鱼类线粒体DNA的遗传与进化

基因家族分析套路.docx

基因家族分析套路（一）近年来，测序价格的下降，导致越来越多的基因组完成了测序，在数据库中形成了大量的可用资源。如何利用这些资源呢？今天小编带你认识一下不测序也能发文章的思路--全基因组基因家族成员鉴定与分析（现在这一领域可是很热奥）；一、基本分析内容 ?数据库检索与成员鉴定 ?进化树构建 ?保守domain和motif分析. ?基因结构分析. ?转录组或荧光定量表达分析. 二、数据库检索与成员鉴定 1、数据库检索 1）首先了解数据库用法，学会下载你要分析物种的基因组相关数据。一般也就是下面这些数据库了 ?Brachypodiumdb: ?Rice?Genome?Annotation?Project?：. 2）已鉴定的家族成员获取。 ? ? ??如何获得其他物种已发表某个基因家族的所有成员呢，最简单的就是下载该物种蛋白序列文件（可以从上述数据库中下载），然后按照文章中的ID，找到对应成员。对于没有全基因组鉴定的，可以下列数据库中找： ???a.?NCBI:?nucleotide?and?protein?db.

谢谢你的观赏 2、比对工具。一般使用blast和hmmer，具体使用命令如下： ?Local?BLAST formatdb–i?db.fas–p?F/T； blastall–p?blastp(orelse)?–i?known.fas–d?db.fas–m?8?–b?2(or?else)?e?1e-5?– o?alignresult.txt. -b:output?two?different?members?in?subject?sequences?(db). ?Hmmer?(hidden?Markov?Model)?search.?Thesame?as?PSI-BLAST?in?function.?It?has?a ?higher?sensitivity,?but?the?speed?islower. Command: 3、过滤。 ?Identity:?至少50%. ?Cover?region:?也要超过50%或者蛋白结构域的长度. ?EST?支持 ??Blast?and?Hmmer同时检测到 4、通过上述操作获得某家族的所有成员基因家族分析套路（二）本次主要讲解在基因家族分析类文章中，进化部分分析的内容。主要是进化树的构建与分析。谢谢你的观赏

进化树的研究

1 引言生物信息学是生物技术的核心，是在分子生物学和信息科学共同发展的基础上产生的一门交叉学科，包含对生物数据的获取、处理、存储、分发、分析、挖掘等方面的研究内容。生物信息学的研究对于最终改善人类自身生活质量，解决健康问题等也有重大的作用。随着分子生物学的不断发展，人们惊奇地发现DNA 的双螺旋结构中蕴涵着生命的密码，四种核苷酸的排列、变化包含着许多遗传、进化信息。人类基因组计划以来，有关核酸（或蛋白质）序列和结构的数据成指数增长，而面对如此复杂的数据，计算机在此方面的应用必不可少。因此，生物信息学研究的目的就在于，人们通过数学、计算机科学等各种工具，可以阐明和理解大量数据包含的生物学意义。由于深度测序和基因芯片技术的不断完善和发展，表达谱、转录组、基因组等数据不断增长。到目前为止，已被测序的昆虫基因至少有10个，被报道的转录组数据也有30多个。生物信息学在昆虫学研究中的应用价值随着昆虫学研究的不断深入和昆虫生物数据的大量积累越来越明显。大量医学昆虫、经济昆虫和农业昆虫的基因组在模式昆虫果蝇的基因组测序成功之后也相继被测序。昆虫种类繁多、进化关系复杂、个体发育系统多样对于生物的多样性组成也占有举足轻重的地位。此外，昆虫与人类的日常生活和生产亦有密切的关系。例如，家蚕、蜜蜂等经济类益虫能够为人类提供日常生产资料和生活资源，害虫能给人类带来巨大的损失。对昆虫基因组进行深入研究不仅能为传统昆虫学科的发展提供崭新的机遇，而且对深入了解昆虫的多样性及其生物学特征与本质具有重大意义。所有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的生长，分叉，因此以树的形式来表示生物间的进化关系是非常合理的。根据各类生物间的亲缘关系的远近，把生物安置在树状图表上，简明地表示生物的进化历程和亲缘关系的树状结构就是进化树。在进化树上每个叶子结点代表一个物种，每一条边都被赋予一个适当的权值的话，两个物种之间的差异程度就可以用两个叶子结点间的最短距离来表示。 2 生物信息学

