浅谈系统发育分析
生物学中的系统发育研究
生物学中的系统发育研究生物学中的系统发育研究，也称为系统分类学或系统学，是一门研究生物种类之间演化历程和亲缘关系的科学。
它通过观察和比较不同物种的形态、生理和分子特征，以及研究基因组的相似性与差异性，来构建生物分类的树状图，称为系统发育树。
这些树状图可以帮助我们理解生命的多样性和相互关系，并揭示物种的进化历史。
系统发育研究的基础是分类学。
分类学是生物学中最古老的科学之一，旨在对生物进行有效地分类和命名。
传统的分类学主要依靠外部形态特征，如体格、形状和结构等进行分类。
然而，随着科技的发展，系统发育学逐渐成为了生物分类的主流方法。
系统发育学通过建立分类的系统树，可以更准确地描述生物界的多样性和演化关系。
系统树是一个分层次结构，将物种分为不同的分类群。
这些分类群根据它们之间的相似性和共同祖先来确定。
较为相似的物种分为亚群，而具有共同祖先的物种则被分为更大的群体。
通过比较这些树枝上的分支长度和形态，我们可以推断物种间的亲缘关系。
在系统发育研究中，分子标记是一种常用的工具。
通过分析DNA或蛋白质序列的相似性和差异性，可以估计物种间的亲缘关系。
分子标记的研究方法包括DNA测序、多态性分析和核酸杂交等。
例如，通过比较不同物种的线粒体DNA序列，可以揭示它们之间的演化关系，甚至可以追溯到远古时期的共同祖先。
除了分子标记，形态特征也是系统发育研究的重要依据。
物种的形态特征可以包括体格结构、生长模式、器官形态等。
通过观察物种的形态特征并进行比较，可以揭示它们之间的相似性和差异性，进而推断亲缘关系。
例如，比较不同鸟类的喙形状和脚结构可以确定它们之间的亲缘关系。
系统发育研究的结果对于生物学研究具有重要意义。
首先，系统发育树不仅可以描述生物种类之间的关系，还可以帮助我们预测不同物种的遗传特征和生物学特征。
其次，系统发育树可以为生物分类提供基础。
基于系统发育树，我们可以建立更准确和全面的分类系统，为物种的命名和鉴定提供依据。
谈一谈对发育分析的认识
谈一谈对发育分析的认识
传统的物种鉴定分析中会利用物种的性状构建矩阵然后绘制系统发育树。
随着分子生物学的发展，尤其是测序技术的进展，利用Marker序列进行同源序列比对，之后可以计算遗传距离矩阵，绘制系统发育树，通过分子钟计算进化速率，计算进化选择压力等等。
系统发育分析最原始的数据是序列信息，可以是核酸序列也可以是蛋白序列。
这些序列可以是自己测序获得，例如原来的EST序列，基因序列；也可以是公共数据库（GenBank，EBI，Swissprot 等）来源的已发表数据。
现在也有利用SNP，基因排列顺序与间距等信息进行系统发育分析的。
获得序列后要进行多序列比对，有多种工具都可以完成：MEGA，Bioedit，Clustal，MAFFT，MUSCLE等。
构建系统发育树可以是单基因建树也可以是多基因建树，现在转录组测序和基因组测序已经非常普遍，所以多基因建树是越来越多，因为单基因的序列信息比较少很容易造成偏差。
在多基因建树的时候，序列文件建议保存为.fasta文件，按每个基因一个文件保存，在每个文件中按相同的物种顺序保存fasta格式的序列，物种名的ID要特别注意，因为部分软件只识别前十个字符，当物种名是拉丁名的话，结果能让你哭死。
多序列比对推荐使用MAFFT，它的精度和速度都是比较好的，而且命令行操作，批量处理很容易。
序列比对完后可以进行序列保守性选择（Gblock），替换饱和性检验（PAUP麻烦要自己作图，DAMBE）等分析，检测序列是否适合
用来构建系统发育树。
浅谈系统发育分析
• 序列相似性：序列比对过程中用来描 述检测序列和目标序列之间相似DNA碱基或 氨基酸残基序列所占比例 同源性：两个基因或蛋白质序列具有共同祖 先的结论 备注：同源序列多表现一致性，相似不一定 同源
直系同源
旁系同源
• 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 • 外类群（outgroup）：不包含在内类群中又与之有一定关 系的类群，为了比较内类群中各成员的特征差异．
序列比对 • 序列比对分为双序列比对和多重序列 比对。双序列比对表示两条序列之间的变化 • 分类群数目较少且序列较短的对位排列， 可以用手工排序，但数目多且序列较长的 对位排列，一般使用计算机软件进行处理 ，如CLUSTAL系列软件正是必不可少的常 用软件，利用软件进行排序会有一些偏差 ，这时就需要手工进行校正 实现软件：ClustalX、BioEdit
