系统发育树的构建-lxf
系统发育进化树构建
系统发育进化树构建【实用版】目录一、什么是系统发育进化树二、系统发育进化树的构建方法三、系统发育进化树的应用四、总结正文一、什么是系统发育进化树系统发育进化树是一种用来表示物种或基因间亲缘关系的树状图，它可以利用树状分支图形来展示生物之间的进化关系。
系统发育进化树主要用于研究物种或序列的进化和系统分类，其研究对象通常包括碱基序列或氨基酸序列。
二、系统发育进化树的构建方法系统发育进化树的构建过程称为分支系统发育分析，它通过数理统计算法来计算生物间的进化距离，并以此为基础构建进化树。
以下是构建系统发育进化树的主要步骤：1.选择研究对象：首先需要选择合适的研究对象，例如碱基序列或氨基酸序列。
2.获取数据：搜集研究对象的相关数据，这通常需要通过实验或数据库获取。
3.计算进化距离：利用数理统计算法（如距离法、最大似然法等）计算不同生物间的进化距离。
4.构建进化树：根据进化距离构建树状分支图，通常使用聚类方法或最小生成树算法。
5.检验树状图：对构建好的进化树进行检验，以确保其符合生物学实际情况。
三、系统发育进化树的应用系统发育进化树在生物学研究中有广泛的应用，主要包括：1.物种分类和演化关系研究：通过构建进化树，可以了解不同物种之间的亲缘关系和演化历史。
2.基因功能预测：根据基因在进化树上的位置，可以推测基因的功能和作用。
3.基因调控关系分析：进化树可以帮助研究者了解基因之间的调控关系，从而揭示生物过程的调控机制。
4.病原体演化研究：对于病原体，进化树可以揭示其演化历程，有助于疫苗设计和疾病防治。
四、总结系统发育进化树是一种重要的生物学研究方法，它可以帮助研究者揭示物种或基因间的亲缘关系和演化历史。
系统发育树主要的四种构建方法
系统发育树主要的四种构建方法系统发育树（PhylogeneticTree）是生物学中最重要的概念之一，代表着物种的演变和发展关系，因此在基因组学、进化生物学等领域被广泛使用。
系统发育树以树状结构来组织物种之间的关系，这种结构形象地描绘了物种发展演化脉络，以及物种之间的亲缘关系。
通常情况下，系统发育树构建通过收集系统发育记录内容，通过分析物种间的相似性和距离，将这些信息映射到一个空间，以构建一个描述系统发育关系的树状结构。
本文将介绍构建系统发育树的四种主要方法，并结合实例详细说明其原理、优缺点。
第一种方法是基于分支的构建方法。
该方法的原理是从物种之间的共有特性出发，基于一组物种形态上的关系构建树。
该方法对物种之间的亲缘关系比较友好，但是它忽略了物种之间的根源关系，无法从真实的物种演化关系中考虑更多的信息。
以拟南芥（Arabidopsis thaliana）为例，其系统发育树利用了分支的构建方法，以体内的形态特征（如叶片的外形）为基础，把它与附近的物种进行比较，得到了拟南芥系统发育树的结构。
第二种方法是基于遗传标志物的构建方法。
在这种方法中，研究者采集物种的遗传标志物，包括核酸序列和蛋白质序列等，然后从遗传标志物间的相似性出发，计算出物种之间的进化距离，最后构建系统发育树。
此外，通过分析核酸序列的变异情况，也可以得到更准确的系统发育树。
以海岸铃声花（Lobelia cardinalis）为例，在其系统发育树的构建中，研究者采集了它的核酸序列、蛋白质序列，并与附近的物种进行比较，分析其遗传标志物的相似性，从而得到了海岸铃声花系统发育树的结构。
第三种方法是基于表型特征的构建方法。
表型特征是物种形态上可以观察到的特征，而表型比较可以帮助我们更好地分析物种间的进化距离，为物种系统发育树的构建提供依据。
以金星兰（Phalaenopsis amabilis）为例，其系统发育树利用了表型特征的构建方法，以金星兰的叶片形态等特征，与附近的物种进行比较，从而得到了金星兰的系统发育树结构。
系统发育树构建的三种方法(一)
系统发育树构建的三种方法(一)三种系统发育树构建方法在生物学中，系统发育树是指生物种类之间的亲缘关系。