基因家族分析套路

近年来，测序价格的下降，导致越来越多的基因组完成了测序，在数据库中形成了大量的可用资源。如何利用这些资源呢？今天小编带你认识一下不测序也能发文章的思路--全基因组基因家族成员鉴定与分析（现在这一领域可是很热奥）；一、基本分析内容数据库检索与成员鉴定进化树构建保守domain和motif分析. 基因结构分析. 转录组或荧光定量表达分析. 二、数据库检索与成员鉴定 1、数据库检索 1）首先了解数据库用法，学会下载你要分析物种的基因组相关数据。一般也就是下面这些数据库了 Brachypodiumdb Genome Annotation Project ： NCBI基因组数据库：）已鉴定的家族成员获取。如何获得其他物种已发表某个基因家族的所有成员呢，最简单的就是下载该物种蛋白序列文件（可以从上述数据库中下载），然后按照文章中的ID，找到对应成员。对于没有全基因组鉴定的，可以下列数据库中找： a. NCBI: nucleotide and protein d b. b. EBI: c. UniProtKB、比对工具。一般使用blast 和hmmer，具体使用命令如下：

Local BLAST formatdb–i –p F/T； blastall–p blastp(orelse) –i –d –m 8 –b 2(or else) e 1 e-5 –o . -b:output two different members in subject sequences (db). Hmmer (hidden Markov Model) search. Thesame as PSI-BLAST in function. It has a higher sensitivity, but the speed islower. Command: 、过滤。 Identity: 至少50%. Cover region: 也要超过50%或者蛋白结构域的长度. domain: 必须要有完整的该蛋白家族的。工具pfamdb 和 NCBI Batch CD- search. 支持 Blast and Hmmer同时检测到 4、通过上述操作获得某家族的所有成员基因家族分析套路（二）本次主要讲解在基因家族分析类文章中，进化部分分析的内容。主要是进化树的构建与分析。一、构建进化树的基本步骤１、多序列比对. Muscle program.

介绍几个进化树分析及其相关软件

大家好：我在此介绍几个进化树分析及其相关软件的使用和应用范围。这几个软件分别是PHYLIP、PUZZLE、PAUP、TREEVIEW、CLUSTALX和PHYLO-WIN （LINUX）。在介绍软件之前，我先简要地叙述一下有关进化树分析的一些方法学问题。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（To 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。如果分析的序列较多，有可能要花上几天的时间才能计算完毕。UPGMAM（Unweighted pair group method with arithmetic mean）假设在进化过程中所有核苷酸/氨基酸都有相同的变异率，也就

分子进化树构建及数据分析的简介

【转载】分子进化树构建及数据分析的简介+oldfish的批评意见分子进化树构建及数据分析的简介 mediocrebeing, rodger, lylover1[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。

基因家族分析套路

基因家族分析套路（一）近年来，测序价格的下降，导致越来越多的基因组完成了测序，在数据库中形成了大量的可用资源。如何利用这些资源呢？今天小编带你认识一下不测序也能发文章的思路--全基因组基因家族成员鉴定与分析（现在这一领域可是很热奥）；一、基本分析内容 ?数据库检索与成员鉴定 ?进化树构建 ?保守domain和motif分析. ?基因结构分析. ?转录组或荧光定量表达分析. 二、数据库检索与成员鉴定 1、数据库检索 1）首先了解数据库用法，学会下载你要分析物种的基因组相关数据。一般也就是下面这些数据库了 ?Brachypodiumdb:https://www.360docs.net/doc/7c1817545.html,/ ?TAIR:https://www.360docs.net/doc/7c1817545.html,/ ?Rice Genome Annotation Project ：https://www.360docs.net/doc/7c1817545.html,/. ?Phytozome:https://www.360docs.net/doc/7c1817545.html,/ ?Ensemble:https://www.360docs.net/doc/7c1817545.html,/genome_browser/index.html ?NCBI基因组数据库：https://www.360docs.net/doc/7c1817545.html,/assembly/?term= 2）已鉴定的家族成员获取。

