进化树制作
构建进化树的步骤
构建进化树的步骤通常包括以下几个关键环节：
1. 数据收集：收集相关的生物序列数据，这些数据可以来自于公共数据库，如NCBI的GenBank，也可以通过实验获得。
序列数据包括DNA或蛋白质序列。
2. 序列alignment（序列比对）：使用比对软件如Clustal Omega、MAFFT、MUSCLE等，将收集到的序列进行比对，以确保序列的同源性，并消除由于序列变异导致的噪音。
3. 序列拼接和校正：对测序得到的正向和反向序列进行拼接和校正，以获得完整的序列。
常用的拼接软件有Contig Express、Geneious 和Sequencher等。
4. 选择合适的模型：根据序列数据选择合适的进化模型。
可以使用软件如Modeltest来评估不同的进化模型，选择BIC（Bayesian Information Criterion）分数最低的模型。
5. 建树：选择合适的软件和建树方法来构建进化树。
常用的软件有MEGA、PhyML、MrBayes等，建树方法包括NJ（邻接法）、MP （最大简约法）、ML（最大似然法）等。
6. 建树检验：使用如Bootstrap方法等来检验所建树的稳定性和可靠性。
Bootstrap方法通过重复抽样来检验建树的节点支持度。
7. 绘制进化树：使用软件如TreeDraw、FigTree或在线工具来绘制进化树的图像，以便于分析和展示。
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。
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。
3个基因构建进化树的方法
3个基因构建进化树的方法基因是生物体内部的遗传物质，它们携带着生物体的遗传信息，并且决定了生物体的性状和特征。
在生物学研究中，通过研究基因的变化和演化关系，可以揭示生物种群之间的进化历程和亲缘关系。
构建进化树是研究基因演化的重要方法之一，它可以帮助我们了解不同物种之间的演化关系以及共同祖先的存在。
构建进化树的方法有很多种，其中比较常用的方法之一是基于DNA 或RNA序列的系统发育分析。
DNA和RNA是生物体内的核酸分子，它们携带着基因信息，并且在生物进化过程中会发生变异和演化。
通过比较不同物种之间的DNA或RNA序列差异，可以推断它们之间的亲缘关系和进化历程。
在构建进化树的方法中，一种常用的方法是基于单个基因的系统发育分析。
通过选择一个具有高变异性的基因，如线粒体DNA或核基因的特定区域，可以对不同物种之间的进化关系进行推断。
这种方法的优点是操作简单，成本低廉，但由于只考虑了单个基因的信息，可能会导致结果的不准确性。
为了提高进化树的准确性，还可以使用多个基因进行系统发育分析。
多个基因可以提供更多的信息，从而增加了结果的可靠性。
同时，使用多个基因还可以减少单个基因由于突变等原因引起的误差。
然而，选择哪些基因进行分析是一个关键问题，需要考虑基因的稳定性、变异速率以及在不同物种之间的保守性。
另一种构建进化树的方法是基于基因组数据的系统发育分析。
随着基因组测序技术的发展，我们可以获取到更多物种的基因组序列。
通过比较不同物种的基因组序列，可以揭示它们之间的进化关系。
基因组数据具有更高的分辨率和更全面的信息，可以提供更准确的进化树。
除了基于DNA或RNA序列的系统发育分析，还有其他一些方法可以用于构建进化树。
例如，可以利用蛋白质序列的相似性进行系统发育分析。
蛋白质是基因的产物，它们在不同物种之间可能存在相似性。
通过比较不同物种的蛋白质序列，可以推断它们之间的亲缘关系。
还可以利用形态学特征进行系统发育分析。
形态学特征是生物体外部的形状、结构和功能等方面的特征。
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。
浅谈系统发育分析及进化树制作课件
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
目录CONTENTS
• 系统发育分析简介 • 进化树基本概念 • 进化树的制作方法 • 系统发育分析的挑战与未来发展 • 实践案例分享 • 总结与展望
01
系统发育分析简介
定义与重要性
定义
系统发育分析是一种研究生物种群进化历程和亲缘关系的方法，通过比较不同 物种间的基因、蛋白质等分子序列差异，构建进化树来揭示生物的演化关系。
重复构建
为确保结果的稳定性，对同一数据集进行多次重复构 建进化树。
01
系统发育分析的挑 战与未来发展
当前面临的主要问题
数据获取与整合
系统发育分析需要大量的基因序 列数据，如何高效获取和整合这 些数据是一个挑战。
算法复杂度与计算
资源
随着数据量的增长，传统的系统 发育分析算法面临计算效率和资 源消耗的挑战。
物种间基因序列差
异
不同物种的基因序列存在较大差 异，如何准确识别和比较这些差 异是系统发育分析的关键。
未来发展方向与趋势
Байду номын сангаас
01
大数据技术的应用
利用大数据技术对海量基因序列 数据进行处理和分析，提高系统 发育分析的效率和准确性。
02
算法优化和并行计 算
通过算法优化和并行计算技术， 降低系统发育分析的计算复杂度 ，提高计算效率。
基于已知物种的进化关系 ，构建一棵假设树，常用 软件如RAxML。
贝叶斯法
基于贝叶斯统计理论，模 拟基因序列的进化过程， 常用软件如MrBayes。
参数设置与优化
模型选择
根据基因序列的特点选择合适的进化模型，如GTR、 GTR+I+G等。
进化树构建方法
P(B)=0.001*0.99+0.999*0.02=0.02097=> 人群中任取一人被检测为阳性的概率
贝叶斯-例子
临床检测： 初检为阳性的结果并不可怕，因此确诊需要复检 假设二次检查，再次检出为阳性 问： 患病的概率有多大 初检为阳性：P(B) 复检为阳性：P(C)
