分子进化树构建方法
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
分子进化树构建方法
C B
2
D
outgroup
外群、外围支
Rooted tree vs. Unrooted tree
plant animal
plant
plant animal
Unrooted tree
fungus
animal
bacterium
plant plant plant
animal
Rooted tree
Monophyletic group
Cat Dog Rat Cow 3 4 6 5 7 6 Dog Dog Rat Cat
1
2 2 1 4
计算序 列的距 离，建 立距离 矩阵
Rat
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) Kimura 2-parameter distance (estimate of the true number of substitutions between taxa)
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 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
Step2. 通过矩阵建树 由进化距离构建进化树的方法有很多，常见有：
1. Unweighted Pair Group Method with Arithmetic mean (UPGMA)
进化树构建方法-MEGA
利用MEGA 来构建进化树（molecular evolutionary genetics analysis 分子进化遗传分析）打开mega5，选择Align----edit/built alignment----create a new alignment—OK选择DNA/protein出现新的对话框Open------选择已经保存好的用clustalx 经过比对保存的以.aln格式的文件打开之后，出现下面的页面双击文件名可以进行修改的。
我的就是从这里开始修改把A,B,C 都去掉，只留号码就好右键菜单点击delete 删除带※的那一行。
得到下面的图示，点击保存，重新起名字。
之后点击此图内的Alignment 选择Align by clustalW即可。
默认设置即可，点击OK就进行比对了，此后会出现一个过渡对话框，显示的是两两比对和多序列比对的过程之后回到初始页面，就是这个页面之后点File---点开，把刚才保留的文件点开然后出现下面的页面多了几个内容，点击TA的那个框框。
之后出现这样的框框图片然后在主程序中选择phylogeny---construct/test neighbor-joining tree,然后出现下面的页面黄色框框处的的参数是可以改变的，该图为我已经改变好的，把Bootstrap 的值改为1000 Methods根据文献上的参考改为了Kimura2-parameter model.之后点击compute,就出现了，而且还带有必需的支持率即自展值，是用来检验你所计算的进化树分支可信度的。
简单地讲就是把序列的位点都重排，重排后的序列再用相同的办法构树，如果原来树的分枝在重排后构的树中也出现了，就给这个分枝打上一分，如果没出现就给0分，这样经过你给定的repetitions 次（至少1000次）重排构树打分后，每个分枝就都得出分值，计算机会给你换算成bootstrap值。
重排的序列有很多组合，值越小说明分枝的可信度越低，最好根据数据的情况选用不同的构树方法和模型。
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。
3个基因构建进化树的方法
3个基因构建进化树的方法基因是生物体内部的遗传物质，它们携带着生物体的遗传信息，并且决定了生物体的性状和特征。
在生物学研究中，通过研究基因的变化和演化关系，可以揭示生物种群之间的进化历程和亲缘关系。
构建进化树是研究基因演化的重要方法之一，它可以帮助我们了解不同物种之间的演化关系以及共同祖先的存在。
构建进化树的方法有很多种，其中比较常用的方法之一是基于DNA 或RNA序列的系统发育分析。
DNA和RNA是生物体内的核酸分子，它们携带着基因信息，并且在生物进化过程中会发生变异和演化。
通过比较不同物种之间的DNA或RNA序列差异，可以推断它们之间的亲缘关系和进化历程。
在构建进化树的方法中，一种常用的方法是基于单个基因的系统发育分析。
通过选择一个具有高变异性的基因，如线粒体DNA或核基因的特定区域，可以对不同物种之间的进化关系进行推断。
这种方法的优点是操作简单，成本低廉，但由于只考虑了单个基因的信息，可能会导致结果的不准确性。
为了提高进化树的准确性，还可以使用多个基因进行系统发育分析。
