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根据突变数据构建进化树

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发表于 2017-3-13 18:17:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
We constructed maximum-parsimony trees using the max-min branch-and-bound algorithm in the MEGA6 package. Phylogenetic trees were constructed so that the lengths of the trunks and branches were proportional to the number of mutations in between samples.我正在用网上给的数据构建进化树,文中提到的步骤:
1.首先用MEGA6中的分支界定算法构建MP树
2.将突变个数作为树的枝长
我将数据先放出来,后面我做出来了,和大家分享。有兴趣的也可以试试。
链接: https://pan.baidu.com/s/1o8HeNhg 密码: jb8q
最终结果图如下:

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 楼主| 发表于 2017-3-13 19:13:39 | 显示全部楼层
本帖最后由 qin_qinyang 于 2017-3-13 19:15 编辑

我先用R粗略的做了一下

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码
tab=read.csv("test2.txt",sep="\t",header=TRUE)
data <- tab[,-1];rownames(data)=tab[,1]
d=dist(t(data),method="euclidean")

fit <- hclust(d, method="ward.D2")
plot(as.phylo(fit))
heatmap(as.matrix(d))

result <- as.matrix(d)
write.table(result,file="test2_matrix.txt",quote =FALSE, sep = "\t")


看了一下mega,发现不会用我的数据导入计算距离
和原图比较了下,发现有两个样本的聚类还是有出入,还是要看看MEGA

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 楼主| 发表于 2017-3-14 15:16:26 | 显示全部楼层
用phylip对数据进行矩阵的计算整理数据为:
     11    122
R1        11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111000000000000000000000000000000000000000000000000000
R2        11111111111111111111111111111111111111111111111110111111111111111111111000000000000000000000000000011000000000000000000000
R3        11111011111111111111111111111111011111111111111111111111111111111111111000000000000000000000000000000100000000000000000000
R5        11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111110000000000000000000000000000000000010000000000000000000
R8        11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111100000000000000000000000000000000000000000000000000000
R9        11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111100010000000000000000000000000000000001111111110000000000
R4b       11111111111111111111111111111111011111111111111111110000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001111000000
R4a       11111111111111111111111111111111011111110000000000000000000000000000000111111000000000000000000000000000000000000000111000
M1        11111111111111111111111111111111111111110000000000000000000000000000000111111111111111111111111101100000000000000000000110
M2a       11111111111111111111111111111111111011110000000000000000000000000000000111111111111111111111111111100000000000000000000001
M2b       11110011111111111111111111111111111111110000000000000000000000000000000111111111111111111111110000000000000000000000000000


用clique模块进行处理,得到outtree文件,然后将突变基因个数作为枝长,将文件保存为test.nwk
((((((((M2a:40,M1:10),M2b:30),R4a:20),R4b:5),R9:10),R5:13),R8:14),R2:15,R3:17,R1:20);

然后后用mega打开nwk数据,调整视图,完成。
可以看到基本上与文中的图片类似;但是要好看,还要用AI进一步调整。

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发表于 2018-10-19 10:23:09 | 显示全部楼层
qin_qinyang 发表于 2017-3-14 15:16
用phylip对数据进行矩阵的计算整理数据为:
     11    122
R1        1111111111111111111111111111111111 ...

这是什么数据类型?SNP吗?
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