系统发育树构建
系统发育树的构建方法,使用的保守蛋白集
系统发育树的构建方法,使用的保守蛋白集
生物系统发育树（Phylogenetic tree）是分子生物学研究中最为常用的技术之一。
它可以预测到一组基因的演化过程，以便了解其衍生的生物类别的相对关系。
在构建生物系统发育树的过程中，常常使用保守蛋白集（conserved protein set）。
保守蛋白集是指在不同物种之间具有稳定序列并能够执行特定生物功能的蛋白质。
选择保守蛋白集作为建立生物系统发育树的分子标志物，这是因为它在沿着一个演化过程中保持稳定性，可以为树的构建提供有效的信息和数据。
此外，由于保守蛋白集通常都可以完全鉴定出来，而且序列之间的相似性要大于其它蛋白质，因此可以更加准确地定量表征这些物种的相似性。
在构建生物系统发育树时，首先要收集尽可能多物种的保守蛋白质序列，其次要对所有序列进行比较，然后用这些比较结果来构建一棵生物系统发育树。
其中，比较过程可以基于结构、功能、序列或者综合多种方法来完成，以便更准确地评估物种之间的相关性。
建立完成以后，可以提取从树中获得的信息来进一步研究这些物种的关系。
在生物系统发育树的构建过程中，使用保守蛋白集是一种有效的方法，它可以更准确地反映物种之间的关系，同时也有助于我们理解进化的模式和进程。
系统发育树构建教程(PHYLIP)
系统发育树构建教程（PHYLIP）PHYLIP网址：/phylip.html（一）序列的前期准备1．用ENTREZ或SRS搜索同源DNA/蛋白质序列(same sequence in different organisms) 2．用CLUSTALX进行多条序列比对，在output format option选定PHY格式,构建进化树需要这个phy文件。
Figure 4.1 用clustalx进行多条序列比对3．解压缩phylip-3.68.exe，得到三个文件夹，doc文件夹里是关于所有PHYLIP子程序的使用说明，exe文件夹里是直接可以使用的各个子程序，src文件夹里是所有程序的源文件。
4．打开exe文件夹，双击SEQBOOTt子程序（SEQBOOT是一个利用bootstrap方法产生伪样本的程序），输入刚刚生成的phy文件的路径，点击enter。
5．所有PHYLIP程序默认的输入文件名为infile, 输出文件名为outfile。
如果在exe文件夹里找不到默认的输入文件，会提示can’t find input file “infile”。
Figure 4.2 seqboot程序起始界面6．进入程序参数选择页面（Figure 4.3）。
第一列中的D、J、%、B、R、W、C、S等代表可选的参数。
想改变哪个参数，就键入此参数对应的字母，并点击回车键，对应参数将会发生改变。
当我们设置好所有参数后，（这里我们可以不做任何修改），键入Y，按回车。
此时程序询问“random numbe r seed? <must be odd>”，这是询问生成随机数的种子是多少，输入一个4N+1的数，点击回车程序开始运行，输出结果到文件outfile，保存在当前文件夹里。
.Figure 4.3 seqboot程序参数选择页面主要参数解释：D: 数据类型，有Molecular sequence、discrete morphology、restriction sites和gene frequencies4个选项。
系统发育树
从而获得距离矩阵。
一种距离矩阵：
由进化距离构建进化树的方法常见有： 1.Fitch-Margoliash Method（FM法） 2. Neighbor-Joining Method (NJ法/邻接法) 3. Neighbors Relaton Method(邻居关系法) 4.Unweighted Pair Group Method (UPGMA 法)
3.相似性：在序列比对中，同一或者相似性状置于 一列，非同一性状作为一个错配或者对应一个间 隔，得到一个最优排列，使得同一或相似性状垂 直对齐。在此条件下，容易排列的序列被认为是 相似的。
系统发育树构建方法一——最大简约法。
定义：根据信息位点提供的各序列间的替换情况， 在所有可能的树中寻找含最小替换数的树的方法。
一．系统发育树的介绍
1.系统发育树的定义：
在研究生物进化和系统分类中，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(phylogenetic tree)。
2.系统发育树分类
共同祖先
有
无
根
根1
3
1
2
3
4
树
共同祖先
树 2
4
1
23
4
二者区别： 有根树是具有方向的树，包含唯一
paup3只建立于最大简约法构建发育树paup4可以针对核苷酸进行距离方法和最大似然法进行建在构建发育树时相同的数据用不同的系统发育软件构建的发育树可能是不同的在实际中处理数据时比较多种方法构建进化树后做出分析比只用一种构建方法更有说服力
系统发育树的构建
1.Sequence analysis of the complete mitochondrial DNA molecule of the hedgehog, Erinaceus europaeus, and the phylogenetic position of the Lipotyphla ，1995. 2.Murphy, W.J., et al., Resolution of the early placental mammal radiation using Bayesian phylogenetics. Science, 2001. 294(5550): p. 2348-51.
