系统进化树的构建
构建进化树的步骤
构建进化树的步骤通常包括以下几个关键环节：
1. 数据收集：收集相关的生物序列数据，这些数据可以来自于公共数据库，如NCBI的GenBank，也可以通过实验获得。
序列数据包括DNA或蛋白质序列。
2. 序列alignment（序列比对）：使用比对软件如Clustal Omega、MAFFT、MUSCLE等，将收集到的序列进行比对，以确保序列的同源性，并消除由于序列变异导致的噪音。
3. 序列拼接和校正：对测序得到的正向和反向序列进行拼接和校正，以获得完整的序列。
常用的拼接软件有Contig Express、Geneious 和Sequencher等。
4. 选择合适的模型：根据序列数据选择合适的进化模型。
可以使用软件如Modeltest来评估不同的进化模型，选择BIC（Bayesian Information Criterion）分数最低的模型。
5. 建树：选择合适的软件和建树方法来构建进化树。
常用的软件有MEGA、PhyML、MrBayes等，建树方法包括NJ（邻接法）、MP （最大简约法）、ML（最大似然法）等。
6. 建树检验：使用如Bootstrap方法等来检验所建树的稳定性和可靠性。
Bootstrap方法通过重复抽样来检验建树的节点支持度。
7. 绘制进化树：使用软件如TreeDraw、FigTree或在线工具来绘制进化树的图像，以便于分析和展示。
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。
菌株系统进化树的构建-概述说明以及解释
菌株系统进化树的构建-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述菌株系统进化树的构建是一项重要的研究工作，它能够帮助我们了解不同菌株之间的进化关系和演化历史。
菌株系统进化树可以被看作是一种表示不同菌株间亲缘关系的有向无环图，它能够揭示这些菌株之间的共同祖先和演化路径。
菌株系统进化树是基于菌株间的遗传差异来构建的。
通过对不同菌株的基因组、基因序列和遗传标记进行比较分析，我们可以获得它们之间的遗传距离或相异度。
这些数据可以用来构建菌株系统进化树，从而揭示菌株间的进化关系。
构建菌株系统进化树的过程通常包括以下几个步骤：首先收集不同菌株的样本，提取其基因组或基因序列；然后对这些样本进行测序并得到相应的遗传数据；接着利用生物信息学方法对这些数据进行分析和比较，计算出菌株间的遗传距离；最后利用分子进化模型和统计方法构建进化树，并对其进行进一步的验证和分析。
菌株系统进化树的构建具有重要的应用价值。
首先，它可以帮助我们确定不同菌株之间的亲缘关系，进一步理解它们之间的演化过程和机制。
其次，菌株系统进化树可以为微生物分类学和菌群动态变化研究提供重要的参考和指导。
此外，对于研究菌株的致病性、抗药性和生物学特性等方面，菌株系统进化树也具有重要意义。
综上所述，构建菌株系统进化树是一个重要而复杂的研究课题。
通过比较和分析菌株间的遗传数据，我们可以揭示菌株间的亲缘关系和进化历史，进一步推动微生物学和生物进化学的发展。
在接下来的内容中，我们将详细介绍构建菌株系统进化树的方法和应用，以及对未来研究的展望。
1.2 文章结构文章结构是指文章的组织框架和各个部分的排列顺序。
一个良好的文章结构能够帮助读者更好地理解和掌握文章的内容，并且能够使文章的逻辑关系更加清晰和流畅。
本文的结构分为引言、正文和结论三个部分，具体如下：引言部分(Introduction):在引言部分，首先要对菌株系统进化树的概念进行介绍，解释其所涉及的基本概念和理论背景。
原生动物AQPs 系统进化树的构建以及结构分析
有突变的序列，最后剩余 70 个（见表 1），然后对 70 个
氨基酸序列构建系统进化树。
1.2
构建原生动物 AQPs 系统进化树
首先按照 FASTA 格式收集排列 70 个氨基酸序
列，然后在 Mega7 中使用邻位相连（Neighbor-joining，
人体以及微生物中，能够介导不同类型细胞之间一些
小的物质如甘油、尿素和离子甚至气体（如 CO2 等）
的跨膜转运，但是其主要功能还是介导水的跨膜转
运［1］。1988 年 Carbrey 等［2］首次揭示了 AQPs，1991 年
进行分子克隆和功能鉴定，2003 年还因此获得了诺
贝尔化学奖。AQPs 作为一种膜通道蛋白，可以调节
