进化树(Phylogenetictree)
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。
进化树(精美自制)PPT
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).
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
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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。
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。
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）。
手把手教你构建系统进化树(2021年)
97 NR 116489.1 Pseudomonas stutzeri strain VKM B-975 16S ribosomal RNA partial sequence NR 113652.1 Pseudomonas stutzeri strain NBRC 14165 16S ribosomal RNA partial sequence
进化分析流程
测序组装
• 将克隆扩增测序得到的基因进行测序。
Blast
• 比对找到相似度最高的几个基因，将这几个基因的 序列（Fasta格式文件）下载下来，整合在一个*.txt 文档中。
比对序列
• 用Mega 7.0的ClustalW做多序列联配，比对结果用*.meg格式 保存。或者用Clustal X软件进行比对，比对结果保存为*.aln, 再用Mega 转化为*.meg格式。
DNA→ DNA
ezbiocloud https:///identify
cDNA→蛋 白质
蛋白质 →cDNA
蛋白质→蛋白 质
NCBI
输入测序组装后的序列
ezbiocloud
输入序列名称 输入测序组装后的序列
比对序列
MEGA可识别fasta格式文件比对前将xxx.txt 重命名为xxx.fasta
构建系统进化树
1） 在构建系统树时，使用了Bootstrap法进行检验。在做Bootstrap时，以原序列为蓝本随机重组生成新的序列， 重复估算模型。如果原序列计算得到的分枝在新Bootstrap中依然频繁出现，则该分枝的可信度高。分枝在 Bootstrap中出现的频率就是表征分枝可信度的参数。 2） Original Tree是应用估算模型形成的最优系统树。在Original Tree上有计算得到的距离数据，可以表征两个基 因的亲缘远近；MEGA形成的Original Tree上也有频率参数，实际来自Bootstrap Consensus Tree的对应分枝。 3） Bootstrap Consensus Tree 是很多次Bootstrap得到的平均结果，它不包含进化距离信息（在设置View时无法 调用，也没有意义），分枝上的数字代表该分枝的频率参数。另外，它的拓扑结构也可能与Original Tree很不相同。
手把手教你构建系统进化树
9、要学生做的事，教职员躬亲共做； 要学生 学的知 识，教 职员躬 亲共学 ；要学 生守的 规则， 教职员 躬亲共 守。2021/6/292021/6/29Tuesday, June 29, 2021
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以外米缀蛾的cds为例，点击cdsTA格式，如何保 存见下图
一般情况下点
击该页的右上 角有send 图标， 选择后点击 create file 即 可下载。Txt可 以打开。
该图显示的是
序列全长的 FASTA格式下 载。
因为我采取基于氨
17、儿童是中心，教育的措施便围绕 他们而 组织起 来。2021/6/292021/6/292021/6/292021/6/29
2、Our destiny offers not only the cup of despair, but the chalice of opportunity. (Richard Nixon, American President )命运给予我们的不是失望之酒，而是机会之杯。二〇二一年六月十七日2021年6月17日星期四 3、Patience is bitter, but its fruit is sweet. (Jean Jacques Rousseau , French thinker)忍耐是痛苦的，但它的果实是甜蜜的。10:516.17.202110:516.17.202110:5110:51:196.17.202110:516.17.2021 4、All that you do, do with your might; things done by halves are never done right. ----R.H. Stoddard, American poet做一切事都应尽力而为，半途而废永远不行6.17.20216.17.202110:5110:5110:51:1910:51:19 5、You have to believe in yourself. That's the secret of success. ----Charles Chaplin人必须相信自己，这是成功的秘诀。-Thursday, June 17, 2021June 21Thursday, June 17, 20216/17/2021
