分子进化树构建及数据分析的简介[转]_一泓清泉_天涯博客
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一、方法的选择
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。贝叶斯的方法则太慢。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&）：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。
对于NJ和ML，是需要选择模型的。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。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。
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。
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。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。
二、软件的选择
ClustalX&&http://bips.u-strasbg.fr/fr/Documentation/ClustalX/&&&&&图形化的多序列比对工具
ClustalW&http://www.cf.ac.uk/biosi/research/biosoft/Downloads/clustalw.html&命令行格式的多序列比对工具
GeneDoc&http://www.psc.edu/biomed/genedoc/&&&多序列比对结果的美化工具
BioEdit&&&&http://www.mbio.ncsu.edu/BioEdit/bioedit.html&&&&序列分析的综合工具
MEGA&&&&http://www.megasoftware.net/&&&&&&图形化、集成的进化分析工具，不包括ML
PAUP&&&&&&http://paup.csit.fsu.edu/&&商业软件，集成的进化分析工具
PHYLIP&&http://evolution.genetics.washington.edu/phylip.html&&&&免费的、集成的进化分析工具
PHYML&&&http://atgc.lirmm.fr/phyml/&&&&最快的ML建树工具
PAML&&&&&http://abacus.gene.ucl.ac.uk/software/paml.html&&&&ML建树工具
Tree-puzzle&&&&&http://www.tree-puzzle.de/&&&&较快的ML建树工具
MrBayes&&http://mrbayes.csit.fsu.edu/&&&基于贝叶斯方法的建树工具
MAC5&&&&&http://www.agapow.net/software/mac5/&&&&&&&基于贝叶斯方法的建树工具
TreeView&http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html&&&&进化树显示工具
&&&&&&&上表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。虽然多序列比对工具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。
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。因此，作者并不建议使用PAUP。而MEGA和PHYLIP也可以用来构建进化树。这里，作者推荐使用MEGA来构建MP树。理由是，MEGA是图形化的软件，使用方便，而PHYLIP则是命令行格式的软件，使用较为繁琐。对于近缘序列的进化树构建，MP方法几乎是最好的。
构建ML树可以使用PHYML,速度最快。或者使用Tree-puzzle,速度也较快，并且该程序做蛋白质序列的进化树效果比较好。而PAML则并不适合构建进化树。ML的模型选择是看构出的树的likelihood值，从参数少，简单的模型试起，到likelihood值最大为止。ML也可以使用PAUP或者PHYLIP来构建。这里作者推荐的工具是BioEdit。BioEdit集成了一些PHYLIP的程序，用来构建进化树。Tree-puzzle是另外一个不错的选择，不过该程序是命令行格式的，需要学习DOS命令。PHYML的不足之处是没有win32的版本，只有适用于64位的版本，因此不推荐使用。值得注意的是，构建ML树，不需要事先的多序列比对，而直接使用FASTA格式的序列即可。
贝叶斯的算法以MrBayes为代表，不过速度较慢在一般的进化树分析中较少应用，且该方法需要很多背景知识，这里不作介绍。
