分子进化与系统发育分析
分子进化的推导与系统发育树构建研究
分子进化的推导与系统发育树构建研究分子进化的推导和系统发育树构建研究是现代生物学领域中一项重要的研究课题。
它通过分析生物体内的分子遗传信息，来推导物种间的进化关系，并进一步构建系统发育树。
本文将介绍分子进化的推导过程以及系统发育树的构建方法。
在分子进化的推导过程中，研究者通常会选择一段具有较高变异性的DNA、RNA或蛋白质序列作为研究对象。
这些序列在不同物种之间的差异反映了它们的进化关系。
首先，研究者需要对所选序列进行测序，并通过生物信息学方法对序列进行比对和分析。
比对可以揭示序列中的共有特征与差异，而分析则可以计算序列之间的相似性和进化距离。
为了推导物种之间的进化关系，研究者可以利用不同的进化模型进行分析，例如Jukes-Cantor模型、Kimura两参数模型和最大似然法等。
这些模型基于一系列假设和统计方法，可以估计序列的演化速率和进化关系。
通过计算进化距离矩阵，研究者可以建立物种之间的相似性网络图，并利用聚类算法将物种进行分类和分组。
系统发育树是推导物种间进化关系的重要工具。
它是一种图形化的表示方式，用树状结构展示不同物种之间的演化关系。
构建系统发育树的方法有多种，例如最简原则、最大拟然法和贝叶斯推断等。
最简原则是一种直观且简单的构建方法，它假设进化关系中的分支数目最少。
最大拟然法则基于最大似然估计原理，通过计算相似性矩阵的概率分布来确定最优的拓扑结构。
贝叶斯推断则是一种统计推断方法，它通过考虑先验概率和后验概率来推测系统发育树的结构。
在构建系统发育树的过程中，研究者还需要对结果进行评估和验证。
常用的评估指标包括支持率和置信度。
支持率可以评估进化树的可靠性，它通过重复计算获得统计学意义上的支持度。
而置信度则通过随机重抽样验证树的一致性和稳定性。
综上所述，分子进化的推导和系统发育树构建是研究生物进化关系的重要方法。
通过分析分子遗传信息和构建系统发育树，我们可以更好地了解不同物种之间的进化历程和亲缘关系。
分子进化与生物系统发育
分子进化与生物系统发育分子进化和生物系统发育是生物学领域的两个重要研究方向，它们通过研究分子遗传材料的演化和生物体之间的关系，揭示了生物界多样性的起源和发展。
本文将介绍分子进化和生物系统发育的基本概念、研究方法以及其在生物学研究和应用中的重要性。
一、分子进化的概念和意义分子进化是指从分子水平上研究生物种群和物种之间的遗传关系和演化过程。
它基于遗传物质的变异和传递规律，通过比较生物体内DNA、RNA和蛋白质序列的差异和相似性，推断生物种群的演化关系和进化历史。
分子进化的重要意义在于，它能够提供关于物种形成、进化速率、群体迁移和自然选择等方面的证据和解释。
通过分析不同物种之间的序列差异，可以推断它们的共同祖先、分化时间和进化关系，从而帮助我们理解种群的形成和演化过程。
二、分子进化的研究方法1. 分子演化树的构建分子演化树是表示不同物种或类群之间进化关系的图形化工具。
构建分子演化树的基本方法包括距离法、最大似然法和贝叶斯法等。
其中，距离法基于不同序列之间的差异程度构建演化树，最大似然法则通过计算出现观察到的数据的概率来估计最合理的演化树，而贝叶斯法则则通过概率模型进行演化树的推断。
2. 分子钟模型分子钟模型是一种用于估计物种分化时间的方法。
该模型假设基因的变化速率是恒定的，从而可以通过测量不同物种中特定基因的差异来推算它们的分化时间。
分子钟模型在分子进化研究中被广泛应用，为了更准确地估计物种的分化时间，研究人员通常使用多个基因进行分析。
三、生物系统发育的概念和意义生物系统发育研究的是生物界中不同物种和分类单元之间的系统关系和谱系发展。
它基于生物形态、生理和分子特征的相似性和差异性，通过构建系统发育树来揭示物种分类和多样性的起源和发展。
生物系统发育具有重要的意义，它为我们了解不同物种的亲缘关系和进化历史提供了重要线索。
通过构建系统发育树，可以揭示不同物种之间的共同祖先、演化路径和物种间的近亲关系。
此外，在进化生物学、生态学和保护生物学等应用领域，生物系统发育也为物种保护、进化机制研究等提供了理论和实证基础。
第11章 分子进化与系统发育
（四）TREE-PUZZLE
采用最大似然法构建系统发育树
（五）MrBayes
采用贝叶斯方法进行系统发育树构建
（六）PhyML
根据最大似然法原理，采用更加简便的爬山算法来 同时估计树的拓扑结构和树的分枝长。
主讲人：王茂先
三、系统发育分析示例
（一）利用MEGA4构建系统发育树 1、序列获取
主讲人：王茂先
