构建分子进化树
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)
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。
分子进化学中的进化树构建方法
分子进化学中的进化树构建方法随着科技的进步和生物技术的广泛应用，分子生物学的研究逐渐深入，成为生物学、生物技术和医药学等领域的重要研究方向。
而分子进化学作为分子生物学中的一个重要分支，研究物种间的分子差异和进化关系。
其中，构建进化树是分子进化学研究中的重要工作，下面我们来了解一下进化树构建的方法。
一、进化树的基本概念进化树是描述不同物种、不同基因或不同蛋白质之间进化关系的图形化表示。
在进化树中，每一个分支代表了一个物种、一个基因或一个蛋白质序列，分支的长度表示了物种、基因或序列的进化距离，而进化距离则是衡量不同物种或不同序列之间关系的基本参数。
而构建进化树的过程则是根据分子序列数据的重构得到物种或基因的进化树。
二、进化树的构建方法构建进化树有多种方法，主要有距离矩阵法、系统发育学法、最大似然法和贝叶斯法等。
下面我们逐一介绍这些方法的基本原理。
1.距离矩阵法距离矩阵法是最早采用的一种构建进化树的方法，它基于序列之间的距离矩阵计算和聚类方法来得到进化树。
该方法首先计算所有分子序列之间的距离（距离可由序列相似性计算得出），然后根据聚类方法构建进化树。
聚类方法包括单链接聚类、均链接聚类和最大链接聚类等。
距离矩阵法的优点是构建速度快、适用性广，但是对于高变异的序列来说，该方法可能会产生误导性的结果。
2.系统发育学法系统发育学法是基于系统学原理，采用系统发生学的理论和方法来构建进化树。
该方法主要是通过分子序列的相似性构建系统发育分析矩阵，然后利用不同的计算方法（如UPGMA、NJ和ML等）推断进化树。
系统发育学法的优点是能够更准确地反映分子序列的演化，并且可以通过不同的方法比较结果，但是该方法需要大量的计算资源和长时间的计算。
3.最大似然法最大似然法是一种统计学上的方法，通过最大化序列数据与观测数据的相似度，来推断出最可能的进化树。
该方法需要整合进化模型和数据，然后计算不同进化模型下数据的似然函数，最终选择似然度最大的进化树。
phylophlan构建进化树的原理
一、phylophlan的介绍phylophlan是一种用于建立进化树的工具，它利用基因组学数据来推断生物进化关系的工具。
通过比较不同物种的基因组序列，phylophlan可以帮助研究者理解生物物种之间的遗传差异和亲缘关系。
二、phylophlan的原理1. 建立物种基因组数据库phylophlan需要建立一个包含各种物种基因组数据的数据库。
这些基因组数据可以来自公共数据库或者用户自己的实验数据。
这些基因组数据包含了各种物种的DNA序列信息。
2. 提取共同的基因片段phylophlan会从不同物种的基因组数据中提取共同的基因片段。
这些共同的基因片段通常被称为核心基因组。
这些核心基因组在不同物种中存在，并且具有一定的保守性，可以在物种之间进行比较和分析。
3. 构建物种间的进化模型接下来，phylophlan利用这些核心基因组数据来构建不同物种之间的进化模型。
进化模型可以反映不同物种之间的亲缘关系和演化历史。
phylophlan利用这些进化模型来推断物种之间的共同祖先和演化路径。
4. 构建进化树phylophlan根据构建的进化模型，利用一定的算法来建立进化树。
进化树可以显示物种之间的亲缘关系和演化路径。
通过进化树，研究者可以更好地理解不同物种之间的遗传差异和演化关系。
三、应用举例1. 物种分类和演化研究phylophlan可以帮助生物学家更好地理解不同物种之间的遗传差异和亲缘关系，为物种分类和演化研究提供重要的工具和数据支持。
2. 药物研发和生物技术应用在药物研发和生物技术应用领域，phylophlan可以帮助科研人员对不同物种的基因组进行比较分析，找到相关的基因和信号通路，为药物研发和生物技术的应用提供重要的参考和支持。
四、结论phylophlan作为一种用于建立进化树的工具，可以帮助生物学家更好地理解不同物种之间的遗传差异和亲缘关系，为物种分类和演化研究提供重要的工具和数据支持。
phylophlan在药物研发和生物技术应用领域也具有重要的应用前景。
怎样使用MEGA建立进化树
怎样使用MEGA建立进化树在进行生物信息学研究中，建立进化树是一项非常重要的任务。
MEGA （分子进化遗传学分析）是一款常用的软件，专门用于进行进化树和多序列分析。
下面将详细介绍如何使用MEGA建立进化树。
安装完成后，打开MEGA软件。
在MEGA的主界面上，有几个常用的功能选项，包括「File」、「Edit」、「View」、「Tools」、「Align」、「Phylogeny」和「Help」。
我们主要关注「Phylogeny」（进化树）选项。
