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分子进化分析与相关进化模式例子 分子进化分析介绍 系统发育树重建方法 相关进化模式例子 分子进化研究的目的 从物种的一些分子特性出发，从而了解物种之间的生物系统发生的关系。 蛋白和核酸序列 通过序列同源性的比较进而了解基因的进化以及生物系统发生的内在规律。 分子进化研究的基础（假设） 核苷酸和氨基酸序列中含有生物进化历史的全部信息。 分子进化研究的基础（理论） 在各种不同的发育谱系及足够大的进化时间尺度中，许多序列的进化速率几乎是恒定不变的。（分子钟理论， 1965 ） 分子进化研究的基础（实际） 虽然很多时候仍然存在争议，但是分子进化确实能阐述一些生物系统发生的内在规律。 分子钟理论 直系同源(orthologs): 同源的基因是由于共同的祖先基因进化而产生的. 旁系同源(paralogs): 同源的基因是由于基因复制产生的. (以上定义源自Fitch, W.M. (1970) Distinguishing homologous from analogous proteins. Syst. Zool. 19, 99–113) 以上两个概念代表了两个不同的进化事件 用于分子进化分析中的序列必须是直系同源的，才能真实反映进化过程。 2.进化分支图，进化树 3.有根树，无根树，外围群 4.基因树，物种树 系统发育树重建分析步骤 系统发育树重建的基本方法 最大简约法(maximum parsimony,MP) 距离法(distance) 最大似然法(maximum likelihood,ML) Bayes法 最大简约法（MP） 最大简约法(maximum parsimony,MP)最早源于形态性状研究，现在已经推广到分子序列的进化分析中。最大简约法的理论基础是奥卡姆（Ockham）哲学原则，这个原则认为：解释一个过程的最好理论是所需假设数目最少的那一个。对所有可能的拓扑结构进行计算，并计算出所需替代数最小的那个拓扑结构，作为最优树。 最大简约法（MP） 优点： 最大简约法不需要在处理核苷酸或者氨基酸替代的时候引入假设（替代模型）。 此外，最大简约法对于分析某些特殊的分子数据如插入、缺失等序列有用。 最大简约法（MP） 缺点： 在分析的序列位点上没有回复突变或平行突变，且被检验的序列位点数很大的时候，最大简约法能够推导获得一个很好的进化树。 然而在分析序列上存在较多的回复突变或平行突变，而被检验的序列位点数又比较少的时候，最大简约法可能会给出一个不合理的或者错误的进化树推导结果。 距离法 距离法又称距离矩阵法，首先通过各个物种之间的比较，根据一定的假设（进化距离模型）推导得出分类群之间的进化距离，构建一个进化距离矩阵。进化树的构建则是基于这个矩阵中的进化距离关系 。 通过矩阵建树的方法 由进化距离构建进化树的方法有很多，常见有： 1.Fitch-Margoliash Method（FM法） 2. Neighbor-Joining Method (NJ法/邻接法) 3. Neighbors Relaton Method(邻居关系法) 4.Unweighted Pair Group Method (UPGMA法) 最大似然法（ML） 最大似然法(maximum likelihood,ML)最早应用于系统发育分析是在对基因频率数据的分析上，后来基于分子序列的分析中也已经引入了最大似然法的分析方法。 最大似然法（ML） 最大似然法分析中，选取一个特定的替代模型来分析给定的一组序列数据，使得获得的每一个拓扑结构的似然率都为最大值，然后再挑出其中似然率最大的拓扑结构作为最优树。在最大似然法的分析中，所考虑的参数并不是拓扑结构而是每个拓扑结构的枝长，并对似然率球最大值来估计枝长 。 最大似然法（ML） 最大似然法的建树过程是个很费时的过程，因为在分析过程中有很大的计算量，每个步骤都要考虑内部节点的所有可能性。 最大似然法是一个比较成熟的参数估计的统计学方法，具有很好的统计学理论基础，在当样本量很大的时候，似然法可以获得参数统计的最小方差。只要使用了一个合理的、正确的替代模型，最大似然法可以推导出一个很好的进化树结果。 最大似然法（ML） 由于最大似然法的分析过程需要耗费较多的时间，针对这种情况，发展出了许多优化的可以加快最大似然法寻找最优树的有哪些信誉好的足球投注网站方法，如启发式有哪些信誉好的足球投注网站，分枝交换有哪些信誉好的足球投注网站等。最大似然法具有坚实的统计学理论基础，充分的使用了分析序列中的信息资源，只要采用了合理的替代模型，可以得出很好的进化树分析结果。 分子进化模式 1、专性胞内菌Rickettsia核心基因进化机制 2、蓝藻二元信