多序列对位排列和进化分析
分子进化树构建方法
MP法建树流程
Sequence1 Sequence2 Sequence3
Sequence4
Position 1
Position 1 2 3 T G C T A C A G G A A G
If 1 and 2 are grouped a total of four changes are needed.
5
genetic change
系统发生树术语
Rooted tree vs. Unrooted tree
无 A 有 根 根 树 B 树 two major ways to root trees:
A
10 3 2 5
C D
By midpoint or distance
d (A,D) = 10 + 3 + 5 = 18 Midpoint = 18 / 2 = 9
Distance Uses only pairwise distances Minimizes distance between nearest neighbors Very fast Easily trapped in local optima Good for generating tentative tree, or choosing among multiple trees Maximum parsimony Uses only shared derived characters Minimizes total distance Maximum likelihood Uses all data Maximizes tree likelihood given specific parameter values Very slow Highly dependent on assumed evolution model Good for very small data sets and for testing trees built using other methods
多序列对位排列和进化分析
Cat Dog Rat 3 4 5 7 6 Dog
2
Dog Rat
Cat
1
2 1 4
Rat
Cow 6
通过 距离 矩阵 建进 化树
Cow
Step1. 计算序列的距离，建立距离矩阵
对位排列， 去除空格
（选择替代模型）
Uncorrected “p” distance (=observed percent sequence difference)
用于描述同源序列之间的亲缘关系的远近，应用到分子进化 分析中。是构建分子进化树的基础。
Gene tree
a b
A B
Species tree
c
C
We often assume that gene trees give us species trees
注意概念：Paralogy（旁系同源/并系同源）& Orthology（直系同源）
Cladogram
Taxon B
Taxon C Taxon A Taxon D
no meaning 3 1
Phylogram
6 1 1
进化树
Ultrametric tree
Taxon B Taxon B Taxon C Taxon A Taxon D
time
时间度量树
Taxon C
Taxon A Taxon D
系统发生树术语
Rooted tree vs. Unrooted tree
有 根 树
无 A 根 树 B
C
D
two major ways to root trees:
By midpoint or distance
生物信息学-第四章-多序列比对与分子进化分析
Clustal使用方法
Clustal：目前被最广泛应用的 MSA 方法
可在线分析
可在本地计算机运行 序列输入、输出格式
Input FASTA
NBRF/PIR EMBL/SWISSPROT ALN GCG/MSF GCG9/RSF GDE
>sequence 1 ATTGCAGTTCGCA … … >sequence 2 ATAGCACATCGCA… … >sequence 3 ATGCCACTCCGCC… …
10 3 2 5
C B
2
D
outgroup 外群、外围支
系统发育树构建步骤
多序列比对（自动比对、手工校正）
最大简约法 (maximum parsimony, MP) 距离法 选择建树方法（替代模型） (distance) 最大似然法 (maximum likelihood, ML) 贝叶斯法 (Bayesian inference) UPGMA
多序列比对的应用： •系统发育分析(phylogenetic analysis) •结构预测(structure prediction) •序列基序鉴定(sequence motif identification) •功能预测(function prediction) ClustalW/ClustalX：一种全局的多序列 比对程序，可以用来绘制亲缘树，分析进化 关系。 MEGA5——分子进化遗传分析软件
比对参数设置
两两比对参数
多序列比对参数
点击进行多序列比对
比对结果 “*”、“:”、“.” 和空格依次代表改位点的序列一致性由高到低
第四步：比对完成，选择结果文件的保存格式
可进一步对排列好的序列进行修饰（1）
mega操作过程-多序列比对、进化树、
用ClustalW得到的多序列比对结果中，所有序列排列在一起，并
以特定的符号代表各个位点上残基的保守性，“*”号表示保守性 极高的残基位点；“.”号代表保守性略低的残基位点。
Progressive Alignment Method
Clustal W 使用
输入地址： 设置选项 （next）
用于描述一组同源序列之间的亲缘关系的远近，应用到 分子进化分析中。 序列同源性分析：是将待研究序列加入到一组与之 同源，但来自不同物种的序列中进行多序列同时比 较，以确定该序列与其它序列间的同源性大小。
其他应用，如构建profile，打分矩阵等
3、多序列比对的方法
手工比对 在运行经过测试并具有比较高的可信度的计算机程序（辅助 编辑软件如bioedit，seaview，Genedoc等）基础上，结合实 验结果或文献资料，对多序列比对结果进行手工修饰，应该 说是非常必要的。 为了便于进行交互式手工比对，通常使用不同颜色表示具有 不同特性的残基，以帮助判别序列之间的相似性。
Extremely slow computation.