贝叶斯法（Bayesin）
基本思想：
1.先验概率； 2.后验概率；
贝叶斯法（Bayesin）
每棵树的后验概率是无法直接计算的，通常采用MCMC法近似估计后验 概率的密度分布和相对比例。
比较项目 原理 序列信息利用 进化模型 模型参数 目标函数 函数计算 树搜索 结果
可靠性评估 系统误差 运算速度 混合性状分析 适用范围
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。
构建进化树的方法
UPGMA法 (Unweighted Pair Group Method using Arithmetic average) 1.距离法
系统发育树构建
系统发育进化树示例 Figtree (树形显示软件）
系统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。
4
系统发育树构建分析步骤
找到建树目的基因（基因组） 进行多序列比对 选择建树方法 建立进化树 进化树评估
• 系统进化树的主要构成： 结点（node)：每个结点表示一个分类单元（属、种群）。 进化分枝(Clade)： 是指由同一生物进化而来的单一系统群。 实体抽象为节点，实体间的进化关系抽象为连接
• 研究对象： 包括基因序列，基因组的排列方式，二级结构，编码的蛋白序列 及高级结构等
分子系统发育的核心是——构建系统发育进化树
• 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
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。
进化支
猩 猩
系分M异i统子n根i的m发 系u：育统m的进发e所v化育数ol树的u有字ti（核on分心P(尺Mh是Ey类l—度)o最g—的e小。n构e进共建ti化c系t方r同e统e法)发祖育先进化。树
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。
多基因序列的系统发育树构建
多基因序列的系统发育树构建说到“多基因序列的系统发育树构建”这个话题，乍一听，可能有人会觉得这就是那种高深莫测、晦涩难懂的学术术语，甚至看一眼就头大。
其实嘛，说白了，这就像是在为大自然的大家族做一张族谱，揭开我们与其他物种之间千丝万缕的关系。
就像我们查家谱，看自己和曾祖父是不是同一个血统，看看自己和远方亲戚的亲疏。
要是能把这整个过程搞清楚了，哎，那可真是大开眼界，原来人类、植物、动物这些不同的生命形式之间，居然有那么多微妙又惊人的联系。
所谓的“系统发育树”就像是一本生命史诗，讲述的是各种物种之间的亲戚关系。
这棵树的根基上是我们共同的祖先，每一个分支代表了一条特定的进化路径。
而“多基因序列”呢，就是拿不同基因的信息去描绘这棵树的枝干，哪一枝长得快，哪一枝慢，这些都能通过基因序列的差异来看得一清二楚。
通俗点说，这就像是在给家谱里的每一位祖先添加更多的细节资料，越多的细节，越能精确地找到彼此之间的关系。
你看，这过程不就像拆谜题一样，一步步解开生物世界的神秘面纱吗？要构建这棵树，首先得有一堆基因数据。
别小看这些基因，它们可是真正的“家底”。
每个物种的DNA就像是一个个密码锁，里面藏着它们的生活历史、演化轨迹。
用这些信息，我们可以比较不同物种的基因，看看它们之间有多相似，或者差异有多大。
举个例子，人类和猴子的基因差异，真的是少得可怜，但这不代表我们是完全一样的。
那些微小的差异，往往就决定了我们是直立行走，还是蹦蹦跳跳。
所以呢，基因序列越多，越能描绘出一张更加真实、精准的系统发育树。
然后，咱们得选基因。
这不就是考古学家挑选遗骨进行复原的过程吗？我们得找那些能体现物种间差异的“好基因”。
这些基因应该既能反映物种的特性，又能体现进化的步伐。
