遗传距离
聚类分析——精选推荐
聚类分析第七章聚类分析第⼀节遗传距离数量性状遗传研究中，常常需要在多性状⽔平上度量个体或群体间的亲疏关系，遗传距离是在多性状⽔平上概括这些研究对象间的亲缘关系疏远程度的有效统计量之⼀。
通过对遗传距离的聚类分析，不仅可以认识所研究对象（个体或群体）间亲缘关系的远近，还可进⼀步研究不同类群间关系远近与杂种优势的关系，为杂交育种和杂种优势的利⽤提供理论和材料依据。
下⾯⾸先介绍有关遗传距离的基本概念—样品与变量，然后介绍遗传距离的具体计算，第三部分介绍聚类分析。
⼀、样品与变量遗传距离可以通过三种不同类型信息获得：表型信息、分⼦（包括DNA和蛋⽩质）标记信息和系谱信息，由这三种信息求得的遗传距离分别称为表型遗传距离、遗传标记距离和系谱遗传距离。
在聚类分析中有两个很重要的概念：样品和变量。
样品是所研究的对象，如不同群体、不同品种以及变异群体内的不同个体等。
为了研究样品间的关系，需要拟定⼀些指标来测试这些样品，这些指标就是变量，如株⾼、产量、籽粒长度、胚颜⾊等为表型性状变量；采⽤分⼦⽣物学技术获得的“0、1”型标记变量被称为分⼦标记变量。
样品间表型性状变量和分⼦标记变量的遗传距离计算⽅法不同，下⾯分别叙述。
⼆、基于数量性状表型数据的遗传距离（⼀）数据变换⼀般来说，⽤来考察样品的表型性状变量有多个，这些变量使⽤的量纲会有不同，取值范围也不相同。
为了使不同量纲、不同取值范围的数据能放在⼀起进⾏⽐较，通常需要对原始数据进⾏变换处理，使之变成⽆量纲⽽具可⽐性。
假设有n个样品，m个变量，y表⽰第i个样品在第j个变量的观测值，ij==。
观测值数据列于表7-1。
1,,;1,,i n j m1. 标准差标准化变换：*(1,2,,;1,2,,)ij jij jy y y i n j m s -=== （7-1）变换后的数据*ij y ⽆量纲，每个变量的样本均值为0，标准差为1。
2. 极差标准化变换：*(1,2,,;1,2,,)i j j ij jy y y i n j m R -=== （7-2）变换后的数据*ij y ⽆量纲，每个变量的样本均值为0，极差为1，且|*ij y |﹤1。
遗传距离 PPT课件
转换/颠换替换分歧度
• 转换距离：序列对之间发生的转换位点数/ 序列长度。
• 颠换距离：序列对之间发生的颠换位点数/ 序列长度
同义/非同义替换分歧度
• 同义替换：蛋白质编码基因序列没有引起氨基酸取代的核 苷酸突变。
• 同义替换距离(dS)、非同义替换距离(dN)计算方法： 1）突变比例法：计算每条序列的同义替换位点数S和非同义 替换位点数N——两序列间的同义替换差异数Sd和非同义替换 差异数Nd——多重替换校正算出dS , dN, P80, MY80, NG86, I95, ZRN98, YN00 2）简并位点法：计算两条序列间无简并位点、二重简并位点、 四重简并位点差异数目——算出dS , dN；LWL85, PB93, L93, C95, MP97 3) 密码子模型法：最大似然法计算61个有义密码子间的同义 和非同义替换速率（Ks, Ka）——计算dS , dN； MG94, GY94, M96, YN98
• 将序列数据转化为距离分析的优点： 1）序列本身很少有直观意义，距离能直观而具 体的表达序列之间差异； 2）将序列转换成距离，能够对各自对应的不同 进化时间的距离作相应校正。 3）距离矩阵方法运算速度快，可用于大规模数 据集的系统分析。 • 缺点： 1）转化过程中部分系统发生信息丢失； 2）转化成距离数据后无法与其他类型性状数据 联合分析； 3）只有通过性状分析才能识别特定的有用性状 （即序列位点），距离数据无法做到。
begin paup; dset dist=jc; showdist; nj; End;
校正的遗传距离