原生动物 AQPs，进行系统进化树分析，并找出了进化
树中成簇 AQPs 的特异性序列。不同成簇 AQPs 中的
特异性序列显示了由于生活环境条件不同等原因导
致的 AQPs 的多态性。
在原生动物 AQPs 的进化树分析中，70 个氨基
酸序列聚成 4 簇。这 4 簇正好对应原生动物的 4 个
纲［13］，这也从进化关系上验证了原生动物分类的科学
2
XP_022588168.1，
OEH75375.1
2
EGC39546.1，
XP_003283881.1
1
XP_008886653.1
1
BAA85158.1
1
CBN74002.1
2
EFA76109.1，XP_020428243.1
1
XP_001465642.1
1
XP_001564626.1
1
MEGA-5软件——系统发育树构建方法
MEGA-5软件——系统发育树构建方法MEGAv5软件——系统发育树构建方法1)序列文本构树之前先将每个样品的序列都分别保存为txt文本文件中，序列只包含序列字母（ATCG或氨基酸简写字母）。
文件名名称可以已经您的想法随意编辑。
2)序列导入MEGA 5首先打开MEGA 5软件，界面如下：然后，导入需要构建系统进化树的序列：点击OK如果是DNA序列，点击DNA，如果是蛋白序列，点击Protein。
出现新的对话框，创建新的数据文件如果是DNA序列，点击DNA，如果是蛋白序列，点击Protein。
导入成功3)序列比对分析点击W，开始比对。
比对完成后删除序列两端不能完全对其的碱基。
系统分析然后，关闭该窗口，在弹出的对话框中选择保存文件，文件名随便去，比如保存为1。
4)系统发育树构建以NJ为例Bootstrap选择1000，点Computer，开始计算计算完毕后，生成系统发育树。
以下“系统发育树树的修饰”方法沿用斑竹brightfuture01的方法5)树的修饰建好树之后，往往需要对树做一些美化。
这个工作完全可以在word中完成，达到发表文章的要求。
点击image，copy to clipboard。
新建一个word文档，选择粘贴。
见下图：在图上点击右键-编辑图片，就可以对文字的字体大小，倾斜等做出修饰。
见下图：这个时候可以通过Adobe professional 对其进行图像导出：先将此word文档打印成PDF，见下图：将打印出来的PDF保存在桌面上，打开，如下图：此时，点击工具，高级编辑工具，裁剪工具，如下图所示：选择需要的区域以删除周围的空白区，双击发育树，会出现下图：点击确定，出现下图 (把空边切掉了)：点击文件，另存为，在保存类型一栏中选择TIFF格式，点击确定后会生成下面这个图片，所生成图片绝对可以满足文章的发表：OK，结束了，自己玩一把吧。
upgma系统发育构建原理
upgma系统发育构建原理UPGMA（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）是一种常用的系统发育构建方法，也被称为加权平均群组法。
它基于一种原理，即越相似的物种在进化过程中越早分离，而越不相似的物种在进化过程中越晚分离。
UPGMA方法的基本思想是通过计算物种间的距离来构建进化树。
距离可以根据物种间的相似性或差异性来衡量。
在UPGMA中，距离被定义为物种间的平均距离，即将两个物种的距离相加后除以2。
这样做的好处是避免了过分关注某些个别物种的距离，使得整个进化树更加平衡。
UPGMA方法的构建过程如下：1. 首先，计算物种间的距离矩阵。
这可以通过比较它们的特征或基因序列等来实现。
距离矩阵是一个对称矩阵，其中的每个元素表示两个物种之间的距离。
2. 选择距离最小的两个物种作为一对，并将它们合并成一个新的群组。
这个新的群组的距离可以通过计算这两个物种的距离的平均值来获得。
3. 更新距离矩阵。
合并后的群组与其他物种的距离需要重新计算。
这可以通过计算新的群组与其他物种的平均距离来实现。
4. 重复步骤2和步骤3，直到所有的物种都被合并成一个群组，形成一颗完整的进化树。
UPGMA方法的优点是简单易懂，计算速度快。
但它也有一些局限性，比如对于一些复杂的进化关系，它可能无法准确地反映出物种间的真实关系。
总结起来，UPGMA方法是一种基于物种间距离的系统发育构建方法。
通过计算物种间的平均距离，并逐步合并最相似的物种，可以构建出一颗简单而合理的进化树。
