分子进化树构建及数据分析的简介-2
分子进化的推导与系统发育树构建研究
分子进化的推导与系统发育树构建研究分子进化的推导和系统发育树构建研究是现代生物学领域中一项重要的研究课题。
它通过分析生物体内的分子遗传信息，来推导物种间的进化关系，并进一步构建系统发育树。
本文将介绍分子进化的推导过程以及系统发育树的构建方法。
在分子进化的推导过程中，研究者通常会选择一段具有较高变异性的DNA、RNA或蛋白质序列作为研究对象。
这些序列在不同物种之间的差异反映了它们的进化关系。
首先，研究者需要对所选序列进行测序，并通过生物信息学方法对序列进行比对和分析。
比对可以揭示序列中的共有特征与差异，而分析则可以计算序列之间的相似性和进化距离。
为了推导物种之间的进化关系，研究者可以利用不同的进化模型进行分析，例如Jukes-Cantor模型、Kimura两参数模型和最大似然法等。
这些模型基于一系列假设和统计方法，可以估计序列的演化速率和进化关系。
通过计算进化距离矩阵，研究者可以建立物种之间的相似性网络图，并利用聚类算法将物种进行分类和分组。
系统发育树是推导物种间进化关系的重要工具。
它是一种图形化的表示方式，用树状结构展示不同物种之间的演化关系。
构建系统发育树的方法有多种，例如最简原则、最大拟然法和贝叶斯推断等。
最简原则是一种直观且简单的构建方法，它假设进化关系中的分支数目最少。
最大拟然法则基于最大似然估计原理，通过计算相似性矩阵的概率分布来确定最优的拓扑结构。
贝叶斯推断则是一种统计推断方法，它通过考虑先验概率和后验概率来推测系统发育树的结构。
在构建系统发育树的过程中，研究者还需要对结果进行评估和验证。
常用的评估指标包括支持率和置信度。
支持率可以评估进化树的可靠性，它通过重复计算获得统计学意义上的支持度。
而置信度则通过随机重抽样验证树的一致性和稳定性。
综上所述，分子进化的推导和系统发育树构建是研究生物进化关系的重要方法。
通过分析分子遗传信息和构建系统发育树，我们可以更好地了解不同物种之间的进化历程和亲缘关系。
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
分子进化学中的基因树分析研究
分子进化学中的基因树分析研究随着现代分子生物学的发展，分子进化学成为了一个重要的研究方向。
分子进化学研究的是生物分子的演化过程，其中最重要的分子是DNA和蛋白质。
在研究分子演化的过程中，一项重要的技术就是树状图分析。
树状图是描述不同生物种类间亲缘关系的一种模型，也叫做进化树或基因树。
在进行基因树分析时，我们一般选取一种基因或多种蛋白质作为研究对象。
通过比较不同物种中这些基因或蛋白质的序列，可以获得它们的差异情况。
进而，根据差异情况，我们可以将这些生物物种按照亲缘关系进行分类，并构建出基因树。
基因树的构建可以帮助我们了解不同生物物种在演化过程中的关系。
此外，基因树分析还可以反映出基因在不同进化过程中的选择压力和变异情况。
通过分子进化学的基因树分析，我们可以更好地了解生物演化的进程和机制。
基因树的构建需要经过多步骤的处理和分析。
首先，我们需要搜集不同物种中目标基因或蛋白质的序列。
现代分子生物学技术的发展，为我们提供了大量的基因序列和蛋白质序列数据库，可以方便地查询和获取。
接着，我们需要对这些序列进行比对。
序列比对是基因树分析的重要步骤之一，它可以帮助我们发现序列之间的相似性和差异性。
目前，现代分子生物学技术已经发展出了多种基因序列比对算法，如NCBI BLAST、ClustalW等。
在序列比对之后，我们需要进行进化模型的选择和建立。
不同的基因和蛋白质在不同的进化过程中会受到不同的选择压力和演化速率，因此需要建立不同的进化模型来描述它们的演化过程。
现代分子生物学技术已经发展出了多种基于不同假设的进化模型，如JC模型、HKY模型等。
当我们建立好进化模型之后，就可以开始构建基因树了。
构建基因树的方法有多种，如最大似然法、最大简约法和贝叶斯法等。
根据应用需求和样本数据的不同，我们可以选择不同的构建方法来获得更加准确的基因树。
值得注意的是，基因树分析也有其局限性。
比如，基因树无法反映从一种物种到另一种物种的基因转移或基因流的情况。
植物基因家族进化树的构建
植物基因家族进化树的构建一、数据收集在构建植物基因家族进化树之前，需要收集相关的基因序列数据。
这些数据可以通过各种数据库，如NCBI、Ensembl等获取。
在收集数据时，需要注意以下几点：1. 选择具有代表性的物种，覆盖尽可能多的系统发育分支；2. 确保所收集的基因序列数据质量可靠，无测序错误和拼接错误；3. 对于每个基因家族，应尽可能收集多个成员的序列，以便进行多序列比对和树的构建。