选好了基因，接下来就要对它们做一番精细的比对。
这就好比你拿着一本古老的书，逐字逐句地对照，看这些字母和符号有没有相同或者不同。
这个过程需要非常细致，要小心翼翼，不容一丝疏忽。
系统发育树构建的三种方法
系统发育树构建的三种方法
1. 距离法（Distance Method）：该方法将各个物种之间的差异转化为距离值，并根据这些距离值构建系统发育树。
距离可以基于基因序列或形态特征等进行计算。
该方法不考虑进化模式和序列的进化过程，仅提供基于相似性的分支结构。
2. 最大简约法（Maximum Parsimony）：该方法基于最小进化原则，即最可能的树是具有最少次数的进化事件的树。
它寻求在进化树上使得进化事件（如插入、缺失、突变）的次数最少的树。
该方法是需要较多计算的方法，但树的建立结果更加准确。
3. 最大似然法（Maximum Likelihood）：该方法也是基于最小进化原则，但它考虑进化模式和序列的进化过程，并将最可能的进化树视为产生的序列数据的最大概率估计。
该方法需要更复杂的计算，但对于数据信息的准确推断较好。
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生物信息学
计算机运算速度: 18个月增长一倍; DNA序列数据: 14个月增长一倍;
一、定义
生物信息学（bioinformatics）是生物学与计算机
科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新
兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、 存储、检索与分析，进而达到揭示数据所蕴含的生 物学意义的目的。
GenBank ， DDBJ ， and EMBL, 所有这 3 个中心都可 以独立地接受数据提交，而 3个中心之间则逐日交换 信息，并制成相同的充分详细的数据库向公众开放。 因此他们是相等的。
主要的数据库资源
数据库是生物信息学的主要内容，各种数据库几乎覆盖了 生命科学的各个领域。 核酸序列数据库主要有GenBank, EMBL, DDBJ等. 蛋白质序列数据库有SWISS-PROT, PIR, OWL, NRL3D, TrEMBL等， 蛋白质片段数据库有PROSITE, BLOCKS, PRINTS等， 三维结构数据库有PDB, NDB, BioMagResBank, CCSD等， 蛋白质结构有关的数据库还有SCOP, CATH, FSSP, 3D-ALI, DSSP等， 与基因组有关的数据库还有ESTdb, OMIM, GDB, GSDB 文献数据库有Medline, Uncover等。
算法：如自动序列拼接、外显子预测和同源比较、遗传算法、 人工神经网络(artificial neural network)。
三、生物信息学的研究内容
生物信息学的研究内容是伴随着基因组研究而发展
的。广义地说，生物信息学从事对基因组研究相关
生物信息的获取、加工、存储、分配、分析和解释。
这个定义的含义是双重的：一是对海量数据的收集、
五、通过学习逐渐掌握以下内容：
搜索网上生物信息学资源 运用Blast等工具检索数据库 多序列比对 构建系统发育树
三大基因数据库
NCBI的网址是： EMBL核酸序列数据库 /embl/ DDBJ数据库 http://www.ddbj.nig.ac.jp/
细菌16S rRNA分子鉴定
经典分类鉴定方法
DNA碱基比例的测定 （G+C）mol%： ●测定方法：解链温度法（Tm值法） ●特点： (G+C)mol%值只能做否定判断；----（G+C） mol%值差别>5，属不同的种； 差别>10，属不同的属 。
（2） 核酸分子杂交法(DNA-DNA杂交) DNA-DNA分子杂交法原理：DNA分子 解链的可逆性和碱基配对的专一性。 DNA-DNA杂交（固相杂交法） 单链DNA（待测菌株）