则两次都为阳性的情况下该人患病的概率为
给定核苷酸 i 在时间ｔ之后变成ｊ 的概率。矩阵Ｐ(ｔ)＝ {ｐｉｊｔ)} 时间*速率=距离=>概率
距离计算-JC69
横坐标d=3 *t
此公式的推导，考虑了所有的路径，因此可以矫正回复突变或平行突变 进化速率 和进化时间 t 以乘积形式出现 =>
AAAAAAAA => AATTGGCC
距离计算-JC69
贝叶斯定理
贝叶斯-例子
临床检测： 假设一个人被感染HIV，医院检测其为阳性的概率为99%。 真阳性 假设一个人未被感染，医院检测其为阳性的概率为2%。假阳性 假设HIV的人群发病率0.1% 问：若一个人被查出阳性，那么此人患病的概率为多少？
A: 感染, B: 阳性， B|A: 染病情况下查出阳性，A|B, 查出阳性情况下染病
进化树构建方法
邢鹏伟
2018.11
内节点（灭绝物种） 外节点（现存物种）
分子钟置根法：如果在所有时间内进化速率是恒定的，即假定存在分子钟 产生有根树的条件： 外类群置根法：在树重建中引入关系较远的物种,同时在对所有物种重建的无根树中， 将树根置于连接外类群的枝，使得内类群的子树有根
邻接法 Neighbour joining 基于距离 distance-based 最小二乘法 Least squares 非加权算数平均组对(UPGMA )法
进化树制作
二、ITS序列分析，学习进化树的制作
1
3
2
ห้องสมุดไป่ตู้
二、ITS序列分析，学习进化树的制作
二、ITS序列分析，学习进化树的制作
找出所有序列都有的第一列碱基，将第一列碱基 之前的删掉（拉黑序列 +delete），找到所有序列 都有的最后一列碱基，同上操作，保存，关闭窗 口。
二、ITS序列分析，学习进化树的制作
二、ITS序列分析，学习进化树的制作
1、测序完成后，会得到拼接好的序列。 2 、复制拼接的序列，在NCBI BLAST上 搜索，可以找到和自己的序列相似的其 他序列，选择多条序列，下载，利用 MEGA 5.10,制作进化树。
二、ITS序列分析，学习进化树的制作
二、ITS序列分析，学习进化树的制作
选择刚刚保存的文件
二、ITS序列分析，学习进化树的制作
Test of phylogeny： Bootstrap method
No. of Bootstrap Replication:500/10 00(节点处的数字 为 500/1 000次自引 导值中该节点存在 的百分数。 )
二、ITS序列分析，学习进化树的制作
青霉 属
新萨托 菌属
曲霉 属
使用mega构建进化树的流程
使用mega构建进化树的流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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生物进化树制作
生物进化树制作进化树也称种系树，英文名叫“Phyligenetic tree”。
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排列（T o align sequences）。
做ALIGNMENT的软件很多，最经常使用的有CLUSTALX和CLUSTALW，前者是在WINDOW下的而后者是在DOS下的。
⑵要构建一个进化树（To reconstrut 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（Maximum 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”。
模拟的进化树需要一种数学方法来对其进行评估。
不同的算法有不同的适用目标。
一般来说，最大简约性法适用于符合以下条件的多序列：i 所要比较的序列的碱基差别小，ii 对于序列上的每一个碱基有近似相等的变异率，iii 没有过多的颠换/转换的倾向，iv 所检验的序列的碱基数目较多（大于几千个碱基）；用最大可能性法分析序列则不需以上的诸多条件，但是此种方法计算极其耗时。
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。
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。
基因进化树的构建
基因进化树的构建
基因进化树（Phylogenetic tree）是用来描述不同物种或个体之间基因演化关系的一种图形表示方法。
构建基因进化树可以帮助我们了解物种之间的亲缘关系和演化历史。
以下是构建基因进化树的一般步骤：
1.收集基因序列数据：首先，需要收集感兴趣物种或个体的基因序列数据。
这些基因序列可以是DNA序列、蛋白质序列或其他分子标记。
2.序列比对：将收集到的基因序列进行比对，找出相同的区域。
这可以通过使用比对算法（如ClustalW、MAFFT等）来完成。
比对后的序列将有助于确定物种或个体之间的相似性。
3.构建进化模型：选择适合你的数据的进化模型。
进化模型描述了基因在演化过程中的变化方式。
常见的进化模型包括Jukes-Cantor模型、Kimur a模型、GTR模型等。
选择适当的模型可以提高进化树的准确性。
4.构建进化树：使用构建进化树的方法，如最大似然法（Maximum Li kelihood）、贝叶斯推断（Bayesian Inference）或距离法（Distance-based m ethods）来构建进化树。
这些方法基于序列的相似性和进化模型来计算物种或个体之间的进化距离或相似性。
5.进化树评估和解释：评估构建的进化树的可靠性和准确性。
可以使用统计方法（如Bootstrap分析）来评估节点的支持度。
解释进化树的结果，包括物种或个体之间的亲缘关系和演化历史。
