系统发育分析方法
分子系统发育分析课件
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。
使用生物大数据技术进行系统发育分析的技巧与步骤
使用生物大数据技术进行系统发育分析的技巧与步骤生物大数据技术的应用正日益成为现代生物学研究的重要手段之一。
其中，使用生物大数据技术进行系统发育分析是一种重要的方法，它能够帮助研究者解决物种间的亲缘关系、进化过程等问题。
本文将介绍使用生物大数据技术进行系统发育分析的技巧与步骤。
首先，进行系统发育分析的第一步是获取所需的生物大数据。
生物大数据可以从公共数据库（如GenBank、NCBI等）中获取，这些数据库中存储了海量的生物序列数据。
研究者可以根据研究对象的特点，选择合适的数据进行分析。
一般来说，选择包含物种的核酸序列（如DNA或RNA）或蛋白质序列会比较常见。
第二步是进行序列比对。
在获得了所需的序列数据后，研究者需要将这些序列进行比对，以便找到共有的保守区域和变异区域。
多序列比对可以使用一些常见的比对工具，如Clustal Omega、MAFFT等。
比对的结果会显示序列之间的同源性，从而为下一步的分析提供基础。
第三步是进行系统发育树的构建。
根据序列比对的结果，研究者可以利用构建系统发育树的方法来推断不同物种之间的亲缘关系。
常见的树构建方法包括距离法、最大简约法和最大似然法等。
距离法以序列之间的相似性距离为基础来构建树，最大简约法基于共有的变异位点来构建树，最大似然法则基于进化模型来构建树。
在选择树构建方法时，研究者需要考虑到数据的质量、物种的数量以及计算资源的限制等因素。
第四步是进行系统发育树的评估与解读。
构建了系统发育树后，研究者需要对树的拓扑结构进行评估，以确定树的可靠性和稳定性。
常见的评估方法包括支持值计算、Bootstrap分析等。
支持值（Support）表示在多次重抽样中，相同分类群出现在同一个分支上的频率。
Bootstrap分析则通过重新随机抽取有放回地获得多个数据子集，并重新构建树的过程来评估树的稳定性。
解读系统发育树时，研究者可以根据树的拓扑结构和分支长度等特征，推断物种间的进化关系、分类学关系等信息。
生物信息学 第八章 系统发育分析
系统发生（或种系发生、系统发育，phylogeny）是指生物形成或进化的历史。系统发 生学(phylogenetics)研究物种之间的进化关系，其基本思想是比较物种的特征，并认为特征
相似的物种在遗传学上接近。系统发生研究的结果往往以系统发生树（phylogenetic tree）表
8.1.3 距离和特征
用于构建系统发生树的分子数据分成两类：（1）距离（distances）数据，常用距离矩 阵描述，表示两个数据集之间所有两两差异；（2）特征(characters)数据，表示分子所具有 的特征。 分子系统发生分析的目的是探讨物种之间的进化关系，其分析的对象往往是一组同源的 序列。这些序列取自于不同生物基因组的共同位点。序列比对是进行同源分析的一种基本手 段，是进行系统发生分析的基础，一般采用基于两两比对渐进的多重序列比对方法，如 ClustalW 程序。通过序列的比对，可以分析序列之间的差异，计算序列之间的距离。 无论是 DNA 序列，还是蛋白质序列，都是由特定字母表中的字符组成的。计算序列之 间距离的一个前提条件是要有一个字符替换模型，替换模型影响序列多重比对的结果，影响 系统发生树的构造结果。在具体的分析过程中，需要选择一个合理的字符替换模型，参见第 3 章的各种打分模型或代价、距离模型。 距离（或者相似度）是反映序列之间关系的一种度量，是建立系统发生树时所常用的一 类数据。在计算距离之前，首先进行序列比对，然后累加每个比对位置的得分。可以应用第
的连线称为分支，其中一端与叶节点相连的为外支，不与叶节点相连的为内支。
系统发生树有许多形式：可能是有根树（rooted tree），也可能是无根树（unrooted tree）；
可能是一般的树，也可能是二叉树；可能是有权值的树（或标度树，scaled tree，树中标明
实验六-系统发育分析-Phylip-生物信息学
实验六系统发育分析－PhylipPHYLIP网址： /phylip.html实习内容：（一）序列的前期准备（二）最大简约法建树（Maximum Parsimony）（三）最大似然法建树(Maximum Likelihood )（四）距离法建树(Distance Method)作业：任意选取五个以上物种的同源核酸或/和蛋白质序列,分别采用最大简约法，最大似然法和距离法构建进化树，给出简洁的步骤和必要的图示，并分析这三种方法的差别。