需要注意的几个问题是，其一，如果对核酸序列进行分析，并且是CDS编码区的核酸序列，一般需要将核酸序列分别先翻译成氨基酸序列，进行比对，然后再对应到核酸序列上。这一流程可以通过MEGA&3.0以后的版本实现。MEGA3现在允许两条核苷酸，先翻成蛋白序列比对之后再倒回去，做后续计算。其二，无论是核酸序列还是蛋白序列，一般应当先做成FASTA格式。FASTA格式的序列，第一行由符号&&&开头，后面跟着序列的名称，可以自定义，例如user1，protein1等等。将所有的FASTA格式的序列存放在同一个文件中。文件的编辑可用Windows自带的记事本工具，或者EditPlus（Google搜索可得）来操作。文件格式如图1所示：
&分子进化树构建及数据分析的简介[转]&-&Key&-&Reborn
&&&&&&另外，构建NJ或者MP树需要先将序列做多序列比对的处理。作者推荐使用ClustalX进行多序列比对的分析。多序列比对的结果有时需要后续处理并应用于文章中，这里作者推荐使用GeneDoc工具。而构建ML树则不需要预先的多序列比对。
因此，作者推荐的软件组合为：MEGA&3.1&+&ClustalX&+&GeneDoc&+&BioEdit。
三、数据分析及结果推断
一般碰到的几类问题是：
（1）推断基因/蛋白的功能；
（2）基因/蛋白家族分类；
（3）计算基因分化的年代。
关于这方面的文献非常多，这里作者仅做简要的介绍。
推断基因/蛋白的功能，一般先用BLAST工具搜索同一物种中与不同物种的同源序列，这包括直向同源物（Ortholog）和旁系同源物（Paralog）。如何界定这两种同源物，网上有很多详细的介绍，这里不作讨论。然后得到这些同源物的序列，做成FASTA格式的文件。一般通过NJ构建进化树，并且进行Bootstrap分析所得到的结果已足够。如果序列近缘，可以再使用MP构建进化树，进行比较。如果序列较远源，则可以做ML树比较。使用两种方法得到的树，如果差别不大，并且Bootstrap总体较高，则得到的进化树较为可靠。
基因/蛋白家族分类。这方面可以细分为两个问题。一是对一个大的家族进行分类，另一个就是将特定的一个或多个基因/蛋白定位到已知的大的家族上，看看属于哪个亚家族。例如，对驱动蛋白（kinesin）超家族进行分类，属于第一个问题。而假如得到一个新的驱动蛋白的序列，想分析该序列究竟属于驱动蛋白超家族的14个亚家族中的哪一个，则属于后一个问题。这里，一般不推荐使用MP的方法。大多数的基因/蛋白家族起源较早，序列分化程度较大，相互之间较为远源。这里一般使用NJ、ME或者ML的方法。
计算基因分化的年代。这个一般需要知道物种的核苷酸替代率。常见物种的核苷酸替代率需要查找相关的文献。这里不作过多的介绍。一般对于这样的问题，序列多数是近缘的，选择NJ或者MP即可。如果使用MEGA进行分析，选项中有一项是&Gaps/Missing&Data&，一般选择&Pairwise&Deletion&。其他多数的选项保持缺省的参数。
在实用中，只要方法、模型合理，建出的树都有意义，可以任意选择自己认为好一个。最重要的问题是：你需要解决什么样&的问题？如果分析的结果能够解决你现有的问题，那么，这样的分析足够了。因此，在做进化分析前，可能需要很好的考虑一下自己的问题所在，这样所作的分析才有针对性。
※※※名词解释※※※
在生物信息学中，FASTA格式（又称为Pearson格式），是一种基于文本用于表示核苷酸序列或氨基酸序列的格式。在这种格式中碱基对或氨基酸用单个字母来编码，且允许在序列前添加序列名及注释。
2.&MAFFT (基于快速傅里叶变换的同源比对程序)
&&&&&&&主站：http://mafft.cbrc.jp/alignment/software/&&&&&&&&&维基百科：http://en.wikipedia.org/wiki/MAFFT
3.&Bootstrap
即自展值，是用来检验你所计算的进化树分支可信度的。简单地讲就是把序列的位点都重排，重排后的序列再用相同的办法构树，如果原来树的分枝在重排后构的树中也出现了，就给这个分枝打上一分，如果没出现就给0分，这样经过你给定的repetitions次（至少1000次）重排构树打分后，每个分枝就都得出分值，计算机会给你换算成bootstrap值。重排的序列有很多组合，值越小说明分枝的可信度越低，最好根据数据的情况选用不同的构树方法和模型。
4.CDS序列（摘自百度）
CDS(coding&sequence)序列是编码序列，是用来编码蛋白质的那段序列，是mRNA的一部分。通常外显子指的是编码蛋白序列。严格地说，外显子是指保留在初级mRNA中不被剪切掉的区域，包括5&非翻译区(5&UTR)、编码序列和3&非翻译区(3&UTR)。所以mRNA的外显子的概念应该要大于CDS序列的范畴。
问：知道了基因的mRNA，怎样通过mRNA找到它的内含子序列......