● DNA-PCR法 提取DNA——PCR扩增16SrRNA基因— —PCR产物纯化分析——16SrRNA基因 序列测定 ●相似性结果判断： 1. SAB≥95 %——同种 2. SAB为85~95%——同属 3. SAB≤85 %——不同属
Biolog鉴定系统可鉴定包括细菌、酵母和真菌在内约2000种微生物， 便于各领域的微生物实验室用于对微生物的鉴定 。鉴定原理公司独创 的碳源利用方法，利用微生物对不同碳源代谢率的差异，针对每一类 微生物筛选95种不同碳源，配合四唑类显色物质（如TTC、TV），固 定于96孔板上（A1孔为阴性对照），接种菌悬液后培养一定时间，通 过检测微生物细胞利用不同碳源进行新陈代谢过程中产生的氧化还原 酶与显色物质发生反应而导致的颜色变化（吸光度）以及由于微生物 生长造成的浊度差异（浊度），与标准菌株数据库进行比对，即可得
出最终鉴定结果。
鉴定板由读数仪自动读取吸光值，软件将该吸光 值与数据库对比，就可在瞬时给出鉴定结果。试 验结果可由系统进行自动分析、记录和打印 。 微生物鉴定数据库容量是目前世界上最大的，可 鉴定包括细菌、酵母和丝状真菌在内总计1973种 微生物，几乎涵盖了所有的人类、动物、植物病 原菌以及食品和环境微生物。
国际核苷酸序列数据库合作组织
GenBank由位于马里兰州Bethesda的美国国立卫生研 究院下属国立生物技术信息中心建立，与日本 DNA 数据库（DNA Data Bank of Japan，DDBJ）以及欧 洲生物信息研究所的欧洲分子生物学实验室核苷酸数 据 库 （ European Molecular Biology Laboratory ， EMBL）一起，都是国际核苷酸序列数据库合作的成 员。
四、生物信息学 – 研究方向
基因组序列装配 基因识别 基因功能预报 基因多态性分析 基因进化 mRNA结构预测 基因芯片设计 基因芯片数据分析 疾病相关基因分析
蛋白质序列分析 蛋白质家族分类 蛋白质结构预测 蛋白质折叠研究 代谢途径分析 转录调控机制 蛋白质芯片设计 蛋白质芯片数据分析 药物设计
整理与服务，即管理好这些数据；二是从中发现新 的规律，也就是使用好这些数据。ＮＡ（脱氧核
糖核酸）序列信息分析作为源头，找到基因组序列
中代表蛋白质和RNA（核糖核酸）基因的编码区。
同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实
质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律。在 此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释放及其 调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代 谢、发育、分化、进化的规律。
数据库检索：Blast、Entrez
序列分析：序列对位排列、同源比较、进化分析。
统计模型：如隐马尔可夫模型(hidden Markov model, HMM)-基因识别、药物设计。最大似然模型(maximun likelihood model, ML)、 最大简约法(Maximun Parsimony, MP)--分子进化分析。
由于当前生物信息学发展的主要推动力来自分子生 物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基 酸序列的存储、分类、检索和分析等方面。
二、生物信息学的基本方法：
建立生物数据库：核苷酸顺序数据库(GENBANK)、Protein
Data Bank(PDB)、氨基酸顺序数据库(SWISS-PRO)、酵母基因 组数据库(YEASTS)、美国种质保藏中心(ATCC)、美国专利局 数据库(USPO)。