多序列联配和系统进化树组织构建
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。
多重序列比对及系统发生树的构建
多重序列比对及系统发生树的构建【实验目的】1、熟悉构建分子系统发生树的基本过程，获得使用不同建树方法、建树材料和建树参数对建树结果影响的正确认识；2、掌握使用Clustalx进行序列多重比对的操作方法；3、掌握使用Phylip软件构建系统发生树的操作方法。
【实验原理】在现代分子进化研究中，根据现有生物基因或物种多样性来重建生物的进化史是一个非常重要的问题。
一个可靠的系统发生的推断，将揭示出有关生物进化过程的顺序，有助于我们了解生物进化的历史和进化机制。
对于一个完整的进化树分析需要以下几个步骤：⑴ 要对所分析的多序列目标进行比对（alignment）。
⑵ 要构建一个进化树（phyligenetic tree）。
构建进化树的算法主要分为两类：独立元素法（discrete character methods）和距离依靠法（distance methods）。
所谓独立元素法是指进化树的拓扑形状是由序列上的每个碱基/氨基酸的状态决定的（例如：一个序列上可能包含很多的酶切位点，而每个酶切位点的存在与否是由几个碱基的状态决定的，也就是说一个序列碱基的状态决定着它的酶切位点状态，当多个序列进行进化树分析时，进化树的拓扑形状也就由这些碱基的状态决定了）。
而距离依靠法是指进化树的拓扑形状由两两序列的进化距离决定的。
进化树枝条的长度代表着进化距离。
独立元素法包括最大简约性法（M aximum Parsimony methods）和最大可能性法（Maximum Likelihood methods）；距离依靠法包括除权配对法（UPGMAM）和邻位相连法（Neighbor-joining）。
⑶ 对进化树进行评估，主要采用Bootstraping法。
进化树的构建是一个统计学问题，我们所构建出来的进化树只是对真实的进化关系的评估或者模拟。
如果我们采用了一个适当的方法，那么所构建的进化树就会接近真实的"进化树"。
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（systematic phylogenetic tree）是用于描述不同物种之间进化关系的一种图形化表示方法，可以帮助我们理解物种的起源、演化和分类。
构建系统进化树主要涉及到物种的分类学和进化生物学知识，以及系统发育分析方法。
下面将介绍系统进化树的构建方法。
1.选择研究对象：确定研究的物种范围，通常会选择有代表性的物种，包括已知的和新发现的物种。
2.收集DNA序列数据：从每个研究对象中提取DNA样本，并通过PCR扩增得到所需的基因序列。
常用的基因包括线粒体基因COI、核基因ITS 等，根据具体研究目的和对象进行选择。
3.序列比对：将收集到的DNA序列进行比对，通常采用计算机程序进行全局比对，比对结果会显示序列之间的同源区域和差异。
4. 构建系统进化树：有多种方法可以构建系统进化树，其中最常用的是系统发育建模方法，如最大简约法（maximum parsimony）、最大似然法（maximum likelihood）和贝叶斯推断（Bayesian inference）等。
最大简约法是最简单和最常用的构建系统进化树的方法之一、它基于简约原则，认为进化过程中最少的演化步骤是最可能的。
方法将不同物种的序列进行比对，统计共有的字符以及不同的字符，根据最小化改变的原则，得到进化树。
最大似然法使用概率模型来计算物种之间的进化关系，根据序列数据的概率分布确定最可能的进化树。
这种方法考虑了不同序列字符的不同演化速率以及序列之间的相关性。
贝叶斯推断方法基于贝叶斯统计学原理，通过计算不同进化树的后验概率来确定最有可能的进化树。
该方法能够对不同进化模型和参数进行全面的推断，但计算复杂度较高。
5.进行分支长度调整和进化树根的定位：进化树的分支长度表示物种间的差异，可以根据各个物种间的差异大小进行调整。
进化树的根通常是已知的进化历史或已知的进化事件，如灭绝事件等，可以通过分析群体间的基因流动等信息进行推断。
构建系统进化树的详细步骤-生物信息学交流论坛-生物秀论坛『中国生物科学论坛』-...
