七单元+补充材料+分子进化的计算分析2节.ppt

* * * * * * * * * * c+g+(e+d)/2=19 (1) c+f+(a+b)/2=40 (2) (e+d)/2+(a+b)/2+f+g=41 (2) (1)+(2)-(3) 得：c=9 c+g+(e+d)/2=19 (e+d)/2=5,c=9,则g=5 由：(a+b)/2+f+g+(d+e)/2=41 得：f=20 由：a+f+c=39 得：a=10，则b=12 NJ/邻接法 1. 与FM方法非常类似。 2. 保证总的支长最短。 总支长：a+b+c+d+e=314/4=78.5 找到距离最近的两个点 1.任意两个节点选为相邻序列的总支长计算公式: 2.计算SAB, SBC, SCD, SDE…等数值； 3.该例中， SAB最小； 把A、B看成一个新的复合序列，构建一个新的距离表，重复以上过程。 计算A, B的分支长度 邻居关系法 AB组合出现3次，DE组合出现3次，CD、AC、BC组合各一次，则AB和DE各为两对关系最近的邻居。（关系最近的邻居作为邻居的次数最多），将邻居看成一个新的复合序列，重复这个过程。 UPGMA法 d=e=10/2=5 c=19/2=9.5 g=c-d=9.5-5=4.5 a=b=22/2=11 A B (CDE) A - 22 39.5 B - - 41.5 (CDE) - - - (AB) (CDE) (AB) - 40.5 (CDE) - - f1+a=f2+c=40.5/2=20.25 f1=9.25 , f2=11.75 最大似然法（ML） 1. 最大似然法(maximum likelihood, ML): 最早应用于对基因频率数据的分析上 2. 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。 3. 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，并对似然率求最大值来估计枝长 。 4. 缺点：费时，每个步骤都要考虑内部节点的所有可能性。 5. 改进：启发式算法。 构建进化树的一般原则 构建进化树的一般原则 (2) 1. 可靠的待分析数据； 2. 准确的多序列比对； 3. 选择合适的建树方法： A. 序列相似程度高，MP首先； B. 序列相似程度较低，ML首先； C. 序列相似程度太低，无意义。 4. 一般采用两种及以上方法构建进化树，无显著区别可接受。 选择外围支（Outgroup） 1. 选择一个或多个已知与分析序列关系较远的序列作为外围支 2.外围支可以辅助定位树根 3.外围支序列必须与剩余序列关系较近，但外围支序列与其他序列间的差异必须比其他序列之间的差异更显著。 进化树的可靠性分析:自展法（Bootstrap Method） 1. 从排列的多序列中随机有放回的抽取某一列，构成相同长度的新的排列序列 2. 重复上面的过程，得到多组新的序列 3. 对这些新的序列进行建树，再观察这些树与原始树是否有差异，以此评价建树的可靠性 原始排列 Alpha AACAAC Beta AACCCC Gamma ACCAAC Delta CCACCA Epsilon CCAAAC Bootstrap1 Alpha ACAAAC Beta ACCCCC Gamma ACAAAC Delta CACCCA Epsilon CAAAAC Bootstrap2 Alpha AAAACC Beta AACCCC Gamma CCAACC Delta CCCCAA Epsilon CCAACC Bootstrap3 Alpha ACAAAC Beta ACCCCC Gamma CCAAAC Delta CACCCA Epsilon CAAAAC 内容提要 1. 分子进化及系统发育分析的介绍； 2. 系统发育树的构建方法； 3. MEGA软件的使用； MEGA 4.0: 下载及安装 / 例：PKA家族的系统发育分析 　 Ka UniProtb S. cerevisiae TPK1 KAPA_YEAST TPK2 KAPB_YEAST TPK3 KAPC_YEAST C. elegans kin-1 KAPC_CAEEL D. melanogaster Pka-C1 KAPC_DROME Pka-C2 KDC1_DROME PKA-C3 KDC2_DROME CG12069 Q9VA