构建基因家族进化树答疑
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|个人分类:|系统分类:|关键词:进化树,基因家族|
刚才有个同学咨询构建进化树问题。 觉得有代表性，贴出来供大家参考。感谢您及时回复我的邮件。由于我之前在构建进化树方面曾经遇到一些困难，所以我在看到您的文章之后，想从网上把您构建进化的序列下载下来详细学习，所以遇到以下几个问题：1)Fig.1 中所用到的构建进化树的序列，并不是所有您在 Table 1中所展示的物种中的序列，所以我想请问您Fig.1 中所用到的物种的序列，是基于分类关系所选择还是基于进化树所选择?&选择代表性物种，是基于分类关系。&Ps：这里fig1等是指我最近发表的文章。见前面一篇博客。2)您在构建这个进化树的时候用到的是氨基酸全长序列，但是也有些文章中的用的Domain序列，应该如何选择?&如果序列不是很多，比如几百条，建议用全长。 &还有就是序列不是太保守，要是序列之间相似度不高，只有domain相似度比较高，可能用domain比较好。大多用全长挺好的。&3）我之前也曾基于已经公布的植物基因组数据，使用HMMER软件通过domain的编号来寻找蛋白质氨基酸序列，并构建进化树，但是所得到的进化树，无论是用全长序列还是domain序列，在主要分支上的支持率都比较低（Mrbayes、ML、NJ），也曾结合protest软件选择最佳模型来构建发育树，但是结果也是不理想，您能给我一些好的建议吗？&序列比对完之后，你稍微看下你比对的结果，一些序列有明显差异的，就给去掉。另外一个办法，你做个NJ树，看看是不是有些序列跟谁也聚集不在一起，把这个序列删掉。在这个之后，你再画树看看。&另外，就是你选择代表性物种，不要弄很多。 &&树不一定要支持度高就是好，，有的基因树本来就是那个样子，，哪就是那个样子。做树一般是进行分类，大多的树都是能把类分的清楚。 &树是重构进化历史而已，能说明你想的问题就行。
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如何构建系统发育树
我有更好的答案
1． 准备序列文件准备fasta格式序列文件（fasta格式：大于号&后紧跟序列名，换行后是序列。举例如下）。每条序列可以单独为一个文件，也可以把所有序列放在同一文件内。核酸序列：&sequence1_nameCCTGGCTCAGGATGAACGCT氨基酸序列：&sequence2_nameMQSPINSFKKALAEGRTQIGF2． 多序列比对打开MEGA 5，点击Align，选择Edit/Build Alignment，选择Create a new alignment，点击OK。&→这时需要选择序列类型，核酸（DNA）或氨基酸（Protein）选择之后，在弹出的窗口中直接Ctrl + V粘贴序列（如果所有序列在同一个文件中，即可全选序列，复制）。也可以：点击Edit，选择Insert Sequence From File，选择序列文件（可多选）。序列文件加载之后，呈蓝色背景（为选中状态）。点击按钮 ，选择Align DNA（如果是氨基酸序列，则会出现Align Protein）。弹出的窗口中设置比对参数，一般都是采用默认参数即可。点击OK，开始多序列比对。比对完成后，呈现以下状态。这时需要截齐两端含有---的序列：选中含有---的序列，按键Delete删除（注意：两端都需要截齐）。截齐之后，保存文件为：filename.mas↓3． 构建系统进化树多序列比对窗口，点击Data，选择Phylogenetic Analysis，弹出窗口询问：所用序列是否编码蛋白质，根据实际情况选择Yes或No。此时，多序列比对文件就激活了，可以返回MEGA 5主界面建树了。EGA 5主界面。点击Phylogeny，选择Construct/Test Neighbor-Joining Tree…弹出的对话框询问：是否使用当前激活的数据，选择Yes。这时弹出建树参数设置对话框，更改No. of Bootstrap Replications为1000，其他参数默认即可，点击Compute。这里解释一下，Construct/Test Maximum Likelihood Tree…（ML）或Construct/Test Neighbor-Joining Tree…（NJ）或Construct/Test Minimum-Evolution Tree…（ME）为三种不同的建树方法，NJ方法最常用。建树完成，效果如下所示。注意，要点击Bootstrap consensus tree查看树形。保存文件为filename.mts(可以用MEGA 5打开)。
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构建系统发育树需要注意的几个问题 1 相似与同源的区别：只有当序列是从一个祖先进化分歧而来时，它们才是同源的。 2 序列和片段可能会彼此相似，但是有些相似却不是因为进化关系或者生物学功能相近的缘故，序列组成特异或者含有片段重复也许是最明显的例子；再就是非特异性序列相似。 3 系统发育树法：物种间的相似性和差异性可以被用来推断进化关系。 4 自然界中的分类系统是武断的，也就是说，没有一个标准的差异衡量方法来定义种、属、科或者目。 5 枝长可以用来表示类间的真实进化距离。 6 重要的是理解系统发育分析中的计算能力的限制。任何构树的实验目的基本上就是从许多不正确的树中挑选正确的树。 7 没有一种方法能够保证一颗系统发育树一定代表了真实进化途径。然而，有些方法可以检测系统发育树检测的可靠性。第一，如果用不同方法构建树能得到同样的结果，这可以很好的证明该树是可信的；第二，数据可以被重新取样，来检测他们统计上的重要性。 分子进化研究的基本方法对于进化研究，主要通过构建系统发育过程有助于通过物种间隐含的种系关系揭示进化动力的实质。 表型的(phenetic)和遗传的(cladistic)数据有着明显差异。Sneath和Sokal(1973)将表型性关系定义为根据物体一组表型性状所获得的相似性，而遗传性关系含有祖先的信息，因而可用于研究进化的途径。这两种关系可用于系统进化树(phylogenetictree)或树状图(dendrogram)来表示。表型分枝图(phenogram)和进化分枝图(cladogram)两个术语已用于表示分别根据表型性的和遗传性的关系所建立的关系树。进化分枝图可以显示事件或类群间的进化时间，而表型分枝图则不需要时间概念。文献中，更多地是使用“系统进化树”一词来表示进化的途径，另外还有系统发育树、物种树(speciestree)、基因树等等一些相同或含义略有差异的名称. 系统进化树分有根(rooted)和无根(unrooted)树。有根树反映了树上物种或基因的时间顺序，而无根树只反映分类单元之间的距离而不涉及谁是谁的祖先问题。用于构建系统进化树的数据有二种类型：一种是特征数据(characterdata)，它提供了基因、个体、群体或物种的信息；二是距离数据(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。
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