1、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 分子进化与系统进化树的构建 $ L9 C6 e8 6 O 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 # ?: m2 v: G/ 6 I- U 4、 系统进化树构建方法及软件的选择 0 * S q1 c3 n / 5、 Phylip 分子进化分析软件包简介及使用 + X1 k, C+ b2 : 0 D 6、 如何利用 MEGA3.1 构建进化树 % x! e- H. A( / M9 s; Y7 U. x ) C ; d1 M D% q
2、6 I7 p“ s 声明： , 5 P8 u* $ A6 2 Q h 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 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 （ ） 本 篇 对 应 的 专 题 跟 贴 指 出 或 Email 。 ! R B% 7 M7 o7 K/ B; W: b # T7 q) : C 致谢： ( j r9 v3 ?. l5 Z z R 用于构建系统进化树的数据有
3、二种类型：一种是 特征数据特征数据特征数据特征数据 (characterdata)，它提供了基因、个体、群体或物种的信息；二是 距离数据距离数据距离数据距离数据 (distancedata) 或相似性数据(similaritydata)，它涉及的则是成对基因、个体、群体或物种的信息。距离数据可由特征数据计算获得，但反过来则不行。这些数据可以矩阵的形式表达。距离矩阵 (distancematrix)是在计算得到的距离数据基础上获得的，距离的计算总体上是要依据一定的遗传模型，并能够表示出两个分类单位间的变化量。系统进化树的构建质量依赖于距离估算的准确性。 系统进化树的构建方法系统进化树的构建方法系
4、统进化树的构建方法系统进化树的构建方法 系统进化树的构建方法 3 Q E“ W# |; R 系统树的构建主要有三种方法： head2right距离矩阵法 (distance matrix method)是根据每对物种之间的距离，其计算一般很直接，所生成的树的质量取决于距离尺度的质量。距离通常取决于遗传模型。 + 1 v- S- c% S o: k head2right最大简约 (maximum parsimony)法较少涉及遗传假设，它通过寻求物种间最小的变更数来完成的。 head2right对于模型的巨大依赖性是最大似然 (maximum likelihood)法的特征，该方法在计算上繁杂，
5、但为统计推断提供了基础。 距离矩阵法 1 n9 Y8 F0 a 首先通过各个物种之间的比较，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。这里的遗传距离为所有成对实用分类单位 (operational taxonomic units， OTU)之间的距离。用这些距离对 OUT 进行表型意义的分类可借助于聚类分析 (clustering)，聚类过程可以看作是鉴别具有相近 OUT 类群的过程。 : k M* X9 L 构建 NJ 树，可以用 PHYLIP 或者 MEGA。 MEGA 是 Nei 开发的方法并设计的图形
6、化的软件，使用非常方便，推荐使用。虽然多序列比对工具 ClustalW/X 也自带了一个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。 构建 MP 树，最好的工具是 PAUP，但该程序属于商业软件，并不对科研学术免费。MEGA 和 PHYLIP 也可以用来构建 MP 树。 3 m5 H6 x( K* O“ K _6 |2 w4 K“ e http:/mrbayes.csit.fsu.edu/# a0 L“ _% m5 D# G 基于基于基于 基于贝叶斯方法 贝叶斯方法贝叶斯方法贝叶斯方法的建树工具的建树工具的建树工具的建树工具 MAC5, c6 K0 x2 q3 : E Z6 F# j3 x http:/ x5 x) |8 L) A F. w! Z1 l 基于贝叶斯方法基于贝叶斯方法基于贝叶斯方法基于贝叶斯方法的建树工具的建树工具的建树工具的建树工具 Tree of Life5 e“ u9 Z0 D( t http:/phylogeny.arizona.edu/tree/program/program.html 美国 University of Arizona 建立的系统发育方面网站