多个基因可以提供更多的信息，从而增加了结果的可靠性。
同时，使用多个基因还可以减少单个基因由于突变等原因引起的误差。
然而，选择哪些基因进行分析是一个关键问题，需要考虑基因的稳定性、变异速率以及在不同物种之间的保守性。
另一种构建进化树的方法是基于基因组数据的系统发育分析。
随着基因组测序技术的发展，我们可以获取到更多物种的基因组序列。
通过比较不同物种的基因组序列，可以揭示它们之间的进化关系。
基因组数据具有更高的分辨率和更全面的信息，可以提供更准确的进化树。
除了基于DNA或RNA序列的系统发育分析，还有其他一些方法可以用于构建进化树。
例如，可以利用蛋白质序列的相似性进行系统发育分析。
蛋白质是基因的产物，它们在不同物种之间可能存在相似性。
通过比较不同物种的蛋白质序列，可以推断它们之间的亲缘关系。
还可以利用形态学特征进行系统发育分析。
形态学特征是生物体外部的形状、结构和功能等方面的特征。
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。
进化树构建方法
P(B)=0.001*0.99+0.999*0.02=0.02097=> 人群中任取一人被检测为阳性的概率
贝叶斯-例子
临床检测： 初检为阳性的结果并不可怕，因此确诊需要复检 假设二次检查，再次检出为阳性 问： 患病的概率有多大 初检为阳性：P(B) 复检为阳性：P(C)
则两次都为阳性的情况下该人患病的概率为
给定核苷酸 i 在时间ｔ之后变成ｊ 的概率。矩阵Ｐ(ｔ)＝ {ｐｉｊｔ)} 时间*速率=距离=>概率
距离计算-JC69
横坐标d=3 *t
此公式的推导，考虑了所有的路径，因此可以矫正回复突变或平行突变 进化速率 和进化时间 t 以乘积形式出现 =>
AAAAAAAA => AATTGGCC
距离计算-JC69
贝叶斯定理
贝叶斯-例子
临床检测： 假设一个人被感染HIV，医院检测其为阳性的概率为99%。 真阳性 假设一个人未被感染，医院检测其为阳性的概率为2%。假阳性 假设HIV的人群发病率0.1% 问：若一个人被查出阳性，那么此人患病的概率为多少？
A: 感染, B: 阳性， B|A: 染病情况下查出阳性，A|B, 查出阳性情况下染病
进化树构建方法
邢鹏伟
2018.11
内节点（灭绝物种） 外节点（现存物种）
分子钟置根法：如果在所有时间内进化速率是恒定的，即假定存在分子钟 产生有根树的条件： 外类群置根法：在树重建中引入关系较远的物种,同时在对所有物种重建的无根树中， 将树根置于连接外类群的枝，使得内类群的子树有根
邻接法 Neighbour joining 基于距离 distance-based 最小二乘法 Least squares 非加权算数平均组对(UPGMA )法
进化树构建方法
假设二次检查，再次检出为阳性
问： 患病的概率有多大 初检为阳性：P(B) 复检为阳性：P(C)
则两次都为阳性的情况下该人患病的概率为
0.99*0.99=0.9801
0.99*0.99=0.9801
0.02*0.02=0.0004
=71.03%
21
构树-贝叶斯
对于连续参数，则用概率密度
难以计算
f(θ) 为先验分布, f(Ｘ｜θ）为似然率（给定参数θ时数据Ｘ 的概率） 而 f(θ｜Ｘ)为后验分布
给定核苷酸 i 在时间ｔ之后变成ｊ 的概率。矩阵Ｐ(ｔ)＝ {ｐｉｊｔ)} 时间*速率=距离=>概率
5
距离计算-JC69
横坐标d=3 *t
此公式的推导，考虑了所有的路径，因此可以矫正回复突变或平行突变 进化速率 和进化时间 t 以乘积形式出现
=> AAAAAAAA => AATTGGCC
6
距离计算-JC69
基于特征 character-based
邻接法 Neighbour joining 最小二乘法 Least squares 非加权算数平均组对(UPGMA )法 最大简约
最大似然
贝叶斯
3
距离计算
两条序列间的距离被定义为平均每个位点核苷酸置换的期望数。
例：如果进化速率是恒定的，距离将随分歧时间线性增长。一种简化的距离测 度就是差异位点比例，有时称为ｐ 距离。如果同为100个核苷酸长度的 两条序列间有10个位点差异，则ｐ＝10%＝0.1。
23
蒙特卡洛
每个核苷酸突变为其他核苷酸的速率为, 因此总突变速率为3 距离d = 3 t 子裔序列不同于祖先序列的核苷酸概率为
Gap : 剔除
：两条序列的差异位点比例 ：两条序列进化距离 两条序列位点差异<75%
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。
分子进化树的构建方法
分子进化树的构建方法分子进化树的构建方法分类：实验探索|标签：|字号大2011-05-21 09:33:32|中小订阅分子进化树的构建方法自夕岚一瞥的博客一、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。