答：五种核酸序列：>Rattus norvegicus gi|17985948|ref|NM_033234.1| Rattus norvegicus hemoglobin, beta (Hbb), mRNA>Mus musculus gi|218749876|ref|NM_008220.4| Mus musculus hemoglobin, beta adult major chain (Hbb-b1), mRNA>Bos taurus gi|160358323|ref|NM_173917.2| Bos taurus hemoglobin, beta (HBB), mRNA>Homo sapiens gi|28302128|ref|NM_000518.4| Homo sapiens hemoglobin, beta (HBB), mRNA>Sus scrofa gi|261245057|ref|NM_001144841.1| Sus scrofa hemoglobin, beta (HBB), mRNAseqboot运行后输出文件内容及用CLUSTALX进行多条序列比对构建的进化树最大简约法建树步骤：1、打开DNAPARS，将刚才生成的seqb文件名输入。
2、改M选项为分析multiple data sets(多个数据），其它参数不变，运行将生成两个文件outfile和outtree，将outfile更名为mpfile，将outtree更名为mptree。
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
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。
基于进化的系统发育分析方法与研究进展
基于进化的系统发育分析方法与研究进展生命的演化历程是一个亿万年的过程，从细胞的起源，到复杂的现代生命形态，中间经历了无数的演化过程。
如何在众多物种中进行分类和识别，从而进行深入的研究，一直是生物学家们致力解决的问题。
而基于进化的系统发育学便是一种系统化地考虑演化历史的分类学方法，它可以通过对生物形态、生理和分子基因数据的分析，确定各物种间的亲缘关系。
本文将简要介绍基于进化的系统发育分析方法的历史和现状，并重点介绍其中一个常用的分析方法：基于分子标记的系统发育树构建方法。
历史进化论是人类长期思考的产物，早在古希腊时期，亚里士多德已经提出了“物种不是固定不变的，也是经过演化的”这一想法。
随着时间的推移，这一想法逐渐得到了越来越多的支持和进展——设立分类阶级、描述不同物种形态、建立分类系统等等，这些都为后来的基于进化的系统发育学提供了依据。
现代基于进化的系统发育学可以追溯到18世纪，例如它的先驱之一卡尔·林奈便是一位优秀的分类学家。
19世纪中叶到20世纪初，一些学者开始从进化的角度来看待分类的问题，其中突出的一位是达尔文，他在《物种起源》中提出了自然选择的概念。
此后，分类学的研究主要是通过对生物形态等传统观察数据的分析来确定各物种的亲缘关系。
进入20世纪中后期以后，随着分子生物学的迅速发展，研究者们开始使用分子数据分析来确定分类的问题。
1950年代末期，Linus Pauling和Emile Zuckerkandl 提出了蛋白质演化率随时间线性增长的理论假设，即分子钟假说（Molecular Clock Hypothesis），为基于进化的系统发育分析方法的分子基础提供了理论支持。
之后，数学家、统计学家及计算机科学家等成功地将计算机技术引入到系统发育学中，致力于通过计算机软件的快速处理、分析规模庞大且处理复杂的分子和形态数据，以确定物种演化历史的系统发育分析方法得以发展。
进化分析的方法进化分析主要包括形态、分子和综合数据分析三种方法。
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。
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据，使得获得的每一个拓扑 特定的替代的模，远缘 参数统计的最小方差， 都计算似然函数，计算
结构的似然率都为最大值， 序列
在进化模型确定的情况 量大，耗时时间长。依
然后再挑出其中似然率最大
下，ML法是与进化事实 赖于合适的替代模型，
的拓扑结构作为最优树。
吻合最好的建树算法.
BI
基因进化模型的统计推论法，
常见软件
软件名称 DNAMAN BioEdit
DNASTAR MAFFT Muscle
ClustalX
Gblocks jModelTest, ModelTest, ModelGenerator
PHYLIP MEGA PAUP PHYML, PAML, RAxdobe Illustrator
近缘序列物种序列的数 目≤12.