Progressive Alignment Method
DbClustal: Poa (Partial order alignments):
2、Iterative Alignment
PRRN：
web-based program Nhomakorabea/
Uses a double nested iterative strategy for multiple alignment.
DCA (Divide-and-Conquer Alignment）：a web-based program that is semiexhaustive /
课件第4讲_多序列比对和进化分析
渐进法的策略I.将序列两两比对II.根据相似值将序列分组III.进行组间比对，并继续分组，直至取得最终结果Principle：比对过程中，相似性高的序列先比对，距离远的序列添加其后值与分歧时间t呈非线性关系，原因之一：多个氨基酸替代出现在同一位点。
基于泊松分布对p进行校正，得两序列间每位paralogsorthologs paralogs orthologsErik L.L. Sonnhammer Orthology,paralogy and proposedand proposed classification for paralog subtypes TRENDS in Genetics Vol.18 No.12 December 2002UPGMA方法例：OTU1和OTU2都是原始类群，n1=1,n2=1 OTU r1含两个原始类群OTU1和OTU2 ，nr1=2，OTU3是原始类群，n3=1简明生物信息学，钟扬等主编，用UPGMA法构建的系统树常用构树法比较/phylip/s oftware.htmlHere are 386phylogeny packages and 52free servers, all that I know about. It is an attempt to be completely comprehensive. I have not made any attempt to exclude programs that do not meet some standard of quality or importance….Many of the programs in these pages are available on the web, and some of the older ones are also available from ftp server machines.。
多序列比对 简书
多序列比对1. 引言多序列比对是生物信息学中的一个重要问题，它可以用于比较多个生物序列之间的相似性和差异性。
通过多序列比对，我们可以揭示序列之间的共同特征、功能和进化关系，从而深入理解生物学中的重要问题。
本文将介绍多序列比对的基本概念、常用方法和应用领域，并对其进行详细的解析和讨论。
2. 多序列比对的概念和意义多序列比对是将多个生物序列（如DNA、RNA或蛋白质序列）进行对齐，找到它们之间的相似性和差异性。
相似性指的是序列之间的保守区域，而差异性则指的是序列之间的变异区域。
多序列比对的意义在于：•揭示序列的功能和结构：通过比对多个序列，我们可以找到它们之间的共同特征和保守区域，从而推断出序列的功能和结构。
•研究进化关系：多序列比对可以揭示序列之间的进化关系，帮助我们理解物种的演化历史和亲缘关系。
•寻找突变位点：多序列比对可以帮助我们找到序列之间的差异性，从而揭示突变位点和突变类型。
•设计引物和探针：多序列比对可以用于设计引物和探针，用于检测特定序列的存在和变异。
3. 多序列比对的方法多序列比对有多种方法，常见的包括：•基于序列相似性的方法：这种方法通过比对序列之间的相似性来进行对齐。
常见的算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
•基于基因组比对的方法：这种方法通过比对整个基因组的序列来进行对齐。
常见的算法包括BLAST和BLAT。
•基于结构比对的方法：这种方法通过比对序列的二级结构来进行对齐。
常见的算法包括RNA二级结构比对和蛋白质结构比对。
•基于进化模型的方法：这种方法利用进化模型来推断序列的对齐关系。
常见的算法包括MUSCLE和ClustalW。
每种方法都有其优缺点，选择合适的方法取决于具体的研究目的和数据特点。
4. 多序列比对的应用领域多序列比对在生物信息学和生物学研究中有广泛的应用，包括：•基因组比较：多序列比对可以用于比较不同物种的基因组，揭示基因组之间的相似性和差异性，从而推断物种的进化关系和基因家族的演化历史。
生物信息学中的序列比对与进化树构建
生物信息学中的序列比对与进化树构建生物信息学是一门涉及生命科学和计算科学的交叉学科，其应用在分子生物学、生物医学、生态学、进化论、生物技术等诸多领域中。
序列比对和进化树构建是生物信息学的重要组成部分，是理解生物学进化的重要途径之一。
一、序列比对序列比对是将两个或多个蛋白质或核酸序列究竟有多少相同、多少不同进行比较的过程。
序列比对在生物学中极其重要，因为它可以帮助科学家确定两个生物物种之间的相似性，进而推断它们之间的亲缘关系以及共同祖先的时间。
序列比对中最基础和常用的方法是全局比对和局部比对。
全局比对试图比较两个序列的完整长度，一般用于比较相似性较高的序列，它最先被应用于分析DNA和蛋白质，是序列比对过程中最古老、最经典的算法方法。
而局部比对则更注重比较两个序列中的相似区域，忽略其中任何间隔，通常用于比较两个较短的序列或者两个相对较不相关的序列。
例如，在核酸序列比对中，这种算法更适用于获取多个剪接变异或者重复序列之间的相似性。