如何获得其他物种已发表某个基因家族的所有成员呢，最简单的就是下载该物种蛋白序列文件（可以从上述数据库中下载），然后按照文章中的ID，找到对应成员。对于没有全基因组鉴定的，可以下列数据库中找： a. NCBI: nucleotide and protein d b. b. EBI: http://www.ebi.a https://www.360docs.net/doc/7c1817545.html,/. c. UniProtKB:https://www.360docs.net/doc/7c1817545.html,/uniprot/ 2、比对工具。一般使用blast和hmmer，具体使用命令如下： ?Local BLAST formatdb–i db.fas–p F/T； blastall–p blastp(orelse) –i known.fas–d db.fas–m 8 –b 2(or else) e 1e-5 –o alignresult .txt. -b:output two different members in subject sequences (db). ?Hmmer (hidden Markov Model) search. Thesame as PSI-BLAST in function. It h as a higher sensitivity, but the speed islower. Command: hmmbuild--informatafaknown.hmmalignknown.fa; hmmsearchknown.hmmdb.fas>align.out. 3、过滤。 ?Identity: 至少50%. ?Cover region: 也要超过50%或者蛋白结构域的长度.

线粒体基因全分析及进化树的构建毕业论文

1、前言（Introduction）英国《自然》杂志网络版2006年5月18日报道，科学家已对含有2.23亿个碱基对，占人类基因组中碱基对总量的8%左右的人类第一号染色体完成测序，宣告持续16年的人类基因组计划全部完成。作为人类自然科学史上重要的里程碑，“人类基因组”的研究已从“结构基因组”阶段进入“功能基因组”阶段。在人类基因组计划后相继推出的水稻基因组计划、马铃薯基因组计划、草鱼基因组计划等，和快速增长的微生物基因测序，“海量”的基因信息的积累，催生了“功能基因组”时代的来临。针对充分利用“海量”基因组信息的生物信息学不仅应运而生，而且为以注释、阐明基因功和利用基因生物学功能的“后基因组时代”的研究发挥了重大作用。生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头,在获得了蛋白质编码区的信息后,进行蛋白质空间结构的预测和模拟,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。就是说,生物信息学的主要任务是组织和分析生物学数据,而生物学数据的分析离不开计算机算法的运用。因此,可以说生物信息学是一门集生命科学、计算机科学、数学、物理学为一身的多学科交叉的前沿学科。动物mtDNA属母系遗传，是共价闭合的双链DNA分子，核酸序列和组成比较保守，基因的排列顺序比较稳定而且紧密，无重组和单拷贝。由于其结构和进化上的特点，mtDNA已成为研究动物起源进化以及群体遗传分化的理想对象。昆虫mtDNA大小约为15．4~16．3kb，其基因组大小的变化受A+T-rich区长度变化的影响十分显著。A+T-rich 区(A+T丰富区)的长度最短为399 bp，最长达4601 bp，两者相差4202bp，前者见于Tricholepidion gertschi，后者见于黑尾果蝇Drosophila melanogaster。昆虫线粒体基因组由2个rRNA基因(1rRNA和srRNA)、22个tRNA基因、13个蛋白编码基因[Cytb基因(细胞色素b基因，cytochrome oxidase b)，ATPase6和ATPase8(ATP酶亚基基因6和8，ATP synthase subunits 6 and 8)，COⅠ、COⅡ和COⅢ(细胞色素氧化酶亚基基因Ⅰ-Ⅲ，cytochrome oxidasesubunit Ⅰ-Ⅲ)，NDl-6和ND4L(NADH降解酶基因1~6和4L，NADH dehydrogenase subunit 1-6 and 4L)]，共37个基因和1个包含复制启动子的非编码区(A+T-rich区)组成。Aloni 和Attardi将mtDNA两条链中密度较小者命名为轻链(L链)，另一条命名为重链(H链)。考虑到昆虫mtDNA没有明显的L链与H链之分，Simon等根据昆虫mtDNA中多数基因都是从一条链上转录的特点，将这一条链定义为J链，另一条链定义为N链[1-3]。自Wolstenholme和Clary第一个报道了果蝇Drosophila yakuba mtDNA全序列以来，GenBank已收录了80余种昆虫mtDNA全序列，其中双翅目昆虫有15个种。在双翅目实蝇科昆虫中，地中海实蝇Ceratis capitata和油橄榄果实蝇Bactrocera oleae的线粒体基因组全序列已有报道[4]。梨小食心虫，学名Grapholitha molesta (Busck)，简称“梨小”，别名有梨小蛀果蛾、东方果蠹蛾、梨姬食心虫、桃折梢虫、小食心虫、桃折心虫。属于鳞翅目(Lepidoptera)，

