一步一步教你如何做系统进化树
系统进化树的建立（完整）
系统进化树的建立（完整）1. 进化树的建立软件：MEGA输入文件：fas格式文件输出文件：nwk格式文件建立过程1）将要用于构建系统进化树的所有序列合并到同一个fasta格式文件；2）打开MEGA软件，选择主窗口的”File” → “Open A File”→找到并打开fasta文件，这时会询问以何种方式打开，需要先进行多序列比对，所以选择“Align”。
如果是比对好的多序列比对可以直接选择“Analyze”。
3）打开的Alignment Explorer窗口中选择”Alignment”“Align by -ClustalW” 进行多序列比对，弹出窗口询问“Nothing selected for alignment，Select all？”选择“OK”。
4）之后，弹出多序列比对参数设置窗口。
这个窗口和EMBL在线多序列比对一样，可以设置替换记分矩阵、不同的空位罚分（罚分填写的是正数，计算时按负数计算）等参数。
MEGA的所有默认参数都是经过反复考量设置的，这保证了MEGA傻瓜机全自动档的品质，所以当你无从下手，或者没有什么特别要求的时候，直接点击“OK”，接受这些默认参数，开始多序列比对。
5）比对过程是先进行双序列比对，在进行多序列比对，最后会出现一个多序列比对结果。
将之作为中间结果保存下来。
在Alignment Explorer窗口中选择“Data”→“Export Alignment”→选择要保存文件的格式（一般用meg格式）4）生成的“.meg”文件可以双击直接导入MEGA。
点击data-Phylogenetic Analysis，回到MEGA主界面。
5）开始建树。
点击MEGA主窗口上的Phylogeny下拉菜单，选择Neighbor Joining（最近邻居法）。
保存为nwk格式文件2.进化树美化软件：Rstudio（ggtree包）输入文件：nwk文件输出文件：建立的彩色进化树美化过程R语言代码：#加载R包install.packages('ggtree')install.packages('ggplot2')library(ggplot2)library(ggtree)#读取树文件x <- read.tree('***自己的文件（一定注意路径***）')#读取分组信息groupInfo <- split(x$bel, gsub('_\\w+', '', x$bel))#按类分组y <- groupOTU(x, groupInfo)#将分组信息添加到树中tree <- groupOTU(x, groupInfo)#绘制进化树ggtree(tree, layout='fan', ladderize = FALSE, branch.length = 'none',aes(color=group)) + geom_tiplab2(size=3) + theme(legend.position = 'right')。
系统进化树的构建方法
系统进化树的构建方法系统进化树（systematic phylogenetic tree）是用于描述不同物种之间进化关系的一种图形化表示方法，可以帮助我们理解物种的起源、演化和分类。
构建系统进化树主要涉及到物种的分类学和进化生物学知识，以及系统发育分析方法。
下面将介绍系统进化树的构建方法。
1.选择研究对象：确定研究的物种范围，通常会选择有代表性的物种，包括已知的和新发现的物种。
2.收集DNA序列数据：从每个研究对象中提取DNA样本，并通过PCR扩增得到所需的基因序列。
常用的基因包括线粒体基因COI、核基因ITS 等，根据具体研究目的和对象进行选择。
3.序列比对：将收集到的DNA序列进行比对，通常采用计算机程序进行全局比对，比对结果会显示序列之间的同源区域和差异。
4. 构建系统进化树：有多种方法可以构建系统进化树，其中最常用的是系统发育建模方法，如最大简约法（maximum parsimony）、最大似然法（maximum likelihood）和贝叶斯推断（Bayesian inference）等。
最大简约法是最简单和最常用的构建系统进化树的方法之一、它基于简约原则，认为进化过程中最少的演化步骤是最可能的。
方法将不同物种的序列进行比对，统计共有的字符以及不同的字符，根据最小化改变的原则，得到进化树。
最大似然法使用概率模型来计算物种之间的进化关系，根据序列数据的概率分布确定最可能的进化树。
这种方法考虑了不同序列字符的不同演化速率以及序列之间的相关性。
贝叶斯推断方法基于贝叶斯统计学原理，通过计算不同进化树的后验概率来确定最有可能的进化树。
该方法能够对不同进化模型和参数进行全面的推断，但计算复杂度较高。
5.进行分支长度调整和进化树根的定位：进化树的分支长度表示物种间的差异，可以根据各个物种间的差异大小进行调整。
