分子系统发育分析
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分子系统发育分析课件
序列比对是将不同物种的基因序列进行对比，找出相同或相似的碱基排列顺序 的过程。通过这种方法，可以确定不同物种之间的亲缘关系和进化历程。
建树算法
总结词
建树算法是将序列比对结果转化为系统发育树的计算过程， 常用的算法有UPGMA、NJ、ML等。
详细描述
建树算法是将多个物种的基因序列进行比较，根据它们之间 的相似性和差异，构建出一个反映物种之间亲缘关系的进化 树。常用的建树算法包括UPGMA、NJ、ML等。
数据准备
整理相关分子序列数据，进行 预处理。
序列比对
采用适合的方法进行序列比对 ，确保数据准确性。
系统发育分析
基于比对后的数据，进行系统 发育分析。
结果展示与解读
生成系统发育树并解读其意义 。
软件应用案例
微生物系统发育分析
用于研究微生物种群间的进化关系。
古生物学研究
用于分析古生物化石中的分子信息，揭示生物演化历程。
算法优化与改进
算法效率和准确性
提高算法的运行速度和准确性，以处理大规模 数据集。
算法可扩展性
确保算法能够适应不断增长的数据量和复杂性 。
算法灵活性
提供更灵活的参数和选项，以满足不同研究需求。
应用领域的拓展
跨物种比较
01
将分子系统发育分析应用于不同物种的比较，以揭示物种间的
进化关系。
疾病机制研究
02
数据匿名化
对涉及个人隐私的数据进行适当 的匿名化处理，保护数据主体的 隐私权。
结果解读与发布
要点一
准确解读
对分子系统发育分析的结果进行准确解读，避免误导或夸 大其实际意义。
要点二
结果审查
对分析结果进行同行评审或专家审查，确保结果的可靠性 和准确性。
建树算法
总结词
建树算法是将序列比对结果转化为系统发育树的计算过程， 常用的算法有UPGMA、NJ、ML等。
详细描述
建树算法是将多个物种的基因序列进行比较，根据它们之间 的相似性和差异，构建出一个反映物种之间亲缘关系的进化 树。常用的建树算法包括UPGMA、NJ、ML等。
数据准备
整理相关分子序列数据，进行 预处理。
序列比对
采用适合的方法进行序列比对 ，确保数据准确性。
系统发育分析
基于比对后的数据，进行系统 发育分析。
结果展示与解读
生成系统发育树并解读其意义 。
软件应用案例
微生物系统发育分析
用于研究微生物种群间的进化关系。
古生物学研究
用于分析古生物化石中的分子信息，揭示生物演化历程。
算法优化与改进
算法效率和准确性
提高算法的运行速度和准确性，以处理大规模 数据集。
算法可扩展性
确保算法能够适应不断增长的数据量和复杂性 。
算法灵活性
提供更灵活的参数和选项，以满足不同研究需求。
应用领域的拓展
跨物种比较
01
将分子系统发育分析应用于不同物种的比较，以揭示物种间的
进化关系。
疾病机制研究
02
数据匿名化
对涉及个人隐私的数据进行适当 的匿名化处理，保护数据主体的 隐私权。
结果解读与发布
要点一
准确解读
对分子系统发育分析的结果进行准确解读，避免误导或夸 大其实际意义。
要点二
结果审查
对分析结果进行同行评审或专家审查，确保结果的可靠性 和准确性。
分子进化总结分析—系统发生树的构建要求
7
系统发育树构建的基本方法
Distance-based methods 基于距离的方法
Unweightedpair group method using arithmetic average (UPGMA) 非加权分组平均法 Minimum evolution(ME)最小进化方法 Neighbor joining(NJ)邻位归并法
打开软件clustalx
• CLUSTALX－是CLUSTAL多重序列比对程序的 Windows版本。Clustal X为进行多重序列和轮廓比 对和分析结果提供一个整体的环境。 序列将显示屏幕的窗口中。采用多色彩的模式可 以在比对中加亮保守区的特征。窗口上面的下拉 菜单可让你选择传统多重比对和轮廓比对需要的 所有选项。
分子进化分析—— 系统发生发育分析是研究物种进化和系统分类的一种 方法，研究对象为携带遗传信息的生物大分子序 列，采用特定的数理统计算法来计算生物间的生 物系统发生的关系。并用系统进化树来概括生物 间的这种亲缘关系。
2
分子系统发育分析
• 系统发育进化树（ Phylogenetic tree) 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。
• 名 称： Uncultured bacterium clone YU201H10 • 序列号： FJ694683 /FJ694514 • 文 献： TITLE Circumpolar synchrony in big river
bacterioplankton • 序列长度：353 • 相 似 比： 99% • 核酸序列 • 分类地位
