Phylogenetic Trees

测序结果分析•获得基因序列将所测得的DNA序列，利用Ribosomal Database ProjectII软件Classifier对分离的菌株进行分类，在GenBank上注册得到注册编号，通过Blast检索，与GenBank中的已知菌株的序列进行同源性分析，确定与鉴定菌株同源性程度最高的序列。

•全序列菌种鉴定给定结果中已经确定菌株种类Dear Dr. Li:We have received the following 9 sequence submissions from you:BankIt1464287 ,BankIt1464297 , BankIt1464298 , BankIt1464299 , BankIt1464300 ,BankIt1464301,BankIt1464302 , BankIt1464303 ,BankIt1464304Please provide the following information about your sequence submissions:[1] Are these sequences from:a) pure culture: a culture that contains only one microbial species orb) enrichment culture: use of selective culture media to enrich for a set of microorganisms with aparticular phenotypic property, resulting in a partially purified, mixed culture. Please do not choose this option for purified strains orc) bulk environmental DNA: PCR-amplified directly from source/host DNA using:i) universal primers orii) species-specific primers[2] You have not provided valid organism names. You have simply listed the isolation source. Pleaseprovide more detailed organism name if possible. For example are these from uncultured bacterium, uncultured fungus, etc.[3] Provide unique names (such as clone, isolate, strain, or laborator designation) that we can use todistinguish the separate sequence submissions. For a more detailed explanation, see below.[4] Provide additional details describing the environmental conditions and geographic location wherethese sequences or organisms were isolated. Please provide this as a spreadsheet or tab-delimited table:If you submitted using BankIt:bankitno. sequenceID identifier environmentbankit123456 Seq1 abc1 soil ,bankit123457 Seq2 def2 ocean waterIf you submitted using sequin:SeqID identifier environmentAB1 abc1 soil, CD2 def2 ocean waterFor your reference, please find your preliminary flatfiles below with the information we currently have. Sincerely,Linda Frisse, PhD基因序号的获得Dear Dr. LindaThank you for your letter. I'll give you more information about the 9 sequence submissions.[1] All the sequences are from enrichment culture.[2] From your letter, I can't understand clearly what is organism names. So I as I understand providesall names. If you have any problem you can ask me.The organism names about the bacteriais following:BankIt1464287 Staphylococcus. YA1, BankIt1464297 Pseudomonas. YA6BankIt1464298 Aeromonas. SB9, BankIt1464299 Sphingobacterium. BB11BankIt1464300 Aeromonas. TB13, BankIt1464301 Staphylococcus. JB17BankIt1464302 Comamonas. CB22, BankIt1464303 Arthrobacter. JB18BankIt1464304 Galactomyces geotrichum. SE3[3] unique names are all strain.[4] All enviroment informations are shown in following tablebankitno. name environmentBankIt1464287 YA1 Sludge from Songjiang sewage treatment plant aeration anaerobic zone BankIt1464297 YA6 Sludge from Songjiang sewage treatment plant aeration anaerobic zone BankIt1464298 SB9 Activated sludge from Songjiang sewage treatment plant second pond BankIt1464299 BB11 Soil from cabbage fields in SongjiangBankIt1464300 TB13 Soil from Songjiang University city’s refectoryBankIt1464301 JB17 Soil from gas station beside the university subway stationBankIt1464302 CB22 Songjiang sewage treatment plant effluentBankIt1464303 JB18 Soil from gas station beside the university subway stationBankIt1464304 SE3 Activated sludge from Songjiang sewage treatment plant second pondSincerely,Shan Li Dear GenBank Submitter:Thank you for your direct submission of sequence data to GenBank. Wehave provided GenBank accession numbers for your nucleotide sequences:BankIt1464287 BankIt1464287 JN226389, BankIt1464297 BankIt1464297 JN226390 BankIt1464298 BankIt1464298 JN226391, BankIt1464299 BankIt1464299 JN226392 BankIt1464300 BankIt1464300 JN226393, BankIt1464301 BankIt1464301 JN226394 BankIt1464302 BankIt1464302 JN226395, BankIt1464303 BankIt1464303 JN226396 BankIt1464304 BankIt1464304 JN226397We strongly recommend that these GenBank accession numbers appear inany publication that reports or discusses these data, as they give the community unique labels with which they may retrieve your data from ouron-line servers.Sincerely,Linda Frisse, PhDThe GenBank Direct Submission StaffBethesda, Maryland USAFile——load Sequence Trees——Bootstrap N-J TreeOptions古菌的系统发育树（Madigan et al.，2000）系统发育进化树（Phylogenetic trees）•系统学分类描述了不同生物之间的相关关系，通过系统学分类分析可以帮助人们了解所有生物的进化历史过程。

