分子进化树构建及数据分析的简介-2
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
分子进化学中的基因树分析研究
分子进化学中的基因树分析研究随着现代分子生物学的发展，分子进化学成为了一个重要的研究方向。
分子进化学研究的是生物分子的演化过程，其中最重要的分子是DNA和蛋白质。
在研究分子演化的过程中，一项重要的技术就是树状图分析。
树状图是描述不同生物种类间亲缘关系的一种模型，也叫做进化树或基因树。
在进行基因树分析时，我们一般选取一种基因或多种蛋白质作为研究对象。
通过比较不同物种中这些基因或蛋白质的序列，可以获得它们的差异情况。
进而，根据差异情况，我们可以将这些生物物种按照亲缘关系进行分类，并构建出基因树。
基因树的构建可以帮助我们了解不同生物物种在演化过程中的关系。
此外，基因树分析还可以反映出基因在不同进化过程中的选择压力和变异情况。
通过分子进化学的基因树分析，我们可以更好地了解生物演化的进程和机制。
基因树的构建需要经过多步骤的处理和分析。
首先，我们需要搜集不同物种中目标基因或蛋白质的序列。
现代分子生物学技术的发展，为我们提供了大量的基因序列和蛋白质序列数据库，可以方便地查询和获取。
接着，我们需要对这些序列进行比对。
序列比对是基因树分析的重要步骤之一，它可以帮助我们发现序列之间的相似性和差异性。
目前，现代分子生物学技术已经发展出了多种基因序列比对算法，如NCBI BLAST、ClustalW等。
在序列比对之后，我们需要进行进化模型的选择和建立。
不同的基因和蛋白质在不同的进化过程中会受到不同的选择压力和演化速率，因此需要建立不同的进化模型来描述它们的演化过程。
现代分子生物学技术已经发展出了多种基于不同假设的进化模型，如JC模型、HKY模型等。
当我们建立好进化模型之后，就可以开始构建基因树了。
构建基因树的方法有多种，如最大似然法、最大简约法和贝叶斯法等。
根据应用需求和样本数据的不同，我们可以选择不同的构建方法来获得更加准确的基因树。
值得注意的是，基因树分析也有其局限性。
比如，基因树无法反映从一种物种到另一种物种的基因转移或基因流的情况。
植物基因家族进化树的构建
植物基因家族进化树的构建一、数据收集在构建植物基因家族进化树之前，需要收集相关的基因序列数据。
这些数据可以通过各种数据库，如NCBI、Ensembl等获取。
在收集数据时，需要注意以下几点：1. 选择具有代表性的物种，覆盖尽可能多的系统发育分支；2. 确保所收集的基因序列数据质量可靠，无测序错误和拼接错误；3. 对于每个基因家族，应尽可能收集多个成员的序列，以便进行多序列比对和树的构建。
二、序列比对在获得基因序列数据后，需要进行多序列比对。
比对的目的是为了找到不同物种间基因序列的相似性和差异性，从而确定它们之间的系统发育关系。
常用的多序列比对软件有MUSCLE、CLUSTAL W等。
在进行多序列比对时，需要注意以下几点：1. 选择合适的比对参数，以保证比对结果的准确性和可靠性；2. 在比对过程中，需要注意保持基因序列的原始阅读框，避免引入不必要的拼接错误；3. 对于较长的基因序列，可以分段进行比对，以提高计算效率和准确性。
三、距离矩阵计算在多序列比对的基础上，需要计算不同物种间基因序列之间的距离。
距离矩阵的计算是树构建的重要步骤之一。
常用的距离矩阵计算方法有：1. 欧氏距离法：直接计算不同物种间基因序列的差异数目，得到距离矩阵；2. Kimura距离法：基于Kimura模型计算不同物种间基因序列的差异概率，得到距离矩阵；3. Jukes-Cantor距离法：考虑基因序列的突变率和进化速率，计算不同物种间基因序列的差异概率，得到距离矩阵。
在选择距离矩阵计算方法时，需要根据具体情况选择适合的方法。
如果数据量较大或序列较短时，可以考虑使用欧氏距离法；如果数据量较小或序列较长时，可以考虑使用Kimura或Jukes-Cantor距离法。
四、树构建方法选择在获得距离矩阵后，需要选择合适的树构建方法来构建进化树。
常用的树构建方法有：1. UPGMA（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）：将距离矩阵中的行或列进行聚类分析，根据聚类结果构建树；2. Neighbor Joining：基于距离矩阵中的最近邻关系构建树；3. Maximum Parsimony：基于树的构建准则函数（如最小改变数、最小代价等）构建树。
分子进化总结分析—系统发生树的构建要求
系统发育树构建的基本方法
