进化树精美自制PPT
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始树是否有差异，以此评价建树的可靠性。 ❖一般Bootstrap重复取样次数要大于100，根据
每个分支在不同此取样时出现的频率赋予该分 支一个百分比。 ❖如果严格根据统计学概念，该百分比要大于95 ％才认为该分支可信。在实际应用中该值大于 75％就认为可信。
A.重新取样(100-1000 time).
基因进化树的定义
基因进化树是基于核酸或蛋白序列构建 的进化树——分子进化树。 绘制基因进化树，对病毒的全长或部分 基因序列进行同源性比较与分型，有助探讨 病毒的分型，不同地方株的亲缘关系，传染 的来源与流行关系等方面的问题。
边 节点
进化树的基本概念
分类单位 （基因、蛋 白、形态等） 用于进化树 的构建
导入成功Baidu Nhomakorabea
点击W，进行比对
比对完成后删除序列两端不能完全对齐的碱基。
点击系统发生分析。
❖ 然后，关闭该窗口，在弹出的对话框中选择保存 文件。
❖ Bootstrap 选择 1000，点 Computer，开始计算
❖计算完毕后，生成系统发生树。
4.系统发生树应用
指导疾病的预防与治疗
指导疾病的临床治疗（HCV）
WHO每年根据系统发生树推荐流 感疫苗
WHO在全球有6个人流感参比 实验室（ reference Lab ），2个 动物流感参比实验室。
对当年流行的毒株进行序列分 析（人流感/动物流感）。
选定当年主要流行分支的数种 根部毒株为预选疫苗。
评价预选疫苗的免疫原性和免 疫保护性——确定推荐疫苗株 。
➢ 由于HCV基因1型用干扰素治疗的效果不佳。
病毒基因型分型对预防策略的影响（HEV）
净化环境，保 持水源清洁
给易感者接种 HEV疫苗
免食生肉
给猪接种HEV 疫苗，切断传 染源头。
净化环境，保 持水源清洁
给易感者接种 HEV疫苗
传染的来源
❖利用构建系统发生树的方法，可揭示时间 和地点相距较远的病毒分离株之间的同源 性，从而发现某一流行事件是过去流行株 复发还是从外界传入，对控制病毒的流行 具有重要意义。
47789…x
12345 100 1 : AGGTA…T 2 : AGGAC…G 3 : AAAAC…A 4 : AAAGG…C
15578…x
B. 每组取样重建发生树。
12345 100
12345 100
1 : AATTT…T
1 : TTTAT…T
2 : AATTT…G
2 : TAACC…G
3 : AACTT…T
NJ－邻位归并法
❖ 近邻归并法是由非加权分 组平均法（UPGMA）法 演变出的另一种常用的方 法，强调配对物种，由此 构造一棵分支长度总和最 小的树。
❖ 邻位归并法构建的进化树 相对准确，计算快捷。其 缺点是序列上的所有位点 都被同等对待，而且，所 分析的序列的进化距离不 能太大。
从星状开始，首先连接两个相 邻的序列，并筛选出分支总长 最短的树，直到最后。
系统发生树构建方法的选择
系统发生树的可靠性
❖用截然不同的距离矩阵法与简约法分析一 个数据集，如果能够产生相似的系统发生 树，这样的树可以认为是可靠的
❖用Bootstrap（自展法）检验
Bootstrap－自展法
❖从排列的多序列中随机有放回的抽取某一列， 构成相同长度的新的排列序列。
❖重复上面的过程，得到多组新的序列。 ❖对这些新的序列进行建树，再观察这些树与原
无根树只表明了节点之间的关系，而没有关于进化发生方向的信息。
2.系统发生树的构建方法
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)最小进化法
指导疾病的预防（HEV genotype Ⅰ Ⅳ）
有助研究病毒的分子流行病学意义
揭示传染的来源
监控和预测
为疫苗的选定提供依据
基因分型对HCV临床治疗的指导意义
HCV（丙型肝炎病毒）基因分型及血清HCV RNA定量测定对于预治疗疗效及决定治疗方案有重 要意义。 非基因1型（2、3型）感染者用干扰素加小剂量 利巴韦林800mg/d治疗24周即可获得较好的疗效。 而基因1型者疗效较差（特别是病毒负荷较高者 ），应给予更长的疗程（48周），并需更大剂量的 利巴韦林（1000~1200mg/d）。
分子进化与系统发育分析软件
3.发生树构建演示
MEGA软件——系统发育树构建方法
❖ 然后，导入需要构建系统进化树的序列：
❖点击OK：
如果是 DNA 序列，点击 DNA，如果是蛋白序列， 点击 Protein。
出现新的对话框，创建新的数据文件
如果是 DNA 序列，点击 DNA，如果是蛋白序列， 点击 Protein。
12345 100 1 : ATCTG…A 2 : ATCTG…C 3 : ACTTA…C 4 : ACCTA…T
12345 100 1 : AATTT…T 2 : AATTT…G 3 : AACTT…T 4 : AACTT…T
11244 x
12345 100 1 : TTTAT…T 2 : TAACC…G 3 : TAACC…T 4 : TGGGA…T