通过构建系统发育树，我们可以了解不同生物种类之间的演化历程和联系。
下面我们来介绍三种系统发育树构建的方法。
距离法距离法是一种常用的构建系统发育树的方法。
它的基本思想是根据不同生物种类之间的距离进行分类。
距离可以是基于相似性的度量，也可以是基于差异性的度量。
常见的距离度量包括曼哈顿距离、欧几里德距离、切比雪夫距离等。
距离矩阵是距离法的重要组成部分，它是一个方阵，包含了所有生物种类之间的距离值。
构建系统发育树的过程就是通过对距离矩阵进行聚类（clustering）实现的，聚类的目标是将所有生物种类分为几个亚类，使得每个亚类内部的距离较小，不同亚类之间的距离较大。
距离法的优点是计算简单，易于理解和实现，但它也存在一些缺点，如可能会受到距离度量方法的影响，对于复杂的数据集不够精确等问题。
最大简约法最大简约法（Maximum Parsimony）是另一种常用的构建系统发育树的方法。
它的基本思想是在所有可能的构建树中，选择最优的一棵树使得总的分支长度最短。
在最大简约法中，每个生物种类都被认为有一个共同的祖先，并且所有的演化事件都发生在该祖先的分支上。
最大简约法的优点是具有高度的准确性和可靠性，但计算复杂度较高，需要考虑多个参数的优化问题。
最大似然法最大似然法（Maximum Likelihood）是一种统计学方法，它的基本思想是估计不同系统发育树的概率，并选择具有最高概率的一棵树。
最大似然法的关键在于建立一个模型，该模型需要考虑生物种类之间的演化速率、基因突变率、特征亲缘关系等因素。
最大似然法计算量较大，但是它的结果在重复实验中更加可靠和稳定。
三种系统发育树构建方法各有优缺点，在实际应用中，我们需要结合具体的研究问题和数据特点来选择最适合的方法。
通过不断的探索和实践，才能更好地理解和探索生命的奥秘。
总结系统发育树的构建是生物学和生物信息学中一个重要的研究领域。
系统发育进化树构建
系统发育进化树构建1. 什么是系统发育进化树？系统发育进化树（Phylogenetic Tree），也称为系统树或进化树，是生物学中常用的一种图形表示方法，用于展示不同物种之间的亲缘关系以及它们的进化历史。
系统发育进化树可以帮助我们理解生物多样性的起源、演化以及物种之间的关系。
2. 构建系统发育进化树的方法2.1 形态学特征比较法形态学特征比较法是构建系统发育进化树最早也是最常用的方法之一。
通过比较不同物种的形态特征，如体型、颜色、器官结构等，来推断它们之间的亲缘关系。
这种方法适用于无法进行分子遗传学研究的古生物学领域。
2.2 分子遗传学方法分子遗传学方法是目前构建系统发育进化树的主要手段之一。
它利用DNA、RNA、蛋白质等分子的序列信息来推断不同物种之间的亲缘关系。
常用的方法包括序列比对、构建进化模型、计算进化距离等。
2.3 组织化石记录法组织化石记录法是通过研究化石中的细胞结构、细胞组织等信息，来推断不同物种之间的亲缘关系。
这种方法适用于无法获取分子遗传学信息的古生物学领域。
3. 构建系统发育进化树的步骤3.1 收集相关数据构建系统发育进化树的第一步是收集相关的数据，包括形态学特征数据、分子序列数据或化石记录数据。
数据的准确性和全面性对于构建准确的进化树非常重要。
3.2 数据处理与分析在收集到数据后，需要对数据进行处理和分析。
对于形态学特征数据，可以通过比较不同物种的特征值来计算相似性矩阵；对于分子序列数据，可以进行序列比对和计算进化距离等操作。
3.3 构建进化模型在数据处理与分析的基础上，需要选择合适的进化模型来描述不同物种之间的进化关系。
常用的进化模型包括NJ（Neighbor-Joining）方法、ML（Maximum Likelihood）方法和Bayesian方法等。
3.4 构建进化树在选择了合适的进化模型后，可以利用计算机软件或在线工具来构建进化树。
常用的软件包括MEGA、PAUP*和MrBayes等。
分子系统发育树构建的简易方法
分子系统发育树构建的简易方法
分子系统发育树的构建是根据分子序列的差异来推断不同物种之间的进化关系。