• 随着分歧时间延长，DNA序列上突变的固定数目增加，某些快速 进化位点上发生多重替换的概率增大，多重替换位点中后来发 生的变化将消除早期变化的任何痕迹，这可通过进化过程的假 设估计多重替换的数目来校正。
遗传距离 ppt
统计结果
系统树构建
-
13
基于距离矩阵的系统树
• 聚类分析方法：非加权配对算数平均法UPGMA • 邻接法（NJ）：无根树中一个节点所连接的两
个分类群互为邻居；使用最广泛的距离树，适 用于大数据集 • 最小进化法 • 叠加树法
• 距离树可靠性检验:自举检验、自举内部分支检
验
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•距离树优点： 1）简单 2）稳定 •缺点： 1）信息丢失 2）无比较次优树能力 3）统计学分析困难
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转换/颠换替换分歧度
• 转换距离：序列对之间发生的转换位点数/ 序列长度。
• 颠换距离：序列对之间发生的颠换位点数/ 序列长度
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同义/非同义替换分歧度
•同义替换：蛋白质编码基因序列没有引起氨基酸取代的 核苷酸突变。
•同义替换距离(dS)、非同义替换距离(dN)计算方法： 1）突变比例法：计算每条序列的同义替换位点数S和非 同义替换位点数N——两序列间的同义替换差异数Sd和非 同义替换差异数Nd——多重替换校正算出dS , dN, P80, MY80, NG86, I95, ZRN98, YN00 2）简并位点法：计算两条序列间无简并位点、二重简并 位点、四重简并位点差异数目——算出dS , dN；LWL85, PB93, L93, C95, MP97 3) 密码子模型法：最大似然法计算61个有义密码子间的 同义和非同义替换速率（Ks,- Ka）——计算dS , dN； MG984,
是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。 最大似 然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表。该 方法在每组序列比对中考虑了每个核苷酸替换的概率。
• 贝叶斯系统发生推论法：贝叶斯推断的显著特征是，
分子生态学重要概念——遗传距离及其测度的理论研究概况
模 型 的 假 设 前 提 ， 处 理 实 际 的蛋 白质 或 分 子 数 据 时 选 择 合 适 的模 型 ， 对 数 据 的最 终 解 释 提 供 一 些 帮 助 。 为 和 关 键 词 ： 子 生 态 ； 传 距 离 ； 度 ； 变 模 型 分 遗 测 突
张 爱 兵 ， 正 军 ， 声 江 ， 典 谟 王 谭 李
遗 传 距 离 及 其 测 度
（ 国科 学 院 动 物 研 究 所 ，农 业 虫 鼠 害综 合 治 理 研 究 国 家 重 点 实 验 室 ， 京 １ ０ ８ ） 中 北 ０ ０ ０
ห้องสมุดไป่ตู้
摘 要 ： 述 了遗 传 距 离 的 概 念 、 景 ， 关 遗 传 距 离 的 几 种 基 本 的 突 变 模 型 以 及 和遗 传 距 离 有 关 的 参 量 和 几 种 常 用 统 计 综 背 有
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第 ２ 卷 第 ６期 ２
２０ ０ ２年 ６月
生
态
学
报
Ｖｏ ． ２． ． １ ２ Ｎｏ ６ Ｊｎ ２ ０ ｕ ．， ０ ２
ＡＣＴＡ ＥＣＯＬＯＧＩ ＣＡ ＮＩ ＳＩ ＣＡ
分 子 生 态 学 重 要 概 念 的 理 论 研 究 概 况