构建系统进化树的详细步骤-生物信息学交流论坛-生物秀论坛『中国生物科学论坛』-...1. 建树前的准备工作1.1 相似序列的获得——BLASTBLAST是目前常用的数据库搜索程序，它是Basic Local Alignment Search Tool的缩写，意为“基本局部相似性比对搜索工具”(Altschul et al.,1990[62];1997[63])。
国际著名生物信息中心都提供基于Web的BLAST服务器。
BLAST算法的基本思路是首先找出检测序列和目标序列之间相似性程度最高的片段，并作为内核向两端延伸，以找出尽可能长的相似序列片段。
首先登录到提供BLAST服务的常用网站，比如国内的CBI、美国的NCBI、欧洲的EBI和日本的DDBJ。
这些网站提供的BLAST服务在界面上差不多，但所用的程序有所差异。
它们都有一个大的文本框，用于粘贴需要搜索的序列。
把序列以FASTA格式(即第一行为说明行，以“>”符号开始，后面是序列的名称、说明等，其中“>”是必需的，名称及说明等可以是任意形式，换行之后是序列)粘贴到那个大的文本框，选择合适的BLAST程序和数据库，就可以开始搜索了。
如果是DNA序列，一般选择BLASTN搜索DNA数据库。
这里以NCBI为例。
登录NCBI主页-点击BLAST-点击Nucleotide-nucleotide BLAST (blastn)-在Search文本框中粘贴检测序列-点击BLAST!-点击Format-得到result of BLAST。
BLASTN结果如何分析(参数意义)：>gi|28171832|gb|AY155203.1| Nocardia sp. ATCC 49872 16S ribosomal RNA gene, complete sequenceScore = 2020 bits (1019), Expect = 0.0Identities = 1382/1497 (92%), Gaps = 8/1497 (0%)Strand = Plus / PlusQuery: 1 gacgaacgctggcggcgtgcttaacacatgcaagtcgagcggaaaggccctttcgggggt 60|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| ||||||||| |||||Sbjct: 1 gacgaacgctggcggcgtgcttaacacatgcaagtcgagcggtaaggcccttc--ggggt 58Query: 61 actcgagcggcgaacgggtgagtaacacgtgggtaacctgccttcagctctgggataagc 120|| ||||||||||||||||||||||||||||||| | |||||| |||||||||||||Sbjct: 59 acacgagcggcgaacgggtgagtaacacgtgggtgatctgcctcgtactctgggataagc 118Score ：指的是提交的序列和搜索出的序列之间的分值，越高说明越相似；Expect：比对的期望值。
系统进化树的构建精品PPT课件
• 构建我们自己的Fasta 文件
Fasta文件是直接可以从数 据库中下载得到的，但是 根据实际要求的不同，有 时候我们需要自己构建 Fasta文件。 如果您已近有了想用来构 建进化树的序列，您可以 如右图所示构建自己的文 件，文件的保存格式是： 文件名.txt
•实例讲解
下面我们以版纳病毒为例，构建系统进化树。 首先我们要下载我们所需的序列。
优点为：简单易用
最新版本下载/地址为：http：/
•实例讲解
下一步我们将介绍如何用MEGA构建我们的进化树，首先请大 家用MEGA软件将我们之前保留的Fasta文件打开这时候会有 两个窗口，选择File标签-->Convert to Mega.
工具条
菜单栏
•实例讲解
选择File标签-->Convert to Mega.
与分析序列相关的生物序列且具 有较远的亲缘关系
根
分支 长度 狒
狒
一个单位
距离标尺
外群
系统发育进化树示例
系统发育树重建分析步骤
多序列比对（自动比对，手工校正） 选择建树方法 建立进化树 进化树评估
系统发育树重建的基本方法
• 1. 距离法 (distance）
适用序列有较高相似性时
• 2. 最大简约法 (maximum parsimony, MP)
• 按路径输入刚才生成的 *.PHY文件；为了避免输入路径的繁 琐，可以直接将文件COPY至PART2文件夹中。
• 第二步：点击回车，出现参数设置页面。设定适当参 数；输出outfile文件。
• 第二步：设置参数后，输入Y。出现Random number seed 设置提示行。
Random number seed :进化树进行抽样时从第几棵树开始。