Distance-based methods 基于距离的方法
Unweightedpair group method using arithmetic average (UPGMA) 非加权分组平均法 Minimum evolution(ME)最小进化方法 Neighbor joining(NJ)邻位归并法
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。
分子进化分析—— 系统发生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。并用系统进化树来概括生物 间的这种亲缘关系。
2
分子系统发育分析
• 系统发育进化树（ Phylogenetic tree) 用一种类似树状分支的图形来概括各种生物之间的亲缘关系。
• 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
• Clustalx比对结果是构建系统发育树的前提
具体步骤
• 根据需要，选定要比对的菌株及相应的序 列。将序列COPY至记事本
进化树 数学统计-概述说明以及解释
进化树数学统计-概述说明以及解释1.引言文章1.1 概述部分的内容可以是：进化树是生物学中一种重要的工具，用于展示物种之间的进化关系和演化历史。
它是一种树状图结构，将不同物种连接在一起，形成一个分支系统，从而揭示了它们之间的亲缘关系。
数学统计则是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
它将数学的方法应用于收集的数据中，通过统计分析来得出结论，并从中推断出总体的特征和规律。
本文将探讨进化树和数学统计在生物学研究中的应用。
首先，我们将介绍进化树的概念和构建方法，包括系统发育学的基本原理和常用的建树算法。
接着，我们将详细介绍数学统计的基本原理和常用的统计方法，包括假设检验、回归分析等。
通过将进化树和数学统计结合起来，研究者可以更准确地推断物种间的进化历史和演化路径，揭示出隐藏在生物物种之间的演化规律和关联性。
这不仅有助于理解生物多样性的形成和演化机制，还能为生物分类学、生态学以及遗传学等领域的研究提供重要的参考和依据。
总之，进化树和数学统计是现代生物学研究中不可或缺的工具。
本文将深入探讨它们的原理、方法和应用，并展望未来在这些领域的发展前景。
通过进一步研究和应用，我们相信进化树和数学统计将为解开生命之谜提供更多的线索和启示。
1.2 文章结构文章结构在本文中，我们将探讨进化树和数学统计这两个重要的主题。
文章将分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将提供一些背景信息和概述，介绍本文的重要性和目的。
我们将讨论进化树和数学统计在生物学和其他领域中的应用，以及它们的潜在影响和意义。
正文部分将深入探讨进化树和数学统计的概念、原理和方法。
在2.1节中，我们将详细介绍进化树的定义、构建和分析方法，包括距离法、最大简约法和贝叶斯推断等。
在2.2节中，我们将介绍数学统计的基本概念和常用方法，例如假设检验、参数估计和回归分析等。
结论部分将对本文进行总结，并展望未来的研究方向。
我们将强调进化树和数学统计在新闻推荐、基因组学和社会网络分析等领域的潜在应用，以及需要进一步研究和发展的问题。
分子进化与系统进化树的构建
分子进化与系统进化树的构建分子进化与系统进化树的构建分子进化与系统进化树的构建主要内容：1、分子进化的研究方法2、系统进化树的构建方法3、系统进化树构建常用软件汇集4、系统进化树构建方法及软件的选择5、Phylip分子进化分析软件包简介及使用6、如何利用MEGA3.1构建进化树声明：1、本篇涉及的资源主要源于网络及相关书籍，由酷友搜集、分析、整理、审改，供大家学习参考用，如有转载、传播请注明源于基因酷及本篇的工作人员；若本篇侵犯了您的版权或有任何不妥，请Email genecool@告知。
2、由于我们的学识、经验有限，本篇难免会存在一些错误及缺陷，敬请不吝赐教：请到基因酷论坛（/bbs）本篇对应的专题跟贴指出或Email genecool@。
致谢：整编者：flashhyh主要参考资料：《生物信息学札记》樊龙江；《分子进化分析与相关软件的应用》作者不详；《进化树构建》ZHAO Yangguo；《如何用MEGA 3.1构建进化树》作者不详；《MEGA3指南》作者不详；分子进化的研究方法分子进化的研究方法分子进化的研究方法分子进化研究的意义自20世纪中叶，随着分子生物学的不断发展，进化研究也进入了分子进化(molecularevolution)研究水平，并建立了一套依赖于核酸、蛋白质序列信息的理论和方法。
