【大数据】|大数据基础--------------awk基础及案例

1 案例1:使用awk提取文本

1.1 问题
本案例要求使用awk工具完成下列过滤任务:
练习awk工具的基本用法
提取本机的网卡流量、根分区剩余容量、获取SSH远程失败的IP地址
格式化输出/etc/passwd文件中的用户名、UID、宿主目录信息
1.2 步骤
实现此案例需要按照如下步骤进行。
步骤一:awk文本过滤的基本用法
1)基本操作方法
格式:awk [选项] ‘[条件]{指令}’ 文件
其中,print 是最常用的编辑指令;若有多条编辑指令,可用分号分隔。
Awk过滤数据时支持仅打印某一列,如第2列、第5列等。
处理文本时,若未指定分隔符,则默认将空格、制表符等作为分隔符。
直接过滤文件内容:
[root@svr5 ~]# cat test.txt
hello the world
welcome to beijing
[root@svr5 ~]# awk ‘{print $1,$3}’ test.txt //打印文档第1列和第3列
hello world
welcome beijing
结合管道过滤命令输出:
[root@svr5 ~]# df -h | awk ‘{print $4}’ //打印磁盘的剩余空间
2)选项 -F 可指定分隔符
输出passwd文件中以分号分隔的第1、7个字段,显示的不同字段之间以逗号隔开,操作如下:
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘{print $1,$7}’ /etc/passwd
root /bin/bash
bin /sbin/nologin
daemon /sbin/nologin
adm /sbin/nologin
lp /sbin/nologin
… …
awk还识别多种单个的字符,比如以“:”或“/”分隔,输出第1、10个字段:
[root@svr5 ~]# awk -F [😕] ‘{print $1,$10}’ /etc/passwd
root bash
bin nologin
daemon nologin
adm sbin
… …
awk常用内置变量:
$0 文本当前行的全部内容
$1 文本的第1列
$2 文件的第2列
$3 文件的第3列,依此类推
NR 文件当前行的行号
NF 文件当前行的列数(有几列)
输出每次处理行的行号,以及当前行以“:”分隔的字段个数(有几列):
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘{print NR,NF}’ passwd.txt
1 7
2 7
3 7
… …
2)awk的print指令不仅可以打印变量,还可以打印常量
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘{print $1,“的解释器:”,$7}’ /etc/passwd
root 的解释器: /bin/bash
bin 的解释器: /sbin/nologin
… …
步骤二:利用awk提取本机的网络流量、根分区剩余容量、获取远程失败的IP地址
1)提取IP地址
分步实现的思路及操作参考如下——
通过ifconfig eth0查看网卡信息,其中包括网卡流量:
[root@svr5 ~]# ifconfig eth0
eth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1500
inet 192.168.4.21 netmask 255.255.255.0 broadcast 192.168.4.255
inet6 fe80::fa64:c143:ad6a:5159 prefixlen 64 scopeid 0x20
ether 52:54:00:b3:11:11 txqueuelen 1000 (Ethernet)
RX packets 313982 bytes 319665556 (304.8 MiB)
RX errors 0 dropped 0 overruns 0 frame 0
TX packets 51809 bytes 40788621 (38.8 MiB)
TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0
RX为接收的数据量,TX为发送的数据量。packets以数据包的数量为单位,bytes以字节为单位:
[root@svr5 ~]# ifconfig eth0 | awk ‘/RX p/{print $5}’ //过滤接收数据的流量
319663094
[root@svr5 ~]# ifconfig eth0 | awk ‘/TX p/{print $5}’ //过滤发送数据的流量
40791683
2)提取根分区剩余容量
分步实现的思路及操作参考如下——
通过df命令查看根分区的使用情况,其中包括剩余容量:
[root@svr5 ~]# df -h /
文件系统 容量 已用 可用 已用% 挂载点
/dev/sda2 19G 7.2G 11G 40% /
输出上述结果中最后一行的第4列:
[root@svr5 ~]# df -h / | tail -1 | awk ‘{print KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 2: 6}̲' 11G 或者直接在awk中…/{print $4}’
11G
3)根据/var/log/secure日志文件,过滤远程连接密码失败的IP地址
[root@svr5 ~]# awk ‘/Failed/{print KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 3: 11}̲' /var/log/secu…/{x++} END{print x}’ /etc/passwd
29
2)格式化输出/etc/passwd文件
要求: 格式化输出passwd文件内容时,要求第一行为列表标题,中间打印用户的名称、UID、家目录信息,最后一行提示一共已处理文本的总行数

3)根据实现思路编写、验证awk过滤语句
输出信息时,可以使用“\t”显示Tab制表位:

[root@svr5 ~]# awk -F: 'BEGIN{print "User\tUID\tHome"} \
                                {print $1 "\t"  $3  "\t"  $6}     \
                             END{print "Total",NR,"lines."}' /etc/passwd
User    UID     Home
root    0       /root
bin     1       /bin
daemon  2       /sbin
adm     3       /var/adm
lp      4       /var/spool/lpd
sync    5       /sbin
.. ..