• Clustalx比对结果是构建系统发育树的前提
具体步骤
• 根据需要，选定要比对的菌株及相应的序 列。将序列COPY至记事本
系统发育树构建的基本方法
Distance-based methods 基于距离的方法
Unweightedpair group method using arithmetic average (UPGMA) 非加权分组平均法 Minimum evolution(ME)最小进化方法 Neighbor joining(NJ)邻位归并法
打开软件clustalx
• CLUSTALX－是CLUSTAL多重序列比对程序的 Windows版本。Clustal X为进行多重序列和轮廓比 对和分析结果提供一个整体的环境。 序列将显示屏幕的窗口中。采用多色彩的模式可 以在比对中加亮保守区的特征。窗口上面的下拉 菜单可让你选择传统多重比对和轮廓比对需要的 所有选项。
分子进化分析—— 系统发生发育分析是研究物种进化和系统分类的一种 方法，研究对象为携带遗传信息的生物大分子序 列，采用特定的数理统计算法来计算生物间的生 物系统发生的关系。并用系统进化树来概括生物 间的这种亲缘关系。
2
分子系统发育分析
• 系统发育进化树（ Phylogenetic tree) 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。
• 名 称： Uncultured bacterium clone YU201H10 • 序列号： FJ694683 /FJ694514 • 文 献： TITLE Circumpolar synchrony in big river
bacterioplankton • 序列长度：353 • 相 似 比： 99% • 核酸序列 • 分类地位
• Clustalx比对结果是构建系统发育树的前提
具体步骤
• 根据需要，选定要比对的菌株及相应的序 列。将序列COPY至记事本
分子进化和系统发育的研究及其应用
分子进化和系统发育的研究及其应用进化是生物学的核心概念之一，分子进化是现代进化生物学的重要组成部分，而分子系统发育则是分子进化研究的一项重要应用。
本文将从分子进化的基本原理出发，介绍分子系统发育的原理、方法与应用，并探讨其在不同领域中的意义。
一、分子进化的基本原理分子进化是基于DNA/RNA序列或蛋白质序列的进化研究分支。
基因等遗传物质包含了生物过去和现在的大部分信息，通过比较彼此的差异，就能推导出它们之间的进化关系。
分子进化的基本原理在于遗传突变的随机性和累积性。
在生物个体复制时，遗传物质会随机地产生突变，这些突变可以累积，最终就会形成差异。
这些差异可以代表生物的基因型和表型的演化历史。
二、分子系统发育的原理分子系统发育是根据生物体DNA/RNA序列或蛋白质序列的变化，推断生物之间的进化关系和亲缘关系的科学。
生物之间的相似性是由共同的祖先所造成的，相似性越大，共同祖先的距离就越近。
分子系统发育利用各个物种之间的序列差异，通过复杂的计算机分析推断各个物种之间的进化关系及其进化时间。
分子系统发育中通常用到的基本原理之一是“钟模型”，即基因变异率（即分子钟）是在所有物种中大致相同的。
换句话说，如果我们确定了一组基因序列的共同祖先时间，我们就可以根据不同物种间的分子差异推定这些物种的进化时间。
三、分子系统发育的方法分子系统发育研究通常使用序列比对、物种树构建、分支支持度评估和模型选择等方法。
下面简要介绍每种方法的基本原理：1. 序列比对序列比对是分子系统发育分析的基础之一，其目的是从一组相关序列中确定基因组中位点、简化不必要的信息，减小计算量。
序列比对中使用的最常用算法是 Needleman-Wunsch（NW）算法和Smith-Waterman（SW）算法。
这些算法旨在寻找两个（或多个）序列之间的最长公共子序列（LCS），并且可以计算序列间的“匹配”和“不匹配”得分。
2. 物种树构建分子系统发育分析的主要目的是构建物种树，物种树是表示生物之间进化关系的分枝图。
分子系统发育分析—2
0.1681 0.1114
d B ,(CD ) d E ,(CD )
C D
0.2719
36 /80
• 删去C类和D类，加入新类（CD）类，重新计算（N=4）。
A A B （CD） … … … B … （CD） … … E … … … … … …
ri
ri
N 2
… … …
E
…
…
…
…
5点到（1,2）点的距离计算？），聚类。
1
2
6
7
1
3 4 5
2
4
5
21 /80
续
第四步：继续聚类过程，3点和（4,5点）聚到一起。
d38 d 48 d58
d 34 d 35 d 3 4 , 5 算术平均 2
8 7 6
3
1
2
4 5
1
2
4
5
3
22 /80
续
第五步：最后全部聚成一类。
二．基于特征法
12 /80
