系统进化树视频教程-多序列比对教程等
05多序列比对和进化树分析
common carp
zebrafish
rainbow trout teleost
Orthologs: members of a gene (protein) family in various organisms. This tree shows RBP(视黄醇结合蛋白) orthologs.
Multiple sequence alignment programs How to get multiple sequences?
Sequence format BLAST Program
Multiple sequence alignment programs
Genedoc
Clustal X Clustal W Align X MultAlin T-Coffee MAFFT
Definitions: two types of homology 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.采用ClustalW在线分析（ AAQ84722.1 ）
来的各分类单位间的相互关系。
离散特征法则主要包括 MP 法（最大简约法）和 ML 法（最大 似然法）。 距离法在构成距离矩阵（故而也称距离矩阵法）后，要么通过 某个标准来筛选出进化树的最佳估计，可以用最小二乘标准来 估计进化树，称最小二乘进化树；或者根据某种算法得到一个 聚类的树形图，不必对每个树都进行比较，计算量小，因此也 不一定是最佳的树，常见的有UPGMA法（类平均法）和NJ法 （neighbor-joining method，邻接法）。
mega操作过程-多序列比对、进化树、
基 在NCBI/EBI的FTP服务器上可以找到下载的软件包。
础 生
ClustalW 程序用选项单逐步指导用户进行操作，用户
物
可根据需要选择打分矩阵、设置空位罚分等。
信 息
ftp:///pub/software/
学
EBI的主页还提供了基于Web的ClustalW服务，用户可以
物
信
随着序列数量的增加，算法复杂性也不断增加。用O
息
（m1m2m3…mn）表示对n个序列进行比对时的算法复杂性，
学
其中mn是最后一条序列的长度。若序列长度相差不大，则
及 应
可简化成O（mn），其中n表示序列的数目，m表示序列的长
用
度。显然，随着序列数量的增加，序列比对的算法复杂性
按指数规律增长。
第二节 多序列比对程序及应用
及 应
把序列和各种要求通过表单提交到服务器上，服务器
用
把计算的结果用Email返回用户（或在线交互使用）。
/clustalw/
Progressive Alignment Method
ClustalW 程序
基
ClustalW对输入序列的格式比较灵活，可以是FASTA格式，还可
1 2 3 4 5 6 7 8 91
ⅠY D G G A V - E AL
基
础
ⅡY D G G - - - E AL
生
物
ⅢF E G G I L V E AL
信
息
学
ⅣF D - G I L V Q AV
及
应
ⅤY E G G A V V Q AL
用
表1 多序列比对的定义
表示五个短序列（I-V）的比对结果。通过插入空位，使5个序列中 大多数相同或相似残基放入同一列，并保持每个序列残基顺序不变
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"。
作系统进化树的方法
作系统进化树的方法系统进化树（Phylogenetic tree）是一种表示生物物种之间进化关系的图形结构。
它基于生物的遗传物质或形态特征等数据，通过一定的算法和模型来构建，以揭示物种之间的亲缘关系和进化历程。
以下是构建系统进化树的一般步骤：1. 数据收集：首先需要收集用于构建进化树的基因或形态特征数据。
这通常涉及从各种来源获取DNA、蛋白质或其他分子序列数据，或者从博物馆和标本馆获取生物形态特征数据。
2. 序列比对：对于DNA或蛋白质序列数据，需要将这些序列进行比对，以确保它们可以一起进行比较和分析。
3. 选择适当的距离度量：在构建系统进化树时，需要计算物种之间的“距离”。
这些距离是基于序列或形态特征的差异来计算的。
有多种方法可以计算这些距离，例如基于遗传物质的p距离（代表两个序列之间的差异比例）或形态特征的欧几里得距离。
4. 选择合适的建树算法：系统进化树可以通过多种算法来构建，包括但不限于UPGMA（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）、WPGMA（Weighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）、WPGMC（Weighted Pair Group Method with Centroid Linkage）、Neighbor Joining、Fitch-Margoliash、Maximum Parsimony、Maximum Likelihood等。
选择哪种算法取决于你的具体需求和所处理数据的性质。
5. 构建系统进化树：使用选择的算法和距离度量，将物种按照它们的亲缘关系分组。
这一步通常涉及到一个迭代过程，其中算法会尝试不同的分组方案，直到找到一个最优解。
6. 评估和验证树：一旦构建了系统进化树，就需要对其进行评估和验证，以确保其合理性和可靠性。
这通常涉及使用多种统计测试和可视化工具，例如Bootstrapping、P-distance、Tree-bisection-reconnection (TBR) 操作等。
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。
mega操作过程-多序列比对、进化树PPT幻灯片课件
信
（neighbour joining）、phylip、dist
息
学
CORRECT DIST：决定是否做距离修正。对于小的序列歧异（＜
及
10％），选择与否不会产生差异；对于大的序列歧异，需做出
应
修正。因为观察到的距离要比真实的进化距离低。
用
IGNORE GAPS：选择on，序列中的任何空位将被忽视。
Extremely slow computation.