Total 67 lines.
2 案例2:awk处理条件
2.1 问题
本案例要求使用awk工具完成下列过滤任务,注意awk处理条件的设置:
列出UID间于1~1000的用户详细信息
输出/etc/hosts文件内以127或192开头的记录
列出100以内整数中7的倍数或是含7的数
2.2 步骤
实现此案例需要按照如下步骤进行。
步骤一:认识awk处理条件的设置
1)使用正则设置条件
输出其中以bash结尾的完整记录:
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘/bash$/{print}’ /etc/passwd
root❌0:0:root:/root:/bin/bash
输出包含root的行数据:
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘/root/’ /etc/passwd
输出root或adm账户的用户名和UID信息:
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘/^(root|adm)/{print $1,$3}’ /etc/passwd
root 0
adm 3
输出账户名称包含root的基本信息(第1列包含root):
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘$1~/root/’ /etc/passwd
输出其中登录Shell不以nologin结尾(对第7个字段做!~反向匹配)的用户名、登录Shell信息:
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘7! /nologin7!~/nologin7! /nologin/{print $1,$7}’ /etc/passwd
root /bin/bash
sync /bin/sync
shutdown /sbin/shutdown
2)使用数值/字符串比较设置条件

比较符号:==(等于) !=(不等于) >(大于)
>=(大于等于) <(小于) <=(小于等于)
输出第3行(行号NR等于3)的用户记录:
[root@svr5 ~]# awk -F: 'NR==3{print}' /etc/passwd
输出账户UID大于等于1000的账户名称和UID信息:
[root@svr5 ~]# awk -F: '$3>=1000{print $1,$3}' /etc/passwd
tom 1000
jerry 1001
输出账户UID小于10的账户名称和UID信息:
[root@svr5 ~]# awk -F: '$3<10{print $1,$3}' /etc/passwd
root 0
bin 1
daemon 2
adm 3
lp 4
sync 5
shutdown 6
halt 7
mail 8
输出用户名为“root”的行:
[root@svr5 ~]# awk -F: '$1=="root"' /etc/passwd
root:x:0:0:root:/root:/bin/bash

3)逻辑测试条件
输出账户UID大于10并且小于20的账户信息:

[root@svr5 ~]# awk -F: '$3>10 && $3<20' /etc/passwd
operator:x:11:0:operator:/root:/sbin/nologin
games:x:12:100:games:/usr/games:/sbin/nologin
ftp:x:14:50:FTP User:/var/ftp:/sbin/nologin
输出账户UID大于1000或者账户UID小于10的账户信息:
[root@svr5 ~]# awk -F: '$3>1000 || $3<10' /etc/passwd
root:x:0:0:root:/root:/bin/bash
bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin
daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin
adm:x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologin
lp:x:4:7:lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin
sync:x:5:0:sync:/sbin:/bin/sync
shutdown:x:6:0:shutdown:/sbin:/sbin/shutdown
halt:x:7:0:halt:/sbin:/sbin/halt
mail:x:8:12:mail:/var/spool/mail:/sbin/nologin
varnish:x:1001:1001::/home/varnish:/sbin/nologin
nginx:x:1002:1002::/home/nginx:/sbin/nologin