在新窗口中，我们需要选择构建进化树的方法。
MEGA支持多种构建进化树的方法，包括Neighbor Joining、Maximum Parsimony、Maximum Likelihood和Bayesian等。
在这里，我们以Neighbor Joining方法为例进行演示。
在Neighbor Joining方法中，我们需要先选择计算进化距离的方法。
MEGA支持许多计算进化距离的方法，如P-distance、Kimura 2-parameter、Tamura 3-parameter等。
在这里，我们选择P-distance方法。
在选择了计算进化距离的方法后，我们还需要选择树的标准。
MEGA支持Bootstrap（Bootstrap方法是统计学中一种用于评估统计性信号和树的可靠性的方法）和Nearest-Neighbor Interchange等标准。
在这里，我们选择Bootstrap标准。
在选择了进化距离的方法和树的标准后，我们需要选择输入序列数据的文件格式。
MEGA支持多种格式的序列文件，如FASTA、PHYLIP和MEGA 等。
选择相应的格式后，我们需要导入序列数据。
可以通过从文件中导入或从剪贴板中粘贴来导入序列数据。
MEGA是一款非常强大的进化树分析软件，但对于初学者来说，可能需要一些时间去了解其中的各种选项和功能。
因此，建议在使用MEGA之前，先阅读相关文档和教程，以便更好地使用MEGA进行进化树的构建和分析。
建立进化树的方法
建立进化树的一般步骤：MEGA 的全称是Molecular Evolutionary Genetics Analysis 分子进化遗传分析。
MEGA 可用于序列比对、进化树的推断、估计分子进化速度、验证进化假说等。
MEGA 还可以通过网络（NCBI）进行序列的比对和数据的搜索。
打开软件选择Alignment ---- Alignment Explorer/CLUSTAL，出现一个对话框：根据提示内容，进行选择，在此我选择第一个“Create a new alignment”，出现：根据自己的序列是核酸还是氨基酸序列进行选择，在此我选择“Yes”，出现：Date --- Open --- Retrieve Sequences from File ，选择已在Clustal X中已对齐的格式文件[CLUSTAL文件(.aln)]，如下图：选择之后，得到：双击文件名可以进行修改(某些Clustal X版本无法识别原FASTA文件名的，在这里就可以修改了，就像我用汉化版的Clustal X 1.81不可以识别某些序列文件名) ，修改后如下：右键菜单点击删除Clustal X中附带的“※”号行，修改文件名后可以保存“当前比对结果”，以便下次再用。
然后再补充一下，此软件整合了Clustal X程序，菜单Alignment中选择“Align by ClustalX”即可。
选择所要比对的序列，单击后出现下面这个对话框：选择默认设置，点击OK就进行比对了。
此后会出现一个过渡对话框，显示的是两两比对和多序列比对的过程：等待其运行完成后，可以保存，也可以直接删除，出现对话框：选择Yes，出现：输入一个名称,如SIV-N2，接下来几步类似,保存后点YES出现:当这个序列数据界面出来后，注意软件的主界面发生了一定的变化，多出了几个功能菜单：选择主界面中的Phylogeny菜单，Bootstrap Test of Phylogeny --- Neighbor-joining…Bootstrap选择1000次重复，模型选择核酸---p-distance。
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monkey
dog hamster bovine
PQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN
LQVRDVELAGAPGEGGLQPLALEGALQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN PQVAQLELGGGPGADDLQTLALEVAQQKRGIVDQCCTSICSLYQLENYCN PQVGALELAGGPGAGG-----LEGPPQKRGIVEQCCASVCSLYQLENYCN
生物信息学
第五章
多序列对位排列和进化分析 （ I）
多序列对位排列
Multiple Sequence Alignment (MSA)
chicken
xenopቤተ መጻሕፍቲ ባይዱs human
PLVSS---PLRGEAGVLPFQQEEYEKVKRGIVEQCCHNTCSLYQLENYCN
ALVSG---PQDNELDGMQLQPQEYQKMKRGIVEQCCHSTCSLFQLESYCN LQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN
Using ClustalX for multiple sequence alignment
by Jarno Tuimala
两种工作模式:
Multiple Alignment
Profile Alignment
第一步：输入序列
File
Load sequences
1、序列为多重fasta格式（可进行编 辑，保存为txt文件）
Clustal使用方法
Clustal：目前应用最广泛的 MSA 方法
可在线分析
可在本地计算机运行 序列输入、输出格式
Input FASTA
NBRF/PIR EMBL/SWISSPROT ALN GCG/MSF GCG9/RSF GDE
/
>sequence 1 ATTGCAGTTCG CA …… >sequence 2 ATAGCACATCG CA…… >sequence 3 ATGCCACTCCG CC……
guinea pig PQVEQTELGMGLGAGGLQPLALEMALQKRGIVDQCCTGTCTRHQLQSYCN
Bring the greatest number of similar characters into the same column of the alignment
为什么要做MSA？
Gene tree
a b
A B
Species tree
c
C
We often assume that gene trees give us species trees
为什么要做MSA？
Contig assembly
怎么做MSA？
动态规划算法（dynamic programming）：MSA 改进算法（heuristic algorithm）：
3、为便于识别 每条序列，可在 >后输入物种名 称，并用空格和 其它描述内容分 开，如： 2、序列文件所在路径不能有空格和 中文字符（如放在系统桌面），否则 ClustalX无法载入
>Human gi|301129180|ref|NP_001180303.1| resistin [Homo sapiens]
用于描述一组序列之间的相似性关系，以便了解一个基因家族 的基本特征，寻找motif，保守区域等。用于预测新序列的二 级和三级结构，进而推测其生物学功能。
Find out which parts “do the same thing”
为什么要做MSA？
用于描述同源序列之间的亲缘关系的远近，应用到分子进化 分析中。是构建分子进化树的基础。
/Tools/msa/clustalw2/
粘贴或上载序列
调整参数 多序列对位排列结果 Alignments
Result Summary
/Tools/msa/clustalw/help/
Clustal离线分析方法（ClustalX） 下载安装 自带Help文件
可进一步对排列好的序列进行修饰（2）
ESPript 多种修饰 功能，突出相同或相似位点 http://espript.ibcp.fr/ESPript/cgi-bin/ESPript.cgi 在EBI ClustalW结果网页下载“Alignments”(CLUSTALW format)
Output ALN
NBRF/PIR GCG/MSF PHYLIP NEXUS GDE/FASTA
Clustal W/X算法基础
两两比对 构建距离矩阵
构建指导树 （guide tree）
将距离最近的两条 序列用动态规划的 算法进行比对； “渐进”的加上其 他的序列
Clustal在线分析方法（ClustalW） EBI的ClustalW分析网页
第二步：设定比对参数
第三步：进行序列比对，得到结果
第四步：评价比对质量
打开比对结果: 1、可在ClustalX中直接输出打印 2、可用写字板打开aln文件
3、可将aln文件以图形展示，更直观
更改参数、手动编辑，使之具有生物学意义
可进一步对排列好的序列进行修饰（1）
Boxshade 突出相同或相似位点 （/software/BOX_form.html）
1. 渐进法（progressive methods）：Clustal, T-Coffee, MUSCLE 2. 迭代法（iterative methods）：PRRP, DIALIGN 3. 其它算法：Partial Order Algorithm、profile HMM、 meta-methods (MAFFT)… /Tools/msa/ Current Opinion in Structural Biology 2006, 16:368–373
在EBI ClustalW结果网页复制序列比对结果
在“Boxshade”网页粘贴序列，在“Input sequence format”栏目选择“ALN”，在“Output format”栏目 选择“RTF_new”
在结果网页点击“here is your output number 1”
修饰过的排列结果