1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播,分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科.它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

2、数据库(Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。

数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

3、表达序列标签从一个随机选择的cDNA 克隆进行5'端和3’端单一次测序获得的短的cDNA 部分序列，代表一个完整基因的一小部分，在数据库中其长度一般从20 到7000bp 不等,平均长度为360 ±120bp。

EST 来源于一定环境下一个组织总mRNA 所构建的cDNA 文库，因此EST也能说明该组织中各基因的表达水平。

4、开放阅读框是基因序列中的一段无终止序列打断的碱基序列，可编码相应的蛋白.ORF识别包括检测六个阅读框架并决定哪一个包含以启动子和终止子为界限的DNA序列而其内部不包含启动子或终止子,符合这些条件的序列有可能对应一个真正的单一的基因产物。

ORF的识别是证明一个新的DNA序列为特定的蛋白质编码基因的部分或全部的先决条件。

5、蛋白质的一级结构在每种蛋白质中氨基酸按照一定的数目和组成进行排列，并进一步折叠成特定的空间结构前者我们称为蛋白质的一级结构，也叫初级结构或基本结构。

蛋白质一级结构是理解蛋白质结构、作用机制以及与其同源蛋白质生理功能的必要基础.6、基因识别是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。

极为详细的建树方法，新手入门推荐生物进化树的构建目录前言 (2)一、 NCBI (6)二、 Mega (9)三、 DNAMAN (15)四、DNAStar (18)五、 Bio edit (21)前言1．背景资料进化树(evolutionary tree)又名系统树(phylogenetie tree)进化树，用来表示物种间亲缘关系远近的树状结构图。

在进化树中，各个分类单元（物种）依据进化关系的远近，被安放在树状图表上的不同位置。

所以，进化树简单地表示生物的进化历程和亲缘关系。

已发展成为多学科(包括生命科学中的进化论、遗传学、分类学、分子生物学、生物化学、生物物理学和生态学,又包括数学中的概率统计、图论、计算机科学和群论)交叉形成的一个边缘领域。

归纳总结生物进化的总趋势有以下几类：①结构上：由简单到复杂②生活环境上：由水生到陆生③进化水平上：由低等到高等一般来说，进化树是一个二叉树。

它由很多的分支和节点构成。

根据位置的不同，进化树的节点分为外部节点和内部节点，外部节点就是我们要进行分类的分类单元（物种）。

而物种之间的进化关系则用节点之间的连线表示。

内部节点表示进化事件发生的地方，或表示分类单元进化的祖先。

在同一个进化树中，分类单元的选择应当标准一致。

进化树上不同节点之间的连线称为分支，其中有一端与叶子节点相连的分支称为外枝，不与叶子节点相连的分支称为内枝。

进化树一般有两种：有根树和无根树。

有根树有一个鲜明的特征，那就是它有一个唯一的根节点。

这个根节点可以理解为所有其他节点的共同祖先。

所以，有根树能可以准确地反映各个物种的进化顺序，从根节点进化到任何其他节点只有能有一条惟一的路径。

无根树则不能直接给出根节点，无根树只反映各个不同节点之间的进化关系的远近，没有物种如何进化的过程。

但是，我们可以在无根树种指派根节点，从而找出各个物种的进化路径。

无根树有根树放射树分子进化树(以分子数据为依据构建的进化树)不仅精确地反映物种间或群体间在进化过程中发生的极微细的遗传变异(小至一个氨基酸或一个核昔酸差异)，而且借助化石提供的大分子类群的分化年代能定量地估计出物种间或群体间的分化年代，这对进化论的研究而言无疑是一场革命。