随着基因组测序计划的实施，基因组的巨量信息对若干生物领域重大问题的研究提供了有力的帮助，分子进化研究再次成为生命科学中最引人注目的领域之一。
这些重大问题包括：遗传密码的起源、基因组结构的形成与演化、进化的动力、生物进化等等。
分子进化研究目前更多地是集中在分子序列上，但随着越来越多生物基因组的测序完成，从基因组水平上探索进化奥秘，将开创进化研究的新天地。
分子进化研究最根本的目的就是从物种的一些分子特性出发，从而了解物种之间的生物系统发生的关系。
通过核酸、蛋白质序列同源性的比较进而了解基因的进化以及生物系统发生的内在规律。
生物信息学第七章分子进化与系统发育分析2
生物信息学第七章分子进化与系统发育分析（2）同义与非同义的核苷酸替代❒同义替代：编码区的DNA序列，核苷酸的改变不改变编码的氨基酸的组成❒非同义替代：核苷酸改变，从而改变编码氨基酸的组成❒计算方法：进化通径法Kimura两参数法采用密码子替代模型的最大似然法SdS❒Ka/Ks ~ 1: 中性进化❒Ka/Ks << 1: 阴性选择，净化选择❒Ka/Ks >> 1: 阳性选择，适应性进化❒多数基因为中性进化，约1%的基因受到阳性选择->决定物种形成、新功能的产生❒PAML, MEGA等工具：计算Ka/Ks及统计显著性进化通径法：Nei-Gojobori❒首先需要考虑：潜在的同义（S ）和非同义位点数（N ）❒基本假设：所有核苷酸的替代率相等❒用f i 表示某一个密码子第i 位的核苷酸上发生同义替代的比例；(i=1,2,3)❒所有密码子潜在的同义和非同义替代的位点数定义如下：，n=3-s∑==31i i f s潜在的同义和非同义位点数的估计❒例如对于Phe, 密码子TTT, 第三位T变成C时为同义替代，变成A/G为非同义替代❒因此：❒s=0+0+1/3❒n=3-1/3=8/3❒终止密码子忽略不计；如Cys的TGT, s=0.5整个序列的同义与非同义估计❒和N=3C-S; Sj 为第j 位密码子的s 值，C 为所有密码子的总数❒S+N=3C ：所比较的核苷酸的总数∑==C j j S S 1S d 与N d 的计算：进化通径❒当一对密码子仅存在一个差异时，可以立即判断是同义还是非同义，进化通径只有一种可能；例如对于GTT(Val)和GTA(Val),s d =1,n d =0;而对于ATT(I)和ATG(M)，s d =0,n d =1❒一对密码子存在两个差异时：两种进化通径(简约法，即最少需要)。
例如：比较TTT(Phe)和GTA(Val): (1) TTT(Phe)<->GTT(Val)<->GTA(Val)(2) TTT(Phe)<->TTA(Leu)<->GTA(Val)❒s d =1/2=0.5,n d =3/2=1.5❒同样，终止密码子不予考虑一对密码子存在三个差异时：六种进化通径。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
分子进化树构建及数据分析的简介mediocrebeing, rodger, lylover1, klaus, oldfish, yzwpf一、引言开始动笔写这篇短文之前，我问自己，为什么要写这样的文章？写这样的文章有实际的意义吗？我希望能够解决什么样的问题？带着这样的疑惑，我随手在丁香园（DXY）上以关键字“进化分析求助”进行了搜索，居然有289篇相关的帖子（2006年9月12日）。
而以关键字“进化分析”和“进化”为关键字搜索，分别找到2,733和7,724篇相关的帖子。
考虑到有些帖子的内容与分子进化无关，这里我保守的估计，大约有3,000~4,000篇帖子的内容，是关于分子进化的。
粗略地归纳一下，我大致将提出的问题分为下述的几类：1．涉及基本概念。
例如，“分子进化与生物进化是不是一个概念”，“关于微卫星进化模型有没有什么新的进展”以及“关于Kruglyak的模型有没有改进的出现”，等等。
2．关于构建进化树的方法的选择。
例如，“用boostrap NJ得到XX图，请问该怎样理解？能否应用于文章？用boostrap test中的ME法得到的是XXX树，请问与上个树比，哪个更好”，等等。
3．关于软件的选择。
