手把手教你构建系统发育树.
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称为分支系统发育分析，它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。
以下是构建系统发育进化树的主要步骤：1.选择研究对象：首先需要选择合适的研究对象，例如碱基序列或氨基酸序列。
2.获取数据：搜集研究对象的相关数据，这通常需要通过实验或数据库获取。
3.计算进化距离：利用数理统计算法（如距离法、最大似然法等）计算不同生物间的进化距离。
4.构建进化树：根据进化距离构建树状分支图，通常使用聚类方法或最小生成树算法。
5.检验树状图：对构建好的进化树进行检验，以确保其符合生物学实际情况。
三、系统发育进化树的应用系统发育进化树在生物学研究中有广泛的应用，主要包括：1.物种分类和演化关系研究：通过构建进化树，可以了解不同物种之间的亲缘关系和演化历史。
2.基因功能预测：根据基因在进化树上的位置，可以推测基因的功能和作用。
3.基因调控关系分析：进化树可以帮助研究者了解基因之间的调控关系，从而揭示生物过程的调控机制。
4.病原体演化研究：对于病原体，进化树可以揭示其演化历程，有助于疫苗设计和疾病防治。
四、总结系统发育进化树是一种重要的生物学研究方法，它可以帮助研究者揭示物种或基因间的亲缘关系和演化历史。
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。
系统发育树构建PPT(共10张PPT)
系统发育树构建软件 窗Mo口de上lt面es的t&下Mr拉M菜od单elt可es让t(碱你基选替择换传模统型多筛重选比软对件和)轮廓比对需要的所有选项。
• BEAST 名CLUS称T：ALX－Un是cuCltLuUreSdTAbaLc多te重riu序m列cl比on对e 程YU序2的01WH1in0dows版本。
• 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。
D并is用ta系nc统e-进ba化se树d来m概eth括od生s物基间于的距这离种的亲方缘法关系。
• Figtree (树形显示软件） C窗lu口st上al面x比的对下结拉果菜是单构可建让系你统选发择育传树统的多前重提比对和轮廓比对需要的所有选项。
名Maxim称u：m paUrnscimulotunrye(dMbPa)最cte大riu简m约c法lone YU201H10
3
系统进化树
结点：表示一个分类单元。
进ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ支：两种以上生物（DNA序列 ）及其祖先组成的树枝。
进化分支长度：用数值表示的进化枝 的变化程度（遗传距离） 距离标尺：生物体或序列之间差异的的 数字尺度。
根：所有分类的共同祖先。
外群：一个或多个无可争议的同源物 种,与分析序列相关且具有适当的亲缘 根 关系
手把手教你构建系统进化树(2021年)
97 NR 116489.1 Pseudomonas stutzeri strain VKM B-975 16S ribosomal RNA partial sequence NR 113652.1 Pseudomonas stutzeri strain NBRC 14165 16S ribosomal RNA partial sequence
进化分析流程
测序组装
• 将克隆扩增测序得到的基因进行测序。
Blast
• 比对找到相似度最高的几个基因，将这几个基因的 序列（Fasta格式文件）下载下来，整合在一个*.txt 文档中。
比对序列
• 用Mega 7.0的ClustalW做多序列联配，比对结果用*.meg格式 保存。或者用Clustal X软件进行比对，比对结果保存为*.aln, 再用Mega 转化为*.meg格式。
DNA→ DNA
ezbiocloud https:///identify
cDNA→蛋 白质
蛋白质 →cDNA
蛋白质→蛋白 质
NCBI
输入测序组装后的序列
ezbiocloud
输入序列名称 输入测序组装后的序列
比对序列
MEGA可识别fasta格式文件比对前将xxx.txt 重命名为xxx.fasta
构建系统进化树
1） 在构建系统树时，使用了Bootstrap法进行检验。在做Bootstrap时，以原序列为蓝本随机重组生成新的序列， 重复估算模型。如果原序列计算得到的分枝在新Bootstrap中依然频繁出现，则该分枝的可信度高。分枝在 Bootstrap中出现的频率就是表征分枝可信度的参数。 2） Original Tree是应用估算模型形成的最优系统树。在Original Tree上有计算得到的距离数据，可以表征两个基 因的亲缘远近；MEGA形成的Original Tree上也有频率参数，实际来自Bootstrap Consensus Tree的对应分枝。 3） Bootstrap Consensus Tree 是很多次Bootstrap得到的平均结果，它不包含进化距离信息（在设置View时无法 调用，也没有意义），分枝上的数字代表该分枝的频率参数。另外，它的拓扑结构也可能与Original Tree很不相同。
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？。
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有多种，其中常用的方法包括：
1. 形态学方法：该方法主要利用物种形态特征的相似性进行分类和构建系统发育树。
通过比较物种的形态特征，如外部形态、骨骼结构等，可以确定物种间的相似程度，并将相似的物种进行分类和构建系统发育树。