构建系统发育树需要注意的几个问题1 相似与同源的区别：只有当序列是从一个先人进化不合而来时，它们才是同源的。

2 序列和片段可能会彼此相似，可是有些相似却不是因为进化关系或生物学功能相近的缘故，序列组成特异或含有片段重复或许是最明显的例子；再确实是非特异性序列相似。

3 系统发育树法：物种间的相似性和不同性能够被用来推断进化关系。

4 自然界中的分类系统是武断的，也确实是说，没有一个标准的不同衡量方式来概念种、属、科或目。

5 枝长能够用来表示类间的真实进化距离。

6 重要的是明白得系统发育分析中的计算能力的限制。

任何构树的实验目的大体上确实是从许多不正确的树中挑选正确的树。

7 没有一种方式能够保证一颗系统发育树必然代表了真实进化途径。

但是，有些方式能够检测系统发育树检测的靠得住性。

第一，若是用不同方式构建树能取得一样的结果，这能够专门好的证明该树是可信的；第二，数据能够被从头取样(bootstrap)，来检测他们统计上的重要性。

分子进化研究的大体方式关于进化研究，要紧通过构建系统发育进程有助于通过物种间隐含的种系关系揭露进化动力的实质。

表型的(phenetic)和遗传的(cladistic)数据有着明显不同。

Sneath和Sokal(1973)将表型性关系概念为依照物体一组表型性状所取得的相似性，而遗传性关系含有先人的信息，因此可用于研究进化的途径。

这两种关系可用于系统进化树(phylogenetictree)或树状图(dendrogram)来表示。

表型分枝图(phenogram)和进化分枝图(cladogram)两个术语已用于表示别离依照表型性的和遗传性的关系所成立的关系树。

进化分枝图能够显示事件或类群间的进化时刻，而表型分枝图那么不需要时刻概念。

文献中，更多地是利用“系统进化树”一词来表示进化的途径，另外还有系统发育树、物种树(species tree)、基因树等等一些相同或含义略有不同的名称。

系统进化树分有根(rooted)和无根(unrooted)树。

尊敬的编辑老师您好：感谢您和各位老师对本篇文章的指导，对审查意见提出的问题回答如下：1、请将前言部分重写，注意语言要简练、逻辑要清楚，把该属的分类学研究过程和问题讲清楚，但又不能啰嗦，还请作者下功夫修改。

另外不用再对线粒体序列分析的研究做介绍，该内容已为大家所熟知。

答：已经对前言部分重新进行了组织修改，删除了第二段中关于线粒体序列分析的内容。

2、材料方法中加物种采集的分布图，对于理解本文有重要帮助答：增加了厚唇裸重唇鱼渭河亚种和厚唇裸重唇鱼指名亚种的采样点分布图，见图1。

3、结果部分如能加上两个相近种的标本照，会对读者理解本文有帮助。

答：增加了厚唇裸重唇鱼渭河亚种与厚唇裸重唇鱼指名亚种标本对照图，见图2。

4、讨论部分，特别是对动物地理方面的讨论写得很好，如能补充一张该属鱼类的主要分布区图，则最好。

答：在文章讨论部分已添加了我国裸重唇鱼属鱼类主要分布区图，见图5。

5、从作者列出的检索表来看，渭河裸重唇鱼其实在形态上已和厚唇裸重唇鱼有明显区别，遗传上也表现出较大差异，地理分布上实有区别，为何不进一步结合形态将其提升为种呢？请斟酌。

答：感谢专家老师意见，根据形态学差异，基于线粒体细胞色素b裂腹鱼亚科属内种间遗传分化水平的对比和裸重唇鱼属内种间遗传与种内单倍型之间遗传距离得比较，以及在地理分布上相互独立，可以确定厚唇裸重唇鱼渭河亚种与其它几种已经达到种级分化水平，将其提升为种。