进化树的根通常是已知的进化历史或已知的进化事件，如灭绝事件等，可以通过分析群体间的基因流动等信息进行推断。
Mega的使用以及进化树的绘制
1.MEGA构建系统进化树的步骤2.CLUSTALX进行序列比对1.MEGA构建系统进化树的步骤1. 将要用于构建系统进化树的所有序列合并到同一个fasta格式文件，注意：所有序列的方向都要保持一致( 5’-3’)。
如图：2. 打开MEGA软件，选择"Alignment" - "Alignment Explorer/CLUSTAL"，在对话框中选择Retrieve sequences from a file, 然后点OK，找到准备好的序列文件并打开，如图：。
3. 在打开的窗口中选择”Alignment”-“Align by ClustalX” 进行对齐，对齐过程需要一段时间，对齐完成后，最好将序列两端切齐，选择两端不齐的部分，单击右键，选择delete即可，如图：。
4. 关闭当前窗口，关闭的时候会提示两次否保存，第一次无所谓，保存不保存都可以，第二次一定要保存，保存的文件格式是.meg。
根据提示输入Title，然后会出现一个对话框询问是否是Protein-coding nucleotide sequence data, 根据情况选择Yes或No。
最后出现一个对话框询问是否打开，选择Yes，如图：。
5. 回到MEGA主窗口，在菜单栏中选择”Phylogeny”-“Bootstrap Test of Phylogeny” -“Neighbor-joining”，打开一个窗口，里面有很多参数可以设置，如何设置这些参数请参考详细的MEGA说明书，不会设置就暂且使用默认值，不要修改，点击下面的Compute按钮，系统进化树就画出来了，如图：在菜单栏中选择”Phylogeny”-“Bootstrap Test of Phylogeny” –“Minimun-evolution”,如图：在菜单栏中选择”Phylogeny”-“Bootstrap Test of Phylogeny” –“Maximun-parsimony”,如图：在菜单栏中选择”Phylogeny”-“Bootstrap Test of Phylogeny” –“UPGMA”，如图：6. 最后，使用TreeExplorer窗口中提供的一些功能可以对生成的系统进化树进行调整和美化。
作系统进化树的方法
作系统进化树的方法系统进化树（Phylogenetic tree）是一种表示生物物种之间进化关系的图形结构。
它基于生物的遗传物质或形态特征等数据，通过一定的算法和模型来构建，以揭示物种之间的亲缘关系和进化历程。
以下是构建系统进化树的一般步骤：1. 数据收集：首先需要收集用于构建进化树的基因或形态特征数据。
这通常涉及从各种来源获取DNA、蛋白质或其他分子序列数据，或者从博物馆和标本馆获取生物形态特征数据。
2. 序列比对：对于DNA或蛋白质序列数据，需要将这些序列进行比对，以确保它们可以一起进行比较和分析。
3. 选择适当的距离度量：在构建系统进化树时，需要计算物种之间的“距离”。
这些距离是基于序列或形态特征的差异来计算的。
有多种方法可以计算这些距离，例如基于遗传物质的p距离（代表两个序列之间的差异比例）或形态特征的欧几里得距离。
4. 选择合适的建树算法：系统进化树可以通过多种算法来构建，包括但不限于UPGMA（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）、WPGMA（Weighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）、WPGMC（Weighted Pair Group Method with Centroid Linkage）、Neighbor Joining、Fitch-Margoliash、Maximum Parsimony、Maximum Likelihood等。
选择哪种算法取决于你的具体需求和所处理数据的性质。
5. 构建系统进化树：使用选择的算法和距离度量，将物种按照它们的亲缘关系分组。
这一步通常涉及到一个迭代过程，其中算法会尝试不同的分组方案，直到找到一个最优解。
6. 评估和验证树：一旦构建了系统进化树，就需要对其进行评估和验证，以确保其合理性和可靠性。
这通常涉及使用多种统计测试和可视化工具，例如Bootstrapping、P-distance、Tree-bisection-reconnection (TBR) 操作等。
系统进化树构建方法及软件应用
•实例讲解 双击刚才保存的meg文件.
选择数据类型，在本次测试中我们用的是 核苷酸序列，对于右边的参数信息请点击 help按钮。
更具实际的情况我们这 里选择No选项
•实例讲解 下一步进入建树的最后阶段
参数设置好之后点击 compute.
