分子进化树
系统进化树的解读
系统进化树的解读
系统进化树，也称为分子进化树，是生物进化研究中的一个重要工具。
它通过分析不同生物的基因或蛋白质序列，揭示了生物之间的亲缘关系和进化顺序。
系统进化树的基础是假设所有生物都共享一个共同的祖先，并且随着时间的推移，这个祖先的子孙后代发生了分歧和变化。
这些变化体现在他们的基因或蛋白质序列上，因此可以通过对这些序列进行分析，来构建一个表示生物进化历程的树形图。
解读系统进化树需要一定的专业知识。
首先，你需要了解树中的各个物种是如何被分类的，以及它们在进化树中的位置。
这通常需要参考一些专业的生物学资料或数据库。
其次，你需要理解树中的分支长度和分支角度的含义。
分支长度通常表示从一个共同祖先到两个物种之间的进化距离，而分支角度则表示了这些物种之间的亲缘关系。
例如，如果两个物种在树的同一分支上，说明它们之间的亲缘关系较近；如果它们在不同的分支上，则说明它们之间的亲缘关系较远。
此外，你还需要考虑树的可靠性。
一些因素，如样本数量、采样范围和数据质量等，都会影响树的可靠性。
因此，解读系统进化树时需要谨慎对待，避免过度解读或误
导。
总的来说，系统进化树是一种强大的工具，可以帮助我们理解生物之间的亲缘关系和进化历程。
然而，解读系统进化树需要一定的专业知识和谨慎的态度。
只有这样，我们才能从这些树中获取准确的信息，并对生物进化有更深入的理解。
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
分子进化树构建方法
C B
2
D
outgroup
外群、外围支
Rooted tree vs. Unrooted tree
plant animal
plant
plant animal
Unrooted tree
fungus
animal
bacterium
plant plant plant
animal
Rooted tree
Monophyletic group
Cat Dog Rat Cow 3 4 6 5 7 6 Dog Dog Rat Cat
1
2 2 1 4
计算序 列的距 离，建 立距离 矩阵
Rat
通过距 离矩阵 建进化 树
Cow
Step1. 计算序列的距离，建立距离矩阵
对位排列， 去除空格 （选择替代模型）
Uncorrected “p” distance (=observed percent sequence difference) Kimura 2-parameter distance (estimate of the true number of substitutions between taxa)
A
节点 Node
祖先节点/树 根
Root
内部节点/分歧点
该分支可能的祖先 HTU
系统发生树术语
A clade（进化支） is a group of organisms that includes an ancestor and all descendents of that ancestor. 分支树
Step2. 通过矩阵建树 由进化距离构建进化树的方法有很多，常见有：
1. Unweighted Pair Group Method with Arithmetic mean (UPGMA)
生物竞赛-生物信息学部分-分子进化树
三种不同的Homologs
基因平移与网状树
越来越多的细菌和动植物的基因测试显示，基因并不是简单遗传给 生命树上的个别枝条，它们还在物种之间以不同的进化路径转换，其结 果是一个杂乱无章的“生命网”。
水平基因转移是指在不同生物个体间或单个细胞内部细胞器之间， 遗传物质的交流。早在1993 年，就有生物学家提出细菌的基因排序不 是树状，而是网状。1999年，美国《科学》杂志发表言论说：“生命 进化树并不是真实存在于自然界中的，而是人类用来规划自然界的一个 理论。”但是，有研究者运用更多的研究捍卫达尔文的观点，认为所谓 网状的进化论是理想化、不切实际的想法。
有根树与无根树
有根树反映了树上物种或者基因进化的时间顺序,通过分 析有根树的树枝的长度，可以了解不同的物种或者基因以什么 方式和速率进化。
无根树只反映分类单元之间的距离,而不涉及谁是谁的祖 先问题。
做有根树需要指定outgroup。所谓outgroup，就是你所分
通析的过东外西类之外群的一个group。比如你分析人类的不同人种，就 来选总个之确c保h定i证mp树它an在根ze你e，要你分要析分的析gr哺ou乳p之动外物，，但就又选不个太鳄远鱼就乌行龟了之。类，将
达尔文与《进化论》
达尔文主义
优胜劣汰，适者生存理论： 生物都有繁殖过剩的倾向，而生存空间和食物是有限的，所以生物必须
“为生存而斗争”。在同一种群中的个体存在着一定程度的变异，那些具有能 适应环境的有利变异的个体将存活下来，并繁殖后代，并把有利变异遗传给后 代，不具有有利变异的个体就被淘汰。如果自然条件的变化是有方向的，则在 历史过程中，经过长期的自然选择，微小的变异就得到积累而成为显著的变异。 由此可能导致亚种和新种的形成。以长颈鹿为例：一群长颈鹿，脖子长长短短 的都有，但自然环境中较低处的树叶都吃完了，只有那些脖子长的能够到更高 处叶子的鹿才能吃饱并繁衍后代，而那些脖子不够长的饿死了，也就没有了后 代。
分子进化中的树状图结构研究
分子进化中的树状图结构研究随着科学技术的不断发展以及实验技术的日益成熟，分子进化成为当前生物学研究中的一个重要领域。
而树状图结构则是分子进化研究中不可或缺的工具。
本文将从分子进化的基本概念出发，讲述树状图结构的概念、分类以及在分子进化中的应用。
一、基本概念分子进化指的是将分子水平上的遗传信息转换为演化关系的一种过程。
在分子进化中，分子遗传学家主要通过分析基因或蛋白质序列的差异来推断生物之间的进化关系。
而这些差异可以反映出不同物种之间的亲缘关系以及演化的历史。
二、树状图结构的分类以分子序列的差异为基础推断出物种间亲缘关系的方法有很多，其中最常见的是基于树状图结构的方法。
在这种方法中，通过构建一棵进化树来表达分子序列之间的相对关系，从而推断出物种之间的进化关系。
树状图结构可分为两大类：系统进化树和种系进化树。
系统进化树旨在描述不同生物之间的进化关系，并根据这些关系将生物组织起来。
而种系进化树则主要用于描述生物之间的分类关系，它可以帮助我们更好地理解不同生物之间的关系以及它们之间的共同祖先。
三、树状图结构在分子进化中的应用在分子进化中，树状图结构被广泛应用于分析基因或蛋白质序列之间的亲缘关系。
通过基于序列比对的方法，可以推断出不同序列之间的演化关系，并进而构建进化树。