6、英文摘要找人帮忙修改。

答：已经对英文摘要进行了修改，并找老师进行了修改。

7、还要了解一下动物命名法，注意种和亚种、如何正确表示等问题。

答：对文章中的错误已经进行了修改，并通过学习加深了对动物命名法的认识。

8、前言部分分类过程交待不太清楚，一些文字表达错误明显。

答：已经重新对前言部分进行组织修改。

9、补充一物种分布和采样点图。

答：已经补充了物种分布图（图5）和采样点图（图1）10、作者在前审专家的基础上对本文进行了修改，但遗憾的是还远未到位。

MegAlign 提供6 列队(alignment)方法，进行DNA 和蛋白质序列的配对和多序列比较(multiple alignment) 。

多序列比较(multiple alignment)可以在MegAlign 的worktable 进行查看和编辑。

可以根据队列(alignment)的结果制作进化树（Phylogenetic trees），并且，有关序列距离的数据和残基替代可以容易地作成表格。

一般多序列比较(multiple alignment)的结果展示于队列(alignment)窗口，相似性和差异用彩色的直方图展示。

打开方法与editseq一样，只不过点选megalign图标，然后进入其界面选择File-Enter Sequences首先进行2个序列比对，选中所需序列1和2，点击add，使从左侧添加到右边的框中，单击Done出现如图所示界面，选中1与2（可按control点选），之后选择Align-One Pair-By Wilbur-Lipman method出现如图所示界面，即为blast结果，但画面不美观，可对其进行调整，点击鼠标所处位置按钮出现此对话框，里面可进行一系列设置，可根据自己喜好进行，使界面更美观形象设置后可看到错配碱基，如下，还是比较直观吧比对之后可对其进行结果查看，点选View-Alignment report即可结果如图对于多序列的比对，添加序列与一对序列一样，不过选择的Align-Clustal或者Jotun Hein命令如点选Jotun Hein后，出现如图界面，图中红线部分代表同源序列（偷懒了，2个序列添加了2次变成4条之后点选View-Phylogenetic Tree进行系统树分析出现如下结果，因我用序列太少，体现不出很好效果，欢迎大家自己尝试。

生物多样性 2014, 22 (1): 3–20 Doi: 10.3724/SP.J.1003.2014.13170 Biodiversity Science http: //生命之树及其应用鲁丽敏1,2孙苗1,2张景博1,2李洪雷1,2林立1,2杨拓1,2陈闽1,2陈之端1*1 (中国科学院植物研究所系统与进化植物学国家重点实验室, 北京 100093)2 (中国科学院大学, 北京 100049)摘要: 生命之树的概念由达尔文在1859年提出, 用以反映分类群的亲缘关系和进化历史。

近30年来, 随着建树性状种类的多样化、数据量的快速增长以及建树方法的不断发展和完善, 生命之树的规模越来越大, 可信度也越来越高。

分子生物学、生态学、基因组学、生物信息学及计算机科学等的快速发展, 使得生命之树成为开展学科间交叉研究的桥梁, 其用途日益广泛。

本文综述了生命之树研究的历史和现状, 介绍了生命之树在以下几个方面的应用: (1)通过构建不同尺度的生命之树, 理解生物类群间的系统发育关系; (2)通过时间估算和地理分布区重建, 推测现存生物的起源和地理分布格局及其成因; (3)基于时间树, 结合生态、环境因子及关键创新性状, 探讨生物的多样化进程和成因; (4)揭示生物多样性的来源和格局, 预测生物多样性动态变化, 并提出相应的保护策略。

最后, 本文评估了生命之树在目前海量数据情况下遇到的序列比对困难、基因树冲突、“流浪类群”干扰等建树难题, 并指出了构建“超大树”的发展趋势。

关键词: 生命之树, 系统发育, 基因树冲突, 生物地理, 生物多样性, 系统发育多样性Tree of life and its applicationsLimin Lu1,2, Miao Sun1,2, Jingbo Zhang1,2, Honglei Li1,2, Li Lin1,2, Tuo Yang1,2, Min Chen1,2, Zhiduan Chen1*1 State Key Laboratory of Systematic and Evolutionary Botany, Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences, Beijing1000932 Graduate University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049Abstract: The term“Tree of Life” was first used by Charles Darwin in 1859 as a metaphor for describing phylogenetic relationships among organisms. Over the past three decades, the recognized tree of life has im-proved considerably in overall size and reliability due to an increase in diversity of character resources, a dramatic growth in useable data, and the development of tree-reconstruction methods. As a bridge connecting phylogeny, evolution and related disciplines, such as molecular biology, ecology, genomics, bioinformatics and computer science, the tree of life is increasingly widely used. In this paper, we review the history and progress of tree of life studies and focus on its application in the following fields: (1) the reconstruction of phylogenetic trees at different taxonomic hierarchies to understand phylogenetic relationships among taxa;(2) investigation of the origins of taxa and biogeographic patterns based on dating estimation and bio-geographic reconstruction; (3) examination of species’ diversification and its causes by integrating dated trees, ecological factors, environmental variation and key innovations; (4) the study of the origin and patterns of biodiversity, predating biodiversity dynamics, and development of conservation strategies. Finally, we evaluate the difficulties from matrix alignment, gene tree incongruence and “rogue taxa” distraction in tree reconstruction due to massive increases of useable data and in the context consider “supertree” building in the future.Key words: tree of life, phylogeny, gene tree incongruence, biogeography, biodiversity, phylogenetic diver-sity——————————————————收稿日期: 2013-07-22; 接受日期: 2014-01-06基金项目: 国家自然科学基金国际(地区)合作交流项目(31061160184)和面上项目(31270268)∗通讯作者Authorforcorrespondence.E-mail:****************.cn4 生物多样性 Biodiversity Science第22卷1生命之树简介1.1 生命之树概念的提出和发展历史生命之树(Tree of Life, 简称TOL)也称系统发育树(Phylogenetic Tree), 是指地球上的生命经历了38亿年的演化, 每一种生命形式都有其来源, 物种之间的关联及其进化历史就像是一棵树, 从单细胞的微生物到复杂的动物和植物, 每个物种都可以在这棵树上找到其最近缘物种和最近共同祖先, 或在根部, 或在主干, 或在某一个枝杈上。