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。
手把手教你构建系统进化树
9、要学生做的事，教职员躬亲共做； 要学生 学的知 识，教 职员躬 亲共学 ；要学 生守的 规则， 教职员 躬亲共 守。2021/6/292021/6/29Tuesday, June 29, 2021
10、阅读一切好书如同和过去最杰出 的人谈 话。2021/6/292021/6/292021/6/296/29/2021 8:10:36 AM
以外米缀蛾的cds为例，点击cdsTA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
17、儿童是中心，教育的措施便围绕 他们而 组织起 来。2021/6/292021/6/292021/6/292021/6/29
2、Our destiny offers not only the cup of despair, but the chalice of opportunity. (Richard Nixon, American President )命运给予我们的不是失望之酒，而是机会之杯。二〇二一年六月十七日2021年6月17日星期四 3、Patience is bitter, but its fruit is sweet. (Jean Jacques Rousseau , French thinker)忍耐是痛苦的，但它的果实是甜蜜的。10:516.17.202110:516.17.202110:5110:51:196.17.202110:516.17.2021 4、All that you do, do with your might; things done by halves are never done right. ----R.H. Stoddard, American poet做一切事都应尽力而为，半途而废永远不行6.17.20216.17.202110:5110:5110:51:1910:51:19 5、You have to believe in yourself. That's the secret of success. ----Charles Chaplin人必须相信自己，这是成功的秘诀。-Thursday, June 17, 2021June 21Thursday, June 17, 20216/17/2021
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。
四多序列联配及系统进化树构建
性能比较
• 1. ClustalW/X: 最经典、最被广泛接受的工具 • 2. MUSCLE: 目前最流行的多序列比对工具 • 3. DIALIGN: 序列相似性低时最准确 • 4. POA：性能接近T-Coffee和DIALIGN，速 度最快( ) • 5. ProbCons：目前综合性能比较好 • 6. T-Coffee：序列相似性高时最准确 • 7. MAFFT：综合性能比较好
实际应用中常进行氨基酸序列的多序列比对，然后转化成相应的DNA比对
多序列比对的定义
蛋白家族的特征是用存在一组同源序列的多重比对来定义的。 一个多重比对就是一组可以部分或整体对齐的蛋白质或核苷酸 序列(3个或3个以上)。 相同或相似的氨基酸残基排在同一列上，这些对齐的残基在 进化意义上是同源的：来自共同的祖先。并且还可假定从结构 角度看，这些残基也是同源的：在三维结构中，对齐的残基也 倾向于占据对应的位置。 对于关系很近的一组序列，很容易产生多序列比对，甚至可 以直接观察得到。但当序列间出现一些分歧时，多序列比对过 程中出现的问题就很难解决了，如gap数量和位置的估计就比 较困难。
b. profile比对模式
多序列比对实例
输入文件的格式(fasta)：
>HvNIP2-1 MASNSRSNSRATFSSEIHDIGTVQNSTTPSMVYYTERSIADYFPPHLLKKVVSEVVSTFL LVFVTCGAAAISAHDVTRISQLGQSVAGGLIVVVMIYAVGHISGAHMNPAVTLAFAIFRH FPWIQVPFYWAAQFTGAICASFVLKAVLHPITVIGTTEPVGPHWHALVIEVVVTFNMMFV TLAVATDTRAVGELAGLAVGSSVCITSIFAGAVSGGSMNPARTLGPALASNRYPGLWLYF LGPVLGTLSGAWTYTYIRFEDPPKDAPQKLSSFKLRRLQSQSVAADDDELDHIPV >HvNIP2-2 MSVTSNTPTRANSRVNYSNEIHDLSTVQDGAPSLAPSMYYQEKSFADFFPPHLLKKVISE LVATFLLVFVTCGAASIYGADVTRVSQLGQSVVGGLIVTVMIYATGHISGAHMNPAVTLS