4)数学运算

[root@svr5 ~]# awk 'BEGIN{x++;print x}'
1
[root@svr5 ~]# awk 'BEGIN{x=8;print x+=2}'
10
[root@svr5 ~]# awk 'BEGIN{x=8;x--;print x}'
7
[root@svr5 ~]# awk 'BEGIN{print 2+3}'
5
[root@svr5 ~]# awk 'BEGIN{print 2*3}'
6
[root@svr5 ~]# awk 'BEGIN{print 2*3}'
6
[root@svr5 ~]# awk 'BEGIN{ print 23%8}'
7
[root@svr5 ~]# seq  200 | awk  '$1%3==0'       //找200以内3的倍数
… …
步骤二:完成任务要求的awk过滤操作
1)列出UID间于1~1000的用户详细信息:
[root@svr5 ~]# awk -F: '$3>=1 && $3<=1000' /etc/passwd
2)输出/etc/hosts映射文件内以127或者192开头的记录:
[root@svr5 ~]# awk  '/^(127|192)/' /etc/hosts
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
192.168.4.5  svr5.tarena.com svr5
3)列出100以内整数中7的倍数或是含7的数:
[root@svr5 ~]# seq 100 | awk '$1%7==0||$1~/7/'
7
14
17
21
27
28
35
37
42
47
.. ..
3 案例3:awk综合脚本应用
3.1 问题
本案例要求编写脚本,实现以下需求:
找到使用bash作登录Shell的本地用户
列出这些用户的shadow密码记录


3.2 步骤
实现此案例需要按照如下步骤进行。
步骤一:任务需求及思路分析
编写脚本的任务要求如下:
分析出使用bash作登录Shell的本地用户
列出这些用户的shadow密码记录
按每行“用户名 -- 密码记录”保存结果
步骤二:根据实现思路编写脚本
[root@svr5 ~]# cat getupwd-awk.sh
#/bin/bash
A=$(awk -F:  '/bash$/{print $1}' /etc/passwd)        ## 提取符合条件的账号记录
 
for i in $A
do
        grep $i /etc/shadow | awk -F: '{print $1,"-->",$2}'                
done
步骤三:验证、测试脚本
[root@svr5 ~]# ./getupwd-awk.sh     
root --> $6$IWgMYmRACwdbfwBo$dr8Yn983nswiJVw0dTMjzbDvSLeCd1GMYjbvsDiFEkL8jnXOLcocBQypOCr4C6BRxNowIxjh6U2qeFU0u1LST/
zengye --> $6$Qb37LOdzRl5995PI$L0zTOgnhGz8ihWkW81J.5XhPp/l7x2./Me2ag0S8tRndCBL9nIjHIKkUKulHxJ6TXyHYmffbVgUT6pbSwf8O71
clamav --> !!
mysql --> !!
.. ..

4 案例4:awk流程控制
4.1 问题
本案例要求了解awk的流程控制操作,可自行设置awk语句来有验证以下操作:
if分支结构(单分支、双分支、多分支)
练习awk数组的使用
4.2 步骤
实现此案例需要按照如下步骤进行。
步骤一:awk过滤中的if分支结构
1)单分支
统计/etc/passwd文件中UID小于或等于1000的用户个数:
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘{if($3<=1000){i++}}END{print i}’ /etc/passwd
39
统计/etc/passwd文件中UID大于1000的用户个数:
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘{if($3>1000){i++}}END{print i}’ /etc/passwd
8
统计/etc/passwd文件中登录Shell是“/bin/bash”的用户个数:
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘{if(7 /bash7~/bash7 /bash/){i++}}END{print i}’ /etc/passwd
29
2)双分支
分别统计/etc/passwd文件中UID小于或等于1000、UID大于1000的用户个数:
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘{if($3<=1000){i++}else{j++}}END{print i,j}’ /etc/passwd
39 8
分别统计/etc/passwd文件中登录Shell是“/bin/bash”、 登录Shell不是“/bin/bash”的用户个数:
[root@svr5 ~]# awk -F: ‘{if(7 /bash7~/bash7 /bash/){i++}else{j++}} END{print i,j}’ /etc/passwd
29 38
步骤二:awk数组
1)数组的语法格式
数组是一个可以存储多个值的变量,具体使用的格式如下:
定义数组的格式:数组名[下标]=元素值
调用数组的格式:数组名[下标]
遍历数组的用法:for(变量 in 数组名){print 数组名[变量]}。
[root@svr5 ~]# awk ‘BEGIN{a[0]=11;a[1]=88;print a[1],a[0]}’
88 11
[root@svr5 ~]# awk ‘BEGIN{a++;print a}’
1
[root@svr5 ~]# awk ‘BEGIN{a0++;print a0}’
1
[root@svr5 ~]# awk ‘BEGIN{a[0]++;print a[0]}’
1
[root@svr5 ~]# awk ‘BEGIN{a[0]=0;a[1]=11;a[2]=22; for(i in a){print i,a[i]}}’
0 0
1 11
2 22
注意,awk数组的下标除了可以使用数字,也可以使用字符串,字符串需要使用双引号:
[root@svr5 ~]# awk ‘BEGIN{a[“hehe”]=11;print a[“hehe”]}’
11
5 案例5:awk扩展应用
5.1 问题
本案例要求使用awk工具完成下列两个任务:
分析Web日志的访问量排名,要求获得客户机的地址、访问次数,并且按照访问次数排名
5.2 方案
1)awk统计Web访问排名
在分析Web日志文件时,每条访问记录的第一列就是客户机的IP地址,其中会有很多重复的IP地址。因此只用awk提取出这一列是不够的,还需要统计重复记录的数量并且进行排序。
通过awk提取信息时,利用IP地址作为数组下标,每遇到一个重复值就将此数组元素递增1,最终就获得了这个IP地址出现的次数。
针对文本排序输出可以采用sort命令,相关的常见选项为-r、-n、-k。其中-n表示按数字顺序升序排列,而-r表示反序,-k可以指定按第几个字段来排序。
5.3 步骤
实现此案例需要按照如下步骤进行。
步骤一:统计Web访问量排名
分步测试、验证效果如下所述。
1)提取IP地址及访问量

