分子系统发育分析的生物信息学方法
生物信息学 第八章 系统发育分析
系统发生（或种系发生、系统发育，phylogeny）是指生物形成或进化的历史。系统发 生学(phylogenetics)研究物种之间的进化关系，其基本思想是比较物种的特征，并认为特征
相似的物种在遗传学上接近。系统发生研究的结果往往以系统发生树（phylogenetic tree）表
8.1.3 距离和特征
用于构建系统发生树的分子数据分成两类：（1）距离（distances）数据，常用距离矩 阵描述，表示两个数据集之间所有两两差异；（2）特征(characters)数据，表示分子所具有 的特征。 分子系统发生分析的目的是探讨物种之间的进化关系，其分析的对象往往是一组同源的 序列。这些序列取自于不同生物基因组的共同位点。序列比对是进行同源分析的一种基本手 段，是进行系统发生分析的基础，一般采用基于两两比对渐进的多重序列比对方法，如 ClustalW 程序。通过序列的比对，可以分析序列之间的差异，计算序列之间的距离。 无论是 DNA 序列，还是蛋白质序列，都是由特定字母表中的字符组成的。计算序列之 间距离的一个前提条件是要有一个字符替换模型，替换模型影响序列多重比对的结果，影响 系统发生树的构造结果。在具体的分析过程中，需要选择一个合理的字符替换模型，参见第 3 章的各种打分模型或代价、距离模型。 距离（或者相似度）是反映序列之间关系的一种度量，是建立系统发生树时所常用的一 类数据。在计算距离之前，首先进行序列比对，然后累加每个比对位置的得分。可以应用第
的连线称为分支，其中一端与叶节点相连的为外支，不与叶节点相连的为内支。
系统发生树有许多形式：可能是有根树（rooted tree），也可能是无根树（unrooted tree）；
可能是一般的树，也可能是二叉树；可能是有权值的树（或标度树，scaled tree，树中标明
实验六-系统发育分析-Phylip-生物信息学
实验六系统发育分析－PhylipPHYLIP网址： /phylip.html实习内容：（一）序列的前期准备（二）最大简约法建树（Maximum Parsimony）（三）最大似然法建树(Maximum Likelihood )（四）距离法建树(Distance Method)作业：任意选取五个以上物种的同源核酸或/和蛋白质序列,分别采用最大简约法，最大似然法和距离法构建进化树，给出简洁的步骤和必要的图示，并分析这三种方法的差别。
答：五种核酸序列：>Rattus norvegicus gi|17985948|ref|NM_033234.1| Rattus norvegicus hemoglobin, beta (Hbb), mRNA>Mus musculus gi|218749876|ref|NM_008220.4| Mus musculus hemoglobin, beta adult major chain (Hbb-b1), mRNA>Bos taurus gi|160358323|ref|NM_173917.2| Bos taurus hemoglobin, beta (HBB), mRNA>Homo sapiens gi|28302128|ref|NM_000518.4| Homo sapiens hemoglobin, beta (HBB), mRNA>Sus scrofa gi|261245057|ref|NM_001144841.1| Sus scrofa hemoglobin, beta (HBB), mRNAseqboot运行后输出文件内容及用CLUSTALX进行多条序列比对构建的进化树最大简约法建树步骤：1、打开DNAPARS，将刚才生成的seqb文件名输入。
2、改M选项为分析multiple data sets(多个数据），其它参数不变，运行将生成两个文件outfile和outtree，将outfile更名为mpfile，将outtree更名为mptree。
生物信息学分析方法
跨膜结构域预测 TMHMM
http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHM M-2.0/
蛋白互作网络 STRING
http://string.embl.de
polymerase
DNA repair
helicase
双序列比对 序列分析 多序列比对（系统进化树、保守基序） ORF(Open Reading Frame)分析 基因结构分析（外显子、内含子）
节律基因Timeless
数据库 MGI
/
数据库 NCBI
https:///Blast.cgi
数据库 TAIR
/
多序列比对 MEGA
/
LTR
MSA-like TGA-element
414
568 289
CCGAAA
CCCAACGGT AACGAC
low-temperature responsiveness
cell cycle regulation auxin-responsive element
转录因子结合位点分析 JASPAR
/
系统发育树 MEGA
/
保守基序分析 MEME
/tools/meme
基因结构 GSDS
http://gsds.cLeabharlann /
启动子分析 PlantCARE
基序名称 位置 序列特征 功能
常用的生物信息学 分析方法
第十组
生物信息学Bioinformatics
生物信息学是一门在生命科学的研究中，以计算机为工具 对生物信息进行储存、检索和分析的科学。 生物信息学基本上是分子生物 学与信息技术的结合体。
研究材料和结果是各种各样
的生物学数据 研究工具是计算机 研究方法包括对生物学数据的 搜索（收集和筛选）、处理 （编辑、整理、管理和显示） 及利用（计算、模拟）
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。
分子进化与系统发育分析
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；
Reciprocal Best Hits
?