这里我们选在了A型禽流感 病毒，当然在这次练习中您 喜欢的任意类型。当您确定 之后请点击 Show results
•实例讲解 当您点击完 Show results 之后你要做的就是选在我们所需的序列了
•实例讲解
因为禽流感病毒 不像别的很多别 的病毒只有核苷 酸序列，它拥有 八个或者七个 Negative -sense RNA。
•构建系统进化树的所涉及的工具
PUZZLE TreeView
应用quarter puzzling方法（一种最大简约法）构建系 统树
英国University of Glasgow开发，进化树显示工具
Phylogeny
欧洲生物信息研究所（EBI）的系统发育分析软件
PHYML MrBayes MAC5
快速的ＭＬ建树工具 基于贝叶斯方法的建树工具 基于贝叶斯方法的建树工具
•软件的选择
构建ＮＪ树，可以用PHYLIP或者MEGA 构建MP树，可以使用PHYLIP或者MEGA 构建ML树可以使用PHYML，速度快，同时构建ML树还可以用PHYLIP，或者可以使用
BioEdit 贝叶斯的算法以MrBayes为代表，不过速度比较慢 关于系统发育分析的更多知识请参阅： /biology/bioinfo2/78842.shtml
•构建系统进化树的主要步骤
• 大体来说构建系统进化树的步骤有三步： 1. 序列比对 (ClustalX2)
手把手教你构建系统进化树(2021年)
97 NR 116489.1 Pseudomonas stutzeri strain VKM B-975 16S ribosomal RNA partial sequence NR 113652.1 Pseudomonas stutzeri strain NBRC 14165 16S ribosomal RNA partial sequence
进化分析流程
测序组装
• 将克隆扩增测序得到的基因进行测序。
Blast
• 比对找到相似度最高的几个基因，将这几个基因的 序列（Fasta格式文件）下载下来，整合在一个*.txt 文档中。
比对序列
• 用Mega 7.0的ClustalW做多序列联配，比对结果用*.meg格式 保存。或者用Clustal X软件进行比对，比对结果保存为*.aln, 再用Mega 转化为*.meg格式。
DNA→ DNA
ezbiocloud https:///identify
cDNA→蛋 白质
蛋白质 →cDNA
蛋白质→蛋白 质
NCBI
输入测序组装后的序列
ezbiocloud
输入序列名称 输入测序组装后的序列
比对序列
MEGA可识别fasta格式文件比对前将xxx.txt 重命名为xxx.fasta
构建系统进化树
1） 在构建系统树时，使用了Bootstrap法进行检验。在做Bootstrap时，以原序列为蓝本随机重组生成新的序列， 重复估算模型。如果原序列计算得到的分枝在新Bootstrap中依然频繁出现，则该分枝的可信度高。分枝在 Bootstrap中出现的频率就是表征分枝可信度的参数。 2） Original Tree是应用估算模型形成的最优系统树。在Original Tree上有计算得到的距离数据，可以表征两个基 因的亲缘远近；MEGA形成的Original Tree上也有频率参数，实际来自Bootstrap Consensus Tree的对应分枝。 3） Bootstrap Consensus Tree 是很多次Bootstrap得到的平均结果，它不包含进化距离信息（在设置View时无法 调用，也没有意义），分枝上的数字代表该分枝的频率参数。另外，它的拓扑结构也可能与Original Tree很不相同。
系统进化树的构建
系统进化树的构建一、什么是系统进化树系统进化树，又称为生命进化树或物种树，是描述生物进化关系的一种图形表达方式。
它通过比较不同物种之间的形态、生理特征以及遗传信息等多方面的数据，将它们按照演化顺序排列在一个分枝结构图中，以展示各个物种之间的亲缘关系和演化历程。
二、系统进化树的构建方法1. 形态学比较法形态学比较法是最早被使用的构建系统进化树的方法。
该方法主要通过对不同物种之间形态特征的比较，确定它们之间的亲缘关系。
例如，通过对鸟类翅膀长度和颜色等特征进行比较，可以确定它们之间的亲缘关系，并将它们排列在一个分枝结构图中。
2. 分子生物学方法随着分子生物学技术的发展，越来越多的研究者开始使用DNA序列等遗传信息来构建系统进化树。
这种方法主要是通过比较不同物种DNA 序列或蛋白质序列之间的差异性，来推断它们之间的亲缘关系。