2．关于构建进化树的方法的选择。
例如，“用boostrap 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。
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 RNA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。
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。
5．新基因功能的推断。
例如，“根据一个新基因A 氨基酸序列构建的系统发生树，这个进化树能否说明这个新基因A 和B同源，属于同一基因家族”，等等。
分子进化树算法
分子进化树算法分子进化树算法是一种用于研究生物进化关系的计算方法。
通过分析DNA、RNA或蛋白质序列的差异和相似性，可以构建出生物物种的进化树。
本文将介绍分子进化树算法的原理、应用和局限性。
一、原理分子进化树算法的原理基于遗传变异和进化。
生物个体的遗传信息通过DNA、RNA或蛋白质序列传递给后代，而在这个过程中会出现突变和重组等变异事件。
这些变异事件积累起来，形成了不同物种之间的差异。
分子进化树算法通过比较不同物种之间的序列差异和相似性，来推断它们之间的进化关系。
具体而言，分子进化树算法首先收集不同物种的DNA、RNA或蛋白质序列数据，然后利用计算方法计算它们之间的差异和相似性。
常用的计算方法包括序列比对、距离计算和进化模型推断。
通过这些计算，可得到一个差异矩阵或距离矩阵，它描述了不同物种之间的关系。
接下来，算法会利用这个矩阵来构建进化树，常见的构建方法有最小进化树、最大似然法和贝叶斯推断等。
二、应用分子进化树算法在生物学研究中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助研究者揭示不同物种之间的进化关系。
通过构建进化树，可以了解物种的亲缘关系、起源时间和地理分布等信息。
这对于研究物种的进化历史和生态演化具有重要意义。
分子进化树算法可以用于物种鉴定和系统学研究。
在分类学中，鉴定物种是一个基础性任务。
通过分析物种的分子序列，可以判断它们是否属于同一物种，进而指导分类学的研究和实践。
分子进化树算法还可以用于研究基因功能和基因家族的进化。
通过比较不同物种中的基因序列，可以推断基因的功能和进化过程。
这对于深入理解基因的演化和功能具有重要意义。
三、局限性尽管分子进化树算法在生物学研究中有广泛应用，但也存在一些局限性。
首先，算法的结果受到数据质量和选择的进化模型的影响。
如果数据质量不高或选择的进化模型不合适，可能会导致结果的不准确性。
分子进化树算法无法解决样本不完整或有限的情况。
如果物种样本有限或者存在缺失数据，算法可能无法准确地构建进化树。
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。
3个基因构建进化树的方法
3个基因构建进化树的方法进化是生物学中一个重要的概念，它描述了生物种群随时间的演化过程。
进化树是一种用来表示不同物种之间演化关系的图表，它可以帮助我们理解生物的演化历史和亲缘关系。
构建进化树的方法有很多种，其中一种常用的方法是基于基因序列的比较。
本文将介绍基于3个基因的构建进化树的方法。
基因是生物体内用来传递遗传信息的分子，它们以DNA的形式存在于细胞中。
每个物种的基因组中都有很多基因，其中一些基因在不同物种之间保持高度保守，也就是说它们的序列变化很小。
这些保守的基因可以用来构建进化树。
在构建进化树的过程中，我们需要选择适合的基因进行比较。
一般来说，选择的基因应该满足以下几个条件：首先，基因在不同物种中的序列变化应该相对较小，这样才能准确地反映物种之间的演化关系；其次，基因在不同物种中应该有足够的变异，这样才能提供足够的信息来推断进化关系；最后，基因的比较应该能够得到可靠的结果，这就要求我们选择那些已经被广泛研究和验证的基因。
在基因选择完毕后，我们需要获取各个物种的基因序列。
这可以通过DNA测序技术来实现，现代的测序技术已经非常高效和准确，可以快速得到大量的基因序列数据。
在获取到基因序列后，我们需要对这些序列进行比对和分析，以便得到物种之间的差异。
比对可以使用一些开源的软件来完成，比如BLAST和ClustalW等。
通过比对，我们可以得到物种之间基因序列的异同点，这些差异点可以用来推断进化关系。
基于比对结果，我们可以使用一些计算模型来构建进化树。
常用的计算模型有距离法、最大简约法和最大似然法等。
这些方法都是基于不同的原理来进行计算的，它们可以根据基因序列的差异程度来计算物种之间的进化距离，并将这些距离用树状图的形式展示出来。
进化树的构建过程是一个迭代的过程，通过不断调整模型参数，我们可以得到更准确的进化树。
