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多重序列比对及系统发生树的构建

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发表于 2017-9-25 11:28:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
在现代分子进化研究中,根据现有生物基因或物种多样性来重建生物的进化史是一个非常重要的问题。一个可靠的系统发生的推断,将揭示出有关生物进化过程的顺序,有助于我们了解生物进化的历史和进化机制。
对于一个完整的进化树分析需要以下几个步骤:
⑴ 要对所分析的多序列目标进行比对(alignment)。
⑵ 要构建一个进化树(phyligenetic tree)。
构建进化树的算法主要分为两类:独立元素法(discrete character methods)和距离依靠法(distance methods)。
所谓独立元素法是指进化树的拓扑形状是由序列上的每个碱基/氨基酸的状态决定的(例如:一个序列上可能包含很多的酶切位点,而每个酶切位点的存在与否是由几个碱基的状态决定的,也就是说一个序列碱基的状态决定着它的酶切位点状态,当多个序列进行进化树分析时,进化树的拓扑形状也就由这些碱基的状态决定了)。
而距离依靠法是指进化树的拓扑形状由两两序列的进化距离决定的。进化树枝条的长度代表着进化距离。独立元素法包括最大简约性法(Maximum Parsimony methods)和最大可能性法(Maximum Likelihood methods);距离依靠法包括除权配对法(UPGMAM)和邻位相连法(Neighbor-joining)。
⑶ 对进化树进行评估,主要采用Bootstraping法。
进化树的构建是一个统计学问题,我们所构建出来的进化树只是对真实的进化关系的评估或者模拟。如果我们采用了一个适当的方法,那么所构建的进化树就会接近真实的“进化树”。模拟的进化树需要一种数学方法来对其进行评估。不同的算法有不同的适用目标。
一般来说,最大简约性法适用于符合以下条件的多序列:
i 所要比较的序列的碱基差别小,
ii 对于序列上的每一个碱基有近似相等的变异率,
iii 没有过多的颠换/转换的倾向,
iv 所检验的序列的碱基数目较多(大于几千个碱基);
用最大可能性法分析序列则不需以上的诸多条件,但是此种方法计算极其耗时。如果分析的序列较多,有可能要花上几天的时间才能计算完毕。UPGMAM(Unweighted pair group method with arithmetic mean)假设在进化过程中所有核苷酸/氨基酸都有相同的变异率,也就是存在着一个分子钟。这种算法得到的进化树相对来说不是很准确,现在已经很少使用。邻位相连法是一个经常被使用的算法,它构建的进化树相对准确,而且计算快捷。其缺点是序列上的所有位点都被同等对待,而且,所分析的序列的进化距离不能太大。另外,需要特别指出的是对于一些特定多序列对象来说可能没有任何一个现存算法非常适合它。
CLUSTALX和PHYLIP软件能够实现上述的建树步骤。CLUSTALX是Windows界面下的多重序列比对软件。PHYLIP是多个软件的压缩包,功能极其强大,主要包括五个方面的功能软件:
i,DNA和蛋白质序列数据的分析软件。
ii,序列数据转变成距离数据后,对距离数据分析的软件。
iii,对基因频率和连续的元素分析的软件。
iv,把序列的每个碱基/氨基酸独立看待(碱基/氨基酸只有0和1的状态)时,对序列进行分析的软件。
v,按照DOLLO简约性算法对序列进行分析的软件。
vi,绘制和修改进化树的软件



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