（二）PAUP--phylogenetic analysis using parsimony
（三）MEGA—molecular evolutionary genetics analysis 主要功能模块包括：通过网络进行数据的搜索、 遗传距离的估计、多序列比对、系统发育树的 构建和进化假说检验等。
第二节 分子系统发育树的构建方法
利用生物大分子数据重建系统进化树，目前最常用 的有4种方法，即距离法、最大简约法、最大似然法 和贝叶斯法，其中，最大简约法主要适用于序列相 似性很高的情况；距离法在序列具有比较高的相似 性时适用；最大似然法和贝叶斯法可用于任何相关 的数据序列集合。从计算速度来看，距离法的计算 速度最快，其次是最大简约法和贝叶斯方法，然后 是最大似然法。
1、选择合适的分子序列 2、多序列比对 3、选择合适的建树方法 4、系统发育树的评估
重复抽样检验、内枝检验
主讲人：王茂先
二、常见系统发育树的软件简介 （一）PHYLIP—the phylogeny inference package 主要程序组：
分子序列组：蛋白质序列组，如ptotpars、proml； 核苷酸序列组，如dnapenny、dnapars 距离矩阵组：fitch、kitsch、neighbor 基因频率组：gendist、contrast、contml 离散字符组：pars、mix、penny 进化树绘制组：drawgram、drawtree、consense
分子进化与系统发育
分子进化与系统发育嘿，朋友们，今儿咱们来聊聊俩高大上的话题——分子进化与系统发育，别怕，我保证让这俩词儿变得跟邻里唠嗑似的亲切。
想象一下，咱们每个人都是地球这本大书里的一个角色，而我们的身体，就是那复杂又精妙的章节。
在这些章节里，藏着无数的小秘密，特别是那些微观世界里跳动的分子们，它们可不光是化学课上的枯燥名词，它们是咱们生命故事的编剧加导演，天天上演着“进化大戏”。
咱们先说说分子进化，这就像是家里老相册里的照片，每一张都记录着祖先的模样。
不过，这些“照片”不是画出来的，而是刻在DNA这条长长的“家族树”上的。
随着时间推移，环境变了，日子过法也不一样了，这些分子们就悄悄地调整自己的排列组合，就像是咱们换新衣服、学新技能一样，让后代能更好地适应这个世界。
这过程，慢得你感觉不到，但几百年、几千年后一看，嘿，整个家族都焕然一新了！再聊聊系统发育，这就像是咱们家族聚会的族谱图，不过它画的可不是人名，而是各种生物之间的“亲戚关系”。
想象一下，你手里拿着一本超级详细的族谱，不仅能找到爷爷奶奶，还能一路追溯到远古时代的“老祖宗”。
在系统发育的世界里，科学家就是那些细心的家族历史研究者，他们通过比较不同生物的DNA、骨骼结构、甚至是一个小小的基因片段，就能绘制出生物界的“家谱图”，告诉我们谁是谁的近亲，谁又是远房亲戚。
记得小时候，我跟爷爷在院子里乘凉，他总爱给我讲些老辈儿的故事，那时候觉得那些故事离我好远好远。
但现在，当我了解到分子进化和系统发育，就像是在读一本活生生的地球生命史，那些遥远的过去，突然就变得亲切而生动起来。
每一个基因的变化，都像是祖先们在历史长河中留下的足迹，告诉我们他们是如何从简单到复杂，从海洋到陆地，一步步走到今天的。
所以啊，朋友们，下次当你看到一朵花、一只鸟，甚至是你自己的时候，不妨多想一步，这些生命背后，藏着多少分子进化的奥秘，它们之间又有着怎样错综复杂的系统发育关系。
咱们的生活，因为有了这些看似微小的分子和它们的故事，才变得如此丰富多彩，如此值得我们去探索和珍惜。
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
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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
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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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同源关系的分析
1.直系同源物的确定：Reciprocal Best Hits; 2. 旁系同源物的确定：BLAST，序列比对及数据
库搜索，至少存在一个共有的功能结构域； 3. 整体分析/蛋白质家族分析：系统发育树的构建；
Reciprocal Best Hits
?