20
Progressive Alignment Method
DbClustal:
http://igbmc.u-strasbg.fr:8080/DbClustal/dbclustal.html
基
础 Poa (Partial order alignments):
第二节 多序列比对程序及应用
基 础
Progressive Alignment Method
生
物
Iterative Alignment
信
息 学
Block-Based Alignment
及 应
DNASTAR
用
DNAMAN
12
1、Progressive Alignment Method
学
A distance matrix is built to derive a guide tree, which is
及
then used to direct a full multiple alignment using the
应
progressive approach.
用
Outperforms Clustal when aligning moderately divergent
系统发育进化树作用-概述说明以及解释
系统发育进化树作用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述系统发育进化树是生物学领域一个重要的概念和工具。
它通过对物种之间的遗传关系和演化历史进行系统分析和分类，构建出一颗树状结构，用以揭示物种之间的进化关系。
这种树状结构可以帮助我们更好地理解物种之间的演化历史以及它们之间的亲缘关系。
系统发育进化树的构建方法经历了长期的发展和完善，目前主要包括分子系统学和形态系统学两种方法。
分子系统学通过比对物种之间的DNA 或蛋白质序列，来推断它们之间的遗传关系；而形态系统学则是通过对物种的形态、生理学特征等进行比较和分类。
这些方法的结合可以更准确地揭示物种之间的演化关系。
系统发育进化树在生物学领域有着广泛的应用，不仅可以帮助我们解答物种起源、分化等基础科学问题，还可以指导生物分类学、生物地理学等实际应用领域的研究。
因此，系统发育进化树的建立和应用具有重要的理论和实践价值。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来探讨系统发育进化树的作用。
首先，我们将在引言部分对本文的内容进行概述，介绍系统发育的基本概念以及文章的目的。
接下来，在正文部分，我们将详细介绍系统发育和进化树的构建方法，以及系统发育进化树在生物学研究中的应用。
最后，在结论部分，我们将强调系统发育进化树的重要性，并展望未来其在科学研究中的发展前景。
通过以上结构的安排，我们希望读者能够更全面地了解系统发育进化树的作用及其在生物学领域的重要性。
1.3 目的在本文中，我们的主要目的是探讨系统发育进化树在生物学研究中的重要作用。
我们将首先介绍系统发育的概念，探讨进化树的构建方法，然后详细讨论系统发育进化树在生物学领域中的应用。
通过对这些内容的分析和探讨，我们旨在揭示系统发育进化树在生物学研究中的重要性，为今后更深入的研究提供参考和启示。
同时，我们也将展望未来系统发育进化树在生物学领域的发展潜力，希望能为相关研究提供一定的借鉴和指导。
最终，我们将对本文进行总结，强调系统发育进化树在生物学研究中的重要性和必要性。
序列比对,构建进化树
1从NCBI上下载某个基因在其他物种的序列比如，下载caveolin基因在其他物种的序列NCBI地址：/在search一栏的下拉列表中选择Nucleotide,for后面的一栏中输入自己要查询的基因。
完毕，点击GO确认。
可得到一下结果：每一条记录分别是某个物种的caveolin的序列，以第10条记录为例，称为GenBank 登录号。
为拉丁文的人类的字母，表示物种，表示基因名称（caveolin基因家族共有3个主要基因，分别称为1，2，3）表示此序列为cDNA,不含内含子。
下图中的NEXT表示翻页，查看剩余的记录。
打开第10条记录可看到下图：现在你需要保存下来得就是上面的这一串（碱基）核酸序列。
复制黏贴（包括上面表示顺序的数字）到TXT文本中备用。
打开DNAMAN软件，左上角点击file-new，出现下图：可以把先前从NCBI下载的序列（保存到TXT文本中得）复制到箭头指示处，得到：并按照上图左上角file-save as(注意此文件得保存名称为保存的此物中得名称)，已上是DNAMAN软件中seq序列格式的保存方法。
2 序列编辑和比对（DNAMAN软件）你们实验PCR得到的序列只是某个基因上的一部分，所以为了进行不同物种间的比对，要把下载下来的其他物种的某个基因的序列进行删减，以使两段基因是大约相同长度的片段进行比对。