外类群选择 • 选择一个或多个已知与分析序列关系较远 的序列作为外类群; • 外类群可以辅助定位树根; • 外类群序列必须与剩余序列关系较近，但 外类群序列与其他序列间的差异必须比其 他序列之间的差异更显著
确定核苷酸替代模型——似然法
• 对于氨基酸序列的替代通常使用 P 距离、泊松校 正距离或Г距离来计算距离矩阵 • 对于 DNA序列恢复突变与同义替代的可能性大大增加， 需要选择适合的核苷酸替代模型将序列中的碱基替换比率 信息加入到距离测度 • 常用的替换模型包括Jukes-Cantor 模型、Kimura 模型、 Tamura-Nei 模型 实现软件:Modeltest，对56个DNA进化模型进行检验，目 前jModelTest能实现88个
第九章 系统发育分析
第九章系统发育分析Mark A. Hershkovitz and Detlef D.LeipeNational Center for Biotechnology InformationNational Library of MedicineNational Institutes of HealthBethesda,Maryland系统发育学研究的是进化关系，系统发育分析就是要推断或者评估这些进化关系。
通过系统发育分析所推断出来的进化关系一般用分枝图表（进化树）来描述，这个进化树就描述了同一谱系的进化关系，包括了分子进化（基因树）、物种进化以及分子进化和物种进化的综合。
因为”clade”这个词（拥有共同祖先的同一谱系）在希腊文中的本意是分支，所以系统发育学有时被称为遗传分类学(cladistics)。
在现代系统发育学研究中，研究的重点已经不再是生物的形态学特征或者其他特性，而是生物大分子尤其是序列。
尽管本章的目的是想描述一个万能的系统发育分析方法，但是这个目标过于天真，是不可能实现的(Hills et al.,1993)。
虽然人们已经设计了大量的用于系统发育的算法、过程和计算机程序，这些方法的可靠性和实用性还是依赖于数据的结构和大小，因此关于这些方法的优点和缺点的激烈争论成了分类学和系统发育学期刊的热门课题（Avise, 1994:Saitou, 1996; Li, 1997; Swofford et al., 1996a）。
Hillis等人（1993）曾经极其简单地介绍过系统发育学。
比起许多其它学科而言，用计算的方法进行系统发育分析很容易得到错误的结果，而且出错的危险几乎是不可避免的；其它学科一般都会有实验基础，而系统发育分析不太可能会拥有实验基础，至多也就是一些模拟实验或者病毒实验（Hillis et al., 1994）；实际上，系统发育的发生过程都是已经完成的历史，只能去推断或者评估，而无法再现了。
浅谈系统发育分析及进化树制作课件
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
目录CONTENTS
• 系统发育分析简介 • 进化树基本概念 • 进化树的制作方法 • 系统发育分析的挑战与未来发展 • 实践案例分享 • 总结与展望
01
系统发育分析简介
定义与重要性
定义
系统发育分析是一种研究生物种群进化历程和亲缘关系的方法，通过比较不同 物种间的基因、蛋白质等分子序列差异，构建进化树来揭示生物的演化关系。
重复构建
为确保结果的稳定性，对同一数据集进行多次重复构 建进化树。
01
系统发育分析的挑 战与未来发展
当前面临的主要问题
数据获取与整合
系统发育分析需要大量的基因序 列数据，如何高效获取和整合这 些数据是一个挑战。
算法复杂度与计算
资源
随着数据量的增长，传统的系统 发育分析算法面临计算效率和资 源消耗的挑战。
物种间基因序列差
异
不同物种的基因序列存在较大差 异，如何准确识别和比较这些差 异是系统发育分析的关键。
未来发展方向与趋势
Байду номын сангаас
01
大数据技术的应用
利用大数据技术对海量基因序列 数据进行处理和分析，提高系统 发育分析的效率和准确性。
02
算法优化和并行计 算
通过算法优化和并行计算技术， 降低系统发育分析的计算复杂度 ，提高计算效率。
基于已知物种的进化关系 ，构建一棵假设树，常用 软件如RAxML。
贝叶斯法
基于贝叶斯统计理论，模 拟基因序列的进化过程， 常用软件如MrBayes。
参数设置与优化
模型选择
根据基因序列的特点选择合适的进化模型，如GTR、 GTR+I+G等。
实习五：系统发育分析-PHYLIP,MEGA, MrBayes
