:\等 纯英文路径下。
第二步：设定比对参数
第三步：进行序列比对
第四步：比对完成，选择结果文件的保存格式
conserved residues
conservation profile
Paralogy（旁系同源/并系同源）& Orthology（直系同源）
Orthologs：物种形成过程中源自同一祖先，通常功能保守 Paralogs：基因组内基因复制产生，较易发生功能分化
为什么要做MSA？
不同物种基因组范围的MSA能分析基因组结构变异和共线性
Nature 423, 241-254
Input FASTA
NBRF/PIR EMBL/SWISSPROT ALN GCG/MSF GCG9/RSF GDE
>sequence 1 ATTGCAGTTCG CA …… >sequence 2 ATAGCACATCG CA…… >sequence 3 ATGCCACTCCG CC……
Output ALN
Clustal离线分析方法（ClustalX） 下载安装 自带Help文件
Using ClustalX for multiple sequence alignment
by Jarno Tuimala