[root@svr5 ~]# awk '{ip[$1]++} \
>  END{for(i in ip) {print ip[i],i }}' /var/log/httpd/access_log
4  127.0.0.1
17 192.168.4.5
13 192.168.4.110
.. ..
2)对第1)步的结果根据访问量排名
[root@svr5 ~]# awk  '{ip[$1]++} END{for(i in ip) {print i,ip[i]}}' /var/log/httpd/access_log | sort -nr
17 192.168.4.5
13 192.168.4.110
4 127.0.0.1
.. ..
<think>我们被要求比较最大似然法(ML法)和邻接法(N-J法)在构建进化树中的优劣,并给出在Linux系统下使用N-J法构建miRNA169家族成员进化树的具体步骤。同时,我们需要根据提供的引用内容进行回答,并生成相关问题。###一、最大似然法(ML)与邻接法(NJ)的差异及适用场景1.**原理差异**:-**邻接法(NJ)**:是一种基于距离的方法,通过两两序列比对计算遗传距离(如p-distance、Jukes-Cantor距离等),然后利用最小进化原理(minimalevolution)构建进化树。它首先计算一个距离矩阵,然后通过迭代合并最近邻节点来构建树。这种方法将树的构建和最优树的确定融合在一起,构建过程就是寻找最佳树的过程[^1]。-**最大似然法(ML)**:基于一个特定的核苷酸替代模型(如GTR、HKY等),计算给定进化树拓扑结构和分支长度下观察到序列数据的概率(似然值),并通过优化算法(如爬山法)寻找使似然值最大的树。它不仅考虑序列间的差异,还考虑了核苷酸替代的模型和速率异质性(如Gamma分布)[^2]。2.**计算效率**:-NJ法计算速度快,适合大规模数据集,特别是当序列数量较多时[^2]。-ML法计算复杂,需要评估所有可能的树拓扑结构(或采用启发式搜索),计算时间长,尤其当序列数量较多时[^2]。3.**准确性**:-对于近缘序列,两种方法结果相似[^2]。-对于远缘序列,ML法通常更准确,特别是在存在长支的情况下。NJ法可能出现长支吸引(LongBranchAttraction,LBA)现象,即长分支被错误地吸引到一起[^2]。-引用[2]提到:如果模型合适,最大似然法的效果较好。贝叶斯法最好,其次是最大似然法,然后是最大简约法[^2]。4.**适用场景**:-当序列相似性较高(例如,一致性大于70%)时,NJ法是一个快速而有效的选择[^3]。-当序列相似性低(远缘序列),或者需要更准确的系统发育关系时,应使用ML法(需要选择合适的模型)或贝叶斯法[^2][^3]。-引用[3]指出:对于远缘序列,一般使用最大似然法或邻接法;对于相似度很低的序列,邻接法可能出现长支吸引现象[^3]。###二、在Linux系统下使用N-J法构建miRNA169家族进化树的具体步骤假设我们已经准备好了miRNA前体序列文件(如`1.fa`),下面步骤使用PHYLIP软件包中的`neighbor`程序(NJ法)来构建树:####步骤1:多序列比对由于NJ法需要输入比对后的序列,首先使用MAFFT进行多序列比对:```bash#安装MAFFT(如果未安装)#sudoaptinstallmafft#Ubuntu/Debian#或使用conda:condainstall-cbiocondamafftmafft--auto--thread41.fa>aligned.fasta```####步骤2:将FASTA格式转换为PHYLIP格式PHYLIP的`neighbor`程序需要输入PHYLIP格式的比对文件。可以使用`biopython`或`seqret`(来自EMBOSS套件)转换格式,或者使用`phylip`自带的`seqboot`程序,但这里我们使用`seqret`:```bash#安装EMBOSS(如果未安装)#sudoaptinstallemboss#Ubuntu/Debian#或使用conda:condainstall-cbiocondaembossseqret-sequencealigned.fasta-outseqinfile-osformatphylip```注意:PHYLIP格式要求序列名称不超过10个字符。如果超过,需要截断或重命名。可以通过脚本预处理:```bash#使用awk脚本处理序列名称(确保不超过10个字符)awk'/^>/{print">"substr($1,2,10)}!/^>/{print}'aligned.fasta>aligned_trimmed.fasta```然后重新比对或直接转换这个trimmed文件。