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。
进化树步骤
进化树步骤
一、CDS序列做进化树
1、把fasta文件粘贴到文本文件（UE编辑器），保存时将扩展名改为fas。
2、双击后在Alignment Explorer窗口中打开，点击Translated Protein Sequences，单击弹出窗口的“YES,如图：
3、做蛋白的Mutiple Alignment
在Alignment Explorer窗口中，点击菜单栏的Alignment，选择下拉对话框的Align by ClustalW,在弹出的页面中直接默认参数，点击“OK”。
4、将Mutiple Alignment的结果存成MEGA格式（文件名为CDPK）
Data Export Alignment MEGA format
5、双击CDPK.meg文件，点击主界面的phylogeny构建进化树
选用NJ聚类法，在弹出的对话框中的参数选择如图所示：
点击compute，进行计算，计算完成后就得到了树状图，保存结果就好了。
二、Consistency序列做进化树
1、把fasta文件粘贴到文本文件（UE编辑器），保存时将扩展名改为fas。
2、双击该文件，在Alignment Explorer窗口中打开，Data E xport Alignment
MEGA format（文件的扩展名是.meg）。
3、双击.meg文件，点击主界面的phylogeny构建进化树
选用NJ聚类法，在弹出的对话框中的参数选择如图所示：
进行计算后就得到了进化树图，进行保存就可以了。
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否
是
可分辨的相似？
否
距离法（NJ、UPGMA）
已有数据是否支持相应 的假设或预测？
最大似然法ML
Bioinformatics
Liaoning University
进化树的评估
• 对进化树的评估主要是采用自展分析 （bootstaping)法。这是对进化树重新取样的评估 方法，可以对距离法、简约法及其他建树方法构 建的进化树进行评估。
法，分别是：邻接法、最小进化法、最大
简约法、UPGMA。
Bioinformatics
Liaoning University
Bioinformatics
Liaoning University
• 以常用的邻接法为例，介绍操作过程： 选择邻接法，点击Neighbor-joinning弹出Analysis Preference参数设置窗口。在Options Summary 标签中的phylogeny test and options中选择用 Bootstrap进行测试，重复次数通常设为至少大 于100比较好，计算距离的替代模型substition Model选择泊松校验（possion Correction）设 置完成后点击Cumputer，进行计算。
• 贝叶斯的算法以MrBayes为代表，不过速度较慢。 一般的进化树分析中较少应用。
Bioinformatics
Liaoning University
Bioinformatics
Liaoning University
构建进化树的一般原则
• 1. 可靠的待分析数据 • 2. 准确的多序列比对 • 3. 选择合适的建树方法：
with arithmetic mean，平均连接聚类法）、 ME（Minimum Evolution，最小进化法）和 NJ（Neighbor-Joining，邻接法） • 基于特征的构建方法
最大简约法（MP法），最大似然法（ML 法），进化简约法（EP法），相容性方法 等。
Bioinformatics
Bioinformatics
Liaoning University
Bioinformatics
Liaoning University
• 序列输入到MEGA软件，就可进行进化树
分析。以下以Bootstrap验证的进化树为例。
• 在主窗口中点击phlogeny
Bootstrap
Test of Phylogeny。可以看到出现四种方
• 构建MP树，最好的工具是PAUP，但该程序属于商业软件， 并不对科研学术免费。MEGA和PHYLIP也可以用来构建MP树。 这里，推荐使用MEGA来构建MP树。理由是，MEGA是图形化 的软件，使用方便，而PHYLIP则是命令行格式的软件，使 用较为繁琐。对于近缘序列的进化树构建，MP方法几乎是 最好的。
Bioinformatics
Liaoning University
系统进化树构建方法及软件的选择
• 构建方法 根据所处理数据的类型，可以将系统发生 树的构建方法大致分为两大类：
Bioinformatics
Liaoning University
• 基于距离的构建方法 UPGMA（unweighted pair group method
并存到一个文档中。
Bioinformatics
Liaoning University • 通过clustalx/w比对获得的蛋白序列比对
文件，并保存为.phy格式。
Bioinformatics
Liaoning University
点击OK后将保 存的文件存在 PHYLIP软件包 中的exe文件包 中。
Bioinformatics
Liaoning University
• 打开MEDGA3.1，打开对话框File菜单点击 Convert To MEGA Format项，将CLustalX多序 列比对格式转化成MEDGA3.1的格式。 MEDGA3.1只能打开meg格式的文件。
• 在Select File and Format转化框中选中 Cluastalx的比对输出文件C： users/Desktop/1.aln,单击Ok将其转换为.meg 格式。