直系同源物：Reciprocal Best Hits
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。
paralogs orthologs
异同源物
基因的趋同进化
通过不同的进化过程获得保守的功能
趋同进化：Langur
食叶猴
RNASE: 纤维素分解、消化
A. 编码区：阳性选择 1%；中性进化：80%；阴性进 化：19%；
tRNA & Anticodon
1. 每一个密码子，对应 一个tRNA；
2. tRNA通过Anticodon 来识别codon,联系 mRNA和氨基酸序列的 合成；
3. 密码子的使用偏好： 由密码子对应的tRNA的 进化及丰度来决定。
碱基出现的频率
1. 假如：每个核苷酸位点上的替代是随机发生的， 则A,T,C,G出现的频率应该大致相等；
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。
2. 密码子偏好：各个物种中，编码同一氨基酸的不 同同义密码子的频率非常不一致；
3. 可能的原因：密码子对应的同功tRNA丰度的不 同。
标准密码子
大肠杆菌RNA聚合酶
大肠杆菌RNA聚合酶 (2)
生物信息学分析方法
核酸和蛋白质序列分析蛋白质, 核酸, 序列关键词：核酸序列? ? 蛋白质序列? ? 分析软件? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ??在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。
通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。
通过启动子预测、CpG岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。
通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。
尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。
此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。
上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。
本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站（）,可以直接点击进入检索网站。
? ?下面介绍其中一些基本分析。
值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。
（一）核酸序列分析1、双序列比对（pairwise alignment）? ?双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法为代表。
由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。
根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。
分子系统发育分析的生物信息学方法
分子系统发育分析的生物信息学方法一、概述分子系统发育分析的生物信息学方法，是生物信息学领域中的重要研究手段，其核心在于利用分子层面的数据揭示生物体之间的进化关系。
该方法主要通过对DNA或蛋白质的分子序列信息进行分析，计算序列间的相似性，从而估计基因分子进化的速率、基因间序列的分歧时间以及物种或基因在系统发育中的位置。
在分子系统发育分析中，生物信息学方法的应用不仅限于单条生物序列的进化信息提取，还涉及到多条生物序列之间的比对与关联分析。
通过比较不同物种间的基因序列，可以揭示它们之间的进化关系和亲缘关系。
生物信息学方法还可以利用数学模型和计算机程序，构建系统发育树，直观地展示物种之间的进化历程。
随着生物信息学技术的不断发展，分子系统发育分析的生物信息学方法也在不断更新和完善。
新的算法和工具不断涌现，使得我们能够更准确地分析生物序列数据，揭示生物进化的奥秘。
分子系统发育分析的生物信息学方法在生物学研究中具有广泛的应用前景和重要的实践价值。
本文将详细介绍分子系统发育分析的生物信息学方法，包括单条生物序列的进化信息提取、多条生物序列的比对与关联分析、系统发育树的构建等方面，并探讨这些方法在生物学研究中的应用和未来发展。