系统发生树的分析与应用
专业：流行病与卫生统计 方向：分子流行病学
主要内容
1
系统发生树的相关概念
2
发生树的构造与评价方法
3
发生树构建演示
4
系统发生树的应用
1.系统发生树的相关概念
❖ 系统发生树（Phylogenetic tree）又称为系统进化树，是 表明被认为具有共同祖先的各 物种间演化关系的树。用来描 述物种之间的进化关系。
分枝
末端节点
代表分类单位 （基因、蛋白、 形态等）用于 进化树的构建
外部节点或树根
（代表此树的同 一祖先）
内部节点或分枝点
（代表分类单位的假 设祖先）
系统发生树可分为有根树和无根树
Ⅰ
ⅡⅢ ⅣⅤ
Ⅰ
Ⅱ
Ⅴ
Ⅲ
根
时间
Ⅳ
⑴ 有根树
⑵ 无根树
有根树种，单一的节点指派为共同的祖先，从祖先节点只有唯一的路 径进化到达其他任何节点。
基于特征的建树方法
不计算序列间的距离，而是将序列中有差异的位 点作为单独的特征，并根据这些特征来建树。
ML－最大似然法
❖选取一个特定的替代模型来分析给定的一 组序列数据，使得获得的每一个拓扑结构 的似然率都为最大值，然后再挑出其中似 然率最大的拓扑结构作为最优树。
❖最大似然法的建树过程是个很费时的过程 ，因为在分析过程中有很大的计算量，每 个步骤都要考虑内部节点的所有可能性。
3 : TAACC…T
4 : AACTT…T
4 : TGGGA…T
11244 x
47789…x
12345 100 1 : AGGTA…T 2 : AGGAC…G 3 : AAAAC…A 4 : AAAGG…C
15578…x
Sp1 Sp2
Sp3 Sp4
Sp1 Sp2
Sp3 Sp4
Sp1
Sp2 Sp3
Sp4
C. 计算各分支出现的可信度
Sp1 Sp2
Sp3 Sp4
Sp1 Sp2
Sp3 Sp4
Sp1
Sp2 Sp3
Sp4
67% 100%
Sp1 Sp2
Sp3 Sp4
In 67% of the data sets, the split between SP1+SP2 and the rest of the tree was found.
▪ Neighbor joining(NJ)邻位归并法
Character-based methods 基于特征的方法
▪ Maximum parsimony(MP)最大简约法
▪ Maximum likelihood method(ML)最大似然法
6/14/2020
7
基于距离的建树法
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。进化树的构建则是 基于这个矩阵中的进化距离关系。
每个分支在不同此取样时出现的频率赋予该分 支一个百分比。 ❖如果严格根据统计学概念，该百分比要大于95 ％才认为该分支可信。在实际应用中该值大于 75％就认为可信。
A.重新取样(100-1000 time).
基因进化树的定义
基因进化树是基于核酸或蛋白序列构建 的进化树——分子进化树。 绘制基因进化树，对病毒的全长或部分 基因序列进行同源性比较与分型，有助探讨 病毒的分型，不同地方株的亲缘关系，传染 的来源与流行关系等方面的问题。
边 节点
进化树的基本概念
分类单位 （基因、蛋 白、形态等） 用于进化树 的构建
导入成功Baidu Nhomakorabea
点击W，进行比对
比对完成后删除序列两端不能完全对齐的碱基。
点击系统发生分析。
❖ 然后，关闭该窗口，在弹出的对话框中选择保存 文件。
❖ Bootstrap 选择 1000，点 Computer，开始计算
❖计算完毕后，生成系统发生树。
4.系统发生树应用
指导疾病的预防与治疗
指导疾病的临床治疗（HCV）
WHO每年根据系统发生树推荐流 感疫苗
WHO在全球有6个人流感参比 实验室（ reference Lab ），2个 动物流感参比实验室。
对当年流行的毒株进行序列分 析（人流感/动物流感）。
选定当年主要流行分支的数种 根部毒株为预选疫苗。
评价预选疫苗的免疫原性和免 疫保护性——确定推荐疫苗株 。
➢ 由于HCV基因1型用干扰素治疗的效果不佳。
病毒基因型分型对预防策略的影响（HEV）
净化环境，保 持水源清洁
给易感者接种 HEV疫苗
免食生肉
给猪接种HEV 疫苗，切断传 染源头。
净化环境，保 持水源清洁
给易感者接种 HEV疫苗
传染的来源
❖利用构建系统发生树的方法，可揭示时间 和地点相距较远的病毒分离株之间的同源 性，从而发现某一流行事件是过去流行株 复发还是从外界传入，对控制病毒的流行 具有重要意义。
47789…x
12345 100 1 : AGGTA…T 2 : AGGAC…G 3 : AAAAC…A 4 : AAAGG…C
15578…x
B. 每组取样重建发生树。
12345 100
12345 100
1 : AATTT…T
1 : TTTAT…T
2 : AATTT…G
2 : TAACC…G
3 : AACTT…T
NJ－邻位归并法
