做金融看哪些网站有哪些内容,自己做h5网站,网站营销外包,路桥建设网站建树经验分子进化树构建及数据分析的简介mediocrebeing, rodger, lylover, klaus, oldfish, yzwpf一、引言开始动笔写这篇短文之前#xff0c;我问自己#xff0c;为什么要写这样的文章#xff1f;写这样的文章有实际的意义吗#xff1f;我希望能够解决什么样的问题#x…建树经验分子进化树构建及数据分析的简介mediocrebeing, rodger, lylover, klaus, oldfish, yzwpf一、引言开始动笔写这篇短文之前我问自己为什么要写这样的文章写这样的文章有实际的意义吗我希望能够解决什么样的问题带着这样的疑惑我随手在丁香园(DXY)上以关键字“进化 分析 求助”进行了搜索居然有289篇相关的帖子(2006年9月12日)。而以关键字“进化 分析”和“进化”为关键字搜索分别找到2,733和7,724篇相关的帖子。考虑到有些帖子的内容与分子进化无关这里我保守的估计大约有3,000~4,000篇帖子的内容是关于分子进化的。粗略地归纳一下我大致将提出的问题分为下述的几类1涉及基本概念。例如“分子进化与生物进化是不是一个概念”“关于微卫星进化模型有没有什么新的进展”以及“关于Kruglyak的模型有没有改进的出现”等等。2关于构建进化树的方法的选择。例如“用boostrap NJ得到XX图请问该怎样理解能否应用于文章用boostrap test中的ME法得到的是XXX树请问与上个树比哪个更好”等等。3关于软件的选择。例如“想做一个进化树不知道什么软件能更好的使用且可以说明问题并且有没有说明如何做”“拿到了16sr RNA数据打算做一个系统进化树分析可是原来没有做过这方面的工作啊都要什么软件”“请问各位高手用clustalx做出来的进化树与phylip做的有什么区别”“请问有做过进化树分析的朋友能不能提供一下做树的时候参数的设置以及代表的意思。还有各个分支等数值的意思说明的问题等”等等。4蛋白家族的分类问题。例如“搜集所有的关于一个特定domain的序列共141条做的进化树不知具体怎么分析”等等。5新基因功能的推断。例如“根据一个新基因A氨基酸序列构建的系统发生树这个进化树能否说明这个新基因A和B同源属于同一基因家族”等等。6计算基因分化的年代。例如“想在基因组水平比较两个或三个比较接近物种之间的进化年代的远近具体推算出他们之间的分歧时间”“如何估计病毒进化中变异所需时间”等等。7进化树的编辑。例如生成的进化树图片如何进行后续的编辑比如希望在图片上标注某些特定的内容等等。由于相关的帖子太多作者在这里对无法阅读全部的相关内容而致以歉意。同时作者归纳的这七个问题也并不完全代表所有的提问。对于问题1所涉及到的基本的概念作者推荐读者可参考由Masatoshi Nei与Sudhir Kumar所撰写的《分子进化与系统发育》(Molecular Evolution and Phylogenetics)一书以及相关的分子进化方面的最新文献。对于问题7作者之一lylover一般使用Powerpoint进行编辑而Photoshop、Illustrator及Windows自带的画图工具等都可以使用。这里作者在这里对问题2-6进行简要地解释和讨论并希望能够初步地解答初学者的一些疑问。二、方法的选择首先是方法的选择。基于距离的方法有UPGMA、ME(Minimum Evolution最小进化法)和NJ(Neighbor-Joining邻接法)等。其他的几种方法包括MP(Maximum parsimony最大简约法)、ML(Maximum likelihood最大似然法)以及贝叶斯(Bayesian)推断等方法。其中UPGMA法已经较少使用。一般来讲如果模型合适ML的效果较好。对近缘序列有人喜欢MP因为用的假设最少。MP一般不用在远缘序列上这时一般用NJ或ML。对相似度很低的序列NJ往往出现Long-branch attraction(LBA长枝吸引现象)有时严重干扰进化树的构建。贝叶斯的方法则太慢。对于各种方法构建分子进化树的准确性一篇综述(Hall BG. Mol Biol Evol 2005, 22(3):792-802)认为贝叶斯的方法最好其次是ML然后是MP。其实如果序列的相似性较高各种方法都会得到不错的结果模型间的差别也不大。对于NJ和ML是需要选择模型的。对于各种模型之间的理论上的区别这里不作深入的探讨可以参看Nei的书。对于蛋白质序列以及DNA序列两者模型的选择是不同的。以作者的经验来说对于蛋白质的序列一般选择Poisson Correction(泊松修正)这一模型。而对于核酸序列一般选择Kimura 2-parameter(Kimura-2参数)模型。如果对各种模型的理解并不深入作者并不推荐初学者使用其他复杂的模型。Bootstrap几乎是一个必须的选项。一般Bootstrap的值
