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系统进化树的构建步骤和软件安利

凌恩生物

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系统发生树(英文:phylogenetic tree 或 evolutionary tree)又名分子进化树,被认为具有共同祖先的各物种间演化关系的树,它用来表示系统发生研究的结果,是生物信息学中描述不同生物之间的相关关系的方法。通过系统学分类分析可以帮助人们了解所有生物的进化历史过程。

如此一来,关注系统分类的亲们就需要先确立一个小目标 —— 构建一棵系统进化树 —— 看看下面的步骤,构建系统进化树拢共需要 5 步。可仅建树方法选择这一步,就有多种选项……

系统进化树构建步骤

乱花渐欲迷人眼,该选谁好呢?这里就跟大家聊一聊构建和美化进化树的软件:

1. MEGA

MEGA(Molecular Evolutionary Genetics Analysis)是文献中经常用到的软件;功能强大,包括序列编辑、进化树构建、祖先序列重构(reconstruction of ancestral sequence)、进化模型选择 (model selection)、选择压检验(selection test)等;

2. PhyML

PhyML (http://www.atgc-montpellier.fr/phyml/) 是基于最大似然法原理构建系统发生树的软件,即将系统树的拓扑结构、分支长度及进化模型等的全部或者部分作为需要估计的参数,在给定的数据集及进化模型的基础上,用最大似然法的标准 - 似然值最大化来估计这些参数。首先,要选择进化模型,以简约树或者联接树为基础,采用似然法估计模型中各个参数。设置好参数后,以简约树或者联接树作为起始树,进行似然分析,最后用统计学方法从多个似然树中寻找最佳得分树。

3. Mrbayes

Mrbayes 是贝叶斯推断(Bayesian inference,BI)方法构建系统发育树的软件,利用马尔科夫蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法评估模型参数的后验概率。

4. RAxML

RAxML 是一款采用最大似然法构建进化树的软件,可在多种平台上运行,不仅可以节约运行内存,还可以减少运行时间,适用于大型数据的进化分析。

5. FastTree

FastTree (http://www.microbesonline.org/fasttree/) 是基于最大似然法构建进化树的软件,它最大的特点就是运行速度快,支持几百万条序列的建树任务。官方的说法是,对于大的比对数据集,FastTree 比 phyml 或者 RAxML 快 100 到 1000 倍。

6. TreeView

TreeView 是 Windows 系统下最早的系统树显示软,可以满足大多数情况下对系统树显示方式的需求;TreeView 能够输人 nexus 和 Newick 格式的文件,可以将系统树输出保存为几种不同的文本和图像格式

7. iTOL

iTOL (https://itol.embl.de/itol.cgi) 对构建进化树进行美化并保持为 .mwk_的格式,是目前最常使用的图片美化工具。

8. FigTree

FigTree(http://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/)是一款美化进化树注释软件,主要用于制作生物进化系统树,并且支持多种形式进化树,支持有颜色设置、名称更改等功能;Figtree 对进化树的 tip 和 branch 的阴影绘制是十分出色的。newick 格式保存为 txt 格式。导入 Figtree 即可。

9. 其他

参考资料

1. Ke HM et al. Comparative genomics of Vibrio campbellii strains and core species of the Vibrio harveyi clade. Sci. Rep. 7, 41394 (2017)

2. Geering, A. D. W. et al. Endogenous florendoviruses are major components of plant genomes and hallmarks of virus evolution. Nature Commun. 5, 5269 (2014).

3. https://people.unil.ch/marcrobinsonrechavi/ 2013 / 06 /molecular-biology-and-evolution-impact-factor-the-mega-effect/

4. B. C. Stöver, K. F. Müller, TreeGraph 2: Combining and visualizing evidence from different phylogenetic analyses. BMC Bioinformatics 11, 7 (2010)

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