&&&&&&要看这个物种是不是已经全基因组测序了&&
&&&&&&如果已经有了全基因组测序，就可以把整个mRNA序列拿去Genbank去blast（大概应该是那个RNA到DNA的，还可以试一下蛋白blast&DNA的，有时候这个blast会比较准），然后把两个高同源的部分中间的部分复制粘贴下来就行了，如果需要实际拿到序列就根据两边的外显子（如果短）或者中间的部分序列（如果长）设个引物，用提取的核基因组做模板扩一下就行了。
&&&&&&如果没有，那就只好找一个亲缘关系比较近的、已有全基因组测序结果的物种重复一下上面的blast，然后根据中间的长度估一下扩增的条件，然后用两端的外显子设一下引物去扩增获得产物去测序，从而获得内含子序列。
&&&&&&&本文地址：丁香通（稍作修改）&/experiment/430/586/588/25195.htm分类： |口袋妖怪复刻怎么mega进化 mega进化条件
文章作者：lulu酱
发布时间：日 14点16分
新玩法即将上线，mega进化也就是俗称超进化，我们都想知道怎么mega进化，在此之前，必须普及一点并非所有的宠物都能超进化哦！然后，再和lulu酱一起走在时尚前沿，了解下怎么mega进化吧！
怎么mega进化
通过可以改变宠物形态，不仅如此宠物种族值，属性，特性都可能会随之改变。最主要的是可以大大提升其种族值及其战斗力。
总得来说mega进化改变了的养成和组合，打破了现有的格局。宠物得实力大幅上涨，去挑战关卡简直是不费吹灰之力啊！
mega进化条件
1、拥有mega进化的精灵,在特训等级到达5 (五星)且突破等级到达橙色+3即可进行mega进化(超进化)
2、Mega进化的效果是永久的,不可重置不可逆
3、Mega进化的过程消耗 mega石
4、Mega进化后,精灵原有精灵进化成新的mega精灵,原有的突破等级和特训等级归0,开放新的突破和特训上限。
以上关于口袋妖怪复刻怎么mega的前瞻内容就交代清楚啦！mega进化条件难以达到的小伙伴不用着急，下一期有彩蛋，告诉你哪些宠物不用超进化也是以一当百的实力派！
口袋妖怪复刻更多精彩内容，请见。
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如何在进化树中表示出进化距离
来源：互联网 发表时间： 13:44:23 责任编辑：李志喜字体：
为了帮助网友解决“如何在进化树中表示出进化距离”相关的问题，中国学网通过互联网对“如何在进化树中表示出进化距离”相关的解决方案进行了整理,用户详细问题包括:RT,我想知道:如何在进化树中表示出进化距离，具体解决方案如下：解决方案1：菌种鉴定，在blast里选择了八个98%相似度的菌做进化树，通过clustalx 和 phylip能画出进化树，但是要求图中表示出进化距离，不知道如何表示，请高人解答，尽快，谢谢！
另外phylip中drawgram画出的图，如何拷贝到word文档里，不会是截图吧，也请指教下，谢谢！解决方案2：做好的树用meg打开，那能显示距离。复制一下，粘贴到PPT然后右键取消组合，图中文字就可以编辑了
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用MEGA构建进化树
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&&M​E​G​A.是​一​个​关​于​序​列​分​析​以​及​比​较​统​计​的​工​具​包​,​其​中​包​括​有​距​离​建​树​法​和​M​P​建​树​法​;​可​自​动​或​手​动​进​行​序​列​比​对​,​推​断​进​化​树​,​估​算​分​子​进​化​率​,​进​行​进​化​假​设​测​验​,​还​能​联​机​的​W​e​b​数​据​库​检​索​。
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