以人类caveolin1基因为例说明一下。
按照1，2，3得顺序依次打开，得到下图：点击上图中的1，你会得到下图，点击2是清楚所有刚才选进比对的序列（为了重新选择序列），3是有选择的删除某个序列。
当然，把你的所有准备的序列保存好以后，从查找范围这个下拉列表中寻找你要比对的序列。
可以按住ctrl点击你要比对的几个序列（同时选中）选完点击打开。
再点下图中得确定键。
得到下图：找好这两个物种重合的那个核苷酸的序号（前后两段都是），然后打开你保存的seq格式的序列，数出刚才比对重合部分的后端的碱基数，把这个碱基后面的序列删掉，再用此方法把比对重合部分前段得序列删掉，保存。
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。
快速修剪-多序列比对结果-构建靠谱的进化树
快速修剪-多序列比对结果-构建靠谱的进化树展开全文写在前面年初在汕头婚宴上，我问一个朋友，现在在做什么工作。
他回复了我：但行好事，莫问前程。
现在看来，挺好。
构建进化树的基础是序列对齐，或者说多序列比对。
做序列对齐的主要目的是，确定所有序列的同源位点相互对应。
目前存在各种各样的多序列比对算法，但是不存在一个算法能够绝对地保证其能进行完美的位点对应。
此外，我们还需要考虑，我们用于比对的序列可能存在一些错误或者删除和缺失。
所以，一般在我们得到多序列比对结果之后，用于进化树构建之前，我们会多序列比对结果进行修剪。
针对多序列比对修剪，目前存在各种各样的操作，其中包括：1.人工修剪，换句话说，看心情，想删除哪些就删除哪些2.删除所有含有gaps的位点，大体也可以人工删除3.删除不保守位点，比如使用G-blocks等软件4.删除含有一定比例gaps的位点，比如使用MEGA内置的算法5.按照位点信息量进行删除，比如使用trimAL6....基于个人的项目经验，一般我们都直接使用trimAL。
而早前课题组的师弟师妹在做一些家族鉴定工作时，提到能否在界面下（windows/macOS）使用trimAL。
我一直没做回应。
不过我觉得这个事情过于简单。
所以在某一天，我已经将其打包进去。
于是，现在TBtools中存在三个多序列比对结果的修剪逻辑。
1.按照一定比例删除gaps，模仿mega2.删除不保守位点，参考G-blocks的文献，我重新用Java写的3.trimAL，这个软件还在更新，所以我选择直接调用功能界面如下从图片上来看，这三个功能都只是•输入文件或者直接黏贴文本（对于trimAL，我加了自动识别多序列比对格式识别功能，支持的格式很多，包括faslta，clw....）•输出文件或者直接输出文本（对于trimAL，支持多种输出格式，faslta，clw....）•一定的参数控制•隐藏功能，剪切完自动可视化剪切结果输入的多序列比对结果输出的剪切后的结果写在后面并没有太多需要说的。
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。
muscle 多序列比对 命令
Muscle是一种广泛使用的多序列比对工具，其速度和准确度都优于其他一些常用的多序列比对工具，如Clustal。
Muscle的基本用法如下：
1. 在命令行界面输入muscle -in seqs.fa -out seqs.afa，其中seqs.fa 是需要进行比对的序列文件，seqs.afa是比对结果文件。
2. 如果输入的序列文件中存在gap，Muscle会先去除这些gap，然后进行多序列比对。
3. 默认情况下，Muscle输出的比对结果文件为fasta格式，并且支持phylip、msf、clustalw等其他格式的比对结果输出。
4. 如果需要使用Muscle的其他参数设置，可以在命令行中输入相应的参数。
需要注意的是，使用Muscle进行多序列比对时，对于大数据集可能会出现内存不足的情况。
此时可以尝试使用muscle -in seqs.fa -out seqs.afa -maxiters 2命令，其中-maxiters参数表示最大迭代次数，可以尝试适当增加迭代次数来提高比对的准确度。
另外，除了多序列比对外，Muscle还可以用于构建进化树。
其中，NJ法构建的进化树可信度更高，而UPGMA法建树的速度更快。
输出的tree文件格式为Newick格式。
以上信息仅供参考，如需更多信息，可以查阅Muscle的官方文档或相关教程。
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.