实习五：系统发育分析－PHYLIP，MEGA, MrBayes学号姓名专业年级实验时间提交报告时间实验目的：1. 学会使用PHYLIP，MEGA和MrBayes构建进化树2. 学会分析建树结果，体会各种方法差异实验内容：系统发育（phylogeny）也称系统发展，是与个体发育相对而言的，它是指某一个类群的形成和发展过程。
系统发育学的目的是研究进化关系，系统发育分析就是要推断或者评估这些进化关系。
通过系统发育分析所推断出来的进化关系一般用分枝图表（进化树）来描述，这个进化树就描述了同一谱系的进化关系，包括了分子进化（基因树）、物种进化以及分子进化和物种进化的综合。
多序列比对的目标是发现多条序列的共性。
本次实验旨在使用PHYLIP，MEGA和MrBayes构建进化树，并通过分析构树的结果，了解各方法的差异性。
作业：1. List the title of the orthologous nucleotide and protein sequences you found from Practice 1. Build phylogenetic trees with PHYLIP, MEGA and MrBayes respectively. Make a simple comparison the trees you have got, and try to explain the difference.核酸序列使用的是来自Trifolium repens（白车轴草）硬粒小麦（Triticum durum）Camellia sinensis（山茶）Cicer arietinum （鹰嘴豆）及Glycine max（大豆）dehydrin的编码脱水素（dehydrin）的DNA序列，这些物种将分别以TF，TC，Cam，Cic及Gly表示；首先对于PHYLIP中的关系，通过五种算法的构树结果可以发现其树形的差异不大。
如何利用生物大数据进行系统发育分析
如何利用生物大数据进行系统发育分析生物大数据的迅速积累和高精度的分析工具的发展，为生物学研究提供了前所未有的机会。
其中，生物大数据在系统发育分析方面的应用尤其引人关注。
系统发育学旨在揭示物种之间的进化关系，了解生命的起源、进化和分布等基本问题。
本文将介绍如何利用生物大数据进行系统发育分析，并探讨其在生物学研究中的潜在价值。
1. 数据收集与整理首先，要进行系统发育分析，需要收集和整理一定数量和质量的生物序列数据。
这些数据可以是DNA、RNA或蛋白质序列，可以通过公开数据库（如GenBank、NCBI等）获取。
为了确保数据的准确性，可以对获取的数据进行筛选和清理，去除低质量序列和存在缺失的数据。
2. 序列比对与建立进化树获取和整理好的生物序列数据，可以通过序列比对软件进行比对。
常用的序列比对软件包括BLAST、MAFFT、Clustal等。
通过比对，可以找到序列之间的相似性，为后续的进化树构建提供基础。
建立进化树是系统发育分析的核心步骤之一。
进化树揭示了物种之间的亲缘关系，可以指导物种分类和演化研究。
常用的建树方法有最大简约法、最大似然法和贝叶斯推演法等。
这些方法可以结合已知的物种分类信息和序列比对结果，构建出一棵合理的进化树。
3. 进化模型选择与分析在建立进化树之前，需要选择合适的进化模型。
进化模型描述了序列的进化过程，不同模型具有不同的复杂度和解释能力。
选择合适的进化模型可以提高分析结果的准确性。
常用的进化模型选择方法有AIC（赤池信息准则）、BIC（贝叶斯信息准则）和LRT（似然比检验）等。
这些方法通过对比不同模型的假设和数据拟合情况，选择最合适的模型进行进化分析。
4. 分子钟估计与进化速率分析在建立进化树的基础上，可以通过分子钟推断方法估计物种分化的时间。
这需要根据已知的地质事件等时间点，将进化树的分支长度与时间进行关联。
分子钟估计方法包括最小二乘法、贝叶斯方法等。
进化速率可以用来研究物种的演化速度和适应性。
浅谈系统发育分析方法
分 子 生 物 学 技 术 的 发 展 以 及 生 物 分 子 数 据 的 积累 ，系统发 育分析进 入 了分 子层次 。 分子 系统发 育分 析中常用的生物大分子是 作 为生 命机 器的蛋白质和作为遗传物质的 核酸 。早期 的研 究工作主要是 利用不同物 种 中同一种 基因 ／蛋 白质序列 的异 同重建 系统 发育树 ，并研 究各物种 的进化关 系 。 近年来 ，较多模式生 物基 因组测序 任务的 完 成 以 及 蛋 白质 组 学 的发 展 ，为 从 “组 ”水 平 进 行 系 统 发 育 研 究 提 供 了条 件 ，但 同 时也对现有的 系统发 育分析 方法提 出了挑 战 。 源自ｌ§Ｉ曩 ◇ ０≮ ◇≮器 毒羹 一