Distances in Trees
• 进化树的边权值（边的长度）的含义:
• 进化路径上一个物种进化为另外一个物种的变异次数； • 一个物种进化为另外一个物种的进化时间估计。
• 在一棵树T中，采用符号：
dij T - the length of a path between leaves（OUT） i and j
2 /80
核酸替换模型
J-C模型
Kimura模型
一般意义上，哪个模型更合适？
3 /80
• 利用部分基因（dna序列）构建物种树，你认为dna序列的选择 与构建进化树算法的选择哪个影响更大？为什么？ • 为什么需要对p-distance进行校正？校正值相对于p-distance是 偏大还是偏小？为什么？近缘序列与远缘序列哪一组更需要校 正？ • 假设某蛋白的进化速率是 1.2 109 /site/year，那么该蛋白每 100 million years的PAM是多少？
d B ,(CD ) d E ,(CD )
C D
0.2719
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• 删去C类和D类，加入新类（CD）类，重新计算（N=4）。
A A B （CD） … … … B … （CD） … … E … … … … … …
ri
ri
N 2
… … …
E
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5点到（1,2）点的距离计算？），聚类。
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续
第四步：继续聚类过程，3点和（4,5点）聚到一起。
d38 d 48 d58
d 34 d 35 d 3 4 , 5 算术平均 2
8 7 6
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4 5
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5
3
22 /80
续
第五步：最后全部聚成一类。
二．基于特征法
12 /80
Distances in Trees
• 进化树的边权值（边的长度）的含义:
• 进化路径上一个物种进化为另外一个物种的变异次数； • 一个物种进化为另外一个物种的进化时间估计。
• 在一棵树T中，采用符号：
dij T - the length of a path between leaves（OUT） i and j
2 /80
核酸替换模型
J-C模型
Kimura模型
一般意义上，哪个模型更合适？
3 /80
• 利用部分基因（dna序列）构建物种树，你认为dna序列的选择 与构建进化树算法的选择哪个影响更大？为什么？ • 为什么需要对p-distance进行校正？校正值相对于p-distance是 偏大还是偏小？为什么？近缘序列与远缘序列哪一组更需要校 正？ • 假设某蛋白的进化速率是 1.2 109 /site/year，那么该蛋白每 100 million years的PAM是多少？
分子进化与系统发育
分子进化与系统发育的未来发展方向
研究分子进化与系统 发育的关系，为物种 起源和演化提供新的
视角
利用分子进化与系统 发育的研究成果，为 医学、农业等领域提
供新的技术手段
探索分子进化与系统 发育的关系，为环境 保护和生物多样性保
护提供新的思路
研究分子进化与系统 发育的关系，为理解 生命起源和演化提供
新的理论基础
感谢您的观看
汇报人：XX
物种形成：物种形成是分子进 化的结果，新物种的形成需要 一定的突变和自然选择压力。
分子进化的意义
揭示生物进化 的机制和规律
帮助科学家了 解生物多样性 的起源和演化
过程
为药物研发提 供新的靶点和
思路
指导人类疾病 的预防和治疗
2 系统发育
系统发育的概念
系统发育：研究生物 类群之间的进化关系
和历史
目的：了解生物多样 性的形成和演化过程
分子进化与系统发育
XX,a click to unlimited possibilities
汇报人：XX
目录 /目录
01
分子进化
02
系统发育
03
分子进化与系 统发育的关系
1 分子进化
分子进化的概念
分子进化：指生 物体内分子水平 的进化过程，包 括基因、蛋白质 等分子的变化。
基因突变：基因 在复制过程中发 生的随机变化， 是分子进化的重 要机制之一。
自然选择：环境 对生物体基因突 变的选择，有利 于适应环境的突 变被保留下来。
分子钟：通过比 较不同物种的基 因序列差异，估 算物种之间的进 化关系和进化时 间。
分子进化的证据
基因序列比较：不同物种的基因序列比较，揭示了分子进化的证据
分子系统发育分析
人类迁ห้องสมุดไป่ตู้的路线
53个人的线粒体基因组(16,587bp)