❖ 近邻归并法是由非加权分 组平均法（UPGMA）法 演变出的另一种常用的方 法，强调配对物种，由此 构造一棵分支长度总和最 小的树。
❖ 邻位归并法构建的进化树 相对准确，计算快捷。其 缺点是序列上的所有位点 都被同等对待，而且，所 分析的序列的进化距离不 能太大。
从星状开始，首先连接两个相 邻的序列，并筛选出分支总长 最短的树，直到最后。
系统发生树构建方法的选择
系统发生树的可靠性
❖用截然不同的距离矩阵法与简约法分析一 个数据集，如果能够产生相似的系统发生 树，这样的树可以认为是可靠的
❖用Bootstrap（自展法）检验
Bootstrap－自展法
❖从排列的多序列中随机有放回的抽取某一列， 构成相同长度的新的排列序列。
❖重复上面的过程，得到多组新的序列。 ❖对这些新的序列进行建树，再观察这些树与原
无根树只表明了节点之间的关系，而没有关于进化发生方向的信息。
2.系统发生树的构建方法
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)最小进化法
指导疾病的预防（HEV genotype Ⅰ Ⅳ）
有助研究病毒的分子流行病学意义
揭示传染的来源
监控和预测
为疫苗的选定提供依据
基因分型对HCV临床治疗的指导意义
HCV（丙型肝炎病毒）基因分型及血清HCV RNA定量测定对于预治疗疗效及决定治疗方案有重 要意义。 非基因1型（2、3型）感染者用干扰素加小剂量 利巴韦林800mg/d治疗24周即可获得较好的疗效。 而基因1型者疗效较差（特别是病毒负荷较高者 ），应给予更长的疗程（48周），并需更大剂量的 利巴韦林（1000~1200mg/d）。
分子进化与系统发育分析软件
3.发生树构建演示
MEGA软件——系统发育树构建方法
❖ 然后，导入需要构建系统进化树的序列：
❖点击OK：
如果是 DNA 序列，点击 DNA，如果是蛋白序列， 点击 Protein。
出现新的对话框，创建新的数据文件
如果是 DNA 序列，点击 DNA，如果是蛋白序列， 点击 Protein。
12345 100 1 : ATCTG…A 2 : ATCTG…C 3 : ACTTA…C 4 : ACCTA…T
12345 100 1 : AATTT…T 2 : AATTT…G 3 : AACTT…T 4 : AACTT…T
11244 x
12345 100 1 : TTTAT…T 2 : TAACC…G 3 : TAACC…T 4 : TGGGA…T
系统发生树的分析与应用
专业：流行病与卫生统计 方向：分子流行病学
主要内容
1
系统发生树的相关概念
2
发生树的构造与评价方法
3
发生树构建演示
4
系统发生树的应用
1.系统发生树的相关概念
❖ 系统发生树（Phylogenetic tree）又称为系统进化树，是 表明被认为具有共同祖先的各 物种间演化关系的树。用来描 述物种之间的进化关系。
分枝
末端节点
代表分类单位 （基因、蛋白、 形态等）用于 进化树的构建
外部节点或树根
（代表此树的同 一祖先）
内部节点或分枝点
（代表分类单位的假 设祖先）
系统发生树可分为有根树和无根树
Ⅰ
ⅡⅢ ⅣⅤ
Ⅰ
Ⅱ
Ⅴ
Ⅲ
根
时间
Ⅳ
⑴ 有根树
⑵ 无根树
有根树种，单一的节点指派为共同的祖先，从祖先节点只有唯一的路 径进化到达其他任何节点。
基于特征的建树方法
不计算序列间的距离，而是将序列中有差异的位 点作为单独的特征，并根据这些特征来建树。
ML－最大似然法
❖选取一个特定的替代模型来分析给定的一 组序列数据，使得获得的每一个拓扑结构 的似然率都为最大值，然后再挑出其中似 然率最大的拓扑结构作为最优树。
❖最大似然法的建树过程是个很费时的过程 ，因为在分析过程中有很大的计算量，每 个步骤都要考虑内部节点的所有可能性。
3 : TAACC…T
4 : AACTT…T
4 : TGGGA…T
11244 x
47789…x
12345 100 1 : AGGTA…T 2 : AGGAC…G 3 : AAAAC…A 4 : AAAGG…C
15578…x
Sp1 Sp2
Sp3 Sp4
Sp1 Sp2
Sp3 Sp4
Sp1
Sp2 Sp3
Sp4
C. 计算各分支出现的可信度
Sp1 Sp2
Sp3 Sp4
Sp1 Sp2
Sp3 Sp4
Sp1
Sp2 Sp3
Sp4
67% 100%
Sp1 Sp2
Sp3 Sp4
In 67% of the data sets, the split between SP1+SP2 and the rest of the tree was found.
▪ Neighbor joining(NJ)邻位归并法
Character-based methods 基于特征的方法
▪ Maximum parsimony(MP)最大简约法
▪ Maximum likelihood method(ML)最大似然法
6/14/2020
7
基于距离的建树法
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。进化树的构建则是 基于这个矩阵中的进化距离关系。