下面是一个简易的分子系统发育树构建方法：
1. 选择目标基因序列：选择与所研究物种相关的基因序列（如核糖体RNA或蛋白质编码基因）作为目标序列。
2. 数据收集：收集各个相关物种的目标基因序列数据。
可以通过公共数据库（如NCBI）或研究文献中的已有数据进行获取。
3. 序列比对：使用序列比对软件将收集到的序列进行比对，找出相同和不同的碱基或氨基酸位置。
常用的比对软件有CLUSTALW和MAFFT。
4. 构建进化树：根据序列比对结果，使用进化树构建软件（如MEGA）进行系统发育树的构建。
常用的进化树构建方法包括最大简约法（UPGMA）和最大似然法（ML）。
5. 进化树评估：对构建的系统发育树进行评估，可以使用Bootstrap方法进行支持值分析，提高树的可靠性。
6. 结果解读：根据构建的系统发育树，可以解读不同物种之间的进化关系和群体间的分化程度。
需要注意的是，分子系统发育树是基于目标基因序列的进化关系推断，仅仅代表目标基因的进化历史，并不一定能完全反映
整个物种的进化历史。
因此，在研究中还需要综合考虑其他重要因素，如形态特征和生态行为等。
系统发育树的构建与分析方法
系统发育树的构建与分析方法概述系统发育树是生物学中重要的研究工具，通过构建系统发育树可以探究生物之间的关系，研究进化过程和生物多样性。
本文将介绍系统发育树的构建和分析方法。
系统发育树的构建方法系统发育树的构建方法可以分为以下几种：1. 相似性分析法相似性分析法是最简单和常用的构建系统发育树的方法之一。
该方法通过比较不同物种的形态、行为、生理等特征的相似性，判断它们之间的亲缘关系。
这种方法的局限性在于很多特征可能出现多次独立进化，而不是从共同祖先继承的。
2. 分子序列分析法由于DNA或蛋白质序列的进化是按照分子钟模型进行的，因此分子序列分析成为当前构建系统发育树的最常用和最准确的方法之一。
该方法通过比较生物体DNA或蛋白质序列的差异，建立相似度矩阵，并在此基础上运用数学模型进行树的构建。
3. 基因组分析法基因组分析法通过直接比较不同生物体的基因组，从而确定它们之间的进化关系。
这种方法包括全基因组比较和重构古基因组。
4. 形态-分子组合分析法形态-分子组合分析法是将形态特征和分子特征结合起来分析生物之间的进化关系。
在这种方法中，形态特征通常用于解决分子序列存在误差的问题。
系统发育树的分析方法系统发育树的分析方法包括静态分析和动态分析两种。
静态分析静态分析是指对系统发育树形态和拓扑关系的分析，这种方法主要依靠人工分析和软件分析两种方式。
1. 人工分析法人工分析法主要是通过比较不同树之间的拓扑结构和相应的节点值，判断它们之间的相关性。
人工分析法需要手动绘制树，并用统计方法比较不同树之间的相似性。
2. 软件分析法软件分析法主要是应用多种专业软件进行计算和模拟，比如molecular evolution software suite (MEGA)、PAUP和PhyML等。
这种方法可以减少人力工作，提高分析准确性。
动态分析动态分析是指以时间序列为基础，考察系统发育树演化的过程和趋势。
这种方法主要依靠统计分析方法，如马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)、Bayesian标记链蒙特卡罗（MCMC）等。
叙述系统发育树的构建过程
叙述系统发育树的构建过程嘿，咱今儿就来讲讲系统发育树的构建过程，这可有意思啦！你看啊，系统发育树就像是一棵大树，它的枝桠代表着各种生物之间的关系。
那怎么把这棵大树给“种”出来呢？首先得有一堆生物的数据呀，就像盖房子得有砖头一样。
这些数据可以是各种各样的，比如基因序列啦、形态特征啦等等。
然后呢，就开始比对这些数据，这就好比把不同的砖头摆在一起，看看哪些相似，哪些不同。
接着，就根据这些比对的结果来确定它们之间的亲缘关系。
这就好像在给砖头们找它们的“家族”一样，哪些是近亲，哪些是远亲。
