系统发育进化树构建
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。
系统发育树构建PPT(共10张PPT)
距离进标尺化：生分物枝体或(序C列la之d间e差)异：的的是数指字尺由度。同一生物进化而来的单一系统群。
序序列列实将 将显显体示示屏屏抽幕幕的的象窗窗口口为中中。。节点，实体间的进化关系抽象为连接 • 研究对象： 系统发育树构建分析步骤
窗口上面的下N拉e菜ig单h可b让o你r 选jo择in传i统n多g重(N比J对)和邻轮位廓比归对需并要的法所有选项。
距窗离口法 上面>最的大下简拉约菜法单可>最让大你似选然择法传统多重比对和轮廓比对需要的所有选项。 将NC序B列I—C—OBPLYA至S记T—事—本输入序列对比——记录好以下几方面：
Character-based methods 基于特征的方法 并系用统系 进统化进树化的树主来要概构括成生：物间的这种亲缘关系。
• PHYLIP
• MEGA
• PHYML
• PAUP
• BEAST
系统发育树构建软件
• Figtree (树形显示软件）
• TreeView （树形显示软件）
6
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 距系离统法 发育>最树大构简建约分法析步>最骤大似然法
bacterioplankton • 序列长度：353
• 相 似 比： 99%
• 核酸序列 • 分类地位
打开软件clustalx
系统发育进化树构建
系统发育进化树构建1. 什么是系统发育进化树？系统发育进化树（Phylogenetic Tree），也称为系统树或进化树，是生物学中常用的一种图形表示方法，用于展示不同物种之间的亲缘关系以及它们的进化历史。
系统发育进化树可以帮助我们理解生物多样性的起源、演化以及物种之间的关系。
2. 构建系统发育进化树的方法2.1 形态学特征比较法形态学特征比较法是构建系统发育进化树最早也是最常用的方法之一。
通过比较不同物种的形态特征，如体型、颜色、器官结构等，来推断它们之间的亲缘关系。
这种方法适用于无法进行分子遗传学研究的古生物学领域。
2.2 分子遗传学方法分子遗传学方法是目前构建系统发育进化树的主要手段之一。
它利用DNA、RNA、蛋白质等分子的序列信息来推断不同物种之间的亲缘关系。
常用的方法包括序列比对、构建进化模型、计算进化距离等。
2.3 组织化石记录法组织化石记录法是通过研究化石中的细胞结构、细胞组织等信息，来推断不同物种之间的亲缘关系。
这种方法适用于无法获取分子遗传学信息的古生物学领域。
3. 构建系统发育进化树的步骤3.1 收集相关数据构建系统发育进化树的第一步是收集相关的数据，包括形态学特征数据、分子序列数据或化石记录数据。
数据的准确性和全面性对于构建准确的进化树非常重要。
3.2 数据处理与分析在收集到数据后，需要对数据进行处理和分析。
对于形态学特征数据，可以通过比较不同物种的特征值来计算相似性矩阵；对于分子序列数据，可以进行序列比对和计算进化距离等操作。
3.3 构建进化模型在数据处理与分析的基础上，需要选择合适的进化模型来描述不同物种之间的进化关系。
常用的进化模型包括NJ（Neighbor-Joining）方法、ML（Maximum Likelihood）方法和Bayesian方法等。
3.4 构建进化树在选择了合适的进化模型后，可以利用计算机软件或在线工具来构建进化树。
常用的软件包括MEGA、PAUP*和MrBayes等。
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-lxf
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。
构树原理：将系统的拓扑结构、分枝长度、进化模型参数等的全部或部分作为 需要估计的参数θ，在给定的数据集和进化模型的基础上，用最大似然法的标 准——似然值最大化来估计这些参数。