二、序列比对在获得基因序列数据后，需要进行多序列比对。
比对的目的是为了找到不同物种间基因序列的相似性和差异性，从而确定它们之间的系统发育关系。
常用的多序列比对软件有MUSCLE、CLUSTAL W等。
在进行多序列比对时，需要注意以下几点：1. 选择合适的比对参数，以保证比对结果的准确性和可靠性；2. 在比对过程中，需要注意保持基因序列的原始阅读框，避免引入不必要的拼接错误；3. 对于较长的基因序列，可以分段进行比对，以提高计算效率和准确性。
三、距离矩阵计算在多序列比对的基础上，需要计算不同物种间基因序列之间的距离。
距离矩阵的计算是树构建的重要步骤之一。
常用的距离矩阵计算方法有：1. 欧氏距离法：直接计算不同物种间基因序列的差异数目，得到距离矩阵；2. Kimura距离法：基于Kimura模型计算不同物种间基因序列的差异概率，得到距离矩阵；3. Jukes-Cantor距离法：考虑基因序列的突变率和进化速率，计算不同物种间基因序列的差异概率，得到距离矩阵。
在选择距离矩阵计算方法时，需要根据具体情况选择适合的方法。
如果数据量较大或序列较短时，可以考虑使用欧氏距离法；如果数据量较小或序列较长时，可以考虑使用Kimura或Jukes-Cantor距离法。
四、树构建方法选择在获得距离矩阵后，需要选择合适的树构建方法来构建进化树。
常用的树构建方法有：1. UPGMA（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）：将距离矩阵中的行或列进行聚类分析，根据聚类结果构建树；2. Neighbor Joining：基于距离矩阵中的最近邻关系构建树；3. Maximum Parsimony：基于树的构建准则函数（如最小改变数、最小代价等）构建树。
分子进化总结分析—系统发生树的构建要求
系统发育树构建的基本方法
Distance-based methods 基于距离的方法
Unweightedpair group method using arithmetic average (UPGMA) 非加权分组平均法 Minimum evolution(ME)最小进化方法 Neighbor joining(NJ)邻位归并法
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。
分子进化分析—— 系统发生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。并用系统进化树来概括生物 间的这种亲缘关系。
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分子系统发育分析
• 系统发育进化树（ Phylogenetic tree) 用一种类似树状分支的图形来概括各种生物之间的亲缘关系。
• 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
• Clustalx比对结果是构建系统发育树的前提
具体步骤
• 根据需要，选定要比对的菌株及相应的序 列。将序列COPY至记事本
进化树 数学统计-概述说明以及解释
进化树数学统计-概述说明以及解释1.引言文章1.1 概述部分的内容可以是：进化树是生物学中一种重要的工具，用于展示物种之间的进化关系和演化历史。
它是一种树状图结构，将不同物种连接在一起，形成一个分支系统，从而揭示了它们之间的亲缘关系。
数学统计则是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
它将数学的方法应用于收集的数据中，通过统计分析来得出结论，并从中推断出总体的特征和规律。
本文将探讨进化树和数学统计在生物学研究中的应用。
首先，我们将介绍进化树的概念和构建方法，包括系统发育学的基本原理和常用的建树算法。
接着，我们将详细介绍数学统计的基本原理和常用的统计方法，包括假设检验、回归分析等。
通过将进化树和数学统计结合起来，研究者可以更准确地推断物种间的进化历史和演化路径，揭示出隐藏在生物物种之间的演化规律和关联性。
这不仅有助于理解生物多样性的形成和演化机制，还能为生物分类学、生态学以及遗传学等领域的研究提供重要的参考和依据。
总之，进化树和数学统计是现代生物学研究中不可或缺的工具。
本文将深入探讨它们的原理、方法和应用，并展望未来在这些领域的发展前景。
通过进一步研究和应用，我们相信进化树和数学统计将为解开生命之谜提供更多的线索和启示。
1.2 文章结构文章结构在本文中，我们将探讨进化树和数学统计这两个重要的主题。