MEGA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分别保存为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。
2)序列导入MEGA 5首先打开MEGA 5软件，界面如下：然后，导入需要构建系统进化树的序列：点击OK出现新的对话框，创建新的数据文件导入成功3)序列比对分析点击W，开始比对。
比对完成后删除序列两端不能完全对其的碱基。
系统分析然后，关闭该窗口，在弹出的对话框中选择保存文件，文件名随便去，比如保存为1。
4)系统发育树构建以NJ为例Bootstrap选择1000，点Computer，开始计算计算完毕后，生成系统发育树。
以下“系统发育树树的修饰”方法沿用斑竹brightfuture01的方法5)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-编辑图片，就可以对文字的字体大小，倾斜等做出修饰。
见下图：这个时候可以通过Adobe professional 对其进行图像导出：先将此word文档打印成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。
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。
6.多序列比对
我们为什么做多序列比对?
分析多个序列的一致序列
用于进化分析，是用系统发育方法构建进 化树的初使步骤 寻找个体之间单核苷酸多态性(SNPs)
通过序列比对发现直系同源(Orthologs)与 旁系同源(Paralogs)基因 寻找同源基因(相似的序列往往具有同源 性)
多序列比对与进化研究例子
图中NYLS为树根
http://bioweb.pasteur.fr/seqana l/interfaces/dca-simple.html
So in effect …
Sequence 1
Sequence 2
SP(Sum of Pairs)方法
为了找到最佳比对，并解决动态 规则算法的计算复杂问题， Carrillo & Lipman (1988)发明了 SP(Sum of Pairs)方法
累进算法(Progressive Methods)
针对基于动态规划算法的MSA程序比对序 列数目有限， Feng & Doolittle(1987)发明 了累进算法
CLUSTAL 和 PILEUP 是目前常用的基于 累进算法的比对软件 CLUSTAL 是免费软件,目前应用非常广泛
trasbg.fr/BioInfo/ClustalX/Top.html
动态规划算法(Dynamic Programming)
序列长度为 n 的双序列比对 n2 比对 比对数目成指数增长 例如：序列长度为n，序列数为N 的 多序列比对数目是nN
对于数目较少且较短的序列来说都不 切实际
多维的动态规划算法
Sequence 1
Sequence 2
分而治之方法
分而治之 (Divide and Conquer, DCA)方法 将MSA的空间复 杂度减小 DCA在线MSA
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所有视频内容和编号：
001-1系统进化树构建序列文件格式说明（1080P）
001-2 MEGA软件构建邻接树(NJ树) （1080P）
001-3 MEGA软件构建最大简约树(MP树) （1080P）
001-4 MEGA软件构建最大似然树(ML树) （1080P）
001-5 MEGA软件构建UPGMA树（1080P）
001-6 MEGA软件计算遗传距离和导出Excel（1080P）
001-7 MEGA软件分析序列特征-信息位点变异位点等（1080P）
001-8 MEGA软件对序列饱和性检验和作图（1080P）
001-9 MEGA软件最序列分组并计算组间和组内遗传距离（1080P）
001-10 MEGA软件对树图置根修改字体和字号等（1080P）