2. 大分子功能与结构的分析：同一家族的大分子，具有相 似的三级结构及生化功能，通过序列同源性分析，构建系统 发育树，进行相关分析；功能预测
同源性分析->功能相似性
paralogs
orthologs
3. 进化速率分析：例如，HIV的高突变性；哪些位点 易发生突变？
系统发育树
一种表现形式，是对一组实际对象（如基因， 物种等）的世系关系的描述
末端分支 末端 物种 顶端 叶子 中间节点 中间枝条 节点 根
系统发生树的性质：
（1）如果是一棵有根树，则树根代表在进化历 史上是最早的、并且与其它所有分类单元都有 联系的分类单元； （2）如果找不到可以作为树根的单元，则系统 发生树是无根树； （3）从根节点出发到任何一个节点的路径指明 进化时间或者进化距离。
Linus Pauling
1954年诺贝尔化学奖得主Linus Pauling在1960年代初开创性地展开的基 于直系同源蛋白序列比对的分子进化与分子钟研究。通过直系同源蛋白质 之间比较来确定物种之间的亲缘关系。
分子进化的模式
1. DNA突变的模式：替代，插入，缺失，倒位 2. 核苷酸替代：转换 (Transition) & 颠换 (Transversion) 3. 基因复制：多基因家族的产生以及伪基因的产 生
à A. 单个基因复制 – 重组或者逆转录 à B. 染色体片断复制 à C. 基因组复制
在分子水平上，进化是一种伴随着突变的自然选择过程。分子进化理论 着重于研究不同系统发育树分子上基因和蛋白质的变化方式。
DNA突变的模式
替代 插入
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。
第四章 分子进化分析
1.2.3 最大似然法（ML）
最大似然法(maximum likelihood,ML) ML对 系统发育问题进行了彻底搜查。ML期望能够 搜寻出一种进化模型（包括对进化树本身进 行搜索），使得这个模型所能产生的数据与 观察到的数据最相似.
进化模型可能只是简单地假定所有核苷酸（或 AA）之间相互转变的概率相同，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， 并且计算每个这样的序列产生实际数据的可能 性（比如两个姊妹群都有核苷酸A，那么如果 假定原先的核苷酸C得到现在的A的可能性比起 假定原先就是A的可能性要小得多），所有可 能性的几率被加总，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。
2.选择适当的分析方法 如你分析的是DNA数据，可以选择简约法 （DNAPARS），似然法（DNAML， DNAMLK）， 距离法等（DNADIST）。。。 3.进行分析 选择好程序后，执行，读入分析数据，选 择适当的参数，进行分析，结果自动保存为 outfile，outtree。
Outfile是一个记录文件，记录了分析的 过程和结果，可以直接用文本编辑器（如写 字板）打开。 Outtree是分析结果的树文件，可以用 phylip提供的绘树程序打开查看，也可以用 其他的程序来打开，如treeview。
paralogs
orthologs
1.1.2 类
群
祖先类群(ancestral group):如果一个类群（物种）至少有一 个子裔群，这个原始的类群就称为祖先类群 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
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系统发育分析相关基本知识
分子系统发育树通过比较生物大分子序列差异的数值构 建的系统发育树，常用的生物大分子为蛋白质序列和 核酸序列。
基于Cyt b基因序列构建的分子系统树(重复次数为1 000次) 图中数字为自举置信水平(BCL)值; A: NJ树; B: MP树。
分子系统发生分析的主要步骤来自2. 构建系统发育树分子系统发育分析
2008级生物信息学一班C队 张学才
系统发育分析相关基本知识
系统发育分析是研究物种进化和系统分类的一种方法，其常 用一种类似树状分支的图形来概括各种（类）生物之间的 亲缘关系，这种树状分支的图形成为系统发育树。
分 支 节点
系统发育分析相关基本知识
系统进化树可以分为有根树和无根树，有根树是有方 向的树，具有一个唯一的根节点，代表树中所有物种 的共同祖先。
22
INS RABIT Rabbit INS CANFA Dog
9
38
INS PIG INS PHYCA Sperm whale INS HORSE
87 91
INS STRCA OstrichCommon squirrel monkey INS CHICK INS CROAT W estern diamondback rattles...