1. 分子系统发育学概述分子系统发育学，作为系统发育系统学的一个重要分支，致力于通过深入剖析生物大分子（如蛋白质、核酸等）的结构与功能，揭示生物各类群之间的谱系发生关系。
这一学科不仅涵盖了生物进化历程的宏观视角，更通过分子生物学技术和计算机技术的结合，深入到微观层面，从而为我们提供了生物演化的全新理解。
在分子系统发育学的研究中，基因或生物体的系统发育关系常常通过构建有根或无根的树状结构来展示。
这种树状结构不仅揭示了物种之间的亲缘关系，还为我们理解物种的进化历程和演化模式提供了关键线索。
通过多重序列比对，研究者可以分析一组相关基因或蛋白质，进而推断和评估不同基因间的进化关系，这包括分子进化（基因树）和物种进化（物种树）的研究。
生物信息学的基本方法和应用
生物信息学的基本方法和应用生物信息学是一门近几十年来发展迅速的交叉学科，涉及生物学、物理学、计算机科学、数学等多个领域，其主要任务是利用计算机技术来处理、分析和利用生物信息数据，以解决生物学中的重大问题。
生物信息学常用的工具包括基于序列的分析、基于结构的分析、基于功能的分析和生物网络分析等。
下面我们就来看一下生物信息学的基本方法和应用。
一、基于序列的分析基于序列的分析是生物信息学中最基本的分析方法。
它主要基于DNA、RNA或蛋白质序列的比对和相似性计算来进行。
常见的序列分析工具包括BLAST、FASTA、ClustalW等。
BLAST是目前最常用的序列比对工具之一，它能够通过比对相似序列来推测未知序列的功能。
FASTA和ClustalW也是常用的序列比对工具，它们可以比较多个序列间的相似性，较好地完成序列比对工作。
基于序列的分析可应用于基因注释、基因组比较、系统发育分析等，是生物信息学研究的重要工具。
二、基于结构的分析基于结构的分析主要是通过计算蛋白质的二级结构、三级结构或结合位点等信息进行分析。
通过蛋白质结构的比对和相似性计算可以推测其功能、进行药物研究等。
常见的基于结构的分析工具包括PDB、MolProbity、DOCK等。
PDB是全球公认的蛋白质结构数据库，提供了大量的蛋白质结构信息。
MolProbity可以用于评价蛋白质结构的质量，DOCK则可用于药物分子的分子对接和筛选。
基于结构的分析可以应用于药物设计、酶学研究、基因调控研究等，其研究价值非常高。
三、基于功能的分析基于功能的分析主要是通过对基因、基因产物的功能进行预测和分析。
常见的基于功能的分析工具包括KEGG、GO、DAVID 等。
KEGG是一种常用的基因注释工具，它提供了大量的代谢通路、遗传学和蛋白质家族信息。
GO是一个功能注释数据库，通过对GO注释进行统计分析，可以推测某个基因是否与某个生物过程或功能相关。
DAVID则可以进行大规模基因列表的分析和注释。
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分子系统发育分析的生物信息学方法
作者：郭一冉
来源：《山西农经》 2016年第12期
!生命的进化是漫长的。
史学界针对物种的进化史进行研究，都试图从生物化石中寻找物
种进化的证据，但毕竟化石数量有限，而且通过这种方式所获得的进化信息是零散的。
所以，
要对生物的进化史以及生物之间的进化关系充分掌握，目前的学术界会普遍采用解剖学、发育学的相关理论进行研究。
但是，这些研究方法都不同程度地存在着依赖性，这就必然会导致研
究中存在着局限性。
生物的结构相似，但是，进化的途径并不完全相同。
比如，鱼类和脊椎动
物的眼睛所发挥的功能是相同的，但是，进化的途径却是完全不同的。
随着分子生物学的发展，对物种进化的研究就可以从生物分子的层面展开，以获得更为准确的物种进化信息。
1 物种进
化研究中分子系统发育分析所发挥的作用系统发育学又被称为“系统发生学”，主要的研究内
容是物种形成的历史和进化的历史，而且还针对物种在进化过程中相互之间所存在的关系进行
研究。
在生物信息学研究领域中，系统发育学是重要的分支。
在对物种进化进行研究的过程中，从系统发育学的角度进行研究，可以对物种的进化史更好地掌握，基于此而对生命的起源进行
探索，包括物种的变异、物种的差异、物种的基因功能以及从生态学的角度对微生物的研究等等。
随着生物学的研究进入到分子层面，基因技术开始融入到生物进化史研究中。
特别是基因
测序技术的发展，诸如RNA、DNA 以及蛋白质等等的生物序列逐渐积累起来，这就使得生物进
化史研究进入到分析层面。
