为什么做进化树会显示这个做不出来呀

考虑可能是网站会将系列变成反向互补的系列。如果我们建树的系列是从Ncbi上下载来的。那么，目的系列最好也从网上下载。或者将提交的系列版相互补一下，再尝试建树试试。

提示用于ML分析的数据不足，并且要验证一下相关序列。

这些信息提示在构建进化树时出现了几个问题:

1. “No common sites found for computing distances.” 说明选定的替换选项(complete deletion 或 pairwise deletion)导致比较序列之间不存在足够的共有位点来计算距离。complete deletion 会删除所有包含任何空隙的位点,这可能导致丢失过多信息。pairwise deletion 虽然保留更多信息,但仍可能在某些序列对之间没有共有位点。这提示序列信息可能不足或 diversity 过高。

2. “MEGA was unable to calculate the distance between one and several of the sequence pairs in the alignment.” 直接说明某些序列对之间无法计算出距离,提示序列间的差异可能过大或共有位点不足。这会导致难以构建包含这些序列对的进化树。

3. “insufficient data available for ML analysis.” ML 分析需要较多的序列信息和共有位点,如果信息不足将难以进行 ML 分析以构建进化树。

4. “Please validate your sequence data” 提示输入的序列数据可能存在问题,需要 double check 和验证序列的正确性、一致性以及是否适用于进化树分析。

所以,这些信息集中提示要么序列信息本身不足,包含的共有位点或可比较区域不足,要么输入的序列数据存在一定问题。解决的方法包括:

1. 收集更多序列数据以提供更丰富的信息。

2. 选取更保守的序列区域进行分析,或使用更宽松的替换选项如 pairwise deletion 来保留更多共有位点。

3. double check 输入序列的正确性和一致性,确保其适用于进化分析。

4. 除 ML 分析外,还可以尝试其他方法如距离法构建进化树。ML 分析对数据要求较高,在信息不足时可先使用其他方法。

5. 综合使用多种方法和工具,通过对比分析结果来提高结果的可信度。

所以,这些提示信息为我们构建进化树提供了很好的诊断,通过以上方法可以提高分析的成功率和结果的可信度。