系统发育树构建算法和软件

本文介绍了系统发育树构建的四种主要算法:邻接法(NJ)、最大简约法(MP)、最大似然法(ML)和贝叶斯推断法(Bayesian)。NJ法适用于进化距离小的数据,MP法适合差异小、信息位点多的序列,ML法在有合适模型时效果较好,而Bayesian法结合了最大似然法和马尔科夫链蒙特卡洛方法,适用于大数据集。建树步骤包括数据准备、序列拼接、比对、校正、模型选择、建树方法选择和树的显示美化。

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(1)距离法

对于UPGMA树现在已经很少见了,我只有在处理SSR数据的时候分析过一次,ME的方法不适用于物种数目较多的时候,计算时间较长。因此在这里以邻接法,NJ(Neighbor-Joining)为代表进行介绍,

邻接法由Saitou和Nei(1987)提出,NJ法是基于最小进化原理经常被使用的一种算法,它不检验所有可能的拓扑结构,能同时给出拓扑结构和分支长度。在重建系统发育树时,它取消了UPGMA法所做的假定,认为在进化分支上,发生趋异的次数可以不同。最近的计算机模拟已表明它是最有效的基于距离数据重建系统树的方法之一。该方法通过确定距离最近(或相邻)的成对分类单位来使系统树的总距离达到最小。它的特点是重建的树相对准确,假设少,计算速度快,只得到一棵树。其缺点主要表现在将序列上的所有位点同等对待,且所分析序列的进化距离不能太大。故NJ法适用于进化距离不大,信息位点少的短序列。邻接法在距离建树中经常会用到,而不用理会使用什么样的优化标准。完全解析出的进化树是通过对完全没有解析出的“星型”进化树进行“分解”得到的,分解的步骤是连续不断地在最接近(实际上是最孤立的)的序列对中插入树枝,而保留进化树的终端。于是,最接近的序列对被巩固了,而“星型”进化树被改善了,这个过程将不断重复。这个方法相对而言很快,也就是说,对于一个50个序列的进化树,只需要若干秒甚至更少。

(2)最大简约法,MP(Maximum pa

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