例如，“想做一个进化树，不知道什么软件能更好的使用且可以说明问题，并且有没有说明如何做”，“拿到了16sr RNA数据，打算做一个系统进化树分析，可是原来没有做过这方面的工作啊，都要什么软件”，“请问各位高手用clustalx做出来的进化树与phylip做的有什么区别”，“请问有做过进化树分析的朋友，能不能提供一下，做树的时候参数的设置，以及代表的意思。
还有各个分支等数值的意思，说明的问题等”，等等。
4．蛋白家族的分类问题。
例如，“搜集所有的关于一个特定domain的序列，共141条，做的进化树不知具体怎么分析”，等等。
5．新基因功能的推断。
例如，“根据一个新基因A氨基酸序列构建的系统发生树，这个进化树能否说明这个新基因A和B同源，属于同一基因家族”，等等。
6．计算基因分化的年代。
例如，“想在基因组水平比较两个或三个比较接近物种之间的进化年代的远近，具体推算出他们之间的分歧时间”，“如何估计病毒进化中变异所需时间”，等等。
7．进化树的编辑。
例如生成的进化树图片，如何进行后续的编辑，比如希望在图片上标注某些特定的内容，等等。
由于相关的帖子太多，作者在这里对无法阅读全部的相关内容而致以歉意。
同时，作者归纳的这七个问题也并不完全代表所有的提问。
对于问题1所涉及到的基本的概念，作者推荐读者可参考由Masatoshi Nei与Sudhir Kumar所撰写的《分子进化与系统发育》（Molecular Evolution and Phylogenetics）一书，以及相关的分子进化方面的最新文献。
对于问题7，作者之一lylover一般使用Powerpoint进行编辑，而Photoshop、Illustrator及Windows自带的画图工具等都可以使用。
这里，作者在这里对问题2-6进行简要地解释和讨论，并希望能够初步地解1lylover. Email: lylover_2005@答初学者的一些疑问。
二、方法的选择First of all, I have no intention to be offensive, please take my apology if you feel like that. I am not sure about the purpose of this draft, is it only for watering in or something else? Simply ignore my suggestions when you think it's reasonable.首先是方法的选择。
基于距离的方法有UPGMA、ME（Minimum Evolution，最小进化法）和NJ（Neighbor-Joining，邻接法）等。
其他的几种方法包括MP（Maximum parsimony，最大简约法）、ML（Maximum likelihood，最大似然法）以及贝叶斯（Bayesian）推断等方法。
其中UPGMA法已经较少使用。
一般来讲，如果模型合适，ML的效果较好。
对近缘序列，有人喜欢MP，因为用的假设最少。
MP一般不用在远缘序列上，这时一般用NJ或ML。
对相似度很低的序列，NJ往往出现Long-branch attraction（LBA，长枝吸引现象），有时严重干扰进化树的构建。
(All tree-reconstruction methods suffer from long branch attraction including ML, the situation is the worst for MP. Better mention it is not only for NJ.)贝叶斯的方法则太慢。
(MP can also be extremely slow if we have a large number of sequences because of all the possible “equally parsimonious trees”)对于各种方法构建分子进化树的准确性，一篇综述（Hall BG. Mol Biol Evol 2005, 22(3):792-802）认为贝叶斯的方法最好，其次是ML，然后是MP。
其实如果序列的相似性较高，各种方法都会得到不错的结果，模型间的差别也不大。
(Maybe it is worthwhile to list another two review papers, Trends in Genetics 17:262–272 (2001), Nature Rev. Genet. 4:275–284(2003). They were not branch newly published in 2005 or 2006, but they comprehensive and actually the basic ideas never changed.)对于NJ和ML，是需要选择模型的。