002-1 贝叶斯法Mrbayes构建系统进化树教程视频（1080P）
002-2 PAUP软件构建最大似然（ML）树教程
002-3 Mrbayes贝叶斯建树(MrMTgui模型计算)视频教程（1080P）
002-4 贝叶斯不收敛问题的解决办法（1080P）
002-5 PAUP软件构建最大似然（ML）树教程（1080P）
002-6 PAUP软件构建简约树（MP）树教程（1080P）
002-7 PAUP软件构建邻接树（NJ）树教程（1080P）
003-1 MAFFT多序列比对教程
003-2 Jmodeltest模型计算方法与说明
003-3 primer5引物设计
003-4 Photoshop图片排版（期刊格式）
003-4 primer5引物设计（加酶切位点）（1080P）
004-1 多基因序列快速联合（拼接）与格式转换-软件SequenceMatrix（1080P）
004-2 多基因序列快速联合（拼接）详细版-SequenceMatrix（1080P）
004-3 贝叶斯多基因片段联合分区建树（分区设定模型）（1080P）
005-1 MEGA软件美化树图置根等内容补充
005-2 如何编辑贝叶斯或PAUP（ML）树图（PDF格式）的名称、字体、分枝等并输出图片格式
005-3 MEGA软件修改树图标尺显示分枝长度自举值显示方式等设置（1080P）
005-4 树图美化-拓扑结构添加背景色填充彩色标注等（1080P）
005-5 利用Figtree软件编辑设置MEGA树图（1080P）
006-1 iq-tree构建最大似然树（ML树）教程（jmodeltest-模型计算）（1080P）006-1 iqtree计算模型（速度出奇的快哦）（1080P）
006-3 iq-tree建树结果查看与内容补充(1080P)
007-2 不同建树方法的优缺点比较（1080P）
007-3 如何选择进化树的外类群序列（1080P）
007-4 DNA序列的保守区计算与导出（1080P）
008-1 Barcoding gap 分析K2P遗传距离SpeciesIdentifier-TaxonDNA（旧版）008-1 K-2P遗传距离计算与作图-Barcoding gap (1080P)
008-2 DAMBE序列碱基替换饱和性检验（1080P）
009-1 DNAman多序列比对位点图（DNA序列一致性计算）（1080P）
009-2 DNAman多序列比对位点图（氨基酸序列一致性计算）（1080P）
010-1 同质性检验准备-多基因序列快速联合（拼接）-SequenceMatrix（1080P）010-2 PAUP多序列同质性检验（检验多序列是否适合联合分析）（1080P）
011-1 Bioedit多序列比对与输出（1080P）
020-1 常见选择序列误区讲解
020-2 如何正确选择新种鉴定的16S序列过程示例
020-3 菌种鉴定-16S选择序列的经验和注意事项
050 第一步：数据格式和软件环境数据下载安装资源（旧版视频）
050 第二步：arcgis掩膜和转格式（旧版视频）
050 第三步：maxent物种分布预测（旧版视频）
050 第四步：arcgis处理预测结果（旧版视频）
050 shp文件转ASC文件方法（补充内容）（旧版视频）
050-1 地理分布预测全球环境数据下载和说明-过去和未来气候数据（1080P）050-2 MaxEnt最大熵分布预测需要的软件和下载方法说明（1080P）
050-3 ArcGis-环境数据处理（转格式）（1080P）
050-4 物种分布数据的格式与注意事项（1080P）
050-5 基于MaxEnt最大熵模型的物种分布预测和软件参数说明（1080P）
050-6 ArcGis-提取部分区域的预测结果（以提取中国区域为例）（1080P）
050-7 ArcGis-适生等级划分等设置（1080P）
050-a 相关结果分析和写作中英文参考文献下载网盘和密码（1080P）（待更新）060-1 MEGAX分子测年（1080P）。