例如，通过对人类、猩猩和大猩猩的DNA序列进行比较，可以确定它们在进化过程中的亲缘关系。
3. 综合方法综合方法是将形态学比较法和分子生物学方法结合起来，以获得更准确的系统进化树。
该方法主要是通过对不同物种之间形态特征和遗传信息等多方面的数据进行综合分析，来推断它们之间的亲缘关系。
例如，通过对恐龙化石的形态特征和DNA序列进行比较，可以确定它们在进化过程中的亲缘关系。
三、系统进化树的构建步骤1. 收集数据构建系统进化树需要收集大量的数据，包括形态特征、遗传信息等多方面的数据。
这些数据可以通过实验、文献调查等方式获取。
2. 数据处理收集到的数据需要进行处理和分析，以便于构建系统进化树。
这些处理包括序列比对、计算差异性等操作。
3. 构建树型结构在经过数据处理后，就可以开始构建系统进化树了。
该步骤主要是将不同物种之间的亲缘关系按照演化顺序排列在一个分枝结构图中。
4. 树型验证构建完系统进化树后，需要对其进行验证。
这可以通过计算分支长度、计算拓扑稳定性等方式来实现。
四、系统进化树的应用1. 生物分类学研究系统进化树可以帮助生物学家更准确地确定不同物种之间的亲缘关系，从而更好地进行生物分类学研究。
MEGA4.0构树步骤
MEGA构建系统进化树的步骤1. 将要用于构建系统进化树的所有序列合并到同一个fasta格式文件，注意：所有序列的方向都要保持一致( 5’-3’)。
2. 打开MEGA软件，选择”Alignment” –“Alignment Explorer/CLUSTAL”，在对话框中选择Retrieve sequences from a file, 然后点OK，找到准备好的序列文件并打开。
3. 在打开的窗口中选择”Alignment”-“Align by ClustalX” 进行对齐，对齐过程需要一段时间，对齐完成后，最好将序列两端切齐，选择两端不齐的部分，单击右键，选择delete即可。
4. 关闭当前窗口，关闭的时候会提示两次否保存，第一次无所谓，保存不保存都可以，第二次一定要保存，保存的文件格式是.meg。
根据提示输入Title，然后会出现一个对话框询问是否是Protein-coding nucleotide sequence data, 根据情况选择Yes或No。
最后出现一个对话框询问是否打开，选择Yes。
5. 回到MEGA主窗口，在菜单栏中选择”Phylogeny”-“Bootstrap Test of Phylogeny”-“Neighbor-joining”，打开一个窗口，里面有很多参数可以设置，如何设置这些参数请参考详细的MEGA说明书，不会设置就暂且使用默认值，不要修改，点击下面的Compute按钮，系统进化树就画出来了。
6. 最后，使用TreeExplorer窗口中提供的一些功能可以对生成的系统进化树进行调整和美化。
另外，还可以用Word进一步编辑MEGA构建的进化树。
一般说来，MEGA适用于对少量的序列进行比对和画Tree，如需处理大量或海量的序列数据，建议使用ARB。
用BioEdit合并序列：1、打开BioEdit，点击“File”->”New Alignment”;2、“File”->”import”->”Sequence Alignment file”，将全部要合并的序列导入；3、”File“->”Save“ or “Save as”，保存为.fas格式文件。
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大家好：我在此介绍几个进化树分析及其相关软件的使用和应用范围。
这几个软件分别是PHYLIP、PUZZLE、PAUP、TREEVIEW、CLUSTALX和PHYLO-WIN（LINUX）。
在介绍软件之前，我先简要地叙述一下有关进化树分析的一些方法学问题。
进化树也称种系树，英文名叫“Phyligenetic tree”。
对于一个完整的进化树分析需要以下几个步骤：⑴要对所分析的多序列目标进行排列（To align sequences）。
做ALIGNMENT的软件很多，最经常使用的有CLUSTALX和CLUSTALW，前者是在WINDOW下的而后者是在DOS下的。
⑵要构建一个进化树（To reconstrut phyligenetic tree）。
构建进化树的算法主要分为两类：独立元素法（discrete character methods）和距离依靠法（distance methods）。