分子系统发育分析 需要注意的问题
直系同源 : 同源的基因是由于共同的祖先基因 进化而产生的； 旁系同源 : 同源的基因是由于基因复制产生的。 用于分子进化分析中的序列，必须是直系同源 的，才能真实反映进化过程
分子系统发育分析 需要注意的问题
系统发生树的可靠性 系统发生的推断分析中，很难准确地建 立一个发生树，一定要根据序列信息的 特点及目的选择适当的方法与分析软件。 用不同的方法分析同一组数据，如果能 够产生相似的系统发生树，这样的树可 以认为是可靠的
3. 检验结果
分子序列或特征数据的分析
基本原理：以分子钟假说为基础，在进化过程中，相似 功能位点的分子进化速率则几乎完全一致。根据核酸 和蛋白质的序列信息，可以推断物种之间的系统发生 关系，准确测定序列分化发展的时间。其主要过程为 利用软件进行多序列比对。
系统发生树的构造
按照某种方法，算出代表序列两两之间的差 异度，基于这些差异度，绘制系统发生树。
分类 Distance Matrix methods(DM) 名称 平均连接聚类法 最小进化法 邻接法 最大简约法 characters 最大似然法 进化简约法 简称 UPGMA ME NJ MP ML EP
常用方法的基本信息
名称 邻接法 基本特征 适用范围 优点 不需要分子钟假设，是 假设少，树的构建 基于最小进化原理，进行类 远缘序列，进化 相对准确，，计算速度 的合并时，不仅要求待合并 距离不大，信息位 快 ，只得一颗树，可以 的类是相近的，而且要求待 点少的短序列 分析较多的序列，运行 合并的类远离其他的类。 速度优于最大简约法 缺点 序列上的所有 位点等同对待， 且所分析的序列 的进化距离不能 太大
分子进化与系统发育分析软件
MEGA软件
INS GORGO Lowland gorilla INS MACFA Crab eating macaque
35
INS CERAE Green monkey INS PONPY Bornean orangutan
9
INS HUMAN INS PANTR Chimpanzee
0. 05
胰岛素蛋白NJ法的系统发育树
PHLIP软件-1
PHLIP软件-2
网络资源的利用
提供网上应用软 件下载的链接： Phylogeny software 提供网上应用程 序的网站： Weblab EMBOSS EBC ExPASy
网络资源的利用
Weblab中可利用邻近法和最大简约法构建系统发育树
6 61 44 52
INS ANSAN W estern graylag goose
INS BALBO Pollack whale
59
INS SHEEP INS CAPHI Goat INS FELCA Cat INS CAMDR Arabian camel
33 28 36
INS ELEMA Indian elephant INS SAISC Common squirrel monkey INS CAVPO Guinea pig
只适于序列数 目N≤12。存在较 基于进化过程中碱基替 代数目最少这一假说，不需 多回复突变或平 近缘序列 善于分析某些特殊 要替代模型，对所有可能的 行突变时，结果 最大简约法 物种序列的数目 的分子数据如插入、缺 拓扑结构进行计算，并计算 较差。变异大的 ≤12 失等序列有用。 出所需替代数最小的那个拓 序列会出现长枝 扑结构，作为最优树 吸引而导致建树 错误。 很好的统计学基础， 所有可能的系 依赖于某一个特定的替 大样本时似然法可以获 统发育树都计算 代模型来分析给定的一组序 得参数统计的最小方差， 似然函数，计算 列数据，使得获得的每一个 特定的替代的模 最大似然法 在进化模型确定的情况 量大，耗时时间 拓扑结构的似然率都为最大 型，远缘序列 下，ML法是与进化事实 长。依赖于合适 值，然后再挑出其中似然率 吻合最好的建树算法 的替代模型， 最大的拓扑结构作为最优树。
运行结果
ExPASy中利用PHYLIP构建系统发育树
可信度检验
常用的三种方法： 1. The bootstrap 2. Delete-half-jackknifing 3. Permuting species within characters
分子系统发育分析 需要注意的问题
特征分子的选择：既可以用核酸序列又可以用蛋白 序列，用核酸序列还是蛋白序列主要取决于序列 的性质和研究的目的。 对于具有很近亲缘关系的生物来说，选择核酸序 列研究要比选择蛋白序列更快的推断出结果 在大多数情况下，以蛋白质为基础的发生树比以 DNA为基础的发生树更恰当。 ① 蛋白质序列含有更多相对保守的序列。 ② 蛋白质序列的比对比DNA序列的比对更灵敏。