构建生物进化树的方法比较
极为详细的建树方法，新手入门推荐生物进化树的构建目录前言 (2)一、 NCBI (6)二、 Mega (9)三、 DNAMAN (15)四、DNAStar (18)五、 Bio edit (21)前言1．背景资料进化树(evolutionary tree)又名系统树(phylogenetie tree)进化树，用来表示物种间亲缘关系远近的树状结构图。
在进化树中，各个分类单元（物种）依据进化关系的远近，被安放在树状图表上的不同位置。
所以，进化树简单地表示生物的进化历程和亲缘关系。
已发展成为多学科(包括生命科学中的进化论、遗传学、分类学、分子生物学、生物化学、生物物理学和生态学,又包括数学中的概率统计、图论、计算机科学和群论)交叉形成的一个边缘领域。
归纳总结生物进化的总趋势有以下几类：①结构上：由简单到复杂②生活环境上：由水生到陆生③进化水平上：由低等到高等一般来说，进化树是一个二叉树。
它由很多的分支和节点构成。
根据位置的不同，进化树的节点分为外部节点和内部节点，外部节点就是我们要进行分类的分类单元（物种）。
而物种之间的进化关系则用节点之间的连线表示。
内部节点表示进化事件发生的地方，或表示分类单元进化的祖先。
在同一个进化树中，分类单元的选择应当标准一致。
进化树上不同节点之间的连线称为分支，其中有一端与叶子节点相连的分支称为外枝，不与叶子节点相连的分支称为内枝。
进化树一般有两种：有根树和无根树。
有根树有一个鲜明的特征，那就是它有一个唯一的根节点。
这个根节点可以理解为所有其他节点的共同祖先。
所以，有根树能可以准确地反映各个物种的进化顺序，从根节点进化到任何其他节点只有能有一条惟一的路径。
无根树则不能直接给出根节点，无根树只反映各个不同节点之间的进化关系的远近，没有物种如何进化的过程。
但是，我们可以在无根树种指派根节点，从而找出各个物种的进化路径。
无根树有根树放射树分子进化树(以分子数据为依据构建的进化树)不仅精确地反映物种间或群体间在进化过程中发生的极微细的遗传变异(小至一个氨基酸或一个核昔酸差异)，而且借助化石提供的大分子类群的分化年代能定量地估计出物种间或群体间的分化年代，这对进化论的研究而言无疑是一场革命。
生物信息学中的序列比对与进化树构建
生物信息学中的序列比对与进化树构建生物信息学是一门涉及生命科学和计算科学的交叉学科，其应用在分子生物学、生物医学、生态学、进化论、生物技术等诸多领域中。
序列比对和进化树构建是生物信息学的重要组成部分，是理解生物学进化的重要途径之一。
一、序列比对序列比对是将两个或多个蛋白质或核酸序列究竟有多少相同、多少不同进行比较的过程。
序列比对在生物学中极其重要，因为它可以帮助科学家确定两个生物物种之间的相似性，进而推断它们之间的亲缘关系以及共同祖先的时间。
序列比对中最基础和常用的方法是全局比对和局部比对。
全局比对试图比较两个序列的完整长度，一般用于比较相似性较高的序列，它最先被应用于分析DNA和蛋白质，是序列比对过程中最古老、最经典的算法方法。
而局部比对则更注重比较两个序列中的相似区域，忽略其中任何间隔，通常用于比较两个较短的序列或者两个相对较不相关的序列。
例如，在核酸序列比对中，这种算法更适用于获取多个剪接变异或者重复序列之间的相似性。
另外，序列比对有一个关键问题，就是如何准确的衡量两条序列的相似性和相异性。
在这方面有很多方法，例如编辑距离、盒子型、PAM矩阵、BLOSUM 矩阵等等，其中都采用了不同的评分标准。
二、进化树构建进化树（Phylogenetic Tree）是用来表示生物物种间亲缘关系的结构，也称演化树或家谱树。
进化树是通过对基于DNA和RNA等生物分子序列进行分析，推导出各物种之间共同祖先的关系构建起来的，同时它也综合了形态、系统和分子信息等其他生物学数据。
进化树的构建过程中涉及许多算法，其中最基础的是贪心算法。
贪心法从序列的最初状态开始，一步步选择最佳的演化路径，最终得到最优的进化树；而Neighborhood-joining (NJ)算法则是以序列之间的 Jukes-Cantor 模型距离或 Kimura 二参数模型距离为基础，使用最小进化步骤（Minimum Evolution，ME）标准构建进化树，是目前应用比较广泛的算法。
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”。
构建生物进化树的方法比较
极为详细的建树方法，新手入门推荐生物进化树的构建目录前言 (2)一、NCBI (6)二、Mega (9)三、DNAMAN (15)四、DNAStar (18)五、Bio edit (21)前言1．背景资料进化树(evolutionary tree)又名系统树(phylogenetie tree)进化树，用来表示物种间亲缘关系远近的树状结构图。
在进化树中，各个分类单元(物种)依据进化关系的远近，被安放在树状图表上的不同位置。
所以，进化树简单地表示生物的进化历程和亲缘关系。
已发展成为多学科(包括生命科学中的进化论、遗传学、分类学、分子生物学、生物化学、生物物理学和生态学,又包括数学中的概率统计、图论、计算机科学和群论)交叉形成的一个边缘领域归纳总结生物进化的总趋势有以下几类：①结构上：由简单到复杂②生活环境上：由水生到陆生③进化水平上：由低等到高等般来说，进化树是一个二叉树。