FACFRHFPWIQVPFYWAAQFTGAMCAAFVLRAVLHPITVLGTTTPTGPHWHALVIEIIVT FNMMFITCAVATDSRAVGELAGLAVGSAVCITSIFAGPVSGGSMNPARTLAPAVASGVYT GLWIYFLGPVIGTLSGAWVYTYIRFEEEPSVKDGPQKLSSFKLRRLQSQRSMAVDEFDHV >OsNIP2-1 MASNNSRTNSRANYSNEIHDLSTVQNGTMPTMYYGEKAIADFFPPHLLKKVVSEVVATFL LVFMTCGAAGISGSDLSRISQLGQSIAGGLIVTVMIYAVGHISGAHMNPAVTLAFAVFRH FPWIQVPFYWAAQFTGAICASFVLKAVIHPVDVIGTTTPVGPHWHSLVVEVIVTFNMMFV TLAVATDTRAVGELAGLAVGSAVCITSIFAGAISGGSMNPARTLGPALASNKFDGLWIYF LGPVMGTLSGAWTYTFIRFEDTPKEGSSQKLSSFKLRRLRSQQSIAADDVDEMENIQV >OsNIP2-2 MASTTAPSRTNSRVNYSNEIHDLSTVQSVSAVPSVYYPEKSFADIFPPNLLKKVISEVVA TFLLVFVTCGAASIYGEDMKRISQLGQSVVGGLIVTVMIYATGHISGAHMNPAVTLSFAF FRHFPWIQVPFYWAAQFTGAMCAAFVLRAVLYPIEVLGTTTPTGPHWHALVIEIVVTFNM MFVTCAVATDSRAVGELAGLAVGSAVCITSIFAGPVSGGSMNPARTLAPAVASNVYTGLW IYFLGPVVGTLSGAWVYTYIRFEEAPAAAGGAAPQKLSSFKLRRLQSQSMAADEFDNV
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。
系统进化树的构建
系统进化树的构建1. 引言在计算机科学领域，系统进化树是一种用于描述和分析软件系统演化历史的工具。
它可以帮助我们理解软件系统是如何随着时间发展和演变的，以及不同版本之间的关系。
通过构建系统进化树，我们可以更好地了解软件系统的演化规律，为软件维护、升级和迭代提供有效的指导。
本文将详细介绍系统进化树的构建方法，并提供相关示例和实践经验。
2. 构建方法2.1 数据收集构建系统进化树的第一步是收集相关数据。
这些数据可以来自于版本控制系统、缺陷跟踪系统、代码仓库等多个来源。
主要包括以下几个方面：•版本信息：记录每个版本的发布日期、版本号等基本信息。
•变更集：记录每个版本中进行了哪些变更，包括新增功能、修改bug等。
•缺陷报告：记录每个版本中出现的缺陷报告，包括缺陷编号、严重程度等。
•代码仓库：记录每个版本中所使用的代码库快照。
2.2 数据预处理在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行预处理。
主要包括以下几个方面：•数据清洗：去除重复、无效或不完整的数据。
•数据整合：将不同来源的数据进行整合，建立关联关系。
•数据格式化：将数据转换为统一的格式，方便后续分析和处理。
2.3 构建演化关系构建系统进化树的核心是建立不同版本之间的演化关系。
可以使用以下两种方法来实现：2.3.1 基于变更集通过分析每个版本中的变更集，可以识别出新增、修改和删除的功能模块或代码文件。
根据这些变更信息，可以构建出一个版本间的差异图，从而揭示出系统演化的路径。
2.3.2 基于缺陷报告通过分析每个版本中出现的缺陷报告，可以识别出哪些缺陷被修复，并确定修复缺陷所涉及到的代码文件或功能模块。
根据这些信息，可以构建出一个修复路径图，从而揭示系统演化过程中缺陷修复的路径。
2.4 可视化展示构建完成系统进化树后，需要将其以可视化形式展示出来。
常用的可视化工具有网络图、树状图等。
通过可视化展示，可以更直观地了解系统的演化历史和各个版本之间的关系。
3. 示例与实践经验3.1 示例以一个开源软件项目为例，假设我们收集到了该项目的版本控制记录、缺陷报告和代码仓库快照。
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。
生物信息学 多重序列比对及系统发生树的构建
多序列比对及系统进化树的构建【实验目的】1、掌握使用Clustalx进行序列多重比对的操作方法；2、熟悉构建分子系统发生树的基本过程，掌握使用相关软件构建系统发生树的操作方法。
【实验原理】在现代分子进化研究中，根据现有生物基因或物种多样性来重建生物的进化史是一个非常重要的问题。
一个可靠的系统发生的推断，将揭示出有关生物进化过程的顺序，有助于了解生物进化的历史和进化机制。
对于一个完整的进化树分析需要以下几个步骤：⑴要对所分析的多序列目标进行比对。