另外，序列比对有一个关键问题，就是如何准确的衡量两条序列的相似性和相异性。
在这方面有很多方法，例如编辑距离、盒子型、PAM矩阵、BLOSUM 矩阵等等，其中都采用了不同的评分标准。
二、进化树构建进化树（Phylogenetic Tree）是用来表示生物物种间亲缘关系的结构，也称演化树或家谱树。
进化树是通过对基于DNA和RNA等生物分子序列进行分析，推导出各物种之间共同祖先的关系构建起来的，同时它也综合了形态、系统和分子信息等其他生物学数据。
进化树的构建过程中涉及许多算法，其中最基础的是贪心算法。
贪心法从序列的最初状态开始，一步步选择最佳的演化路径，最终得到最优的进化树；而Neighborhood-joining (NJ)算法则是以序列之间的 Jukes-Cantor 模型距离或 Kimura 二参数模型距离为基础，使用最小进化步骤（Minimum Evolution，ME）标准构建进化树，是目前应用比较广泛的算法。
生物信息学及应用复习题
生物信息学及应用复习题《生物信息学及应用》课程复习题1、生物信息学的基本定义，阐述它的主要研究目标、研究内容及研究方法。
生物信息学：Bioinformatics is the combination of biology and information technology. It is the branch of science that deals with the computer-based analysis of large biological data sets.生物信息学研究的最终目的--揭示蕴藏在DNA和蛋白质氨基酸序列中具有普遍性、真实性的生物遗传本质，掌握复杂的生命现象——生命起源、生物进化以及细胞、器官和个体的发生、发育、病变、衰亡的规律和时空联系.生物信息学的主要研究内容1. 生物信息的收集、存储、管理与提供；2. 基因组序列信息的提取和分析；3. 功能基因组相关信息分析；4. 生物大分子结构模拟和药物设计；5. 生物信息分析的技术与方法研究；6. 应用与发展研究方面方法：（1）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)等；（2）数据库检索：如Blast等；（3）序列分析：序列对位排列、同源比较、进化分析等；（4）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)――分子进化分析等；（5）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)等。
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系统发生树术语
Rooted tree vs. Unrooted tree
有 根 树
无 A 根 树 B
C
D
two major ways to root trees:
By midpoint or distance
A
d (A,D) = 10 + 3 + 5 = 18 Midpoint = 18 / 2 = 9
生物信息学
第五章
多序列对位排列和进化分析
多序列对位排列
Multiple Sequence Alignment (MSA)
chicken
xenopus human
PLVSS---PLRGEAGVLPFQQEEYEKVKRGIVEQCCHNTCSLYQLENYCN
ALVSG---PQDNELDGMQLQPQEYQKMKRGIVEQCCHSTCSLFQLESYCN LQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN
在ESPript分析网页“Aligned Sequences”栏上载ALN文件
在“Output layout”和“Output file or device”栏选择
修饰后的比对结果
可进一步对排列好的序列进行修饰（3） GeneDoc
/gfx/genedoc
Clustal在线分析方法（ClustalW）
EBI的ClustalW分析网页 /Tools/msa/clustalw2/ 帮助文档 /Tools/msa/clustalw2/help/
调整参数 粘贴或上载序列
Clustal在线分析方法（ClustalW）
guinea pig PQVEQTELGMGLGAGGLQPLALEMALQKRGIVDQCCTGTCTRHQLQSYCN
Bring the greatest number of similar characters into the same column of the alignment
为什么要做MSA？
Easy
only with substitutions
Difficult
also with indels
系统发生树术语
分支 Branch 末端节点
可以是物种 B ，群体，或 者蛋白质、 C DNA、RNA D 分子等
OTU A
节点 Node
祖先节点/ 树根
Root
内部节点/分歧点
该分支可能的祖先
E
File – Import
选择输入文件的 格式（如ALN）
修饰排列结果
2. 系统发生分析（Phylogenetic analysis)
分析基因或蛋白质的进化关系
系统发生（进化）树（phylogenetic tree）
A tree showing the evolutionary relationships among various biological species or other entities that are believed to have a common ancestor.