所谓独立元素法是指进化树的拓扑形状是由序列上的每个碱基/氨基酸的状态决定的（例如：一个序列上可能包含很多的酶切位点，而每个酶切位点的存在与否是由几个碱基的状态决定的，也就是说一个序列碱基的状态决定着它的酶切位点状态，当多个序列进行进化树分析时，进化树的拓扑形状也就由这些碱基的状态决定了）。
而距离依靠法是指进化树的拓扑形状由两两序列的进化距离决定的。
进化树枝条的长度代表着进化距离。
独立元素法包括最大简约性法（Maximum Parsimony methods）和最大可能性法（Maximum Likelihood methods）；距离依靠法包括除权配对法（UPGMAM）和邻位相连法（Neighbor-joining）。
⑶对进化树进行评估。
主要采用Bootstraping法。
进化树的构建是一个统计学问题。
我们所构建出来的进化树只是对真实的进化关系的评估或者模拟。
如果我们采用了一个适当的方法，那么所构建的进化树就会接近真实的“进化树”。
模拟的进化树需要一种数学方法来对其进行评估。
不同的算法有不同的适用目标。
一般来说，最大简约性法适用于符合以下条件的多序列：i 所要比较的序列的碱基差别小，ii 对于序列上的每一个碱基有近似相等的变异率，iii 没有过多的颠换/转换的倾向，iv 所检验的序列的碱基数目较多（大于几千个碱基）；用最大可能性法分析序列则不需以上的诸多条件，但是此种方法计算极其耗时。
如果分析的序列较多，有可能要花上几天的时间才能计算完毕。
UPGMAM（Unweighted pair group method with arithmetic mean）假设在进化过程中所有核苷酸/氨基酸都有相同的变异率，也就是存在着一个分子钟。
这种算法得到的进化树相对来说不是很准确，现在已经很少使用。
邻位相连法是一个经常被使用的算法，它构建的进化树相对准确，而且计算快捷。
其缺点是序列上的所有位点都被同等对待，而且，所分析的序列的进化距离不能太大。
另外，需要特别指出的是对于一些特定多序列对象来说可能没有任何一个现存算法非常适合它。
最好是我们来发展一个更好的算法来解决它。
但无疑这是非常难的。
我想如果有人能建立这样一个算法的话，那他（她）完全可以在A.上发一篇高质量的文章。
下面介绍几个软件的使用。
首先是PHYLIP。
其是多个软件的压缩包，下载后双击则自动解压。
当你解压后就挥发现PHYLIP的功能极其强大，主要包括五个方面的功能软件：i，DNA和蛋白质序列数据的分析软件。
ii，序列数据转变成距离数据后，对距离数据分析的软件。
iii，对基因频率和连续的元素分析的软件。
iv，把序列的每个碱基/氨基酸独立看待（碱基/氨基酸只有0和1的状态）时，对序列进行分析的软件。
v，按照DOLLO简约性算法对序列进行分析的软件。
vi，绘制和修改进化树的软件。
在此，我主要对前两种功能软件进行说明。
我们现在有几个序列如下：Mo3 ATGTA TTTCGTACA TTACTGCCAGCCACCATGAA TA TTGCACGGTACCATMo5 ATGTA TTTCGTACA TTACTGCCAGCCACCATGAA TA TTGTACGGTACCATMo6 ATGTA TTTCGTACA TTACTGCCAGCCACCATGAA TA TTGTACGGTACCATMo7 ATGTA TTTCGTACATTACTGCCAGCCACCATGAA TATTGTACAGTACCATMo8 ATGTA TTTCGTACA TTACTGCCAGCCACCATGAA TA TTGTACAGTACCATMo9 ATGTA TCTCGTACATTACTGCCAGCCACCATGAA TA TTGTACGGTACCATMo12 ATGTA TTTCGTACA TTACTG CCAGCCACCATGAA TATTGTACGGTACCAT Mo13 ATGTA TCTCGTACA TTACTGCCAGCCACCATGAA TATTGTACGGTACCAT要对这8个序列进行进化树分析，按照上面的步骤，首先用CLUSTALX排列序列，输出格式为*.PHY。
用记事本打开如下图：图中的8和50分别表示8个序列和每个序列有50个碱基。
然后，打开软件SEQBOOT，如下图：按路径输入刚才生成的*.PHY文件，并在Random number seed (must be odd) ?的下面输入一个4N+1的数字后，屏幕显示如下：图中的D、J、R、I、O、1、2代表可选择的选项，键入这些字母，程序的条件就会发生改变。
D选项无须改变。
J选项有三种条件可以选择，分别是Bootstrap、Jackknife和Permute。