基于3个基因的构建进化树的方法可以提高进化树的准确性。
因为多个基因的比较能够提供更多的信息，可以避免单个基因的局限性。
分子进化树
(2)-(3)+(1)
d=4,e=6
dD eE
=> C最接近DE！
分成三组：C, DE, 以及AB
c+g+(e+d)/2=19 (1) c+f+(a+b)/2=40 (2) (e+d)/2+(a+b)/2+f+g=41 (2) (1)+(2)-(3) => c=9 => g=5
由：(a+b)/2+f+g+(d+e)/2=41 得：f=20 由：a+f+c=39 得：a=10，则b=12
最大简约法(maximumparsimony,MP)
根据信息位点提供的各序列间的 替换情况，在所有可能的树中筛 选含最小替换数的树的方法。
最大简约法（MP）
该方法的理论基础是奥卡姆剃刀原理，即如无必要，勿 增实体（解释一个过程的最好的理论是所需假设数目最 少的那一个）。
主要思想：构造一个反映分类单元之间最小变化的系统 发育树，即选择核苷酸序列全部位点最小核苷酸替代数 之和最小的树作为最优树。
– 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
2.1 距离法
• 又称距离矩阵法，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。再依据进化距离，分 别依次将序列合并聚类，构建进化树。
简单的距离矩阵
• Tree 1最为简约 • MP tree的最优结果为tree 1
最大简约法
如：用最大简约法构建下面4组序列的系统树 AAG AAA GGA AGA
被子植物分子系统进化树构建
被子植物分子系统进化树构建被子植物可老神奇啦，就像一个超级大家族。
今天咱就来唠唠这个被子植物分子系统进化树是咋构建的哈。
一、啥是被子植物分子系统进化树呢。
你可以把这个进化树想象成一棵超级大树，它的每一个分支就代表着不同种类的被子植物。
这棵树可不是随随便便长出来的，它是根据分子信息构建的。
分子就像是植物的小秘密，藏在它们的细胞里呢。
这些分子信息能告诉我们哪些植物关系近，哪些关系远。
就好比在一个大家族里，你能通过一些特征知道谁和谁是近亲，谁和谁是远亲一样。
比如说，有的植物可能在花朵的结构上很相似，有的可能在叶子的基因组成上很接近，这些都是构建进化树的线索。
二、为啥要构建这个进化树呢。
这里面的学问可大喽。
构建这个进化树就像是给被子植物这个大家族画族谱。
有了这个族谱，我们就能更好地了解植物的进化历程啦。
比如说，我们可以知道某种植物是从哪种古老的植物慢慢进化来的。
这对保护植物也很重要呢。
如果我们知道哪些植物在进化上很独特，那我们就可以重点保护它们，防止它们灭绝。
而且，对于研究植物的分布也有帮助。
有些植物可能原本是一家子，但是因为地理的变化，分散到了不同的地方，进化树就能帮我们还原这个过程。
三、构建进化树的材料准备。
这构建进化树啊，首先得有材料。
那材料从哪来呢？当然是从被子植物本身啦。
我们需要收集不同种类被子植物的样本。
这些样本可以是植物的叶子、花朵或者果实。
然后呢，要从这些样本里提取出DNA。
这就像是从植物的身体里找出它们的基因密码本。
提取DNA可不是个简单的事儿，得小心翼翼的，就像对待宝贝一样。
一旦提取出来，这DNA就是构建进化树的关键原料。
四、分子标记的选择。
有了DNA还不够，我们得找一些特殊的标记，这就是分子标记。
分子标记就像是一个个小标签，能帮助我们区分不同的植物种类。
比如说，有一些特定的基因片段，在不同的植物里会有不同的变化。
我们就可以利用这些变化来构建进化树。
这就好比在一个大群体里，每个人都有自己独特的标识，通过这些标识就能把大家分类。
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。
利用MEGA4构建分子系统进化树
利⽤MEGA4构建分⼦系统进化树利⽤MEGA 4构建分⼦系统进化树－图⽰
1、利⽤Clustal X软件对序列进⾏多重⽐对，保存的⽂件为aln格式。
2、利⽤MEGA 4软件将aln格式⽂件转换为meg⽂件，操作如下：
File按钮下的Convert To MEGA Format命令
点击后出现对话框，如下：
点击OK按钮，出现以下界⾯：
点击“保存”按钮，则aln⽂件成功转换为meg⽂件并保存在同⼀⽬录下。
3、关闭转换⽂件窗⼝，回到MEGA 4程序的主窗⼝，如下图：
点击“Click me to activate a data file”按钮，选择之前转换好的meg⽂件并打开，如下图：
选择所输⼊的数据类型（核酸or蛋⽩），之后点击OK即可。
此时，在MEGA4主程序窗⼝的底部出现了我们所输⼊的⽂件名（如下图），之后就可以构建分⼦系统进化树了。
4、通常选择邻接法（neighbor-joining，NJ）构建分⼦系统进化树。