善于分析某些特殊的分 子数据如插入、缺失等 序列有用。
只适于序列数目N≤12。 存在较多回复突变或平 行突变时，结果较差。 变异大的序列会出现长 枝吸引而导致建树错误。
ML
依赖于某一个特定的替代模
很好的统计学基础，大
型来分析给定的一组序列数
样本时似然法可以获得 所有可能的系统发育树
系统发育树构建的过程
序列拼接 (Mega) 多序列比对 (MAFFT)
进化模型的选择 (ModelTest) 系统发育树的构建 (RAxML, MrBayes, PAUP) 系统发育树显示和编辑 (FigTree, Adobe Illustrator）
• BioEdit • Mega • Seqman • Contig • Sequencer
通过后验概率直观反映出各 分支的可靠性而不需要自检
大而复杂的数据集
法检验
具有坚实的数学和统计 对进化模型比较敏感，
学基础，可以处理复杂 后验概率是建立在许多
和接近实际情况的进化 假说上，在现实中可能
模型
不成立
系统发育树构建的软件
/phylip/software.html
转换文件格式
hsearch addseq=random nreps=1000; roottrees outroot=monophyl; savetrees brlens=yes file=MP.tre; pscores ALL/ci=yes tl=yes hi=yes rc=yes ri=yes khtest=yes;
用途
序列分析的综合工具 序列分析的综合工具 序列分析的综合工具 多重序列比对工具 多重序列比对工具 图形化的多序列比对工具;构建N-J系统树 冗余序列处理工具 进化模型选择工具 集成的进化分析工具 图形化、集成的进化分析工具 集成的进化分析工具 ML建树工具 基于贝叶斯方法的建树工具 进化树显示工具 进化树显示和编辑工具
序列拼接
多序列比对
http://mafft.cbrc.jp/alignment/server/
速度： Muscle>MAFFT>Clustal 比对准确性：MAFFT>Muscle>>Clustal
比对前
MAFFT 7.0 online alignment
http://mafft.cbrc.jp/alignment/server/index.html
Run 文件
bootstrap nreps=1000 Keepall=yes / AddSeq=random nreps=10; roottrees outroot=monophyl; savetrees file=BT.tre from=1 to=1 savebootp=both maxdec=0;
end;
.....
3.打开paup软件，打开Nexus文件然后运行即可。
4. 运行界面。MP树运行完后，点击“Stop”，继续运行BT树。
运行结果文件：
MP树
BT树
P-buffer 文件
RAxML建树
• 程序自带的文件： raxmlHPC、 raxmlHPC-PTHREADS、 run 三个 • 准备文件两个：phy格式的比对好的序列， txt格式的partition文件
二、基于特征符方法 Character based (Tree searching) methods
Maximum parsimony (MP) Maximum likelihood (ML) Bayesian inference (BI)
方法
NJ
MP
基本特征
适用范围 优点
缺点
不需要分子钟假设，是基于
PAUP软件使用流程 （系统树构建）
1. 将比对后的fasta格式文件转换成Nexus格式 2. 将paup命令粘贴到Nexus文件下方，在命令程序中指定外群， 保存。
begin paup;
log file=p_buffer.txt; pset collapse=minbrlen; [ctype 1.5_1:all;] set maxtrees=5000 increase=no; outgroup ****; set criterion=parsimony;
假设少，树的构建相对
最小进化原理，进行类的合 远缘序列，进化距离不 准确，计算速度快，只 序列上的所有位点等同
并时，不仅要求待合并的类 大，信息位点少的短序 得一颗树，可以分析较 对待，且所分析的序列
是相近的，而且要求待合并 列
多的序列，运行速度优 的进化距离不能太大
的类远离其他的类。
于最大简约法
基于进化过程中碱基替代数 目最少这一假说，不需要替 代模型，对所有可能的拓扑 结构进行计算，并计算出所 需替代数最小的那个拓扑结 构，作为最优树
系统发育分析方法
刘芳 2015.12.11
系统发育分析常用方法
一、基于距离方法 Distance based (Algorithmic) methods
unweighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA) Neighbor-Joining Method (NJ) Minimum Evolution (ME) Fitch-Margoliash Method (FM)