文章将分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将提供一些背景信息和概述，介绍本文的重要性和目的。
我们将讨论进化树和数学统计在生物学和其他领域中的应用，以及它们的潜在影响和意义。
正文部分将深入探讨进化树和数学统计的概念、原理和方法。
在2.1节中，我们将详细介绍进化树的定义、构建和分析方法，包括距离法、最大简约法和贝叶斯推断等。
在2.2节中，我们将介绍数学统计的基本概念和常用方法，例如假设检验、参数估计和回归分析等。
结论部分将对本文进行总结，并展望未来的研究方向。
我们将强调进化树和数学统计在新闻推荐、基因组学和社会网络分析等领域的潜在应用，以及需要进一步研究和发展的问题。
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。
生物信息学第七章分子进化与系统发育分析2
生物信息学第七章分子进化与系统发育分析（2）同义与非同义的核苷酸替代❒同义替代：编码区的DNA序列，核苷酸的改变不改变编码的氨基酸的组成❒非同义替代：核苷酸改变，从而改变编码氨基酸的组成❒计算方法：进化通径法Kimura两参数法采用密码子替代模型的最大似然法SdS❒Ka/Ks ~ 1: 中性进化❒Ka/Ks << 1: 阴性选择，净化选择❒Ka/Ks >> 1: 阳性选择，适应性进化❒多数基因为中性进化，约1%的基因受到阳性选择->决定物种形成、新功能的产生❒PAML, MEGA等工具：计算Ka/Ks及统计显著性进化通径法：Nei-Gojobori❒首先需要考虑：潜在的同义（S ）和非同义位点数（N ）❒基本假设：所有核苷酸的替代率相等❒用f i 表示某一个密码子第i 位的核苷酸上发生同义替代的比例；(i=1,2,3)❒所有密码子潜在的同义和非同义替代的位点数定义如下：，n=3-s∑==31i i f s潜在的同义和非同义位点数的估计❒例如对于Phe, 密码子TTT, 第三位T变成C时为同义替代，变成A/G为非同义替代❒因此：❒s=0+0+1/3❒n=3-1/3=8/3❒终止密码子忽略不计；如Cys的TGT, s=0.5整个序列的同义与非同义估计❒和N=3C-S; Sj 为第j 位密码子的s 值，C 为所有密码子的总数❒S+N=3C ：所比较的核苷酸的总数∑==C j j S S 1S d 与N d 的计算：进化通径❒当一对密码子仅存在一个差异时，可以立即判断是同义还是非同义，进化通径只有一种可能；例如对于GTT(Val)和GTA(Val),s d =1,n d =0;而对于ATT(I)和ATG(M)，s d =0,n d =1❒一对密码子存在两个差异时：两种进化通径(简约法，即最少需要)。
例如：比较TTT(Phe)和GTA(Val): (1) TTT(Phe)<->GTT(Val)<->GTA(Val)(2) TTT(Phe)<->TTA(Leu)<->GTA(Val)❒s d =1/2=0.5,n d =3/2=1.5❒同样，终止密码子不予考虑一对密码子存在三个差异时：六种进化通径。
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。
分子进化学中的进化树构建方法
分子进化学中的进化树构建方法随着科技的进步和生物技术的广泛应用，分子生物学的研究逐渐深入，成为生物学、生物技术和医药学等领域的重要研究方向。
而分子进化学作为分子生物学中的一个重要分支，研究物种间的分子差异和进化关系。
其中，构建进化树是分子进化学研究中的重要工作，下面我们来了解一下进化树构建的方法。
一、进化树的基本概念进化树是描述不同物种、不同基因或不同蛋白质之间进化关系的图形化表示。
在进化树中，每一个分支代表了一个物种、一个基因或一个蛋白质序列，分支的长度表示了物种、基因或序列的进化距离，而进化距离则是衡量不同物种或不同序列之间关系的基本参数。
而构建进化树的过程则是根据分子序列数据的重构得到物种或基因的进化树。
二、进化树的构建方法构建进化树有多种方法，主要有距离矩阵法、系统发育学法、最大似然法和贝叶斯法等。
下面我们逐一介绍这些方法的基本原理。
1.距离矩阵法距离矩阵法是最早采用的一种构建进化树的方法，它基于序列之间的距离矩阵计算和聚类方法来得到进化树。
该方法首先计算所有分子序列之间的距离（距离可由序列相似性计算得出），然后根据聚类方法构建进化树。
聚类方法包括单链接聚类、均链接聚类和最大链接聚类等。
距离矩阵法的优点是构建速度快、适用性广，但是对于高变异的序列来说，该方法可能会产生误导性的结果。
2.系统发育学法系统发育学法是基于系统学原理，采用系统发生学的理论和方法来构建进化树。
该方法主要是通过分子序列的相似性构建系统发育分析矩阵，然后利用不同的计算方法（如UPGMA、NJ和ML等）推断进化树。
