分子进化与系统发育分析
分子进化的推导与系统发育树构建研究
分子进化的推导与系统发育树构建研究分子进化的推导和系统发育树构建研究是现代生物学领域中一项重要的研究课题。
它通过分析生物体内的分子遗传信息，来推导物种间的进化关系，并进一步构建系统发育树。
本文将介绍分子进化的推导过程以及系统发育树的构建方法。
在分子进化的推导过程中，研究者通常会选择一段具有较高变异性的DNA、RNA或蛋白质序列作为研究对象。
这些序列在不同物种之间的差异反映了它们的进化关系。
首先，研究者需要对所选序列进行测序，并通过生物信息学方法对序列进行比对和分析。
比对可以揭示序列中的共有特征与差异，而分析则可以计算序列之间的相似性和进化距离。
为了推导物种之间的进化关系，研究者可以利用不同的进化模型进行分析，例如Jukes-Cantor模型、Kimura两参数模型和最大似然法等。
这些模型基于一系列假设和统计方法，可以估计序列的演化速率和进化关系。
通过计算进化距离矩阵，研究者可以建立物种之间的相似性网络图，并利用聚类算法将物种进行分类和分组。
系统发育树是推导物种间进化关系的重要工具。
它是一种图形化的表示方式，用树状结构展示不同物种之间的演化关系。
构建系统发育树的方法有多种，例如最简原则、最大拟然法和贝叶斯推断等。
最简原则是一种直观且简单的构建方法，它假设进化关系中的分支数目最少。
最大拟然法则基于最大似然估计原理，通过计算相似性矩阵的概率分布来确定最优的拓扑结构。
贝叶斯推断则是一种统计推断方法，它通过考虑先验概率和后验概率来推测系统发育树的结构。
在构建系统发育树的过程中，研究者还需要对结果进行评估和验证。
常用的评估指标包括支持率和置信度。
支持率可以评估进化树的可靠性，它通过重复计算获得统计学意义上的支持度。
而置信度则通过随机重抽样验证树的一致性和稳定性。
综上所述，分子进化的推导和系统发育树构建是研究生物进化关系的重要方法。
通过分析分子遗传信息和构建系统发育树，我们可以更好地了解不同物种之间的进化历程和亲缘关系。
浅谈系统发育分析
ML期望能够搜寻出一种进化模型，使得这个模型所能 产生的数据与观察到的数据最相似。 可以计算出每个位点的似然值，所有位点的似然值相 乘就得到了整个进化树的似然值。 在模拟研究中，如果对由相同的模型产生的数据进行 数据分析的话，ML做得总是比ME和MP要好 （Huelsenbeck, 1995）。
PAUP
scavotto@或) ftp:///paup8
MEGA5 q
http://bioinfo.weizmann.ac.il/da tabases/info/mega.sof
MOLPHY
ftp://sunmh.ism.ac.jp/pub/molp hy /sof tware/paml.html"
理论依据（2）
模型组成：
6、样本序列之间的差异代表了感兴趣的宽组。 7、样本序列之间的差异包含了足以解决感兴趣的问题 的系统发育信号。 8、样本序列是随机进化的。 9、序列中的所有位点的进化都是随机的。 10、序列中的每一个位点的进化都是独立的。
系统发育数据分析步骤
比对 建立取代模型 建立进化树 进化树评估
距离建树方法
非加权配对组算术方法（UPGMA， unweighted pair group method with arithmetic mean） 相邻连接方法（NJ，neighbor joining） 最小进化方法（ME,Minimum Evolution）
Distance-based methods
软件的选择
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。 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。
分子进化和系统发育的研究及其应用
分子进化和系统发育的研究及其应用进化是生物学的核心概念之一，分子进化是现代进化生物学的重要组成部分，而分子系统发育则是分子进化研究的一项重要应用。
本文将从分子进化的基本原理出发，介绍分子系统发育的原理、方法与应用，并探讨其在不同领域中的意义。
一、分子进化的基本原理分子进化是基于DNA/RNA序列或蛋白质序列的进化研究分支。