分子进化树构建的简要步骤（以蛋白为例）
分⼦进化树构建的简要步骤（以蛋⽩为例）PhyML利⽤氨基酸序列建树步骤（核酸建树也可以作为参考）前⾔：本⽂阅读对象适合建树新⼿，⽣物信息学⾼⼿请勿嘲笑，其中有什么错误还恳请指点。
为什么要建树及其你要解决什么问题这⾥不做讨论，只是⼀个纯粹的建树过程，前期的序列收集过程⾃⼰费⼼，根据⾃⼰的需要来做。
这⾥主要是最⼤似然法来建树，NJ法像mega这些软件中都有集成，最新的mega7也集成ML法，不过模型及各种参数不⼀定适合你，所以学习多种多种⽅法也是有⽤的，PhyML速度较慢，如果数列数量较多、步长检验次数多，等待时间会很长，有可能达到⼏⼗⼩时，也与电脑配置有关，⼀般时间都是以⼩时计数，所以要有⼼理准备，如果数据量⼤，推荐⽤RaxML或其他⽅法建树，它处理速度要⽐PhyML 快，不过RaxML是纯命令操作，对不熟悉命令及参数意义的⼈有⼀定难度，我只在linux 下操作过，在win下没有使⽤过。
本⽂是⽤氨基酸建树过程，如果你是⽤核酸序列建树，也可以参考这个过程，核酸替代模型请⽤jmodeltest或其他同功软件计算。
由于PhyML计算过程⽐较长，做⼀遍⽐较耗时，推荐你⽤其他软件⽤NJ法先⾏试验建树，看看你选择的序列是否有效及符合你的预期结果，调整好序列后再⽤PhyML跑⼀遍看结果是否符合⾃⼰的要求。
PhyML有线上版本，只需要提交序列⽐对结果，设置模型参数，留下邮箱等待就会给你返回结果，不过时间不可控，根据⾃⾝情况选择线上还是本地⾃⼰建树。
⽔平有限，如有错误遗漏恳请各位指点。
如果在⽂库不能下载，可以去⽹盘下载，见⽂末。
●建树过程：序列准备-模型选择-建树及树的验证。
●环境准备：电脑^-^Windows或者Linux都可以（没试过mac，如果是mac环境，请参考具体的操作⼿册）、ProtTest、PhyMl及序列⽐对的软件，线上或本地都可以。
1.序列准备：在⾃⼰熟悉的数据库中（我⾃⼰⽐较熟悉Ncbi）上做blast，选取跟要建树蛋⽩同源的各物种序列，下载到本地，整合到⼀个fasta⽂件中，注意修改物种名称，字数最好不要太长，序列⽐对后.phy格式⽂件对⽂件名长度有限制（这个可能跟软件有关系，只要⾃⼰知道是什么物种，不⾄于混淆就⾏），注意规范性，fasta⽂件中最好除了>头标，字母及下划线不要有其他不相关的字符，因为如果后⾯你要⽤软件分析.phy⽂件的时候这些软件对.phy的格式要求⽐较变态，有其他多余字符它都会报错的（你如果在dos 下⽤命令合并⽂件请注意⽂件中最后⼀⾏的字符，请删除）。
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。
系统发育树构建方法及其应用
系统发育树构建方法及其应用简介：系统发育树（Phylogenetic tree）是生物学中常用的工具，用于表示不同物种之间的进化关系。
构建一个准确的系统发育树对于研究生物进化历史、分类和演化过程有着重要的意义。
本文将介绍系统发育树的构建方法以及其在生物学研究中的应用。
一、系统发育树构建方法1. 分子系统发育树构建方法分子系统发育树是通过比较不同物种基因或蛋白质序列的差异性来构建的。
常用的分子系统发育树构建方法包括：(1) 距离法（Distance-based methods）：通过计算不同物种之间的序列相似性距离来构建系统发育树。
这种方法基于假设，认为进化关系越近，序列之间的相似性越高。
(2) 个体基因树法（Gene tree methods）：通过基因序列的比对和进化关系的推断来构建系统发育树。
这种方法通常被用于研究基因家族在不同物种之间的进化关系。
(3) 群体基因树法（Coalescent-based methods）：通过比较人口遗传学和种族学数据来构建系统发育树。
这种方法可以帮助我们理解不同群体之间的种群历史和迁移模式。
2. 形态系统发育树构建方法形态系统发育树是通过比较不同物种形态特征的异同来构建的。
常用的形态系统发育树构建方法包括：(1) 分离法（Cladistic methods）：通过对比物种形态特征的共性和差异性来构建系统发育树。
这种方法基于假设，认为进化趋势是分支与分化的结果。
(2) 综合法（Integrated methods）：结合形态特征和分子遗传学数据，综合分析不同物种间的形态和分子演化关系。
二、系统发育树的应用1. 生物分类学系统发育树为生物分类学提供了关键的工具。
通过构建系统发育树，我们可以清晰地了解不同物种之间的亲缘关系，进而对它们进行分类和命名。
2. 进化历史研究系统发育树可以帮助研究者重建物种的进化历史，并揭示不同物种之间的共同祖先及其衍生物的关系。
这有助于我们理解生物进化的模式和过程。
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animal