这种方法在研究物种间的亲缘关系和进化历史时具有重要的应用价值。
系统进化树的构建
系统进化树的构建一、什么是系统进化树系统进化树，又称为生命进化树或物种树，是描述生物进化关系的一种图形表达方式。
它通过比较不同物种之间的形态、生理特征以及遗传信息等多方面的数据，将它们按照演化顺序排列在一个分枝结构图中，以展示各个物种之间的亲缘关系和演化历程。
二、系统进化树的构建方法1. 形态学比较法形态学比较法是最早被使用的构建系统进化树的方法。
该方法主要通过对不同物种之间形态特征的比较，确定它们之间的亲缘关系。
例如，通过对鸟类翅膀长度和颜色等特征进行比较，可以确定它们之间的亲缘关系，并将它们排列在一个分枝结构图中。
2. 分子生物学方法随着分子生物学技术的发展，越来越多的研究者开始使用DNA序列等遗传信息来构建系统进化树。
这种方法主要是通过比较不同物种DNA 序列或蛋白质序列之间的差异性，来推断它们之间的亲缘关系。
例如，通过对人类、猩猩和大猩猩的DNA序列进行比较，可以确定它们在进化过程中的亲缘关系。
3. 综合方法综合方法是将形态学比较法和分子生物学方法结合起来，以获得更准确的系统进化树。
该方法主要是通过对不同物种之间形态特征和遗传信息等多方面的数据进行综合分析，来推断它们之间的亲缘关系。
例如，通过对恐龙化石的形态特征和DNA序列进行比较，可以确定它们在进化过程中的亲缘关系。
三、系统进化树的构建步骤1. 收集数据构建系统进化树需要收集大量的数据，包括形态特征、遗传信息等多方面的数据。
这些数据可以通过实验、文献调查等方式获取。
2. 数据处理收集到的数据需要进行处理和分析，以便于构建系统进化树。
这些处理包括序列比对、计算差异性等操作。
3. 构建树型结构在经过数据处理后，就可以开始构建系统进化树了。
该步骤主要是将不同物种之间的亲缘关系按照演化顺序排列在一个分枝结构图中。
4. 树型验证构建完系统进化树后，需要对其进行验证。
这可以通过计算分支长度、计算拓扑稳定性等方式来实现。
四、系统进化树的应用1. 生物分类学研究系统进化树可以帮助生物学家更准确地确定不同物种之间的亲缘关系，从而更好地进行生物分类学研究。
系统进化树
系统进化树系统进化树是描述通过演化进化过程及其结果的一种有机形式图。
它有助于追溯系统演化的过程，并了解广泛系统之间的关系。
它将复杂的演化过程形象化，以方便理解和记忆。
据研究，在不可追溯的历史时期，系统进化树已经被广泛应用于演化生物学、演化遗传学、演化系统学以及演化基因组学等研究领域中，它可用来描述系统的演化路径、解释种类之间的演化关系以及解释演化系统如何形成和演化。
从这一点来看，系统进化树可以用来指导演化进化研究，反映物种系统演化的大概形态，以及种类之间的演化关系，甚至可以推断物种的演化。
在建立系统进化树时，首先要考虑的是所涉及的物种之间的关系。
系统进化树按照演化过程及其产物，将研究对象分类、组合和排序，以表明它们之间的关系。
系统进化树的建模过程需要使用到构建模型的数据方法。
此外，系统进化树的研究还需要运用演化计算学方法，包括遗传算法和聚类分析。
这些方法可用于量化评估演化过程的多样性，并计算进化距离，从而建立系统进化树。
此外，系统进化树也可以应用于其他领域，如分析社会网络之间的演化过程或研究两个相关事物之间的关系。
系统进化树作为一种用于追溯系统演化的形式图，它有助于追溯系统演化的过程，并了解广泛系统之间的关系。
它是一种有效的演化模型，可用于描述物种系统演化、进行演化建模以及研究两个相关事物之间的关系。
系统进化树是一种有效的演化模型，它可以帮助人们理解进化过程及其产物，探索物种系统演化的大概形态，以及种类之间的演化关系。
同时，系统进化树也可以应用于其他领域，如分析社会网络之间的演化过程或研究两个相关事物之间的关系。
从这一点来看，系统进化树在研究演化进化的过程和结果方面具有重要的应用价值。
在追溯系统演化的过程中，系统进化树是非常有用的，它可以帮助研究者更加容易地理解和追溯演化过程，以及演化结果之间的关系，从而更好地探索生物演化过程。
因此，系统进化树有助于我们更深入地理解演化过程，有助于满足研究者对演化机制的关注。
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根据实际的情况我 们这里选择YES选项
•实例讲解
下一步进入建树的最后阶段
参数设置好之后点 击compute.