在很多生物学专家看来，在生物分子中就可以获得物种进化的信息，而且相比较于从生物化石获取信息要容易得多[1]。
所以，生物研究领域对于物种的进化进行研究，多会从分析层面展开。
随着学界对物种发育的研究采用生物信息学的方法，能够涉及到的
研究学科越来越多，除了计算机技术和生物学之外，包括数学、统计学等等都被用于研究中，
从分子的层面对生物进化史研究水平逐渐提高，而且在研究方法上不断实现创新。
2 分子层面的物种进化信息2.1 单条生物序列中所含有的进化信息如果生物的基因或者蛋
白质均为同源的，当从一条序列向另一条序列进化的时候，对于进化的概率进行计算，就需要
通过变异的次数对物种进化的距离进行衡量。
刻画单条序列的分子进化的过程中所产生的信息，就是计算局部位点上所存在的碱基变异情况或者是氨基酸残基上所存在的变异情况，所有的进
化事件，包括进化信息的插入、进化信息的删除以及进化信息的转化等等，都会详细记录下来。
在提取进化信息的时候，从单基因水平进行提取，就是将能够对物种进化情况有所反映的基因提取出来，通过比较不同物种之间的基因而获得两条基因序列所存在的不同之处。
不同物
种的基因序列差异越小，就意味着物种之间所存在的进化距离就越近。
2.2 多条生物序列中所
含有的进化信息对于多条生物序列中所含有的进化信息进行研究，主要采用两种方法。
其一，
在系统发育树的构建上采用单序列信息，用于表示物种系统；其二，采用比对的算法从多条生
物序列的角度对同源基因进行比对，之后串联所获得的结果。
根据所获得的比对结果将系统发
育树进行重新构建[2]。
同源基因被找出来之后，就将这些基因信息充分利用起来，并对这些信息进行分类。
比如，对神经嵴细胞采用生物信息学的方法对基因差异进行分析，可以利用DAVID 数据
库对与基因有关的数据进行富集，并根据需要予以分类。
DAVID数据库可以对500 个基因所发生的改变情况进行生物信息学分析，具体操作：打开DAVID 网页进入到指定的数据库中，将发
生改变的神经嵴细胞基因提取出来，从原有的表格中复制到具有统计功能的基因输入框中。
数
据提交完毕后，选择“Start Analysis”并点击，就可以对这500 个基因进行生物信息学分析了。
（下图：神经嵴细胞分化）
3 采用系统发育树针对物种进化关系进行研究3.1 建立在字符序列基础上而采用的系统发
育树算法建立在字符序列基础上而采用的系统发育树算法是将可以发挥各种功能的树搜索出来，选择对给定序列能够给予很好的解释的树，用以对物种的系统发育进行研究。
3.1.1 最大简约法。
最大简约法以通过最小的改变对物种群体之间所存在的差异进行观察。
在对发育树的选择上，要选择进化次数最小的那棵树而对物种进化关系进行研究。
多年来，采
用这种方式对生物的进化情况进行研究，随着物种数量的增多，这种方法由于没有对树中的分
支进行掌握，导致物种进化的距离无法明确地反映出来。
3.1.2 最大似然法。
最大似然法所采用的是进化模型，通过将模式数据与真实的数据信息之间对比，统计相似程度。
最大似然法的数据统计效果良好，其不仅对物种进化的距离充分考虑，还对距离的相关内容进行了刻画。
但是，采用这种方法需要对发育树分支的拓扑结构进行
研究，计算过程非常复杂。
如果物种的数量大，采用这种方法很显然是不适宜的。
3.1.3 贝叶斯推断法。
贝叶斯推断法是基于最大后验概率原理，通过所掌握的先验知识对
后验的分布情况进行求解。
要求所选择的发育树为最大后验概率，对发育树为真的概率进行分析，并采用贝叶斯法进行推断。
这种方法被广泛地应用。
但是，在推断的过程中，需要对先验
概率进行估计，还要对各种参数进行集成，所以，在计算的时候需要消耗大量的时间，所以，贝叶斯推断法存在着局限性。
3.2 基于物种进化距离的系统发育树算法基于物种进化距离的系统发育树算法中，较为经
典的是两种算法，即，UPJMA 法和邻接法。
其中的邻接法属于是合并算法，虽然这种算法并不
能将计算结果精确到最小进化树，但是可以获得近似的数值，不仅计算的速度快，而且具有较高的准确率。
基于物种进化距离而采用邻接法，可以使得计算的过程和所获得的结果更容易被
理解，与常规的字符序列方法相比，不仅计算的速度上存在着优势，而且还可以将物种距离的矩阵计算出来，之后就能够采用聚类算法将物种的发育树构建起来。
结束语随着信息技术的发展，计算机技术逐渐渗入到生物进化史研究中。
计算机具有很强
的数据处理能力，在对生物进化相关的数据进行处理的时候，不仅数据处理能力提高了，而且
数据处理成本有所降低。
所以，采用生物信息学方法对分析系统发育系统进行分析非常必要。