这可不是一件容易的事儿啊，得非常仔细地去分析。
然后呢，把这些亲缘关系用一种特别的方式表示出来，就像把砖头们按照一定的规律摆好，形成一个结构。
这个结构慢慢就变成了系统发育树的雏形。
这时候，就像是在给大树修剪枝叶一样，要对这个雏形进行调整和优化。
要确保每个部分都放对了位置，不能有差错。
最后，一棵完整的系统发育树就出来啦！哇塞，你想想看，通过这么多复杂的步骤，终于把生物之间的关系给清楚地呈现出来了，这难道不神奇吗？你说，这系统发育树构建的过程，像不像一个艺术家在精心雕琢一件作品？每一个细节都要处理好，才能呈现出完美的结果。
而且啊，这可不是一次性就能完成的事儿，得反复地去研究、去调整。
你再想想，要是没有系统发育树，我们怎么能知道各种生物之间有着这样那样的联系呢？我们怎么能更好地理解生命的奥秘呢？所以啊，这个构建过程虽然复杂，但真的超级重要呢！咱平时生活中也有类似的情况呀，比如说搭积木，不也是一块一块地搭起来，最后形成一个完整的造型嘛。
这和构建系统发育树不是有点像嘛！总之呢，系统发育树的构建过程就是这么神奇又有趣，它让我们对生物的世界有了更深的了解和认识。
这可真是一项伟大的工作啊！你难道不这么觉得吗？。
构建系统发育树的方法
构建系统发育树的方法
构建系统发育树的方法有多种，其中常用的方法包括：
1. 形态学方法：该方法主要利用物种形态特征的相似性进行分类和构建系统发育树。
通过比较物种的形态特征，如外部形态、骨骼结构等，可以确定物种间的相似程度，并将相似的物种进行分类和构建系统发育树。
2. 分子生物学方法：该方法利用物种的遗传信息进行分类和构建系统发育树。
通过分析物种的DNA序列或蛋白质序列，可以确定物种间的遗传关系，并将不同的物种进行分类和构建系统发育树。
3. 同工酶分析：该方法利用物种的同工酶差异进行分类和构建系统发育树。
同工酶是由不同基因或等位基因编码的酶，通过对物种中同工酶的电泳分析，可以确定物种间的同工酶差异，从而进行分类和构建系统发育树。
4. 基因组学方法：该方法利用物种的整个基因组信息进行分类和构建系统发育树。
通过对物种的基因组序列进行比较和分析，可以确定物种间的遗传关系，并将不同物种进行分类和构建系统发育树。
以上方法通常会结合使用，以获得更准确和可靠的系统发育树。
此外，还有其他一些辅助分析方法，如模型选择和统计分析等，可以进一步优化和验证系统发育
树的构建结果。
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2.长枝吸引（Long-branch Attraction,LBA） 克服长枝吸引的方法：
1.排除法
去除序列中受选择压力较少的位点
去除分类群中进化速率较快的长枝分类元
2.打断长枝法 增加与长枝分类元关系较近的分类元进行系统发育分析, 以打断 长枝。多数情况下, 这种方法能够避免形成长枝吸引。
3.使用多种建树方法 NJ 和MP容易造成长枝吸引，改ML或bayesin 可改善。
构树原理：将系统的拓扑结构、分枝长度、进化模型参数等的全部或部分作为 需要估计的参数θ，在给定的数据集和进化模型的基础上，用最大似然法的标 准——似然值最大化来估计这些参数。
用最大似然法建树时，先选择一个适合数据集的进化模型，然后对指定拓扑结 构的一棵树优化分枝长度使其计算的该拓扑结构的似然值最大化。通过计算不 同拓扑结构树的似然值，将具有最大似然值的树看成是指定模型下的能够产生 观测数据的最佳估计。
系统发生树的自举检验
位置
序列 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ⅰ G GGGGGATCA Ⅱ G GGAGT ATCA Ⅲ G GAT AGACAT
Ⅳ G AT CAT GTAT Ⅴ G T T CAT ATCT
Ⅰ
推断树
Ⅱ
Ⅲ Ⅳ
(a)
Ⅴ
自举树1 自举树2
Ⅰ
自举树
Ⅱ
Ⅲ
75 67
Ⅳ
自举树3
Ⅴ
无信号位点； 多型位点 1.简约信号位点； 2.无信号位点；