2. 分子生物学方法：该方法利用物种的遗传信息进行分类和构建系统发育树。
通过分析物种的DNA序列或蛋白质序列，可以确定物种间的遗传关系，并将不同的物种进行分类和构建系统发育树。
3. 同工酶分析：该方法利用物种的同工酶差异进行分类和构建系统发育树。
同工酶是由不同基因或等位基因编码的酶，通过对物种中同工酶的电泳分析，可以确定物种间的同工酶差异，从而进行分类和构建系统发育树。
4. 基因组学方法：该方法利用物种的整个基因组信息进行分类和构建系统发育树。
通过对物种的基因组序列进行比较和分析，可以确定物种间的遗传关系，并将不同物种进行分类和构建系统发育树。
以上方法通常会结合使用，以获得更准确和可靠的系统发育树。
此外，还有其他一些辅助分析方法，如模型选择和统计分析等，可以进一步优化和验证系统发育
树的构建结果。
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
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。
MEGA 系列软件系统发育树构建方法
MEGA软件——系统发育树构建方法1)序列文本构树之前先将每个样品的序列都保存在同一个txt文本文件中，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（不能有中文）。
保存为fasta格式2)右键点击fasta文件，打开方式，mega3、全选，点击alignment，algin by culstx（按钮W），OK4、关闭此窗口，点击Yes保存5、再次点击Yes保存，6、点击cancel取消7、选择是否为编码蛋白质的核酸序列8、选择是否用mega打开文件9、点击YES，激活mega，此时mega的菜单栏与刚开始打开的菜单栏有区别。
10、系统发育树构建原理不讲了，此处以构建NJ树为例。
点击工具栏上的phylogeny，construct phylogeny，neighbor joining (NJ).出现如下界面(注意几个绿颜色的小方块)：点击第一个小绿方块，选择，小绿方块会变成四个点的省略号，再点击出现如下页面：选择Bootstrap，后面的replication改为1000，点击对勾。
然后点击第三个小绿方块，这个时候对于蛋白质序列以及DNA序列，两者模型的选择是不同的。
对于蛋白质的序列，多选择Poisson Correction (泊松修正)这一模型。
而对于核酸序列，多选择Kimura 2-parameter (Kimura-2参数) 模型。
所有设置完毕之后，点击compute，雏形的树就出来了：可以对此树做出一些修改，比如线条粗细，树的形状等等，此处自己多试试。
6)树的修饰建好树之后，往往需要对树做一些美化。
这个工作完全可以在word中完成，达到发表文章的要求。
点击image，copy to clipboard。
新建一个word文档，选择粘贴。
见下图：在图上点击右键，就可以对文字的字体大小，倾斜等做出修饰。
见下图：PDF，见下图：将打印出来的PDF保存在桌面上，打开，如下图：此时，点击工具，高级编辑工具，裁剪工具，如下图所示：选择需要的区域以删除周围的空白区，双击发育树，会出现下图：点击确定，出现下图(把空边切掉了)：点击文件，另存为，在保存类型一栏中选择TIFF格式，点击确定后会生成下面这个图片，所生成图片绝对可以满足文章的发表：OK，结束了，自己玩一把吧。
手把手教你构建系统进化树
生物多样性的研究
生物多样性起源
系统进化树有助于研究生物多样性的起源和演化，了解不同物种的起源和演化历程。
生物多样性分布
通过分析不同地区或生态系统中的系统进化树，可以研究生物多样性的地理分布和生态分布。
生物地理学的研究
物种分布
系统进化树揭示了物种的分布特征和演化历程，有助于研究物种分布的规律和机制。
蛋白质结构预测
结合蛋白质结构预测技术， 从蛋白质结构层面揭示物 种间的进化关系。
新的解读方法的研究
树的可视化
研究如何将进化树以更直观、易懂的方式呈现， 帮助用户更好地理解物种间的进化关系。
树的意义
探索进化树在生物多样性保护、生物进化研究等 方面的实际应用价值。
树的可解释性
研究如何将进化树的构建过程和结果以可解释的 方式呈现，提高用户对进化树的理解和信任。
03 常用的构建系统进化树的 方法
Neighbor-Joining方法
总结词
基于距离矩阵的构建方法
详细描述
Neighbor-Joining方法是一种基于距离矩阵的进化树构建方法，通过比较不同物种之 间的进化距离，将距离最近的两个物种先聚类在一起，然后逐步添加其他物种，直到所
有物种都被包含在进化树中。
树的构建
树构建
详细描述：在完成序列比对后，可以使用各 种算法和软件工具来构建系统进化树。常用 的方法有距离矩阵法和最大似然法等。这些 方法基于不同的原理和假设，可以根据具体 情况选择适合的方法。构建系统进化树的过 程通常需要多次迭代和优化，以确保树的准
确性和可靠性。
树的优化
优化调整
VS
详细描述：在初步构建出系统进化树 后，需要进行优化调整。这一步骤包 括对树的布局、分支长度和节点标注 等进行调整，以提高树的易读性和可 解释性。此外，还可以使用各种软件 工具和可视化技术来增强树的可视化 效果和交互性。
构建系统发育树方法
构建系统发育树方法
构建系统发育树的方法主要有以下几种：
1. 最大简约法：该方法通过比较各个分类单位之间的特征相似性，选择具有最少进化步骤的系统树作为最佳解。
最大简约法常用的算法有邻接法和分枝定界法。
2. 距离法：该方法通过测量各个分类单位之间的距离，构建进化距离矩阵，再通过层次聚类等方法构建系统树。