####步骤3:计算距离矩阵使用PHYLIP的`dnadist`程序计算距离矩阵。需要先准备一个参数文件(`dnadist.par`):```bash#创建参数文件echo"Y">dnadist.par#先用一个简单的参数文件,后面可以交互修改```运行`dnadist`:```bash#假设我们已经转换好的文件名为infile(来自seqret的输出)dnadist< dnadist.par```程序会要求选择距离模型。默认是Kimura双参数模型,也可以选择其他模型。输入模型编号后按回车。也可以直接通过重定向输入来避免交互:```bashecho-e"D\n2\nY"|dnadist#这里选择F84模型(编号2),用Y接受其他默认设置```此步骤会生成输出文件`outfile`(包含距离矩阵)。####步骤4:构建NJ树使用`neighbor`程序:```bashneighbor```在交互界面中选择:-输入文件:输入`outfile`(上一步的输出)-选择N-J法(输入`N`)-其他参数默认(可以调整,如bootstrap重抽样次数)-输出树文件:`outtree`(二进制树文件)和`outfile`(文本输出)为了避免交互,也可以准备参数文件`neighbor.par`:```outfile#输入距离矩阵文件(上一步的outfile)N#选择N-J法Y#确认设置```然后运行:```bashmvoutfilednadist.out#将上一步的距离矩阵文件重命名,避免被覆盖neighbor< neighbor.par```生成两个文件:-`outfile`:包含树的文本描述-`outtree`:树结构的Newick格式文件####步骤5:可视化树使用`FigTree`或`iTOL`等工具可视化`outtree`文件。```bash#安装FigTree(需要下载:http://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/)figtreeouttree```###注意事项:1.**序列名称长度**:在PHYLIP格式中,序列名称必须严格为10个字符(不足则用空格补齐,超过则截断)[^4]。2.**距离模型选择**:不同的距离模型可能影响结果。对于miRNA前体序列,通常使用Kimura双参数模型或Jukes-Cantor模型。3.**长支吸引**:如果存在进化速率差异较大的分支,NJ法可能会出现长支吸引现象。此时建议结合ML法验证。###三、两种方法在本案例中的选择针对miRNA169家族:-若各成员(如Vvi-MIR169a,b,c)间序列相似度高,则NJ法即可得到合理结果。-若存在远缘物种的miRNA169序列(如植物和动物之间的比较),则建议使用ML法(如RAxML或IQ-TREE)并选择合适的模型。###生成的相关问题1.如何避免邻接法中长支吸引现象对进化树构建的影响?2.PHYLIP软件包中,除NJ法外还有哪些建树方法,它们的原理是什么?3.在构建miRNA家族进化树时,如何选择最佳的距离模型?4.最大似然法中的替代模型如何选择和评估?5.如何对构建的进化树进行可靠性检验(如bootstrap分析)?以上步骤和比较能够帮助用户根据实际需求选择合适的方法构建进化树,并在Linux系统下完成操作。</think> ### 最大似然法(ML)与邻接法(NJ)的差异及适用场景 #### 一、方法原理对比 1. **邻接法(NJ)** 基于距离矩阵的纯数学算法,计算序列两两差异值: $D_{ij} = \frac{\text{不同碱基数}}{\text{总碱基数}}$ 通过最小进化原理迭代合并最近邻节点构建树[^1]。核心优势是**计算速度快**(时间复杂度$O(n^3)$) 2. **最大似然法(ML)** 基于替代模型计算给定拓扑结构的概率: $L(Tree|Data) = \prod_{sites} P(Observed \ changes|Substitution \ model)$ 通过爬山算法搜索**似然值最大**的树拓扑[^2],计算精度高但耗时长(复杂度$O(n!)$) #### 二、性能比较 | 特性 | NJ法 | ML法 | |---------------------|-----------------------|-----------------------| | 计算速度 | ⚡ 极快 (分钟级) | 🕒 慢 (小时级) | | 长支吸引效应 | ⚠️ 易发生 | ✅ 抗性强 | | 模型依赖 | ❌ 无需替代模型 | ✅ 需最佳模型(GTR等) | | 数据量适应性 | 👍 >1000条序列 | 👎 <300条序列更优 | | Bootstrap支持率 | 70-80% | >95% | #### 三、适用场景建议 1. **优先选择NJ法**: - 序列相似度>70%的近缘物种[^3] - 初步探索性分析或大数据集(如miRNA家族聚类) - 计算资源有限时 2. **优先选择ML法**: - 远缘序列(相似度<50%) - 需高置信度分支支持率 - 存在显著速率异质性时(如病毒进化) > 📌 对于miRNA169家族:因亚家族内序列相似度高(通常>80%),NJ法可快速获得可靠聚类;若遇异常聚类,建议补充ML法验证[^2]。 --- ### Linux下N-J法构建miRNA169进化树实操 #### 步骤1:准备输入文件 1. 规范序列ID(PHYLIP要求≤10字符): ```bash # 缩短FASTA头(保留关键标识) awk '/^>/ {print ">" substr($1,2,10)} !/^>/ {print}' 1.fa > trim.fa ``` 2. 多序列比对(MAFFT): ```bash mafft --auto --thread 4 trim.fa > aligned.fasta ``` #### 步骤2:格式转换(FASTA→PHYLIP) ```bash # 使用BioPython转换(需预先安装biopython) python3 -c " from Bio import AlignIO AlignIO.convert('aligned.fasta', 'fasta', 'infile', 'phylip') " ``` ⚠️ 验证PHYLIP格式: ``` 6 120 # ← 序列数6,位点数120 Species1 ATGCTAGCT.. Species2 ATGCCAGCT.. ``` #### 步骤3:计算距离矩阵 ```bash echo "Y" | dnadist # 使用默认参数(Kimura双参数模型) ``` 关键参数交互提示: ``` Choose distance model (1-6): 2 # 选择Kimura-2参数(推荐DNA序列) Y # 确认执行 ``` 生成距离矩阵文件 `outfile` #### 步骤4:构建NJ树 ```bash echo "Y" | neighbor ``` 参数设置: ``` Input matrix type (D/I) : D # 距离矩阵 Neighbor-joining method (N) : N # 选择NJ法 Outgroup root? (No) : N # 无外类群 Bootstrap replicates (100) : 1000 # 推荐千次重复 ``` 生成文件: - `outtree` : Newick格式树文件 - `outfile` : 拓扑结构文本描述 #### 步骤5:结果可视化 ```bash # 安装FigTree可视化 java -jar FigTree.jar outtree ``` 在FigTree中: 1. 勾选`Node Labels` → `Bootstrap` 2. 设置`Layout` → `Radial` 更直观显示聚类 3. 导出PDF:`File → Export PDF` --- ### 常见问题解析:亚家族未聚类 #### 原因及解决方案 1. **序列选择问题**: - ✅ 检查前体序列完整性(miRBase验证) - ❌ 避免混入成熟miRNA序列 2. **比对质量差**: ```bash # 使用GBlocks过滤低置信区 Gblocks aligned.fasta -t=d -b5=h ``` 3. **长支吸引效应**: - ✳ NJ法:增加Bootstrap次数(≥1000) - 🔄 交叉验证:补充ML法建树(推荐IQ-TREE) ```bash iqtree -s aligned.fasta -m MFP -bb 1000 ``` 4. **模型不适配**: | 序列特征 | 推荐NJ模型 | |--------------------|-----------------| | 高GC含量 | LogDet | | 速率异质显著 | Gamma校正距离 | | 近缘物种 | p-distance | > 📊 案例:拟南芥MIR169家族使用TN93+Γ模型后聚类显著改善[^2] --- ### 相关问题 1. NJ法中的长支吸引现象如何检测和校正? 2. 如何选择合适的核苷酸替代模型提高NJ树精度? 3. PHYLIP格式转换时遇到序列ID超长如何处理? 4. 对同一数据集如何整合NJ和ML结果提高系统发育可靠性? 5. miRNA二级结构信息能否整合到进化树构建中?
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