系统发育学法的优点是能够更准确地反映分子序列的演化，并且可以通过不同的方法比较结果，但是该方法需要大量的计算资源和长时间的计算。
3.最大似然法最大似然法是一种统计学上的方法，通过最大化序列数据与观测数据的相似度，来推断出最可能的进化树。
该方法需要整合进化模型和数据，然后计算不同进化模型下数据的似然函数，最终选择似然度最大的进化树。
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。
分子系统发育树的构建
分子系统发育树的构建嘿，大家好，今天咱们来聊聊分子系统发育树的构建，听起来有点高深莫测对吧？其实啊，分子系统发育树就像家族树，只不过我们讨论的不是亲戚关系，而是物种之间的关系。
想象一下，你在翻看家谱，看到那些名字、照片，还有那些让人哭笑不得的故事。
分子系统发育树也是如此，它能告诉我们不同物种是怎么来的，有多远的亲缘关系，谁是“亲兄弟”，谁是“表亲”。
想想就觉得有趣。
我们得知道，构建这种树的关键工具就是DNA。
你听说过DNA吧？就像是生命的“说明书”，它记录了每个生物的遗传信息。
科学家们通过比较不同生物的DNA序列，能找到它们之间的相似性和差异。
像是在拼图一样，咱们把这些拼图块拼在一起，越拼越清晰，最后就能看到一棵大树，哇，那感觉简直妙不可言。
这里面其实有很多“小秘密”。
比如说，某些物种看上去长得差不多，但它们的DNA却差得远。
这就像是你以为你邻居是个好人，结果发现他在偷偷养猫，哈哈，没错，就是这种意外的惊喜。
我们就得找些好的样本，收集DNA。
你要知道，找样本就像在淘宝上逛，啥都有，选得眼花缭乱。
不过，咱们要有目的，选择那些能代表物种多样性的样本。
举个例子，假如你想研究某种植物，你得找不同地区、不同环境下的样本。
不能只拿个老树桩，那样只能代表古老的回忆，没法反映真实的现状。
这样一来，树就能长得更健壮，更完整。
然后，数据分析就上场了。
咱们用各种计算机软件来处理这些DNA序列，像是在玩游戏一样。
每一次点击、每一次分析，都是为了把这个庞大的信息变得简单明了。
科学家们通过一些算法，把这些DNA序列比对，建立出一个个“亲缘关系图”。
这就像是在参加一场舞会，谁跟谁跳得好、谁又踩了谁的脚，一目了然。
大家聚在一起，讨论这些结果，互相交流、互相启发，真是太有意思了。
不过，构建发育树并不是一帆风顺的。
咱们得面对很多挑战。
比如说，不同物种的基因突变速度不同，有些基因变化得快，有些则慢。
这就像是跑步比赛，有些选手一开始就冲得飞快，有些则稳扎稳打，最后反倒追上来了。
进化树分析
二、系统发育树重建分析步骤
多序列比对（自动比对，手工校正） 确定替换模型 建立进化树 进化树评估
2.1多序列比对
序列多重比对的结果反映了序列之间的相似性， 为系统发育树的构建提供了有价值的信息。为提 高模型估算的精确性，不仅需要选择合适的比对 方法和参数，还需要对后续比对结果进行合理修 正，从中提取有意义的数据集用于系统发育树的 构建。
分子系统发育分析
一、分子进化的基本理论
系统发育（或种系发育、系统发生，phylogeny） 是指生物形成或进化的历史。 系统发育学(phylogenetics)研究物种之间的进化 关系，其基本思想是比较物种的特征，并认为特 征相似的物种在遗传学上接近。
一、分子进化的基本理论
系统发育学是进化生物学的一个重要研究领域， 系统发育分析早在达尔文时代就已经开始。从那 时起，科学家们就开始寻找物种的源头，分析物 种之间的进化关系，给各个物种分门别类。
一、分子进化的基本理论
所有的生物都可以追溯到共同的祖先，生物的产 生和分化就像树一样地生长、分叉，以树的形式 来表示生物之间的进化关系是非常自然的事。可 以用树中的各个分支点代表一类生物起源的相对 时间，两个分支点靠得越近，则对应的两群生物 进化关系越密切。
经典系统发育学
经典系统发育学 主要是物理或表型特征 如生物体的大小、颜色、触角个数 通过表型比较来推断生物体的基因型 (genotype)，研究物种之间的进化关系
系统发育树：三种类型
分支图
Taxon B Taxon C Taxon A Taxon D
1 1
进化树
6
时间度量树
Taxon B Taxon B Taxon C Taxon A Taxon D
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。
分子系统发育分析进化树
分子系统发育分析进化树在生命科学的广袤领域中，分子系统发育分析进化树宛如一座指引我们探寻物种起源和演化历程的灯塔。
它不仅是一种强大的研究工具，更是帮助我们揭示生物多样性和进化关系的关键密码。