基因家族生信分析

基因家族生信分析一、什么是基因家族概念：是来源于同一个祖先，有一个基因通过基因重复而产生两个或更多的拷贝而构成的一组基因，他们在结构和功能上具有明显的相似性，编码相似的蛋白质产物。划分：按功能划分：把一些功能类似的基因聚类，形成一个家族。按照序列相似程度划分:一般将同源的基因放在一起认为是一个家族。 1.常见基因家族： WRKY基因家族：是植物前十大蛋白质基因家族之一，大量研究表明，WRKY 基因家族的许多成员参与调控植物的生长发育，形态建成与抗病虫。 NBS-LRR抗病基因家族：是植物中最大类抗病基因家族之一。 MADS-BOX基因家族：是植物体内的重要转录因子，它们广泛地调控着植物的生长、发育和生殖等过程。在植物中参与花器官的发育，开花时间的调节，在果实，根，茎，叶的发育中都起着重要的作用。热激蛋白70家族（HSP70）是一类在植物中高度保守的分子伴侣蛋白，在细胞中协助蛋白质正确折叠。二、基因家族分析流程： ●利用蛋白保守域结构提取号在Pfam数据库提取其隐马尔科夫模型矩阵文件（*.hmm） ●在数据库（Ensemble 、JGI、NVBI）下载你所需要的物种的基因组数据（*.fa,*.gff） ●在虚拟机中Bio-Linux中的hummsearch程序，用隐马尔科夫模型矩阵文件在蛋白序列文件中搜索含有该保守结构域的蛋白 ●将蛋白序列导入MEGA软件构建进化树（可以阐明成员之间系统进化关系，从进化关系上揭示其多样性） ●利用MEME搜索蛋白质的保守结构域利用MEME搜索基因家族成员的motif可以揭示基因家族在物种内的多样化及其功能，如果他们都含有相同的motif表明其功能具有相似性，如果部分家族成员含有其他不同的motif,很可能这些成员有其他特异功能，或者可以归分为一个亚族 ●绘制基因染色体位置图从*.gff文件中抽取我们搜索到的基因位置信息，_v2.0/在线绘制基因染色体位置图通过染色体位置分布，可以了解基因主要分布字哪条染色体上，及是

基因家族分析套路

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基因家族分析套路（一）近年来，测序价格的下降，导致越来越多的基因组完成了测序，在数据库中形成了大量的可用资源。如何利用这些资源呢？今天小编带你认识一下不测序也能发文章的思路－-全基因组基因家族成员鉴定与分析(现在这一领域可是很热奥）; 一、基本分析内容 ?数据库检索与成员鉴定 ?进化树构建 ?保守domain和mｏtiｆ分析. ?基因结构分析． ?转录组或荧光定量表达分析. 二、数据库检索与成员鉴定１、数据库检索１)首先了解数据库用法,学会下载你要分析物种的基因组相关数据。一般也就是下面这些数据库了 ?Bｒaｃhypoｄiumdb: ?TAIR: ?Ｒiｃｅ Gｅnome Annotation Project ：. ?Phytoｚｏmｅ: ?Ｅnseｍble: ?ＮＣBI基因组数据库：