系统进化树的这些知识，你都Get了吗？系统进化树（Phylogenetic tree，又称为系统发生树/系统发育树/系统演化树/进化树等），是用来表示物种间亲缘关系远近的树状结构图。

在系统进化树中，物种按照亲缘关系远近被安放在树状结构的不同位置，因而，进化树可以简单地表示生物的进化过程和亲缘关系。

自达尔文时期，很多生物学家就希望用一棵树的形式描述地球上所有生命的进化历程。

早期的系统发育研究主要基于生物的表型特征，通过表型比较来研究物种之间的进化关系，然而，利用表型特征进行系统发育分析存在很大的局限性，1965[1]年，Linus Pauling等提出了分子进化理论，基于分子特性（DNA、RNA和蛋白质分子），推断物种之间的系统发生关系，由于核苷酸和氨基酸序列中含有生物进化历史的全部信息，因此利用该方法构建的系统进化树更为准确。

图1 系统进化树理论上，一个DNA序列在物种形成或者基因复制时，会分成两个子序列，因而系统进化树是一般是二叉树，由许多节点和分支构成。

根据位置的不同，节点分为外部节点和内部节点，外部节点代表最终分类，可以是物种、群体，或者DNA、RAN、蛋白质等，内部节点表示该分支可能的祖先节点，不同节点间的连线则称为分支。

根据是否指定根节点，将系统发育树分为有根树和无根树。

有根树绘制过程中需要引入外群，因而具有一个根节点，作为树中所有物种（样本）的共同祖先节点，可以判断演化方向，反映分类单元间的进化关系，外群与进化树中其他物种（样本）的亲缘关系不宜太近，也不能太远，一般构建种内不同品种/亚种间的进化树，外群应选择同属内其他物种，构建属内不同种间的进化树，外群应选择科内其他属物种。

无根树绘制过程中并未引入外群，因而没有根节点，无法判断演化方向，只能表明不同单元之间的分类关系。

图2 无根树[2]（左）和有根树[3]（右）此外，系统进化树还可以根据分支长度是否具有意义分为标度树和非标度树。

标度树的分支长度表示变化的程度，而非标度树的分支只表示进化关系，支长无意义。

MEGA软件构建系统发育树摘要：以白色念珠菌属下面的十个种的18s RNA 为例，构建系统发育树来说明MEGA 软件的使用方法。

1背景简介1.1 MEGA（分子进化遗传分析）MEGA 的全称是Molecular Evolutionary Genetics Analysis。

MEGA is an integrated tool for automatic and manual sequence alignment, inferring phylogenetic trees, mining web-based databases, estimating rates of molecular evolution, and testing evolutionary hypotheses. MEGA 可用于序列比对、进化树的推断、估计分子进化速度、验证进化假说等。

MEGA 还可以通过网络（NCBI）进行序列的比对和数据的搜索。

最新版本：MEGA 5.1 Beta (软件开发者建议其结果不用于发表文章)建议下载版本：MEGA 5.05 for Windows and Mac OS。

MEGA 5 has been tested on the following Microsoft Windows® operating systems: Windows 95/98, NT, 2000, XP, Vista, version 7, Linux and Mac OS [1].MEGA 5.05 可免费下载，只需输入名字及有效邮箱，下载链接会发送至邮箱，点击可下载。

1.2 系统发育树定义系统发育树（英文：Phylogenetic tree）又称为演化树（evolutionary tree），是表明被认为具有共同祖先的各物种间演化关系的树。