那么，究竟什么是分子系统发育分析进化树呢？简单来说，它是基于生物大分子（如 DNA、RNA 或蛋白质）的序列信息构建而成的树形图。
这些大分子在生物的遗传过程中相对稳定，并且会随着时间的推移发生一定的变异。
通过对这些变异的分析和比较，我们能够推断出不同物种之间的亲缘关系远近。
想象一下，每种生物的大分子序列就像是一本独特的“遗传密码书”。
而分子系统发育分析就是要解读这些密码书中的相似之处和差异之处。
当我们收集到多个物种的密码书，并将它们放在一起比较时，就能发现其中的规律。
构建分子系统发育分析进化树的第一步是获取生物大分子的序列数据。
这通常需要从各种生物样本中提取 DNA 或 RNA，然后通过特定的技术手段进行测序。
一旦获得了序列数据，接下来就要运用一系列复杂的算法和计算方法来对这些数据进行处理和分析。
在这个过程中，相似性的度量是至关重要的一环。
我们需要找到一种合适的方法来衡量不同序列之间的相似程度。
常用的方法包括计算序列之间的碱基差异、氨基酸差异，或者使用一些特定的数学模型来评估它们的相似度。
然后，根据这些相似性的度量结果，利用特定的软件和算法来构建进化树。
进化树的形状和结构可以有多种形式，比如二叉树、多叉树等。
树枝的长度通常代表着物种之间的进化距离，也就是说，树枝越长，说明两个物种在进化过程中分离的时间越早，亲缘关系越远；反之，树枝越短，亲缘关系越近。
分子系统发育分析进化树在生物学的多个领域都有着广泛的应用。
在分类学中，它可以帮助我们重新审视和修正传统的物种分类体系。
有时候，基于形态特征的分类方法可能会存在一些偏差或不确定性，而进化树则能够从分子层面提供更准确、更客观的依据。
在生态学研究中，进化树可以帮助我们了解不同物种在生态系统中的地位和相互关系，进而预测它们对环境变化的响应。
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。
进化树构建参数
进化树构建参数一、概述进化树构建是生物信息学中的一个重要研究领域，它涉及到许多参数的选择和优化。
进化树构建是基于已知序列的演化关系，通过计算分子进化模型的距离或相似度，从而推断不同物种之间的进化关系。
本文将详细介绍构建进化树时需要考虑的参数。
二、参数种类1. 样本选择：样本选择是构建进化树时必须考虑的第一个因素。
样本数量和种类的选择对于构建出准确可靠的进化树至关重要。
2. 进化模型：不同基因序列在演变过程中所遵循的进化模型是不同的，常见有Jukes-Cantor模型、Kimura 2-parameter模型、HKY85模型等。
3. 距离度量方法：距离度量方法包括无权法（UPGMA）、加权法（WPGMA）、最小演化法（ME）、最大简约法（MP）等。
4. 系统发育假设：系统发育假设包括分子钟假说和非分子钟假说两种，分别应用于有无时间信息两种情况下。
5. 支持率阈值：支持率阈值指代各节点的支持率，通常以Bootstrap值或Bayesian后验概率等指标表示。
支持率阈值越高，节点的可靠性越高，但会导致树的拓扑结构出现偏差。
三、参数选择1. 样本选择：样本应该代表各个物种的演化历史，并且应该包含足够数量的序列以减少噪音和随机误差对结果的影响。
2. 进化模型：进化模型应该选择最适合数据集特征的模型。
可以使用模型比较方法（如AIC、BIC等）来确定最优模型。
3. 距离度量方法：距离度量方法应该根据不同数据集和研究问题进行选择。
UPGMA适用于相对简单的数据集，而ME和MP适用于复杂的数据集。
4. 系统发育假设：系统发育假说应该根据具体情况进行选择。
分子钟假说适用于有时间信息的数据集，而非分子钟假说则适用于无时间信息或时间信息不可靠的数据集。
5. 支持率阈值：支持率阈值应该根据具体情况进行选择。
通常建议设置在70%以上。
四、参数优化1. 交叉验证法：交叉验证法可以用来选择最优的进化模型和距离度量方法。
2. Bootstrap分析：Bootstrap分析可以用来评估节点的支持率阈值，并且可以用来检测树的拓扑结构是否稳定。
分子进化树构建及数据分析的简介-2
分子进化树构建及数据分析的简介mediocrebeing, rodger, lylover 1, klaus, oldfish, yzwpf 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“进化进化 分析分析 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。
，等等。
2．关于构建进化树的方法的选择。
例如，“用boostrap boostrap NJ 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。