文章上面提到用Bootstraping法对进化树进行评估，所谓Bootstraping法就是从整个序列的碱基（氨基酸）中任意选取一半，剩下的一半序列随机补齐组成一个新的序列。
这样，一个序列就可以变成了许多序列。
一个多序列组也就可以变成许多个多序列组。
根据某种算法（最大简约性法、最大可能性法、除权配对法或邻位相连法）每个多序列组都可以生成一个进化树。
将生成的许多进化树进行比较，按照多数规则（majority-rule）我们就会得到一个最“逼真”的进化树。
Jackknife则是另外一种随机选取序列的方法。
它与Bootstrap法的区别是不将剩下的一半序列补齐，只生成一个缩短了一半的新序列。
Permute是另外一种取样方法，其目的与Bootstrap和Jackknife法不同，这里不再介绍。
R选项让使用者输入republicate的数目。
所谓republicate就是用Bootstrap法生成的一个多序列组。
根据多序列中所含的序列的数目的不同可以选取不同的republicate。
当我们设置好条件后，键入Y按回车。
得到一个文件outfileOutfile用记事本打开如下：这个文件包括了100个republicate。
打开DNAPARS（最大简约性法）或DNAML（最大可能性法）软件。
将刚才生成的outfile 文件更名后输入。
如下图：选项O是让使用者设定一个序列作为outgroup。
一般选择一个亲缘关系与所分析序列组很接近的序列作为outgroup（本例子不选outgroup），outgroup选择的好坏将直接影响到最后的进化树的好坏。
选项M是输入刚才设置的republicate的数目。
设置好条件后，键入Y按回车。
生成两个文件outfile和treefile。
Outfile打开如下图：该文件包括了227个进化树。
Treefile可以用TREEVIEW软件打开同样包含了这227个进化树。
打开CONSENSE软件，将刚才生成的treefile文件更名后输入。
如下图：键入Y按回车。
生成两个文件outfile和treefile。
Treefile用TREEVIEW打开，如下图：Outfile打开如下图：我们看出两个树是同样的。
但在outfile的树上的数字表示该枝条的Bootstrap支持率（除以100.6）。
到现在，8个序列的进化树分析（最大简约法）已经完成。
如果要用邻位相连法对这8个序列进行分析的话，也首先执行SEQBOOT软件将这8个序列变成100个republicate。
然后，打开DNADIST软件，把SEQBOOT生成的文件输入，如下图：选项D有四种距离模式可以选择，分别是Kimura 2-parameter、Jin/Nei、Maximum-likelihood和Jukes-Cantor。
选项T一般键入一个15-30之间的数字。
选项M键入100。
运行后生成文件如下图：这个文件包含了与输入文件相同的100个republicate，只不过每个republicate是以两两序列的进化距离来表示。
文件中的每个republicate都省略了第一排的Mo3 Mo5 Mo6 Mo7 Mo8 Mo9 Mo12 Mo13。
以这个输出文件为输入文件，执行NEIGHBOR软件。
如下图：选项M键入100。
生成两个文件outfile和treefile用记事本和TREEVIEW打开后，发现这两个文件都含有100个进化树。
再将treefile文件更名后输入CONSENSE软件，又得到两个文件outfile和treefile，这就是最后的结果。
以上是对DNA序列的分析，如果要对蛋白质序列进行分析，PROTDIST、PROTPARS等软件。
其他软件的用法可以参照PHYLIP的documents。
下面介绍PUZZLE软件。
它是用最大可能性的方法来构建进化树的一个软件，并且对树进行bootstrap评估。
该软件搜寻进化树时用的算法是quartet puzzling，这个算法相对较快，但如要分析的序列较多时，也相当耗时。
另有LINUX版，运行起来相对较快。
PUZZLE的输入格式为PHYLIP INTERLEA VED。
CLUSTAL可以生成此格式文件。
PUZZLE的界面与PHYLIP类似，也是MS-DOS下的软件。
PHYLO-WIN是LINUX下的一个软件。
界面友好，极易操作。
该界面如下图：Puzzle: http//:.tree-puzzle.dePhylo-win: http//:.evolution.bmc.uu.sePhylip、Treeview and Clustalx: http//:。