在这个过程中，不同的技术和算法被用来构建出树状图结构，如距离法、最大拟合法、贝叶斯网络等。
这些算法可以采用不同的评估准则以及树的假设模型，从而得到不同的进化树模型。
不同的模型具有不同的优缺点，因此在选择时需要考虑多个因素。
总之，树状图结构是分子进化研究中不可或缺的工具。
通过建立进化树，我们可以更直观地了解生物的进化历史，同时还可以为其他生物学研究提供有力的支持。
随着技术的不断提升，相信未来树状图结构在分子进化研究中的应用会越来越广泛。
分子系统发育树构建的简易方法
分子系统发育树构建的简易方法
分子系统发育树的构建是根据分子序列的差异来推断不同物种之间的进化关系。
下面是一个简易的分子系统发育树构建方法：
1. 选择目标基因序列：选择与所研究物种相关的基因序列（如核糖体RNA或蛋白质编码基因）作为目标序列。
2. 数据收集：收集各个相关物种的目标基因序列数据。
可以通过公共数据库（如NCBI）或研究文献中的已有数据进行获取。
3. 序列比对：使用序列比对软件将收集到的序列进行比对，找出相同和不同的碱基或氨基酸位置。
常用的比对软件有CLUSTALW和MAFFT。
4. 构建进化树：根据序列比对结果，使用进化树构建软件（如MEGA）进行系统发育树的构建。
常用的进化树构建方法包括最大简约法（UPGMA）和最大似然法（ML）。
5. 进化树评估：对构建的系统发育树进行评估，可以使用Bootstrap方法进行支持值分析，提高树的可靠性。
6. 结果解读：根据构建的系统发育树，可以解读不同物种之间的进化关系和群体间的分化程度。
需要注意的是，分子系统发育树是基于目标基因序列的进化关系推断，仅仅代表目标基因的进化历史，并不一定能完全反映
整个物种的进化历史。
因此，在研究中还需要综合考虑其他重要因素，如形态特征和生态行为等。
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。
进化树分析
V 氨基酸
 例：血红蛋白分子的外区的功能要次于内区的功能，外区的进化速率 是内区进化速率的10倍。
V 核苷酸
 例：DNA密码子的同义替代频率高于非同义替代频率；内含子上的核 苷酸替代频率较高。
分子钟: 进化时间的估计
1. 遗传距离d的计算：
V A. 氨基酸序列：p-距离，d-距离，Γ-距离； V B. DNA序列： Jukes-Cantor距离，Kimura距离；
2. 物种分歧点：使用考古数据确定共有祖先；确 定分化时间T; 3. 计算分子的分化/进化的速率：r=d/2T; 4. 对新的序列，计算分化时间： Tnew=dnew/2r
系统发育分析术语
直系同源(orthologs): 同源的基因是由于共同的 祖先基因进化而产生的. 旁系同源(paralogs): 同源的基因是由于基因复 制产生的.
以上定义源自Fitch, W.M. (1970) Distinguishing homologous from analogous proteins. Syst. Zool. 19, 99–113
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
Taxon C
Taxon A Taxon D
只用分支 信息，无 支长信息
遗传变化
时间
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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（NeighborJoining，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
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。因此，作者并不建议使用PAUP。 而MEGA和PHYLIP也可以用来构建进化树。这里，作者推荐使用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。 构建ML树可以使用PHYML，速度最快。或者使用Tree-puzzle，速度也较快，并且该程序做蛋白质序列的进化树 效果比较好。而PAML则并不适合构建进化树。ML的模型选择是看构出的树的likelihood值，从参数少，简单的 模型试起，到likelihood值最大为止。ML也可以使用PAUP或者PHYLIP来构建。这里作者推荐的工具是BioEdit。 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。(It is not true, PhyML has compiled executables for standard PC running windows.)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。(This is not true. As I know, all the evolutionary models incorporating indels are not practical at this stage and they are not widely implemented at all.) 贝叶斯的算法以MrBayes为代表，不过速度较慢。(It is not true. ML can be even slower when the surface of likelihood is very flat, the optimization procedure will almost never get to that peak. Th power of taking into account the uncertainty in tree reconstruction Bayesian framework should anyway be mentioned somewhere due to popularity of Bayesian methods.)一般的进化树分析中较少应用。(No, I don't agree)由于该方法需要很多 背景的知识，这里不作介绍。
分子进化树构建及数据分析的简介
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成员、小组、音乐人、主办方
大肠杆君的日记
大肠杆君的主页 广播树构建及数据分析的简介 2010-05-28 10:27:11
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。