(For distance methods like NJ, the single most important thing is the distance matrix while we do not have to obtain this matrix under a specific substitution model. )对于各种模型之间的理论上的区别，这里不作深入的探讨，可以参看Nei的书。
对于蛋白质序列以及DNA序列，两者模型的选择是不同的。
以作者的经验来说，对于蛋白质的序列，一般选择Poisson Correction（泊松修正）这一模型。
而对于核酸序列，一般选择Kimura 2-parameter （Kimura-2参数）模型。
(I am really confused by these recommendations because there are tons of works to show reasonably more complicated models perform much better than these simple models. Poisson-Correction model can be thought as the protein version of Jukes-Cantor model, which is the simplest probabilistic model for nucleotide substitutions. It's also quite unrealistic to assume the equal nucleotide frequencies by using K2P.)如果对各种模型的理解并不深入，作者并不推荐初学者使用其他复杂的模型。
(I do think it is worthwhile to know something about the models instead of using default settings only, maybe you can introduce David Posada's ModelTest software here.)Bootstrap几乎是一个必须的选项。
一般Bootstrap的值>70，则认为构建的进化树较为可靠。
如果Bootstrap的值太低，则有可能进化树的拓扑结构有错误，进化树是不可靠的。
(Is it reasonable to say “the tree topology is wrong” whenwe don't even know the correct answer? Maybe just mention the tree is unreliable is enough.)对于进化树的构建，如果对理论的了解并不深入，作者推荐使用缺省的参数。
需要选择模型的时候（例如用NJ或者ML建树），对于蛋白序列使用Poisson Correction模型，对于核酸序列使用Kimura-2参数模型。
(Again, I do not like these recommendations.)另外需要做Bootstrap检验，当Bootstrap值过低时，所构建的进化树其拓扑结构可能存在问题。
并且，一般推荐用两种不同的方法构建进化树，如果所得到的进化树类似，则结果较为可靠。
三、软件的选择表1中列出了一些与构建分子进化树相关的软件。
构建NJ树，可以用PHYLIP（写得有点问题，例如比较慢，并且Bootstrap 检验不方便）或者MEGA。
MEGA是Nei开发的方法并设计的图形化的软件，使用非常方便。
作者推荐MEGA软件为初学者的首选。
虽然多雪列比对工具ClustalW/X自带了一个NJ的建树程序，但是该程序只有p-distance模型，而且构建的树不够准确，一般不用来构建进化树。
(The guide tree in ClustalX takes the distance matrix based on the scoring matrix, this kind of measure for evolutionary distance is sloppy, I guess that's why it is called “guide tree”.)构建MP树，最好的工具是PAUP，但该程序属于商业软件，并不对学术免费。