直系同源物：Reciprocal Best Hits
Xenolog (异同源物)：由某一个水平基因转移事件而 得到的同源序列。
Convergent evolution: 通过不同的进化途径获得相似 的功能，或者，功能替代物。
paralogs orthologs
异同源物
基因的趋同进化
通过不同的进化过程获得保守的功能
趋同进化：Langur
食叶猴
RNASE: 纤维素分解、消化
A. 编码区：阳性选择 1%；中性进化：80%；阴性进 化：19%；
tRNA & Anticodon
1. 每一个密码子，对应 一个tRNA；
2. tRNA通过Anticodon 来识别codon,联系 mRNA和氨基酸序列的 合成；
3. 密码子的使用偏好： 由密码子对应的tRNA的 进化及丰度来决定。
碱基出现的频率
1. 假如：每个核苷酸位点上的替代是随机发生的， 则A,T,C,G出现的频率应该大致相等；
第一节 密码子偏好及相应分析
1. 密码子(codon): 在随机或者无自然选择的情况 下，各个密码子出现频率将大致相等。
2. 密码子偏好：各个物种中，编码同一氨基酸的不 同同义密码子的频率非常不一致；
3. 可能的原因：密码子对应的同功tRNA丰度的不 同。
标准密码子
大肠杆菌RNA聚合酶
大肠杆菌RNA聚合酶 (2)
1. 密码子偏好非常明显；例如 2. 同为编码Phe的同义密码子UUU和UUC，二者
出现的次数显著不等，UUU(15次)，UUC(44次)； 3. 再如：编码Arg的四个密码子CGU, CGC, CGA,
CGG, 出现次数分别为：89，46，1，0. 4. 提示：对应CGG的同功tRNA可能不存在！
人类迁移的路线
(2) 同源性分析->功能相似性
Ortholog (直系同源物)：两个基因通过物种形成的事 件而产生，或，源于不同物种的最近的共同祖先的 两个基因，或者两个物种中的同一基因，一般具有 相同的功能。
Paralog (旁系同源物)：两个基因在同一物种中，通 过至少一次基因复制的事件而产生。
(Transversion); 3. 基因复制：多基因家族的产生以及伪基因的产生；
A. 单个基因复制 – 重组或者逆转录； B. 染色体片断复制； C. 基因组复制；
(1) DNA突变的模式
替代
插入
缺失
倒位
(2) 核苷酸替代：转换 & 颠换
1. 转换：嘌呤被嘌呤 替代，或者嘧啶被嘧 啶替代；
2. 颠换：嘌呤被嘧啶 替代，或者嘧啶被嘌 呤替代；
生物信息学
第六章 分子进化与系统发育分析
生物学家：We have a dream…
1. Tree of Life: 重建所有生物的进化历史并以系 统树的形式加以描述
梦想走进现实：How?
1. 最理想的方法：化石！—— 然而…零散、不完整
2. 比较形态学和比较生理学：确定大致的进化框 架。—— 然而，细节存在巨多的争议
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；
3. 进化速率分析：例如，HIV的高突变性；哪些位点易发 生突变？
(1) Tree of Life: 16S rRNA
Out of Africa
53个人的线粒体基因组(16,587bp)
2. 实际情况：DNA受到自然选择的压力，各个位 点的碱基出现频率并不相等；
3. 需要解决的问题：
A. 每个位点上受到什么样的选择压力？ B. 各个位点的碱基频率反映了什么样的规律？
4. 表征/统计的方法：计算G+C的含量，并进行 比较；
分子进化的理论
1. 阳性选择，适应性进化，达尔文进化：DNA分
子显著出现非同义替代，改变编码蛋白质的氨基酸组成，
并产生新的功能； 2. 阴性选择，净化选择：DNA分子的同义替代显著，
较少改变蛋白质的氨基酸组成，其原来的功能高度保守；
3. 中性进化：同义替代与非同义替代比例相当，突变不
好不坏，不改变或轻微改变蛋白质的功能。
同义替代 vs. 非同义替代
GCGGTTTGGGAG
(3) HIV protease: 高突变性
Ka/Ks >> 1, 强的正选择压力，具有很高的可突 变性
本章内容提要
1. 密码子偏好及相应分析； 2. 氨基酸序列的进化演变； 3. DNA序列的进化演变； 4. 同义与非同义的核苷酸替代； 5. 系统发育树的构建； 6. 分子钟与线性树； 7. MEGA软件的使用；
基因复制：单个基因复制
重组 逆转录
基因复制：染色体片段复制
基因复制：基因组复制
S. Cerevisiae (酿酒酵母) K. Waltii (克鲁雄酵母)
研究结果： 克鲁雄酵母 中的同源基 因数量与酿 酒酵母相比 为1：2
分子进化研究的目的
1. 从物种的一些分子特性出发，构建系统发育树，进而了 解物种之的生物系统发生的关系 —— tree of life; 物种 分类；
GCGGTCTGCGAC 64个密码子，编码20个氨基酸
GTT
CGT
GTC
CGC
GTA
GTG 脯氨酸P
组氨酸 H
四倍简并
二倍简并
TGG TGC
色氨酸 W 半胱氨酸 C
同义替代
非同义替代
编码区 vs. 非编码区
1. 编码区：DNA上编码功能性的基因的部分； 2. 非编码区：或称基因组序列，绝大部分无功能； 3. 选择压力：
第三种方案：分子进化
1. 1964年，Linus Pauling提出分子进化理论； 2. DNA & RNA: 4种碱基；蛋白质分子：20种氨基
酸； 3. 发生在分子层面的进化过程：DNA, RNA和蛋白
质分子； 4. 基本假设：核苷酸和氨基酸序列中含有生物进化
历史的全部信息；
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