２)已鉴定的家族成员获取。如何获得其他物种已发表某个基因家族的所有成员呢,最简单的就是下载该物种蛋白序列文件(可以从上述数据库中下载),然后按照文章中的ID,找到对应成员。对于没有全基因组鉴定的,可以下列数据库中找: a. ＮＣＢＩ: nucleotidｅ anｄ protein dｂ. b. EBI: . c. UｎiPrｏtKB： 2、比对工具。一般使用blast和hmmｅr,具体使用命令如下： ?Ｌocaｌ BLAST formatdb–i ｄb．faｓ–p F／T; blａstａll–p blａｓｔp(oｒelse）–i knｏwn．fas–ｄ db.fas–m 8 –ｂ 2（or elｓe) e 1e-5 –o alignrｅsｕｌｔ．ｔxt. -b:oｕtｐut tｗｏｄｉffｅreｎｔ mｅmｂers in subｊeｃt ｓｅquｅncｅs （ｄｂ). ?Hmmer （ｈiddｅn Mａｒkov Modｅｌ) ｓearｃh. Thesame as PSI－BLAＳ T in ｆｕncｔion． It has a hiｇher sｅnｓｉtivitｙ, but ｔhｅ sｐeed islower. Command： hｍmbuild--inforｍataｆaｋnowｎ.hmｍａｌｉgnknown．fa;

进化树分析HCV基因分型

如何进行丙肝基因分型 HCVRNA提取、逆转录、特异性片段Core、NS5b、E1等的扩增，测序在“HCV测序标准流程中”中已经阐述，本文主要从拿到测序结果到建树分型成功来阐述。 1、所用到的软件 BioEdit_700_070404或者sequences scanner：分析测序结果，峰图的质量； DNAman.rar：对特异性片段比对，休整，主要用到他的拼接功能； MEGA 4.rar：用于建立比对（alignment），建树分型。 2、用到的参考序列包括： >D90208-1b >M58335-1b >M62321-1a >M67463-1a >D00944-2a >AB047639-2a >D10988-2b >AB030907-2b >D50409-2c >AB031663-2k >D17763-3a >D28917-3a >D49374-3b >D63821-3k >Y11604-4a >Y13184-5a >AF064490-5a >Y12083-6a >D84262-6b >D84263-6d >D63822-6g >D84265-6h >D84264-6k 3、首选打开测序结果(本文以核心片段core为例)，分析测序结果的峰图质量，去掉测序结果中质量不理想的片段，得到要分析的目的片段A1、A2………… 4、利用DNAman软件寻找参考片段：在DNAman软件中，通过“序列——序列拼接”打开序列拼接窗口，通过添加文件将目的片段与参考序列添加。按“拼接”，显示结果。在显示出来的窗口中，寻找与目的“片段A1、A2…………”对应的“参考片段B1、B2…………”。

分子进化树构建及数据分析的简介

分子进化树构建及数据分析的简介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答初学者的一些疑问。二、方法的选择首先是方法的选择。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

分子进化树构建及数据分析的简介(精)

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答初学者的一些疑问。二、方法的选择

分子进化树构建及数据分析的简介(入门极品)_图文(精)

分子进化树构建及数据分析的简介(入门极品 [color=black][color=black][b]这是转来的一篇文章,来自丁香园。做病毒的兄弟姐妹肯定离不开进化树的构建和序列比对,及最重要的结果分析。不同的构建方法能带来截然不同的结果。我根据使用经验加了一些标注。 [/b][/color] [/color] 分子进化树构建及数据分析的简介 mediocrebeing, rodger, lylover , 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

分子进化树构建及数据分析的简介(入门极品)

分子进化树构建及数据分析的简介（入门极品）一、引言粗略地归纳一下，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。（clustalX是clustaw的图形化版本，前者在windows环境下使用，后者在DOS环境下是使用） 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答初学者的一些疑问。二、方法的选择首先是方法的选择。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。贝叶斯的方法则太慢。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。对于NJ和ML，是需要选择模型的。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。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。