用最大似然法建树时，先选择一个适合数据集的进化模型，然后对指定拓扑结 构的一棵树优化分枝长度使其计算的该拓扑结构的似然值最大化。通过计算不 同拓扑结构树的似然值，将具有最大似然值的树看成是指定模型下的能够产生 观测数据的最佳估计。
系统发生树的自举检验
位置
序列 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ⅰ G GGGGGATCA Ⅱ G GGAGT ATCA Ⅲ G GAT AGACAT
Ⅳ G AT CAT GTAT Ⅴ G T T CAT ATCT
Ⅰ
推断树
Ⅱ
Ⅲ Ⅳ
(a)
Ⅴ
自举树1 自举树2
Ⅰ
自举树
Ⅱ
Ⅲ
75 67
Ⅳ
自举树3
Ⅴ
无信号位点； 多型位点 1.简约信号位点； 2.无信号位点；
最大似然法（ Maximum Likelyhood Method ）
最大似然法估计的基本思想是：设函数的总体分布已知，但有未知参数θ， θ可 以有很多值，在θ的一切可能取值中选一个使样本观察值出现的频率为最大的θ 值作为其估计值，称其为θ的最大似然估计值。
系统发育树构建方法优劣
1．邻接法邻接法(neighbor-joiningmethod，NJ)由Saitou和Nei(1987)提出，NJ法是基于最小进化原理经常被使用的一种算法，它不检验所有可能的拓扑结构，能同时给出拓扑结构和分支长度。
在重建系统发生树时，它取消了UPGMA法所做的假定，认为在进化分支上，发生趋异的次数可以不同。
最近的计算机模拟已表明它是最有效的基于距离数据重建系统树的方法之一。
该方法通过确定距离最近(或相邻)的成对分类单位来使系统树的总距离达到最小。
它的特点是重建的树相对准确，假设少，计算速度快，只得一棵树。
其缺点主要表现在将序列上的所有位点等同对待，且所分析序列的进化距离不能太大。
故NJ法适用于进化距离不大，信息位点少的短序列。
邻接法在距离建树中经常会用到，而不用理会使用什么样的优化标准。
完全解析出的进化树是通过对完全没有解析出的“星型”进化树进行“分解”得到的，分解的步骤是连续不断地在最接近(实际上是最孤立的)的序列对中插入树枝，而保留进化树的终端。
于是，最接近的序列对被巩固了，而“星型”进化树被改善了，这个过程将不断重复。
这个方法相对而言很快，也就是说，对于一个50个序列的进化树，只需要若干秒甚至更少。
2．最大简约法最大简约法(maximum parsimony method，MP)最早是基于形态特征分类的需要发展起来的，具体的算法有许多不同版本，其中有些已被广泛地应用于分子进化研究中。
利用MP方法重建系统发生树，实际上是一个对给定OTUs其所有可能的树进行比较的过程。
对某一个可能的树，首先对每个位点祖先序列的核苷酸组成做出推断，然后统计每个位点用来阐明差异的核苷酸最小替换数目。
在整个树中，所有信息简约位点最小核苷酸替换数的总和称为树的长度(常青和周开亚，1998)。
MP法是一种优化标准，这种标准遵循“奥卡姆剃刀原则(Occam’S Razor principle)”：对数据最好的解释也是最简单的，而最简单的所需要的特别假定也最少。
MEGA 软件——系统发育树构建方法
• 双击图标
，
• 下载下来的序列片段保存文件为FASTA格式，打开方式为TXT格式。 • 将Blast对比后所Download的序列筛选后，构建系统发育进化树。 • 构建系统发育树需要测序所得序列1个，Blast对比得出序列5-10个， 构建出的为单枝系统发育进化树。通过这个对比可以确定出所测 定的序列最相似物种，当相似度为99%甚至100%时，基本可以确 定所测定的基因序列所属物种。
ME待测PCR产物送测序后，一个星期左右会得到生物 公司发的邮件，里面包含测序结果的附件，下载后得到文件压缩 包 ，将文件包解压，可以看到文件夹里有文件
• 测序公司会提供一款解读软件Chromas，免安装类型，能够直接 打开测序结果并通过软件直接进入NCBI数据库进行Blast搜索。