⑵要构建一个进化树（phyligenetic tree）。
⑶对进化树进行评估，主要采用Bootstrap法。
进化树的构建是一个统计学问题，所构建出来的进化树只是对真实的进化关系的评估或者模拟。
如果采用了一个适当的方法，那么所构建的进化树就会接近真实的“进化树”。
模拟的进化树需要一种数学方法来对其进行评估。
CLUSTALX和MEGA软件能够实现上述的建树步骤。
CLUSTALX是Windows界面下的多重序列比对软件。
MEGA是多个软件的压缩包，功能极其强大，主要包括五个方面的功能软件：i，DNA和蛋白质序列数据的分析软件。
ii，序列数据转变成距离数据后，对距离数据分析的软件。
iii，对基因频率和连续的元素分析的软件。
iv，把序列的每个碱基/氨基酸独立看待（碱基/氨基酸只有0和1的状态）时，对序列进行分析的软件。
v，按照DOLLO简约性算法对序列进行分析的软件。
vi，绘制和修改进化树的软件。
【实验内容】1、使用CLUSTALX软件对一组蛋白质序列（leptin.txt）进行多重序列比对；2、使用MEGA 软件包构建上述DNA分子系统发生树。
【实验方法】一、用CLUSTALX软件对已知序列做多序列比对。
1、在NCBI数据库搜索人leptin的同源蛋白序列2、下载leptin的同源蛋白序列8-10条，以FASTA格式保存为leptin.txt文件。
2、双击进入CLUSTALX程序，点FILE进入LOAD SEQUENCE，打开leptin.txt文件。
多序列比对进化树合并的方法
多序列比对进化树合并的方法多序列比对是生物信息学中的一个重要步骤，它用于研究不同物种或个体之间的基因或蛋白质序列的差异和相似性。
多序列比对可以帮助我们理解物种的进化关系，寻找保守区域和功能位点，以及预测蛋白质的结构和功能。
在多序列比对中，常用的算法包括Pairwise算法和多序列比对算法。
Pairwise算法是将两个序列进行比对，通过计算相似性得分来评估它们的相似性。
而多序列比对算法则是将多个序列进行比对，通过比对得分来评估它们的相似性和差异性。
在多序列比对的基础上，我们可以构建进化树来研究物种的进化关系。
进化树是描述物种或序列之间进化关系的一种图形化表示。
进化树可以帮助我们推断物种的分支顺序和时间，进而研究物种的起源和演化。
在多序列比对进化树合并的方法中，有两种常用的方法，分别是距离法和最大似然法。
距离法是根据序列之间的距离矩阵来构建进化树，常用的距离法包括邻接法、UPGMA法和Neighbor-Joining 法。
最大似然法则是基于统计模型来计算进化树的似然度，常用的最大似然法包括最大似然方法和贝叶斯方法。
在距离法中，邻接法是最简单的方法之一，它根据序列之间的距离来构建进化树。
邻接法的基本思想是将距离最近的序列合并为一个节点，然后再继续合并其他序列，直到构建出一棵完整的进化树。
UPGMA法是一种基于平均距离的方法，它通过计算序列之间的平均距离来构建进化树。
Neighbor-Joining法是一种基于最小进化距离的方法，它通过计算序列之间的最小进化距离来构建进化树。
最大似然法是一种基于统计模型的方法，它通过最大化序列数据出现的概率来计算进化树的似然度。
最大似然方法使用了复杂的数学模型和算法，可以更准确地估计进化树的拓扑结构和分支长度。
贝叶斯方法则是在最大似然方法的基础上引入了贝叶斯统计学的思想，通过计算后验概率来估计进化树的拓扑结构和分支长度。
除了距离法和最大似然法，还有其他一些进化树构建方法，如最小进化法、最大平均法和最小冲突法。
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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序列同源性分析
当我们在研究一个蛋白质或基因时，经常会考虑这样一个很基本 的问题：它与其他蛋白质的同源性关系如何？
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。这 是理论分析方法中最关键的一步。
由于同源序列通常保持了相似的结构和功能，因而多序列比对就 显得很有意义。
尽管可以对蛋白质、DNA序列进行多重比对，但是很多数据库 的比对只针对蛋白质家族。
实际应用中常进行氨基酸序列的多序列比对，然后转化成相应的DNA比对
多序列比对的定义
蛋白家族的特征是用存在一组同源序列的多重比对来定义的。 一个多重比对就是一组可以部分或整体对齐的蛋白质或核苷酸序 列(3个或3个以上)。
3. 在检查某次数据库搜索结果时，多重比对形式的结果能更容 易显示保守残基与基序；
4. 如果研究cDNA克隆，按照惯例我们会对相应序列进行测序。 多序列比对可以显示结果中是否有矛盾之处；
5. 分析物种数据可以揭示很多生物学问题（如进化、结构和功 能等方面）。Entrez的PopSet部分包含了核酸和蛋白质的 物种数据集，可以多重比对的形式显示。