基因等遗传物质包含了生物过去和现在的大部分信息，通过比较彼此的差异，就能推导出它们之间的进化关系。
分子进化的基本原理在于遗传突变的随机性和累积性。
在生物个体复制时，遗传物质会随机地产生突变，这些突变可以累积，最终就会形成差异。
这些差异可以代表生物的基因型和表型的演化历史。
二、分子系统发育的原理分子系统发育是根据生物体DNA/RNA序列或蛋白质序列的变化，推断生物之间的进化关系和亲缘关系的科学。
生物之间的相似性是由共同的祖先所造成的，相似性越大，共同祖先的距离就越近。
分子系统发育利用各个物种之间的序列差异，通过复杂的计算机分析推断各个物种之间的进化关系及其进化时间。
分子系统发育中通常用到的基本原理之一是“钟模型”，即基因变异率（即分子钟）是在所有物种中大致相同的。
换句话说，如果我们确定了一组基因序列的共同祖先时间，我们就可以根据不同物种间的分子差异推定这些物种的进化时间。
三、分子系统发育的方法分子系统发育研究通常使用序列比对、物种树构建、分支支持度评估和模型选择等方法。
下面简要介绍每种方法的基本原理：1. 序列比对序列比对是分子系统发育分析的基础之一，其目的是从一组相关序列中确定基因组中位点、简化不必要的信息，减小计算量。
序列比对中使用的最常用算法是 Needleman-Wunsch（NW）算法和Smith-Waterman（SW）算法。
这些算法旨在寻找两个（或多个）序列之间的最长公共子序列（LCS），并且可以计算序列间的“匹配”和“不匹配”得分。
2. 物种树构建分子系统发育分析的主要目的是构建物种树，物种树是表示生物之间进化关系的分枝图。
生物信息学第七章分子进化与系统发育分析2
生物信息学第七章分子进化与系统发育分析（2）同义与非同义的核苷酸替代❒同义替代：编码区的DNA序列，核苷酸的改变不改变编码的氨基酸的组成❒非同义替代：核苷酸改变，从而改变编码氨基酸的组成❒计算方法：进化通径法Kimura两参数法采用密码子替代模型的最大似然法SdS❒Ka/Ks ~ 1: 中性进化❒Ka/Ks << 1: 阴性选择，净化选择❒Ka/Ks >> 1: 阳性选择，适应性进化❒多数基因为中性进化，约1%的基因受到阳性选择->决定物种形成、新功能的产生❒PAML, MEGA等工具：计算Ka/Ks及统计显著性进化通径法：Nei-Gojobori❒首先需要考虑：潜在的同义（S ）和非同义位点数（N ）❒基本假设：所有核苷酸的替代率相等❒用f i 表示某一个密码子第i 位的核苷酸上发生同义替代的比例；(i=1,2,3)❒所有密码子潜在的同义和非同义替代的位点数定义如下：，n=3-s∑==31i i f s潜在的同义和非同义位点数的估计❒例如对于Phe, 密码子TTT, 第三位T变成C时为同义替代，变成A/G为非同义替代❒因此：❒s=0+0+1/3❒n=3-1/3=8/3❒终止密码子忽略不计；如Cys的TGT, s=0.5整个序列的同义与非同义估计❒和N=3C-S; Sj 为第j 位密码子的s 值，C 为所有密码子的总数❒S+N=3C ：所比较的核苷酸的总数∑==C j j S S 1S d 与N d 的计算：进化通径❒当一对密码子仅存在一个差异时，可以立即判断是同义还是非同义，进化通径只有一种可能；例如对于GTT(Val)和GTA(Val),s d =1,n d =0;而对于ATT(I)和ATG(M)，s d =0,n d =1❒一对密码子存在两个差异时：两种进化通径(简约法，即最少需要)。
例如：比较TTT(Phe)和GTA(Val): (1) TTT(Phe)<->GTT(Val)<->GTA(Val)(2) TTT(Phe)<->TTA(Leu)<->GTA(Val)❒s d =1/2=0.5,n d =3/2=1.5❒同样，终止密码子不予考虑一对密码子存在三个差异时：六种进化通径。
第四章 分子进化分析
1.2.3 最大似然法（ML）
最大似然法(maximum likelihood,ML) ML对 系统发育问题进行了彻底搜查。ML期望能够 搜寻出一种进化模型（包括对进化树本身进 行搜索），使得这个模型所能产生的数据与 观察到的数据最相似.