常用的距离法有UPGMA（最大平均连接法）和Neighbor-Joining（邻居联接法）等。
3. 最大似然法：该方法通过建立进化模型，利用统计模型估计各个分类单位之间的进化距离和树的拓扑结构，选择最大似然值最高的系统树作为最佳解。
4. 贝叶斯推理法：该方法通过建立贝叶斯统计模型，利用贝叶斯推理计算出各个分类单位之间的进化关系和树的拓扑结构概率分布，选择概率最高的系统树作为最佳解。
这些方法在具体操作中还可以结合不同的分子标记（如DNA序列、蛋白质序列等）和分析工具（如软件程序）来构建系统发育树。
同时，不同方法的结果可能存在差异，因此在实际应用中需要综合考虑多个方法的结果来得出最终的系统发育关系。
手把手教你构建系统发育树
Extraction of chromosomal DNA PCR amplification of the16S rRNA gene
Assmbly of 16S rRNA gene fragments
Obtain closely related sequences
0.01
Example2
PHYLIP---NJ
BIOEDIT SEQBOOT DNADIST NEIGHBOR CONSENSE TREVIEW
A number= 4n+1>0
SEQBOOT.EXE
Outfile
infile
DNADIST.EXE
Outfile
infile
NEIGHBOR.EXE
TOOLS
NCBI RDP / http://www.bacterio.cict.fr/
EzTaxon http://147.47.212.35:8080/
NCBI homepage /
YOU NEED A REGISTRATION NUMBER TO LOG IN THIS PAGE FIRST
38 89 40
Nocardiopsis listeri DSM 40297T X97887 Nocardiopsis alba DSM 43377T X97883 Nocardiopsis tropica DSM 44381T AF105971
99
Nocardiopsis umidischolae DSM 44362T AY036001
57
Nocardiopsis halotolerans DSM 44410T AJ290448 Nocardiopsis trehalosi DSM 44380T AF105972
系统发育进化树构建
系统发育进化树构建
系统发育进化树是一种用来表示生物种类和它们之间进化关系的图表。
它基于共有衍征和演化关系的分析，可以帮助我们理解物种的起源和演化过程。
下面是一个示例的系统发育进化树构建过程：
1. 收集数据：我们需要收集关于不同物种的特征和遗传信息的数据。
这些数据可以包括形态特征、分子序列等。
2. 数据处理：接下来，将收集到的数据进行处理，例如进行序列比对、计算相似性指数等。
这些处理会将数据转化为可以进行系统发育树分析的形式。
3. 构建系统发育树：通过使用系统发育树构建软件，如MEGA、PHYLIP等，我们可以利用处理后的数据构建系统发育树。
这些软件通常使用一些统计模型和算法来计算物种之间的相似性和进化关系。
4. 评估树的可靠性：构建系统发育树后，还需要对树的可靠性进行评估。
这可以通过计算支持值或进行自举分析等方法来实现。
支持值表示构建树的数据集中的信息支持树的某个分支。
5. 进行树的修正：如果评估发现树的某些分支的可靠性较低，我们可以根据需要进行进一步的分析，例如添加更多的数据或调整分析的参数。
6. 结果解读：在构建了系统发育树之后，可以通过对树的结构和分支进行解读，了解物种的起源和演化过程。
树的结构可以显示物种之间的近缘关系和进化路径。
注意：以上只是一个概括的系统发育进化树构建过程，具体的步骤和方法可能会因不同的研究目的和数据类型而有所不同。
在实际研究中，还需要根据具体情况选择适合的分析方法和工具。
手把手教你构建系统进化树
3、比对序列，比对结果转化为*.meg格式
用 Mega 6.0 的 ClustalW 做多序列联配，比对结果用 *.meg格式保存。或者用Clustal X软件进行比对，比对结果 保存为*.aln,再用Mega 6.0转化为*.meg格式。
4、构建系统进化树
打开保存的*.meg格式文件，选择邻接法构建系统发育 进化树。
以外米缀蛾的cds为例，点击cds，出现下图。
点击FASTA，出现下图。
该图为外米缀蛾的 FASTA格式，如何保 存见下图
一般情况下点 击该页的右上 角有send 图标， 选择后点击 create file 即 可下载。Txt可 以打开。 该图显示的是 序列全长的 FASTA格式下 载。
因为我采取基于氨 基酸序列比对，所 以选择coding sequences和fasta protein，下载编码 区氨基酸序列。
文件名未下载时不要更改，下下来之后再更改
MEGA6可以识别fasta格式文件。如图，将全 部-基因.txt重命名为全部-基因.fasta
•选择打开方式为MEGA6，打开全部-基因.fasta，自动跳出序列窗口 •用ClustalW做多序列联配
如何构建系统进化树
YZU.TRY
系统发生树（英文： Phylogenetic tree ） 又称为演化树（ evolutionary tree ），是 表明被认为具有共同祖先的各物种间演化关 系的树。是一种亲缘分支分类方法 （ cladogram ）。在树中，每个节点代表其 各分支的最近共同祖先，而节点间的线段长 度对应演化距离（如估计的演名称要么全部 斜体，要么全部不斜体，无法只让拉丁文斜体
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Extraction of chromosomal DNA PCR amplification of the16S rRNA gene