在Plylogeny中选择建树方 法，这里我们选择NJ法。 蛋白质序列一般选择Poisson Correction（泊松校正）,对 于核苷酸序列一般采用Pdistance模型
•实例讲解
根据Mega的计算最终我们得到了序列中的进化关系。
菜单栏 工具条
•实例讲解
选择File标签-->Convert file format to Mega.
当给出相应的文件路径之后点击ok
显示文件已经转化为MEGA Format, 点击OK. 将文件保存，牢记路径
•实例讲解
点击，载入MEGA格式的分析序列
•实例讲解
选择数据类型，在本次测试中我们 用的是核苷酸序列。
分子系统发育的核心为构建系统发育进化树 分子系统发育的核心为构建系统发育进化树 核心
系统进化树（1）
进化拓扑结构： 进化拓扑结构： 进化树中不同枝的拓扑图形。 进化树中不同枝的拓扑图形。 根：所有分类的共同祖先。 所有分类的共同祖先。 结点：表示一个分类单元。 结点：表示一个分类单元。 进化支：两种以上生物（ 进化支：两种以上生物（DNA序 序 及其祖先组成的树枝。 列）及其祖先组成的树枝。 进化分支： 进化分支：进化关系的图形表示 进化分支长度： 进化分支长度： 用数值表示的进化枝的变化程度 遗传距离） （遗传距离） 距离标尺： 距离标尺： 生物体或序列之间差异的的 数字 尺度。 尺度。 外群： 外群： 与分析序列相关的生物序列且具 有较远的亲缘关系 结点
•实例讲解
文件下载完之后，这里我们采用事先准备好的序列。 将Fasta 文件直接用 ClustalX 1.83打开
•实例讲解
在进行多序列比对之前我们需要对软件进行一些设置 1.选择Alignment标签 2.选择Output format options PHYLIP软件：PHYLIP MEGA软件：FASTA
猩 猩
结 点
人
进化支
根
一个单位
Hale Waihona Puke 分支 长度狒 狒距离标尺
外 群
系统发育进化树示例
系统发育树重建分析步骤
多序列比对（自动比对，手工校正） 多序列比对（自动比对，手工校正）
选择建树方法 建立进化树
进化树评估
系统发育树重建的基本方法
• 1. 距离法 (distance）
适用序列有较高相似性时
• 2. 最大简约法 (maximum parsimony, MP)
99 BANNAch 68 100 88
BJ9575 YN6 YN0556 LN0684
100
LN0688
81 LN0689
JKT6969
100 94
JKT6423 JKT7043 LNVNE9712
0.05
如果结点的Bootstrap Value >70我们认为 这个分支是可靠的
优化图标
优化选项栏
•实例讲解
点击 Do Complete Alignment,选择保存路径之后点击ALIGN ALIGN，。 ALIGN
•实例讲解
序列比对结束后，比对结果自动跳出。在保存的路径， 序列比对结束后，比对结果自动跳出。在保存的路径，获取 预设的保存格式。 预设的保存格式。Bannavirus.FASTA Bannavirus.phy
分子系统发育分析
• 系统发育进化树（ Phylogenetic tree) 系统发育进化树（
用一种类似树状分支的图形来概括各种生物之间的亲缘关系。 用一种类似树状分支的图形来概括各种生物之间的亲缘关系。
• 系统进化树的主要构成： 系统进化树的主要构成：
结点（ 种群）。 结点（node)：每个结点表示一个分类单元（属、种群）。 ：每个结点表示一个分类单元（ 进化分枝(Clade)： 是指由同一生物进化而来的单一系统群。 进化分枝 ： 是指由同一生物进化而来的单一系统群。 实体抽象为节点，实体间的进化关系抽象为连接 实体抽象为节点，
Random number seed :进化树进行抽样时从第几棵树开始。
将抽样过得序列转换
• DNADIST
优点为： 优点为：简单易用
最新版本下载/地址为：http：/
•实例讲解
下一步我们将介绍如何用MEGA构建我们的进化树，首先请大 家用MEGA软件将我们之前保留的Fasta文件打开这时候会有 两个窗口，选择File标签-->Convert file format to Mega.