它由很多的分支和节点构成。
根据位置的不同，进化树的节点分为外部节点和内部节点，外部节点就是我们要进行分类的分类单元（物种）。
而物种之间的进化关系则用节点之间的连线表示。
内部节点表示进化事件发生的地方，或表示分类单元进化的祖先。
在同一个进化树中，分类单元的选择应当标准一致。
进化树上不同节点之间的连线称为分支，其中有一端与叶子节点相连的分支称为外枝，不与叶子节点相连的分支称为内枝。
进化树一般有两种：有根树和无根树。
有根树有一个鲜明的特征，那就是它有一个唯一的根节点。
这个根节点可以理解为所有其他节点的共同祖先。
所以，有根树能可以准确地反映各个物种的进化顺序，从根节点进化到任何其他节点只有能有一条惟一的路径。
无根树则不能直接给出根节点，无根树只反映各个不同节点之间的进化关系的远近，没有物种如何进化的过程。
但是，我们可以在无根树种指派根节点，从而找出各个物种的进化路径。
无根树有根树P i-aυ<Jf1r ⅛dl Uff--UIIJ L EIrtF□Ξ= ≡qE τ9pg ⅛⅛^t IS Ii昨沪加沁込訴缈吋HiHiOAD 栽陶瓯目L QdKi 颐*5gS*回皿跡評 l Λ⅛W^yw ^λ皿 WE IA f jfWWdDaLo ⅜LLKIjSMBr何亞口羽BaPfMt3ntgMfM ffi a≡∣⅛4ijιWrWalXtJ^u<unuaj□GQ ⅞M/WmV分子进化树（以分子数据为依据构建的进化树）不仅精确地反映物种间或群体间在进化过程中发生的极微细的遗传变异（小至一个氨基酸或一个核昔酸差异），而且借助化石提供的大分子类群的分化年代能定量地估计出物种间或群体间的分化年代，这对进化论的研究而言无疑是一场革命。
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确定运行后就会出现下面这个
采用变通的办法，下载新版Dnapars ver3.61
同样修改参数M
成功运行！
最后Dnapars ver3.61输出二个文件，分别命名为dnapars,outfile和dnapars,outtree
最后运行consense，导入dnapars,outtree
打开consense,outfile
2
To reconstrut phyligenetic tree，构建一个进化树；
3
对进化树进行评估。主要采用Bootst：最大简约法
1
首先用ClustalW比对序列。
2
使用SEQBOOT产生重复随机序列。
3
使用DNAPARS构造进化树。
4
使用CONSENSUS分析一致性。
首先用CLUSTALX对齐序列，输出1.phy，文本 编辑器打开后如下图：
共8个序列，每个序列50个碱基。
然后，打开软件SEQBOOT，如下图
输入刚才生成的1.PHY文件 输入一个4N+1的数字后，比如5。
Bootstraping法就是从整个序列的碱基（氨基酸）中 任意选取一半，剩下的一半序列随机补齐组成一个 新的序列。这样，一个序列就可以变成了许多序列。 一个多序列组也就可以变成许多个多序列组。根据 某种算法（最大简约性法、最大可能性法、除权配 对法或邻位相连法）每个多序列组都可以生成一个 进化树。将生成的许多进化树进行比较，按照多数 规则（majority-rule）我们就会得到一个最“逼真” 的进化树。
如图：
对比两种方法得到的进化树结果
谢谢。
用PHYLIP构建进化树
冯伟，北医三院血管医学研究所 snooppyyy@
进化树（Phylogenetic tree）分析
对于一个完整的进化树分析需要以下几个步骤
1 To align sequences，要对所分析的多序列目标进行排列；常用的软件有： CLUSTALX和CLUSTALW。
R选项让使用者输入republicate的数目。所谓 republicate就是用Bootstrap法生成的一个多序列组。
打开输出文件，如图，得到了100组序列集。 文件为2,out
打开DNAPARS
输入Seqboot的输出文件，2,out 新建dnapars的输出文件 3,out
修改参数M
以这个输出文件为输入文件，执行NEIGHBOR软件
修改M的参数为100
修改后结果如图，选Y后运行，最后得到两个文件neighbor,outfile 和neighbor,outtree
最后用CONSENSE读入neighbor,outtree，运行后生成两个文 件，outfile和outtree，打开outfile文件，即可查看结果。
第二种方法，邻位相连法
① 首先执行SEQBOOT软件将这8个序列变成100 个republicate ；
② DNADIST软件，把SEQBOOT生成的文件输 入；
③ 执行NEIGHBOR，输入DNADIST的输出文件； ④ CONSENSE，查看最后结果。
运行DNADIST，导入Seqboot的输出文件
并且命名DNADIST的生成文件为dnadist,outfile
修改参数T，键入15-30之间的数字； 修改参数M，改为100
运行后生成文件如下图
这个文件包含了与输入文件相同的100个 republicate，只不过每个republicate是以两 两序列的进化距离来表示。文件中的每个 republicate都省略了第一排的Mo3 Mo5 Mo6 Mo7 Mo8 Mo9 Mo12 Mo13。