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Ｌ ｏａ ｏｙ ｆ ｎｅ ａ ｅ ａ ａ ｍｅ ｔｏ ｎｅ ｔＰｅｔ ａ ｄ Ｒｏ ｅ ｔ ，Ｉ ｓｉｕｅｏ ｏｏ ｙ，ＣｈｉｅｅＡｃ ｄｅ ａｂ ｒ ｔｒ ｏ Ｉ ｔｇｒ ｔｄ Ｍ ｎ ｇｅ ｎ Ｉ ｓｃ ｓｓ ｎ ｄ ｎｓ ｎｔｔ ｔ Ｚｏ ｌｇ ｆ ｆ ｎ ｓ ａ ｍｙ ｉｎ ｅ ） ｆ ｏ Ｓｃｅ ｃｓ ．
遗传距离名词解释
遗传距离名词解释
遗传距离是指不同的种群或种之间的基因差异的程度，并且以某种数值进行度量。
通常由基因频率的某个函数所确定。
常用遗传系统树加以表达。
它有以下含义：
1. 位于同一条染色体上两个基因座间发生交换和重组的机会，两个基因座距离越近，发生重组的机会愈低，反之，重组率愈大，最大值为0.5。
单位为分摩（10%的重组率）或厘摩（1%的重组率）。
2. 遗传学中用交换值表示两个基因在同一染色体上的相对距离。
3. 是通过DNA序列或等位基因频率估计的个体、种群或物种之间遗传差异的大小。
4. 是指两个OTU（Operational Taxonomic Units）之间的差异值，OTU是最基本的分类单位，相同的OTU遗传距离为零，不同的则亲缘关系更远。
5. 它是构建物理遗传图谱的基础，也是利用连锁分析将基因序列从染色体上搜寻出来的位置克隆法的基础。
以上内容仅供参考，如需获取更多信息，建议查阅相关文献或咨询专业人士。
遗传距离计算公式
遗传距离计算公式
1遗传距离
遗传距离（GeneticDistance）是指两个或多个实验物种间遗传变异总量的大小。
它一般用来衡量物种之间的进化距离和基因交换的程度，可以有效的探寻和研究物种的层次关系，以及两个物种的进化历史。
遗传距离的计算公式可以简单地用符号D表达D=Σ(1-P)，其中P表示两个物种的遗传特征的比较结果中的相似性。
比较的遗传特征可以是物种基因组组成或者碱基，也可以是遗传活性水平、疾病风险型或表观遗传剪接特征等。
比如在比较遗传特征1中，有两个物种A和B，物种A有35个特定基因，其中有25个相似，物种B也有35个特定基因，其中有30个相似，那么通过这两个物种的比较，可以得出P=28/35（25+30/2）= 0.8，因此，两个物种的遗传距离，就是D=1-0.8=0.2。
计算遗传距离的过程要求样本的大小，数量决定了精度，所以另外需要注意的是，更大的样本对应更大的精度，所以选择的样本数量对最终的遗传距离计算结果至关重要。
因此，计算遗传距离不仅是一个简单的数据计算，更是一种综合考虑、计算实验，依据是可以从这项计算之中获得有价值的进化距离
和基因交换的程度等信息，更能够用来表征和研究物种之间的相互间关系，从而推进分子进化的研究和深入了解物种的进化历史。
遗传距离的概念和计算方法
遗传距离的概念和计算方法1. 什么是遗传距离？嘿，朋友们，今天咱们聊聊一个有趣的话题——遗传距离。
先别急，你可能会问：遗传距离是什么鬼？其实，这个词听起来很高级，但真心不难理解。
简单来说，遗传距离就是用来衡量生物之间遗传差异的一个指标。
换句话说，它告诉我们不同生物的基因到底“离得远不远”。
就像有些朋友关系特近，你在一起聊聊天就像家人一样，而有些朋友，唉，不好意思，真的不熟啊，隔着一条街都不想打招呼，这就类似于遗传距离。
可别小看这个概念哦，比如我们要研究不同种类的动物、植物，甚至人类，遗传距离可是个重要的参考。
想象一下，如果你想知道家里的小狗和狼有多“亲”，那就得用遗传距离来比一比它们的DNA啦。
因此，遗传距离不仅有趣，还能帮助我们理解生物的进化历程和亲缘关系，真是个有意思的小工具呢。
2. 遗传距离的计算方法2.1 常用的方法说到计算遗传距离，哎呀，那可是有几招嘛。
首先，最常见的方法之一就是“遗传变异法”。