是一种亲缘分支分类方法（cladogram）。

在树中，每个节点代表其各分支的最近共同祖先，而节点间的线段长度对应演化距离（如估计的演化时间）1.3 系统发育树的分类根据有根和无根来区分：树可分为有根树和无根树两类。

⼀⽂读懂进化树（图⽂详解）⽬录Content⼀、什么是进化树⼆、进化树的构成1. 根 (Root)2. 结点 (Node)3. 进化⽀ (Branch)4. 外群5. 进化分⽀长度6. 距离标尺7. Bootstrap value三、进化树评估1. Bootstrap检验2. 重复取样值3. Bootstrap value 阈值4. Bootstrap value 与分⽀四、⼏种进化树图1.经典树图（Traditional）Rectangle Tree2.圈图（Circle Tree）3.辐射树（Radiation Tree）什么是进化树系统发育进化树 (Phylogenetic tree)：⼀般也叫系统进化树，进化树。

它可以利⽤树状分⽀图形来表⽰各物种或基因间的亲缘关系。

建进化树的过程，⽤术语讲：分⽀系统发育分析 (Molecular phylogenetic analysis)：是⽤来研究物种或序列进化和系统分类的⼀种⽅法。

⼀般研究对象是碱基序列或氨基酸序列，通过数理统计算法来计算⽣物间进化关系。

最后，根据计算结果，可视化为系统进化树。

进化树的构成我们模拟⼀个项⽬，使⽤⼈和⿏的各两个基因做进化树，结果如下：可以看到上⾯有⼀堆标注，下⾯来看看它们代表什么意义：1. 根 (所有分⽀的共同祖先叫做根根据有⽆根可分为：有根树：上⾯的图就是有根树，可以从树中找到共同的祖先。

⽆根树：顾名思义，没有根，也就找不到共同的祖先。

⽐如后边会提到的 Straight Tree2. 结点 (每个结点代表⼀个分类单元，物种上可以是属，种群等，基因上可以是基因家族，同源物等。

这⾥需要注意，有的⼈会把 node 翻译为节点，但是节点与结点有着不⼀样的含义：节点：通常被认为是⼀个实体，⽐如互联⽹上的每台计算机，蛋⽩互作⽹络的每个蛋⽩质。

结点：只是⼀个交叉点，指交汇点，并不代表⼀个实体或事物但是，也有另外⼀种解释：这种解释将 node 分为外部节点与内部节点：外部节点⼜叫叶节点，也就是最外层的⼈基因1，⼈基因2等，代表参与分析的序列样本内部节点，也就是我们使⽤蓝⾊标注的位置，代表假定祖先。

进化树分析软件MEGA的用法MEGA（Molecular Evolutionary Genetics Analysis）是一款功能强大的分子进化遗传学分析软件，用于构建进化树、进行序列比对、计算基因组变异等。

它提供了丰富的功能和易于使用的界面，使用户能够对生物序列进行详细的进化分析。

下面是MEGA软件的用法详解。

1.安装和启动MEGA软件2.导入序列数据在MEGA软件中，可以导入多种类型的序列数据，如DNA序列、蛋白质序列等。

您可以通过"File"菜单下的"Open"选项来导入已有的序列文件，或通过粘贴操作将文本格式的序列数据直接粘贴到MEGA软件中。

3.序列比对MEGA提供了多种序列比对方法，如ClustalW、MUSCLE等。

您可以通过"Align"菜单下的"Multiple Sequence Alignment"选项选择适当的方法进行序列比对。

在比对完成后，软件将显示每个位置的序列相似性信息。

4.进化树构建MEGA支持多种进化树构建方法，如NJ法（Neighbor-Joining）、ML法（Maximum Likelihood）等。

您可以通过"Phylogeny"菜单下的"Construct/Inference Phylogenetic Trees"选项选择适当的方法进行进化树构建。

MEGA还支持Bootstrap分析，用于评估构建的进化树的可靠性。

6.进化分析MEGA提供了多个工具用于进一步研究和分析进化树上的数据。

通过"Phylogeny"菜单下的"Tree Explorer"选项，您可以对进化树进行多种分析，如比较进化树的拓扑结构、计算进化树的分支长度、分析基因组变异等。

7.分支针对性分析MEGA还提供了一些工具用于对进化树上的特定分支进行分析。