最大似然法（ Maximum Likelyhood Method ）
最大似然法估计的基本思想是：设函数的总体分布已知，但有未知参数θ， θ可 以有很多值，在θ的一切可能取值中选一个使样本观察值出现的频率为最大的θ 值作为其估计值，称其为θ的最大似然估计值。
构建进化树的方法
UPGMA法 (Unweighted Pair Group Method using Arithmetic average) 1.距离法
NJ法(neighbor joining method) 2.最大简约法（Maximum Parsimony Method）
3.最大似然法（Maximum Likelyhood Method） 4.贝叶斯法（Bayesin）
树的分类
1.树状图&网状图 2.二歧树&多歧树 3.有根树&无根树 4.基因树&物种树
基因树：根据DNA或蛋白序列构建的系统树； 物种树：表达生物类群进化路径的系统树。
树的分类 1.树状图&网状图 2.二歧树&多歧树 3.有根树&无根树 4.基因树&物种树
1.张亚平, 从DNA序列到物种树.
➢ 进化论的发展 ➢ 分子进化学说 ➢ 进化模型 ➢ 生命树概述 ➢ 进化树构建常用方法 ➢ 进化树检验 ➢ 进化树构建中的问题 ➢ 最近的工作
后验概率 一般 慢 可以 所有序列
➢ 进化论的发展 ➢ 分子进化学说 ➢ 进化模型 ➢ 生命树概述 ➢ 进化树构建常用方法 ➢ 进化树检验 ➢ 进化树构建中的问题 ➢ 最近的工作
所有的系统发生树都是关于组成数据集的序列的进化历史的假设。 系统发生树的可靠性?
自举检验——解决问题 参数检验——解决问题
最大似然法（ Maximum Likelyhood Method ） 建树过程： 1.选择进化模型； 2.以MPT或NJ树为基础采用ML法估计模型中的各个参数； 3.根据确定好的参数、模型，从MP树、NJ树或其他类型的起始树开始进行 ML分析，以发现似然值最大的树； 4.用统计学方法从多个ML树中选择最优ML树，并进行ML树的可靠性检验。
基于性状数据的系统发生分析方法的比较
简约法 奥卡姆剃刀 简约信号位点 无 —— 树长 性状优化 有 MPT
最大似然法 似然统计法 全部位点 有 优化 似然值 似然函数 有 MLT
自举法 较严重 快 可以 相近序列
自举法 一般 慢 不能 所有序列
贝叶斯法 贝叶斯统计 全部位点 有 概率 后验概率 似然函数 无（模拟） 树和参数的后验概率
分子钟
➢ 进化论的发展 ➢ 分子进化学说 ➢ 进化模型 ➢ 生命树概述 ➢ 进化树构建常用方法 ➢ 进化树检验 ➢ 进化树构建中的问题 ➢ 最近的工作
DNA序列进化模型
AG
A
AT
AC
GA
G
GT
GC
CT
C
CA
CG
TC
T
TA
TG
JC69 K80
HKY85
➢ 进化论的发展 ➢ 分子进化学说 ➢ 进化模型 ➢ 生命树概述 ➢ 进化树构建常用方法 ➢ 进化树检验 ➢ 进化树构建中的问题 ➢ 最近的工作
自举检验 (bootstrap test)
自举检验是一种重采样技术，能粗略地量化这些置信度水平。
自举检验的基本方法是： （1）从原数据集中抽取（同时替换）部分数据组成新的数据集。 （2）用这个新的数据集 推断 系统发生树。
重复上述过程，产生成百上千的重采样数据集，并同时生成对应的自举树， 进而检验自举树对最终系统发生树各个分支的支持率。 在各个自举树中都有出现或大量出现的那些部分将具有较高的置信度。产生 相同分组的自举树的数目常常标注在系统发生树相应节点的旁边，表示树中 每个部分的相对置信度。
最大简约法（Maximum Parsimony Method）
Principle：Ockham
解释数据集中性状状态改变需要最小额外进化步骤数目的树为最优树。 当给定一组性状后，简约分析首先确定每个性状在任一给定树上优化 后的进化步骤数，所有性状在一棵树上的进化改变总数称为树长。 可以解释数据集所有性状分布的最小树长的树称为最简约树（MPT）
基于性状