，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 16sr RNARNA 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。
，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。
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分子进化树构建及数据分析的简介mediocrebeing, rodger, lylover1, klaus, oldfish, yzwpf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。
6．计算基因分化的年代。
例如，“想在基因组水平比较两个或三个比较接近物种之间的进化年代的远近，具体推算出他们之间的分歧时间”，“如何估计病毒进化中变异所需时间”，等等。
7．进化树的编辑。
例如生成的进化树图片，如何进行后续的编辑，比如希望在图片上标注某些特定的内容，等等。
由于相关的帖子太多，作者在这里对无法阅读全部的相关内容而致以歉意。
同时，作者归纳的这七个问题也并不完全代表所有的提问。
对于问题1所涉及到的基本的概念，作者推荐读者可参考由Masatoshi Nei与Sudhir Kumar所撰写的《分子进化与系统发育》（Molecular Evolution and Phylogenetics）一书，以及相关的分子进化方面的最新文献。
对于问题7，作者之一lylover一般使用Powerpoint进行编辑，而Photoshop、Illustrator及Windows自带的画图工具等都可以使用。
这里，作者在这里对问题2-6进行简要地解释和讨论，并希望能够初步地解1lylover. Email: lylover_2005@答初学者的一些疑问。
二、方法的选择First of all, I have no intention to be offensive, please take my apology if you feel like that. I am not sure about the purpose of this draft, is it only for watering in or something else? Simply ignore my suggestions when you think it's reasonable.首先是方法的选择。
基于距离的方法有UPGMA、ME（Minimum Evolution，最小进化法）和NJ（Neighbor-Joining，邻接法）等。
其他的几种方法包括MP（Maximum parsimony，最大简约法）、ML（Maximum likelihood，最大似然法）以及贝叶斯（Bayesian）推断等方法。
其中UPGMA法已经较少使用。
一般来讲，如果模型合适，ML的效果较好。
对近缘序列，有人喜欢MP，因为用的假设最少。
MP一般不用在远缘序列上，这时一般用NJ或ML。
对相似度很低的序列，NJ往往出现Long-branch attraction（LBA，长枝吸引现象），有时严重干扰进化树的构建。
(All tree-reconstruction methods suffer from long branch attraction including ML, the situation is the worst for MP. Better mention it is not only for NJ.)贝叶斯的方法则太慢。
(MP can also be extremely slow if we have a large number of sequences because of all the possible “equally parsimonious trees”)对于各种方法构建分子进化树的准确性，一篇综述（Hall BG. Mol Biol Evol 2005, 22(3):792-802）认为贝叶斯的方法最好，其次是ML，然后是MP。
其实如果序列的相似性较高，各种方法都会得到不错的结果，模型间的差别也不大。
(Maybe it is worthwhile to list another two review papers, Trends in Genetics 17:262–272 (2001), Nature Rev. Genet. 4:275–284(2003). They were not branch newly published in 2005 or 2006, but they comprehensive and actually the basic ideas never changed.)对于NJ和ML，是需要选择模型的。