animal fungus
animal
Monophyletic group
How to root a tree?
bacteria outgroup 外群
archaea
archaea
选择外群 （Outgroup）
archaea
eukaryote
eukaryote
eukaryote
eukaryote
time
系统发生树术语
Rooted tree vs. Unrooted tree
有 根 树
无A
C
根
树B
D
two major ways to root trees:
By midpoint or distance
A
d (A,D) = 10 + 3 + 5 = 18
Midpoint = 18 / 2 = 9
Taxon B
Taxon C
Taxon A
进化树
Phylogram
6 1
3 1 Taxon C
1 Taxon A
Taxon B
Taxon D
no meaning
5
Taxon D
genetic change
超度量树
Ultrametric tree
Taxon B Taxon C Taxon A
Taxon D
Step2. 通过矩阵建树 由进化距离构建进化树的方法有很多，常见有：
1. Unweighted Pair Group Method with Arithmetic mean (UPGMA)
2. Neighbor-Joining Method (NJ法/邻位连接法) 3.Minimum Evolution (MP法/最小进化法)
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 。
计算序
Cat Dog Rat
列的距 Dog 3
离，建 Rat 4
5
立距离 Cow 6
7
6
矩阵
Cat
1 1
2
Dog
Easy
only with substitutions
Difficult
also with indels
系统发生树术语
分支
祖先节点/树 根
Root
Branch
末端节点 A 可以是物种，
B 群体，或者蛋
节点 Noபைடு நூலகம்e
内部节点/分歧点
C 白质、DNA
D
、RNA分子 等 OTU
E
该分支可能的祖先 HTU
10
C
3
2
B2
5
D
outgroup 外群、外围支
plant plant
root
Rooted tree vs. Unrooted tree
plant
animal
Unrooted tree
fungus
animal
animal
bacterium
Rooted tree
plant plant plant
Monophyletic group
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).
= ((A, (B,C)), (D, E))
Newick format
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
Cladogram
最大简约法 (Maximum Parsimony)
最大简约法（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，对所有可能的拓扑结构进行计算，找出 所需替代数最小的那个拓扑结构，作为最优树。
Find the tree that explains the observed sequences with a minimal number of substitutions
距离法 (distance)
最大似然法
(maximum likelihood, ML)
贝叶斯法
建立进化树
(Bayesian inference)
UPGMA
邻近法 (Neighbor-joining, NJ)
最小进化法 (minimum evolution)
进化树评估
统计分析 Bootstrap Likelihood Ratio Test ……
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.
Rat
2
4
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)
Kimura 2-parameter distance (estimate of the true number of substitutions between taxa)
➢选择一个或多个已知与分析序列关系较远的序列作
为外类群
➢外类群可以辅助定位树根
➢外类群序列必须与进化树上其它序列同 源，但外 类群序列与这些序列间的差异必须比这些序列之间的
差异更显著。
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)
选择建树方法（替代模型）