进化模型可能只是简单地假定所有核苷酸（或 AA）之间相互转变的概率相同，程序会把所有 可能的核苷酸轮流置于进化树的内部节点上， 并且计算每个这样的序列产生实际数据的可能 性（比如两个姊妹群都有核苷酸A，那么如果 假定原先的核苷酸C得到现在的A的可能性比起 假定原先就是A的可能性要小得多），所有可 能性的几率被加总，产生一个特定位点的似然 值，然后这个数据集的所有比对位点的似然值 的加和就是整个进化树的似然值。
2.选择适当的分析方法 如你分析的是DNA数据，可以选择简约法 （DNAPARS），似然法（DNAML， DNAMLK）， 距离法等（DNADIST）。。。 3.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。
Outfile是一个记录文件，记录了分析的 过程和结果，可以直接用文本编辑器（如写 字板）打开。 Outtree是分析结果的树文件，可以用 phylip提供的绘树程序打开查看，也可以用 其他的程序来打开，如treeview。
paralogs
orthologs
1.1.2 类
群
祖先类群(ancestral group):如果一个类群（物种）至少有一 个子裔群，这个原始的类群就称为祖先类群 单系类群（monophyletic group）包含一个祖先类群所有子裔 的群组称为单系类群，其成员间存在共同祖先关系 并系类群（paraphyletic group）和复系类群(polyphyletic group)：不满足单系类群要求，各成员间又具有共同祖先特征 的群组称为并系类群；各成员不具有共同衍生特征也不具有共 同祖先特征，只具有同型特征的分类群组称为复系类群 内类群（ingroup）：一项研究所涉及的某一特定类群可称为内类 群
生物的分子进化与系统发育学
生物的分子进化与系统发育学生物的分子进化与系统发育学是一门研究生物进化过程以及生物种类之间关系的学科。
它通过对生物的分子遗传物质（如DNA、RNA和蛋白质）进行研究，揭示了生物种类的起源和进化历程，并为生物分类和系统发育提供了重要依据。
本文将从分子进化和系统发育两个方面来探讨生物的分子进化与系统发育学。
一、分子进化1. DNA序列分析DNA是生物遗传信息的载体，通过对DNA序列的比较和分析，可以推测物种的亲缘关系和进化历史。
例如，比较不同物种的DNA序列，可以计算出它们之间的遗传距离，从而判断它们的亲缘程度。
同时，DNA序列的碱基组成和变异情况也能揭示生物的进化过程。
2. 蛋白质序列比较蛋白质是生物体内重要的功能分子，不同物种的蛋白质序列差异可以反映它们的进化关系。
通过比较蛋白质序列的同源性，可以推断物种之间的相似性和差异性，进一步揭示它们的进化途径和演化过程。
二、系统发育1. 系统发育树系统发育树是研究生物种类关系的重要工具。
通过对不同物种的分子数据进行分析，可以构建系统发育树，揭示物种之间的进化关系。
系统发育树可以有不同的构建方法，如最大简约法、邻接法等，每种方法都可以提供不同的进化关系图。
2. 分子钟分子钟是一种通过分子数据估算物种分化时间的方法。
它基于遗传变异的推移速率，根据物种的分子特征，估算出不同物种之间的分化时间。
分子钟为研究生物种类的起源和进化历程提供了重要依据。
综上所述，生物的分子进化与系统发育学通过对生物遗传物质进行研究，揭示了生物种类的起源、进化历程以及物种之间的进化关系。
通过分析DNA和蛋白质序列，可以推断物种的亲缘关系和进化途径；通过构建系统发育树和使用分子钟，可以揭示物种之间的进化时间和分化关系。
生物的分子进化与系统发育学在生物分类、物种演化和保护生物多样性等领域具有重要应用价值。
第九章 分子进化与系统发育
UPGMA法
距离最短，代表亲 缘关系最近
d=e=10/2=5
c=19/2=9.5
g=c-d=9.5-5=4.5
d(DE)A=(AE+AD)/2=(41+39)/2=40
A B (CDE)
A -
B 22 -
(CDE) 39.5 41.5 -
a=b=22/2=11
d(CDE)A=(AE+AD+AC)/3=(41+39+39)/3=39.5
• 自20 世纪中叶，随着分子生物学的不断发 展，进化研究也进入了分子进化(molecular evolution)研究水平，并建立了一套依赖于 核酸、蛋白质序列信息的理论和方法。 • 分子进化(molecular evolution): 研究较长时 间内生物遗传信息改变的原因和结果的学 科领域。
直系同源与旁系同源
• 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。
paralogs
orthologs
paralogs
orthologs
以上两个概念代表了两个不同的进化事件
用于分子进化分析中的序列必须是直系同源 的，才能真实反映进化过程。
• 用于构建系统树的数据有二种类型： • 特征数据(character-based data): 它提供了基因、 个体、群体或物种的信息。 • 距离数据(distance-based data): 它涉及的则是 成对基因、个体、群体或物种的信息。距离数 据可由特征数据计算获得，但反过来则不行。 这些数据可以矩阵的形式表达。距离或相似性 的计算总体上是要依据一定的遗传模型，并能 够表示出两个分类单位间的变化量。
贵中医-分子进化发育系统
主要内容
关于分子进化简介 分子进化的模式
分子系统发育分析 分子系统发育分析软件介绍
第二节 分子进化的模式 DNA突变的模式：替代，插入，缺失，倒位； 核苷酸替代：转换 (Transition) & 颠换
(Transversion)
转换：嘌呤被嘌呤替代，或者嘧啶被嘧啶替代
颠换：嘌呤被嘧啶替代，或者嘧啶被嘌呤替代
无根树，有根树，外类群
archaea
archaea
archaea
eukaryote
eukaryote
无根树
eukaryote
eukaryote
通来通来确过通 来确过定外确过定外树类定外树类根群树类根群根群
有有有根根根树树树 根
bacteria outgroup 外外外类类类群群群
archaea archaea archaea
系统发育树重建分析步骤
多序列比对（自动比对，手工校正） 选择建树方法以及替代模型 建立进化树 进化树评估
系统发育树重建的基本方法
1. 最大简约法 (maximum parsimony, MP) 适用序列有很高相似性时
2. 距离法 (distance) 适用序列有 likelihood, ML) 可用于任何相关序列集合
eukaryote eukaryote
eukaryote eukaryote
无根树和有根树：潜在的数目
#Taxa
无根树
有根树
3
1
3