多序列比对的意义ห้องสมุดไป่ตู้
用于分析同一基因或蛋白质在不同物种中 的进化
通过分析多个基因或蛋白质序列之间的同 源性确定它们在进化上的关系
分析基因或蛋白质的功能
70 Mya 200 Mya
WGD 14 and 42 Mya
~67.7 Mya 72 Mya
Eo, 棕榈; Ma, 香蕉; Zo, 姜; Cl, 姜黄
Clustal的渐进比对过程
在比对过程中，先对所有的序列进行两两比对并计算 它们相似性分值，然后根据相似性分值将它们分成若干 组，并在每组之间进行比对，计算相似性分值。根据相 似性分值继续分组比对，直到得到最终比对结果。在比 对过程中，相似性程度较高的序列先进行比对而距离较 远的序列添加在后面。
多序列比对常用软件
Phylogenetic analysis
多序列比对的典型应用和实际策略
——什么时候使用和为什么使用多重比对
1. 若所研究的蛋白质或基因与另一组蛋白质有联系，那么这些 蛋白质可以提供可能的功能、结构、进化方面的信息；
2. 大多数蛋白质家族中有远缘的成员。与两两比对相比，多序 列比对能够更敏感地发现同源关系；
自动多序列比对的算法
1. 同步法 将序列两两比对时的二维动态规划矩阵扩展到三维矩 阵。即用矩阵的维数来反映比对的序列数目。这种方 法的计算量很大，对于计算机系统的资源要求比较高， 一般只有在进行少数的较短的序列的比对的时候才会 用到这个方法。
2. 步进法 最常见的就是clustal所采用的方法。 其基本思想就是基于相似序列通常具有进化相关性的这 一假设。
多序列比对的方法
基本上多序列比对可以分为: 1. 手工比对（辅助编辑软件如 Se-Al bioedit，seaview， Genedoc等）
通过辅助软件的不同颜色显示不同残基，靠分析者的观 察来改变比对的状态。
2. 计算机程序自动比对 通过特定的算法（如同步法，渐进法等），由计算机程
序自动搜索最佳的多序列比对状态。
多序列比对的定义
那么如何确定某些氨基酸残基是否对齐了呢？ 可根据下面4个特征来判断相应氨基酸残基是否已经对齐： (1)一些高度保守的残基(如参与形成二硫键的半胱氨酸)； (2)形成保守基序或结构域，如跨膜结构域和免疫球蛋白结构域 等。 (3)蛋白质二级结构的保守特征，如参与形成α-螺旋、β-折叠和 可变区的残基； (4)显示出一致插入或缺失模式的区域。
度最快(As sequences varied considerably in length, POA (Lee et al. 2002), which treats long indels very accurately, was the ) alignment program of choice. • 5. ProbCons：目前综合性能比较好 • 6. T-Coffee：序列相似性高时最准确 • 7. MAFFT：综合性能比较好
8. 很多基因的调节区含有转录因子结合的共有序列。
9. 功能分歧分析、分子进化分析等。
10.其他应用，如构建profile，打分矩阵等。HMMER就是利用 已知同源序列的多序列比对结果构建profile，然后再利用该 profile去搜索蛋白数据库查找相应蛋白的同源序列。
多序列比对的方法
• 同源性分析中常常要通过多序列比对来找出序列 之间的相互关系，和blast的局部匹配搜索不同， 多序列比对大多都是采用全局比对的算法。这样 对于采用计算机程序的自动多序列比对是一个非 常复杂且耗时的过程，特别是序列数目多，且序 列长的情况下。
相同或相似的氨基酸残基排在同一列上，这些对齐的残基在 进化意义上是同源的：来自共同的祖先。并且还可假定从结构角 度看，这些残基也是同源的：在三维结构中，对齐的残基也倾向 于占据对应的位置。
对于关系很近的一组序列，很容易产生多序列比对，甚至可 以直接观察得到。但当序列间出现一些分歧时，多序列比对过 程中出现的问题就很难解决了，如gap数量和位置的估计就比较 困难。
多序列比对的典型应用和实际策略
——什么时候使用和为什么使用多重比对
6. 当一个物种的基因组被完整测序，数据分析的一个主要部分 是定义所有基于产物所归属的蛋白家族。数据库搜索进行高效 的多重比对，将每一个新蛋白或基因与其他所有家族的蛋白质 进行比较。
7. 利用多序列比对数据构建系统发生树。建树的一个最关键的 步骤就是产生最佳的多序列比对。
1. Clustal W/ Clustal X 2. MUSCLE 3. MAFFT 4. T-Coffee 5. ProbCons 6. POA 7. DIALIGN
性能比较
• 1. ClustalW/X: 最经典、最被广泛接受的工具 • 2. MUSCLE: 目前最流行的多序列比对工具 • 3. DIALIGN: 序列相似性低时最准确 • 4. POA：性能接近T-Coffee和DIALIGN，速