• 可培养真菌可以选定对比物种种属后构建大型系统发育进化树， 不可培养真菌则可直接构建系统发育进化树。
• 双击
后打开MEGA软件
叙述系统发育树的构建过程
叙述系统发育树的构建过程嘿，咱今儿就来讲讲系统发育树的构建过程，这可有意思啦！你看啊，系统发育树就像是一棵大树，它的枝桠代表着各种生物之间的关系。
那怎么把这棵大树给“种”出来呢？首先得有一堆生物的数据呀，就像盖房子得有砖头一样。
这些数据可以是各种各样的，比如基因序列啦、形态特征啦等等。
然后呢，就开始比对这些数据，这就好比把不同的砖头摆在一起，看看哪些相似，哪些不同。
接着，就根据这些比对的结果来确定它们之间的亲缘关系。
这就好像在给砖头们找它们的“家族”一样，哪些是近亲，哪些是远亲。
这可不是一件容易的事儿啊，得非常仔细地去分析。
然后呢，把这些亲缘关系用一种特别的方式表示出来，就像把砖头们按照一定的规律摆好，形成一个结构。
这个结构慢慢就变成了系统发育树的雏形。
这时候，就像是在给大树修剪枝叶一样，要对这个雏形进行调整和优化。
要确保每个部分都放对了位置，不能有差错。
最后，一棵完整的系统发育树就出来啦！哇塞，你想想看，通过这么多复杂的步骤，终于把生物之间的关系给清楚地呈现出来了，这难道不神奇吗？你说，这系统发育树构建的过程，像不像一个艺术家在精心雕琢一件作品？每一个细节都要处理好，才能呈现出完美的结果。
而且啊，这可不是一次性就能完成的事儿，得反复地去研究、去调整。
你再想想，要是没有系统发育树，我们怎么能知道各种生物之间有着这样那样的联系呢？我们怎么能更好地理解生命的奥秘呢？所以啊，这个构建过程虽然复杂，但真的超级重要呢！咱平时生活中也有类似的情况呀，比如说搭积木，不也是一块一块地搭起来，最后形成一个完整的造型嘛。
这和构建系统发育树不是有点像嘛！总之呢，系统发育树的构建过程就是这么神奇又有趣，它让我们对生物的世界有了更深的了解和认识。
这可真是一项伟大的工作啊！你难道不这么觉得吗？。
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系统发育进化树构建
【实用版】
目录
一、什么是系统发育进化树
二、系统发育进化树的构建方法
三、系统发育进化树的应用
四、总结
正文
一、什么是系统发育进化树
系统发育进化树是一种用来表示物种或基因间亲缘关系的树状图，它可以利用树状分支图形来展示生物之间的进化关系。
系统发育进化树主要用于研究物种或序列的进化和系统分类，其研究对象通常包括碱基序列或氨基酸序列。
二、系统发育进化树的构建方法
系统发育进化树的构建过程被称为分支系统发育分析，或分子系统发育分析。
该过程主要通过数理统计算法来计算生物间的进化距离，并以此为基础构建进化树。
具体的构建方法包括以下步骤：
1.选择合适的分析方法：根据研究对象的特性和研究目的，选择合适的分析方法，如最大似然法、贝叶斯法等。
2.构建初始树：基于分子数据，通过计算不同物种或基因间的进化距离，构建初始的系统发育进化树。
3.优化树结构：通过比较不同树的结构和分支，利用统计学方法优化树结构，得到更准确的系统发育进化树。
4.评估树可靠性：通过评估树的分支稳定性和树顶角度等指标，判断
树的可靠性和精度。
三、系统发育进化树的应用
系统发育进化树在生物学领域具有广泛的应用，包括：
1.物种分类和进化关系研究：通过构建系统发育进化树，可以揭示物种之间的亲缘关系和进化历史，为生物分类和系统演化研究提供重要依据。
2.基因功能和调控关系分析：在基因组学研究中，可以通过构建基因序列的系统发育进化树，揭示基因之间的功能和调控关系。
3.病原体演化研究：对于病原微生物的研究，可以通过构建系统发育进化树，揭示病原体的演化过程和传播路径，为传染病防控提供重要信息。
4.生物多样性保护策略制定：通过对不同物种的系统发育进化树分析，可以评估物种的演化地位和保护价值，为生物多样性保护策略的制定提供参考。
四、总结
系统发育进化树作为一种重要的生物学研究方法，可以帮助我们揭示生物之间的亲缘关系和进化历史。