Assmbly of 16S rRNA gene fragments
Obtain closely related sequences
TOOLS
NCBI RDP / http://www.bacterio.cict.fr/
EzTaxon http://147.47.212.35:8080/
NCBI homepage /
YOU NEED A REGISTRATION NUMBER TO LOG IN THIS PAGE FIRST
Nocardiopsis kunsanensis DSM 44524 AF195412
99 17 27 80 81
Nocardiopsis aegyptia DSM 44442T AJ539401 Nocardiopsis lucentensis DSM 44048T X97888 Nocardiopsis dassonvillei subsp. dassonvillei DSM 43111T X97886 Nocardiopsis dassonvillei subsp. albirubida DSM 40465T X97882 Nocardiopsis synnemataformans DSM 44143T Y13593 Nocardiopsis quinghaiensis DSM 44739T EF597511
Phylogenetic analysis & Bootstrap analysis
TOOLS
MEGA-----UPGMA\NJ\MP\ME
PHYLIP----NJ\MP\ML
Example 1 MEGA--------NJ
Example MEGA ---------NJ
99 68 88 65
74
31
35
49
Nocardiopsis composta DSM 44551T AF360734
Nocardiopsis potens DSM 45234T FM253114
42 99 91
Nocardiopsis chromatogenes DSM 44844T AY619715
Nocardiopsis baichengensis DSM 44845T AY619716 Nocardiopsis halophila DSM 44494T AJ421018 Actinomadura echinospora DSM 43163T AJ420135
YIM 90008
28 96 62 92 100
Nocardiopsis salina KCTC 19003T AY373031 Nocardiopsis xinjiangensis DSM 44589T AF251709
Nocardiopsis litoralis DSM 45168T EU583726
57
Nocardiopsis halotolerans DSM 44410T AJ290448 Nocardiopsis trehalosi DSM 44380T AF105972
95 99
Nocardiopsis rhodophaea DSM 44843T AY619714 Nocardiopsis rosea DSM 44842T AY619713 Nocardiopsis gilva DSM 44841T AY619712 Nocardiopsis arabia DSM 45083T EF095149
EzTaxon http://147.47.212.35:8080/
OR
RDP(RIBOSOMAL DATABASE PROJECT) homepage http://www.bacterio.cict.fr/
Multiple-sequences alignments
TOOL---CLUSTAL_X
Multiple alignments
Phylogenetic analysis
Bootstrap analysis
Assmbly of 16S rRNA gene
TOOL ---SeqMan(DNASTAR)
Select your sequences here
R
A
Delete it
Obtain closely related sequences
Phylogenetic analysis & Bootstrap analysis
METHODS
Distance-based method Maximum parsimony method (MP) Maximum likehood method(ML)
Unweightedpair group method with arithmetic mean(UPGMA) Neighbor joining(NJ) Minimum evolutioபைடு நூலகம்(ME)
Nocardiopsis exhalans DSM 44407T AY028325
Nocardiopsis valliformis DSM 45023T AY336503
Nocardiopsis metallicus DSM 44598T AJ420769 Nocardiopsis ganjiahuensis DSM 45031T AY336513 Nocardiopsis alkaliphila DSM 44657T AY230848
38 89 40
Nocardiopsis listeri DSM 40297T X97887 Nocardiopsis alba DSM 43377T X97883 Nocardiopsis tropica DSM 44381T AF105971
99
Nocardiopsis umidischolae DSM 44362T AY036001