计算序 列的距 离，建 立距离 矩阵
Cat Dog Rat 3 4 5 7 6 Dog
2
Dog Ratຫໍສະໝຸດ Cat12 1 4
Rat
Cow 6
通过 距离 矩阵 建进 化树
Cow
Step1. 计算序列的距离，建立距离矩阵
对位排列， 去除空格
（选择替代模型）
Uncorrected “p” distance (=observed percent sequence difference)
研究系统发生的方法
经典进化生物学：
比较：形态、生理结构、化石
分子进化生物学：
比较DNA和蛋白质序列
An Alignment is an hypothesis of positional homology between bases/Amino Acids
Residues that are lined up in different sequences are considered to share a common ancestry (i.e., they are derived from a common ancestral residue).
为什么要做MSA？
Contig assembly
怎么做MSA？
动态规划算法（dynamic programming）：MSA 改进算法（启发式算法）：
1. 渐进法（progressive methods）：Clustal, T-Coffee, MUSCLE 2. 迭代法（iterative methods）：PRRP, DIALIGN 3. 其它算法：Partial Order Algorithm、profile HMM、 meta-methods (MAFFT)… /wiki/List_of_sequence_alignment_software Current Opinion in Structural Biology 2006, 16:368–373
Cladogram
Taxon B
Taxon C Taxon A Taxon D
no meaning 3 1
Phylogram
6 1 1
进化树
Ultrametric tree
Taxon B Taxon B Taxon C Taxon A Taxon D
time
时间度量树
Taxon C
Taxon A Taxon D
在结果网页点击“here is your output number 1”
修饰过的排列结果
可进一步对排列好的序列进行修饰（2）
ESPript 多种修饰 功能，突出相同或相似位点 http://espript.ibcp.fr/ESPript/cgi-bin/ESPript.cgi 在EBI ClustalW结果网页下载“Alignment file”(ALN文件)
monkey
dog hamster bovine
PQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN
LQVRDVELAGAPGEGGLQPLALEGALQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN PQVAQLELGGGPGADDLQTLALEVAQQKRGIVDQCCTSICSLYQLENYCN PQVGALELAGGPGAGG-----LEGPPQKRGIVEQCCASVCSLYQLENYCN
= ((A, (B,C)), (D, E))
Newick format
HTU
系统发生树术语
A clade（进化支） is a group of organisms that includes an ancestor and all descendents of that ancestor. 分支树
邻近法 (Neighbor-joining, NJ)
最小进化法 (minimum evolution)
建立进化树 进化树评估
统计分析 Bootstrap Likelihood Ratio Test ……
距离法
距离法又称距离矩阵法，首先通过各个 序列之间的比较，根据一定的假设（进化 距离模型）推导得出分类群之间的进化距 离，构建一个进化距离矩阵。进化树的构 建则是基于这个矩阵中的进化距离关系 。
用于描述一组序列之间的相似性关系，以便了解一个基因家族 的基本特征，寻找motif，保守区域等。用于预测新序列的二 级和三级结构，进而推测其生物学功能。
Human Hox genes
为什么要做MSA？
不同种的酵母Gal1和Gal10 启动子区MSA
Nature 423, 241-254
为什么要做MSA？
用于描述同源序列之间的亲缘关系的远近，应用到分子进化 分析中。是构建分子进化树的基础。
Gene tree
a b
A B
Species tree
c
C
We often assume that gene trees give us species trees
注意概念：Paralogy（旁系同源/并系同源）& Orthology（直系同源）
File
Load sequences
注意：该软件不 能识别中文。因 此序列不能位于 XP系统的桌面， 应放于C:\或D:\等 纯英文路径下。
第二步：设定比对参数
第三步：进行序列比对
第四步：比对完成，选择结果文件的保存格式
conserved residues
conservation profile
Paralogy（旁系同源/并系同源）& Orthology（直系同源）
Orthologs：物种形成过程中源自同一祖先，通常功能保守 Paralogs：基因组内基因复制产生，较易发生功能分化
为什么要做MSA？
不同物种基因组范围的MSA能分析基因组结构变异和共线性
Nature 423, 241-254
Input FASTA
NBRF/PIR EMBL/SWISSPROT ALN GCG/MSF GCG9/RSF GDE
>sequence 1 ATTGCAGTTCG CA …… >sequence 2 ATAGCACATCG CA…… >sequence 3 ATGCCACTCCG CC……
Output ALN
Clustal离线分析方法（ClustalX） 下载安装 自带Help文件
Using ClustalX for multiple sequence alignment
by Jarno Tuimala