Bioinformatics
Liaoning University
首先，序列的获取。（以人细胞色素c蛋白为例）
• 具体获得序列过程如下： • 进入Entrez主页，search选择Protein数据库，并在For对
话框输入检索表达式：“Cytochrome C”AND “Homo sapiens”[ORGN]，点击GO进行搜索。 • 然后点击limits标签，在打开的窗口下选择Swiss-prot数据 库下搜索。 • 结果显示中，登录号为p99999的记录符合要求.单击 P99999在其打开窗口的右上角有Download标签。 • 点击download标签，下载为Fasta格式的文档。保存在本 机中。
Bioinformatics
Liaoning University
• 构建ML树可以使用PHYML，速度较快。也可使用Treepuzzle，该程序做蛋白质序列的进化树效果比较好。ML还 可以使用PAUP、PHYLIP（或BioEdit）来构建。BioEdit集 成了一些PHYLIP的程序，用来构建进化树。Tree-puzzle 是另外一个不错的选择，不过该程序是命令行格式的，需 要学习DOS命令。PHYML的不足之处是没有win32的版本， 只有适用于64位的版本，因此不推荐使用。值得注意的是， 构建ML树，不需要事先的多序列比对，而直接使用FASTA 格式的序列即可。
• 系统发生研究的结果往往以系统发生树 （phylogenetic tree)表示，用它来描述物种之间 的进化关系。
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• 蛋白质与核酸中序列与结构上保留有遗传 的痕迹，可用于系统发生关系的研究。
• 分子系统发生分析通过比较生物分子序列， 比较序列之间的关系，构造系统发生树， 进而阐明各个物种的进化关系。
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Liaoning University • 按照上述方法将其它序列下载到本地机上，
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软件的选择
• 构建NJ树，可以用PHYLIP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，推荐使用。虽 然多序列比对工具ClustalW/X也自带了一个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。
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Liaoning University • 点击1.meg标签。然后将最后的“#*.:”等符
号去掉，点 按钮保存。
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• 关闭转换窗口，回到主窗口，在点击面板 上的click me to activate a data file 打开上 步保存的1.meg文件。弹出input窗口询问 序列类型，选择Protein Sequence，点击 Ok。
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分子进化与系统发育分析
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Introduction
• 系统发生（phylogeny）是指生物形成或进化的历 史。
• 系统发生学（phylogenetics)是研究物种之间的进 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。
• 根据分析数据，选择适当的程序、选择适当的分析方法： 若分析的是DNA数据，可以选择简约法（DNAPARS）、似然 法（DNAML，DNAMLK）、距离法（DNADIST）等。
• 进行分析：选择好程序后，执行，读入分析数据，选择适 当的参数，进行分析，结果自动保存为outfile、outtree。
Liaoning Uniຫໍສະໝຸດ ersity建树方法的比较
• UPGMA法这种算法得到的进化树相对来说很不准确，现在
使用很少。 • NJ法是一个经常使用的方法，构建的进化树相对准确，而
且计算快捷。缺点是所有位点都同等对待，分析的进化距 离不能太大。 • MP法的速度比距离法较快，但不适合处理大量的变异比较 明显的序列。 • ML法在树的拓扑结构方面做的较好，但在处理大量数据时 耗时较多。
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Liaoning University • 做bootstrap抽样，打开PHYLIP软件包中的
SEQBOOT程序，载入上次得到的1.phy文件。 将R选项重复次数的数目改为1000，在Random number seed(must be odd)?的下面输入一个4N+1 的数字。设置好条件后，键入Y按回车键。 得到一个文件outfile。并将其重命名为a （此处不需加后缀名）。
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Liaoning University • 将抽样过的序列转换成距离文件。打开软
件包中的分析程序protdist,把上步中得到 的文件a输入。将m选项输入1000。设置好 条件后，键入Y按回车生成文件outfile，并 将其命名为b。
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