系统 发育 分析 ； 分 子进 化 ； 序 列 比 对
引言
地 球上 的一 切生 命形 式 ，不 管是 现 存 的还 是 已 经 灭 绝 了的 ，都 由于 一 个 共 同 的进化 历史而有着不 同程度的关联 ，这种 关联也使研究物种之 间进化关 系的学科一 系统 发育学 变得非常有意 义。追溯 生物 界 不同生物类型的起源及进化关系 ，即重 建 生 物 类 群 的 系 统 发 育 树 已经 成 为 生 物 信 息 学中一个十分重要的研究内容 ，并 日益受 到 广 泛 的 关 注 。
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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。
评估进化树和数据
系统发育信号
数据信号和随机数据作对比实验（偏斜和排 列实验）
进化树的稳健性
对观察到的数据重新取样，进行进化树的支 持实验（非参数自引导和对折方法）
实际应用中应注意的问题
输入数据的质量； 从尽可能多的角度观察数据； 分类群（外围、内在）选择； 如何看待处理结果？
一个令人苦恼的问题：How to get a real tree?
距离法、简约法和最大似然法的差异
距离方阵方法
简单的计算两个序列的差异数量。这个数量被看 作进化距离，而其准确大小依赖于进化模型的选择。 然后运行一个聚类算法，从最相似的序列开始，通过 距离值方阵计算出实际的进化树。
最大简约方法
搜索进化树的原理是要求用最小的改变来解释所 要研究的分类群之间的观察到的差异。
特征符建树方法
最大简约方法（MP，Maximum Parsimony） 是一种优化标准：对数据最好的解释也是最简单 的，而最简单的所需要的特别假定也最少。 在实际应用中，MP进化树是最短的，也是变化 最少的进化。MP分析期望能够产生大量的（有时候 是成千上万个）具有相同分值的进化树 。
特征符建树方法
系统进化树构建常用软件
软件名称 PHYLIP 网址 http://evolution.genetics.washin /phylip/software.ht ml 说 明 目前发布最广，用户最多的通用系统树构建软 件，由美国华盛顿大学Felsenstein开发， 可免费下载，适用绝大多数操作系统 国际上最通用的系统树构建软件之一，美国 simthsonion institute开发，仅适用AppleMacintosh和UNIX操作系统% E4 |$ d+ Uv# P6 K 美国宾西法尼亚州立大学MasatoshiNei开发的 分子进化遗传学软件，图形化、集成的进 化分析工具，不包括ML 日本国立统计数理研究所开发，最大似然法构 树 英国University college London 开发，最大似 然法构树和分子进化模型6 m9 q1 \! X, w3 A# A+ [
PAML
软件名称 PUZZLE/ j/ u W@1 i8 y TreeView phylogeny PHYML MrBayes
网址 ftp://fx.zi.biologie.unimuenchen.de/pub/puzzle /rod/t reeview.html /biocat/phylogeny. html http://atgc.lirmm.fr/phyml/ /9
系统发育数据分析步骤（2）
3、建树方法 3.1 、基于算法和基于标准
相邻连接方法（NJ）是一个纯粹的基于算法的 建树方法，这个方法只得到一个进化树； 一个基于标准的距离建树方法，将得到多个进化 树并对所有可能的进化树（不管这些进化树是否产生） 进行评估。
3、建树方法
3.2、基于距离和基于特征符 距离建树方法 根据一些尺度计算出双重序列的距离，然后抛 开真实数据，只是根据固定的距离建立进化树； 基于特征符的建树方法 在建立进化树时，优化了每一个特征符的真实 数据模式的分布，于是双重序列的距离不再固 定，而是取决于进化树的拓扑结构。——最常用 的基于特征符的建树方法包括MP和ML。
Phylogenomic approach(whole-genome based phylogenetics)：
1. 序列分析 2.非序列分析 基于“全基因组特征(whole-genome features, WGFs)”; “罕有的基因组改变(rare genomic changes, RGCs)”（ Delsuc F, et al,2005；YU Li,et al，2006）。
Thank you!!!