你可以想象一下一堆DNA，当你把它们拼出来，中间的差异就可以算出它们的遗传距离。
这个方法简单粗暴，效果也不错，就像是在你的生活中随便拉个数据出来，就能看出你和你朋友的爱好差异！再有，另一种方法是“连锁不平衡法”。
这可是一种更高级的方法，特别适合用于复杂的群体中。
它利用了遗传标记的分布情况来推测生物之间的亲缘关系。
想象一下，就像你跟朋友一起玩拼图，拼出一副图的过程，不同的拼图块代表不同的遗传标记，通过这些块的排列组合，就能慢慢拼出你和朋友百般不同的身份故事，挺有趣吧！2.2 统计学的运用话说回来，想要准确地计算遗传距离，咱们还得借助一些统计学的技巧。
这其中，“聚类分析”就是个大牌。
它能把有相似遗传特征的生物归类在一起，就像班里的同学，有的爱打球，有的爱读书，通过这些爱好把他们放到不同的“小圈子”里。
也难怪，聚类分析在遗传学研究中可圈可点，真是脱颖而出。
还有一个很酷的工具叫“主成分分析”，简单地说，它能帮助你把复杂的信息变得简单易懂。
我国地方猪种遗传距离测定分析
主要建议
对比品种志的结论，本项目提出了存在同名异种、同 种异名的品种，确定的依据是Bootstrap抽样检验的可 靠程度以及品种表现特性的差异
这些猪品种是：
– 嘉兴黑猪应从太湖猪中划分出来
– 东乡猪与乐平猪是不同品种
– 鄂西黑猪与盆周山地猪是不同品种
– 东山猪从华中两头乌中分离出来
–
河套大耳猪、淮南猪、莱芜猪和马身猪合称为黄淮海黑 猪不妥，它们是不同的品种
…...
…...
NCAF
27个猪微卫星座位名称(FAO-ISAG) 及所在染色体位置
座位 染色体 座位 染色体 座位 染色体
位置
位置
位置
CGA
1p Sw122
6
S0090 12
S0155 1q S0228
6
S0068 13
Sw240 2p Sw632
7
S0215 13
S0226 2q S0101
7
技术方案
数据统计分析
– 等位基因频率 (GenePop，Version3.1) – 遗传杂合度、多态信息含量 – 遗传距离（Dispan, 1993, DA和DS） – 聚类分析（UPGMA和NJ法）
NCAF
主要研究成果
NCAF
主要研究成果
完成26个微卫星和8个血液蛋白基因座位的多态性 研究，建立了一套完善的分子标记检测技术
Sw857 14
Sw72
3p S0025
8
S0355 15
S0002 3q S0178
8
Sw936 15
S0227
4
Sw911
9
S0026 16
S0005
5
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基于距离矩阵的系统树
• 聚类分析方法：非加权配对算数平均法UPGMA • 邻接法（NJ）：无根树中一个节点所连接的两个 分类群互为邻居；使用最广泛的距离树，适用于 大数据集 • 最小进化法 • 叠加树法
• 距离树可靠性检验:自举检验、自举内部分支检验
• 距离树优点： 1）简单 2）稳定 • 缺点： 1）信息丢失 2）无比较次优树能力 3）统计学分析困难 • 建树软件： PAUP、MEGA、PHYLIP等
• 距离矩阵法 • 简约法：简约法利用系统发生学上的离散资料作为特征所
构成的矩阵估计一个或多个最佳的系统发生树，而这些资料 来源可能是有遗传关系的多个物种或多个族群，之后最大简 约法在可能的亲缘树中挑选需最少步骤可形成者作为所估计 的亲缘关系树。
• 最大似然法：最大似然法明确地使用概率模型， 其目标
• Begin paup; bootstrap nreps=1000 search=nj; end;
begin paup; dset dist=jc; showdist; nj; End;
转换/颠换替换分歧度
• 转换距离：序列对之间发生的转换位点数/ 序列长度。 • 颠换距离：序列对之间发生的颠换位点数/ 序列长度