实验三.系统发育分析软件的使用
分子系统发育分析
• 系统发育分析研究是研究物种进化和系统 系统发育分析研究是研究物种进化和系统 分类的一种方法 的一种方法， 分类的一种方法，研究对象为携带遗传信 息的生物大分子序列， 生物大分子序列 息的生物大分子序列，采用特定的数理统 计算法来计算生物间的进化关系 并用系 进化关系。 计算法来计算生物间的进化关系。并用系 统进化树， 统进化树，即一种类似树枝状得图形来概 括生物间的这种亲缘关系。 括生物间的这种亲缘关系。
•实例讲解_MEGA软件构建系统进化树
• MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis) 该软件是由Kumar 等编写的进行分子进化遗传分析的免 该软件是由 Kumar等编写的进行分子进化遗传分析的免 Kumar 费软件包， 能对DNA mRNA、 DNA、 费软件包 ， 能对 DNA 、 mRNA 、 氨基酸序列及遗传距离进 行系统发生分析。在建树方法上， 行系统发生分析。在建树方法上，提供了目前最常用的 UPGMA，ML， NJ及 MP法 UPGMA ， ML ， NJ 及 MP 法 ， 对所获得树也可进自举值检验 及标准误估计可靠性检验。 及标准误估计可靠性检验。
适用序列有很高相似性时
• 3. 最大似然法 (maximum likelihood, ML)
– 可用于任何相关序列集合
1. 基于序列距离特征 2+3基于序列离散特征
• 计算速度：
– 距离法 >最大简约法 >最大似然法
系统发育树重建分析过程
直系同源序列 合理的外群
点阵法
动态规划法
字串法
系统发育树构建的相关软件
• • • • • • • • • ClustalX （序列比对软件） Modeltest&MrModeltest(碱基替换模型筛选软件) PHYLIP MEGA PHYML 系统发育树构建软件 PAUP BEAST Figtree (树形显示软件） TreeView （树形显示软件）
• 构建ＮＪ树，可以用PHYLIP或者MEGA • 构建MP树，可以使用PHYLIP或者MEGA • 构建ML树可以使用PHYML，速度快，同时构建ML树还可以用 PHYLIP， • 贝叶斯的算法以MrBayes为代表，不过速度比较慢 关于系统发育分析的更多知识请参阅： /biology/bioinfo2/78842.shtml
• 构建我们自己的Fasta 文件
Fasta文件是直接可以从数 据库中下载得到的，但是 根据实际要求的不同，有 时候我们需要自己构建 Fasta文件。 如果您已近有了想用来构 建进化树的序列，您可以 如右图所示构建自己的文 件，文件的保存格式是： 文件名.txt
•实例讲解
下面我们以版纳病毒为例，构建系统进化树。 首先我们要下载我们所需的序列。 /
• 第一步：双击打开PART 2，SEQBOOT , • SEQBOOT生产随机样本的程序。
• 按路径输入刚才生成的 *.PHY文件；为了避免输入路径的繁 琐，可以直接将文件COPY至PART2文件夹中。
• 第二步：点击回车，出现参数设置页面。设定适当参 数；输出outfile文件。
• 第二步：设置参数后，输入Y。出现Random number seed 设置提示行。
•实例讲解
下面的内容将教大家如何来构建自己的系统进化树。 首先我们需要回忆一个很重要的问题，什么是Fasta 格式? 在生物信息学中，FASTA格式（又称为Pearson格式），是一种基于文本 用于表示核苷酸序列或氨基酸序列的格式。在这种格式中碱基对或氨基 酸用单个字母来编码，且允许在序列前添加序列名及注释。序列文件的 第一行是由大于号“>”或分号“;”打头的任意文字说明（习惯常用“>” 作为起始），用于序列标记。从第二行开始为序列本身，只允许使用既 定的核苷酸或氨基酸编码符号。