说 明 应用quarter puzzling方法(一种最大 简约法)构建系统树 英国University of Glasgow开发，进 化树显示工具; 欧洲生物信息研究所(EBI)的系统发 育分析软件9 快速的ML建树工具 基于贝叶斯方法的建树工具
MAC50 E) /software/mac5/ V+ L' 7 W s# f* f0 ] Tree of Life. F9 x( p% O2 k6 u# Q% @
理论依据（1）
理论依据（1）
中性理论：
“在生物分子层次上的进化改变不是由自然选择作用 于有利突变引起的，而是在连续的突变压之下由选择 中性或非常接近中性的突变的随机固定造成的，中性 突变是指对当前适应度无影响的突变。” 否认自然选择在生物进化中的作用，认为生物大分子 的进化的主要因素是机会和突变压力。6个分类单元ຫໍສະໝຸດ 距离矩阵NJ法构造的系统发育树
究竟哪一个基于距离的建树程序最好？
模拟研究表明ME最好（Huelsenbeck, 1995）。 对于绝大多数数据集而言， 一般理想模型会 比MEGA方法要好些。
究竟哪一个基于距离的建树程序最好？
模拟研究指出，对于一个大范围的进化树形 状空间，UPGMA的可操作性很差 （Huelsenbeck, 1995）。 NJ是最快的程序，并且所产生的进化树同ME 进化树相比，非常相近（Rzhetsky and Nei, 1992; Li, 1997）。
系统发育数据分析步骤（1）
1、建立数据模型（比对） 基本步骤包括： 选择合适的比对程序（计算机依赖性；系统发 育标准 ；比对参数评估 ；利用基本结构或者 高级结构进行比对 ；数学优化 ） 从比对结果中提取数据集（注意：空位分值的 处理）
系统发育数据分析步骤（2）
2、决定取代模型 ：
碱基取代速率模型 在DNA中四种转换的频率比八种颠换的频率要 高；这些偏向会影响两个序列之间的预计的分歧。 位点内速率差异模型 关于位点之间的速率差异（或者叫做位点异质 性），有一个最明显的例子，就是在一个编码序列中， 三联体编码的位点差异 。
基于贝叶斯方法的建树工具
/tree/progr am/program.html
美国University of Arizona建立的系 统发育方面网站
软件的选择
构建NJ树，可以用PHYLIP或者MEGA。 构建MP树，最好的工具是PAUP，但该程序 属于商业软件，并不对科研学术免费。 MEGA和PHYLIP也可以用来构建MP树。 构建ML树可以使用PHYML，速度较快。也 可使用Tree-puzzle，该程序做蛋白质序列 的进化树效果比较好。
理论依据（2）
进化及遗传模型（Penny et al., 1994） 模型组成:
1、序列有指定的来源并且正确无误。 2、序列是同源的，而序列不是“paralog“的混合物。 3、序列比对中，不同序列的同一个位点都是同源的 4、在接受分析的一个序列组中，序列之间的系统发育史 是相同的。 5、样本足以解决感兴趣的问题。
距离法、简约法和最大似然法的差异
最大似然进化模型
可能只是简单地假定所有核苷酸（或者氨基酸）之间相互 转变的概率一样。 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，并且计算每一个这样的序列产生实际数据的可能性。 所有可能的再现的几率被加总，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。
浅谈系统发育分析
任航行、哈斯、何晓红 2008年1月13日
主要内容
一、理论依据 二、系统发育分析步骤 三、注意及存在问题
理论依据（1）
分子时钟假说：
对于每一个给定的基因（或者蛋白质），其分子 进化大致是恒定的。
意义：
如果蛋白质序列的进化保持一个恒定的速率，那么 这个速率就能被用于推算不同物种序列的发生分化的时 间。 分子时钟假说并不适用于所有的蛋白质。分子时钟 只能用于在长期进化历程中仍保持其生物学功能的那些 基因。