同义/非同义替换分歧度
• 同义替换：蛋白质编码基因序列没有引起氨基酸取代的核 苷酸突变。 • 同义替换距离(dS)、非同义替换距离(dN)计算方法： 1）突变比例法：计算每条序列的同义替换位点数S和非同义 替换位点数N——两序列间的同义替换差异数Sd和非同义替换 差异数Nd——多重替换校正算出dS , dN, P80, MY80, NG86, I95, ZRN98, YN00 2）简并位点法：计算两条序列间无简并位点、二重简并位点、 四重简并位点差异数目——算出dS , dN；LWL85, PB93, L93, C95, MP97 3) 密码子模型法：最大似然法计算61个有义密码子间的同义 和非同义替换速率（Ks, Ka）——计算dS , dN； MG94, GY94, M96, YN98
校正的遗传距离
基因组距离
• 基因组距离：从一个基因组进化到另一个 基因组所发生的遗传改变事件的最小数目。 包含基因含量距离、基因重复距离、基因 重排距离、字符串向量距离、蛋白结构距 离
计算遗传距离的软件
• PAUP、MEGA6、TREECON、DAMBE、DnaSP、 TREE-PUZ似核苷酸）
未校正遗传距离
• 未校正遗传距离：将两个序列的所有同源位点逐一 比较，对差异绝对值求和，可以直接获得两序列间发 生的总替换数，也可以对indel、转换和颠换分别计数， 求出两条序列之间发生的indel数、转换数和颠换数。 这些数据除以序列长度就是各自的差异百分比，即未 校正的遗传距离（p-distance）。
第四讲 遗传距离与距离树
概念
• 遗传距离：以任何对象（序列、基因次序、基 因有无、蛋白质结构域等）采用各种方法估计 的两个OTU（个体、群体、物种、种上分类单 元或基因家族序列）之间的差异值。与距离相 对的是相似性。
• 距离矩阵：假设有n个OUT，则需要计算的成对 距离有n(n-1)/2个，通常以上三角或下三角表示。
遗传距离计算方法
• 未校正的遗传距离 1）总替换分歧度
2）转换/颠换替换分歧度
3）同义/非同义替换分歧度 4）indel距离 • 校正的遗传距离 1）独立估计方法: 解析公式法（JC69; K80）、最大似然法；
2）同步估计方法
• LogDet距离（考虑进化过程中碱基组成的不稳定性） • 基因组距离
是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。 最大似 然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表。该 方法在每组序列比对中考虑了每个核苷酸替换的概率。 为了得到一个统计结论能够利用先验信息和样本信息。
• 贝叶斯系统发生推论法：贝叶斯推断的显著特征是，
• 1980-2010年系统发生分析文献数量、分析方法及软件使用情况的 统计结果 系统树构建
总替换分歧度
• 总替换分歧度：根据序列之间的所有类型的差 异计算的未校正的遗传距离。仅适用于相似性 较高的序列。 • p=nd/n; nd为两条序列之间不匹配的位点数目， n为比对后序列长度 • 注意事项： 1）序列末端长度变异的处理 2）空位处理：作为性状；两两删除；完全删除 3）相同残基位点数目的确定：严格定义；宽松 定义（嘧啶、嘌呤） 4）模糊残基处理
• 将序列数据转化为距离分析的优点： 1）序列本身很少有直观意义，距离能直观而具 体的表达序列之间差异； 2）将序列转换成距离，能够对各自对应的不同 进化时间的距离作相应校正。 3）距离矩阵方法运算速度快，可用于大规模数 据集的系统分析。 • 缺点： 1）转化过程中部分系统发生信息丢失； 2）转化成距离数据后无法与其他类型性状数据 联合分析； 3）只有通过性状分析才能识别特定的有用性状 （即序列位点），距离数据无法做到。