距离法 UPGMA法
前提条件: 在进化过程中,每一世代发生趋异的次数相同,即碱基或氨基酸 的替换速率是均等且恒等的。
根据求得的距离系数,所有比较的分类单元的成对距离构成一个t×t方阵,即建立一 个距离矩阵M。
对于一个给定的距离矩阵,寻求最小距离值Dpq。
定义类群p和q之间的分支深度Lpq=Dpq/2。
3.不同类型数据的分析策略：
1.达尔文的自然选择学说： 强调生物进化 的“渐进性”，完全否认“跳跃性”
2.新拉马克主义（neo-Lamarckism） 强调用进废退，强调功能决定结构
3.新达尔文主义（neo-Darwinism） 强调颗粒遗传与基因在遗传变异中的作用
4.综合进化论 彻底否定了获得性遗传；强调了进化的渐进性，进化是群体现象，进化方向由 自然选择来决定。
➢ 进化论的发展 ➢ 分子进化学说 ➢ 进化模型 ➢ 生命树概述 ➢ 进化树构建常用方法 ➢ 进化树检验 ➢ 进化树构建中的问题 ➢ 最近的工作
分子进化的中性学说
分子进化的中性，不影响蛋白和核酸的功能； 2.中性突变不影响其对生活环境的生存适合度； 3.分子进化的速率是由中性突变的速率来决定的，即对每个蛋白或基 因来说，aa/nt的每个位点每年的替代率对所有生物是恒定的，称为分 子钟（molecular evolutionary clock）。
1.系统树赋根 外群赋根法:
1.系统树赋根 分子钟赋根法:
2.长枝吸引（Long-branch Attraction,LBA） 在用系统发生方法分析一个有限的数据集的时候，由于高频率的相似变化（趋 同、平行进化）和加速的进化速率等因素的存在使序列达到相同状态而人为地 将这些不是来自于共同祖先的序列的代表分类元聚在一起，使这些分类单元之 间相互吸引。
1.Hedgehog进化速 率较快； 2.显著不同的核苷 酸组成；
1.Sequence analysis of the complete mitochondrial DNA molecule of the hedgehog, Erinaceus europaeus, and the phylogenetic position of the Lipotyphla ，2019. 2.Murphy, W.J., et al., Resolution of the early placental mammal radiation using Bayesian phylogenetics. Science, 2019. 294(5550): p. 2348-51.
系统发育树的构建
xflee 2019-12-5
➢ 进化论的发展 ➢ 分子进化学说 ➢ 进化模型 ➢ 生命树概述 ➢ 进化树构建常用方法 ➢ 进化树检验 ➢ 进化树构建中的问题 ➢ 最近的工作
➢ 进化论的发展 ➢ 分子进化学说 ➢ 进化模型 ➢ 生命树概述 ➢ 进化树构建常用方法 ➢ 进化树检验 ➢ 进化树构建中的问题 ➢ 最近的工作
树的分类 1.树状图&网状图 2.二歧树&多歧树
树的分类 1.树状图&网状图 2.二歧树&多歧树 3.有根树&无根树
1.Wang, Z., et al., The draft genomes of soft-shell turtle and green sea turtle yield insights into the development and evolution of the turtle-specific body plan. Nat Genet, 2019. 45(6): p. 701-6. 2. Trees for bees.
最大简约法（Maximum Parsimony Method） 简约法能获得正确树的条件 1.每个序列位点没有回复突变或者平行突变； 2.取样位点树非常多； 简约法很可能出现的问题是：长枝吸引；
最大简约法（Maximum Parsimony Method）
性状分布模式: 筛选简约信号位点。
单型位点
(c) 为3个重采样数据集的一致树