(For distance methods like NJ, the single most important thing is the distance matrix while we do not have to obtain this matrix under a specific substitution model. )对于各种模型之间的理论上的区别，这里不作深入的探讨，可以参看Nei的书。
对于蛋白质序列以及DNA序列，两者模型的选择是不同的。
以作者的经验来说，对于蛋白质的序列，一般选择Poisson Correction（泊松修正）这一模型。
而对于核酸序列，一般选择Kimura 2-parameter （Kimura-2参数）模型。
(I am really confused by these recommendations because there are tons of works to show reasonably more complicated models perform much better than these simple models. Poisson-Correction model can be thought as the protein version of Jukes-Cantor model, which is the simplest probabilistic model for nucleotide substitutions. It's also quite unrealistic to assume the equal nucleotide frequencies by using K2P.)如果对各种模型的理解并不深入，作者并不推荐初学者使用其他复杂的模型。
(I do think it is worthwhile to know something about the models instead of using default settings only, maybe you can introduce David Posada's ModelTest software here.)Bootstrap几乎是一个必须的选项。
一般Bootstrap的值>70，则认为构建的进化树较为可靠。
如果Bootstrap的值太低，则有可能进化树的拓扑结构有错误，进化树是不可靠的。
(Is it reasonable to say “the tree topology is wrong” whenwe don't even know the correct answer? Maybe just mention the tree is unreliable is enough.)对于进化树的构建，如果对理论的了解并不深入，作者推荐使用缺省的参数。
需要选择模型的时候（例如用NJ或者ML建树），对于蛋白序列使用Poisson Correction模型，对于核酸序列使用Kimura-2参数模型。
(Again, I do not like these recommendations.)另外需要做Bootstrap检验，当Bootstrap值过低时，所构建的进化树其拓扑结构可能存在问题。
并且，一般推荐用两种不同的方法构建进化树，如果所得到的进化树类似，则结果较为可靠。
三、软件的选择表1中列出了一些与构建分子进化树相关的软件。
构建NJ树，可以用PHYLIP（写得有点问题，例如比较慢，并且Bootstrap 检验不方便）或者MEGA。
MEGA是Nei开发的方法并设计的图形化的软件，使用非常方便。
作者推荐MEGA软件为初学者的首选。
虽然多雪列比对工具ClustalW/X自带了一个NJ的建树程序，但是该程序只有p-distance模型，而且构建的树不够准确，一般不用来构建进化树。
(The guide tree in ClustalX takes the distance matrix based on the scoring matrix, this kind of measure for evolutionary distance is sloppy, I guess that's why it is called “guide tree”.)构建MP树，最好的工具是PAUP，但该程序属于商业软件，并不对学术免费。