4
3
15
5
15
105
6
105
945
7
945
10,395
…
30
~3.58X1036 ~2.04X1038
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Bioinformatics, 2007-2008, Semester 1, USTC
(1) Tree of Life: 16S rRNA
Bioinformatics, 2007-2008, Semester 1, USTC
Out of Africa
Paralog (旁系同源物)：两个基因在同一物种中，通 过至少一次基因复制的事件而产生。
Xenolog (异同源物)：由某一个水平基因转移事件而 得到的同源序列。
Convergent evolution: 通过不同的进化途径获得相似 的功能，或者，功能替代物。
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paralogs
orthologs
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异同源物
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基因的趋同进化
通过不同的进化过程获得保守的功能
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(Transversion); 3. 基因复制：多基因家族的产生以及伪基因的产生；
A. 单个基因复制 – 重组或者逆转录； B. 染色体片断复制； C. 基因组复制；
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(1) DNA突变的模式
替代
插入Leabharlann 缺失倒位Bioinformatics, 2007-2008, Semester 1, USTC
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第一节 密码子偏好及相应分析
1. 密码子(codon): 在随机或者无自然选择的情况 下，各个密码子出现频率将大致相等。
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Reciprocal Best Hits
?
直系同源物：Reciprocal Best Hits
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(3) HIV protease: 高突变性
梦想走进现实：How?
1. 最理想的方法：化石！—— 然而…零散、不完整 2. 比较形态学和比较生理学：确定大致的进化框
架。—— 然而，细节存在巨多的争议
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第三种方案：分子进化
1. 1964年，Linus Pauling提出分子进化理论； 2. DNA & RNA: 4种碱基；蛋白质分子：20种氨基
分子进化研究的目的
1. 从物种的一些分子特性出发，构建系统发育树，进而了 解物种之间的生物系统发生的关系 —— tree of life; 物种 分类；
2. 大分子功能与结构的分析：同一家族的大分子，具有相 似的三级结构及生化功能，通过序列同源性分析，构建系 统发育树，进行相关分析；功能预测；
趋同进化：Langur
食叶猴 RNASE: 纤维素分解、消化
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同源关系的分析
1.直系同源物的确定：Reciprocal Best Hits; 2. 旁系同源物的确定：BLAST，序列比对及数据
库搜索，至少存在一个共有的功能结构域； 3. 整体分析/蛋白质家族分析：系统发育树的构建；
生物信息学
第六章 分子进化与系统发育分析
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生物学家：We have a dream…
1. Tree of Life: 重建所有生物的进化历史并以系 统树的形式加以描述
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基因复制：染色体片段复制
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基因复制：基因组复制
S. Cerevisiae (酿酒酵母) K. Waltii (克鲁雄酵母)
研究结果： 克鲁雄酵母 中的同源基 因数量与酿 酒酵母相比 为1：2
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(2) 核苷酸替代：转换 & 颠换
1. 转换：嘌呤被嘌呤 替代，或者嘧啶被嘧 啶替代；
2. 颠换：嘌呤被嘧啶 替代，或者嘧啶被嘌 呤替代；
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基因复制：单个基因复制
重组 逆转录
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酸； 3. 发生在分子层面的进化过程：DNA, RNA和蛋白
质分子； 4. 基本假设：核苷酸和氨基酸序列中含有生物进化
历史的全部信息；
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分子进化的模式
1. DNA突变的模式：替代，插入，缺失，倒位； 2. 核苷酸替代：转换 (Transition) & 颠换
53个人的线粒体基因组(16,587bp)
人类迁移的路线
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(2) 同源性分析->功能相似性
Ortholog (直系同源物)：两个基因通过物种形成的事 件而产生，或，源于不同物种的最近的共同祖先的 两个基因，或者两个物种中的同一基因，一般具有 相同的功能。
Ka/Ks >> 1, 强的正选择压力，具有很高的可突 变性
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本章内容提要
1. 密码子偏好及相应分析； 2. 氨基酸序列的进化演变； 3. DNA序列的进化演变； 4. 同义与非同义的核苷酸替代； 5. 系统发育树的构建； 6. 分子钟与线性树； 7. MEGA软件的使用；