中科院生物物理所生物信息学 讲课6_非传统的进化树构建共42页

简明生物信息学基础实验讲义王万军叶春郭泰林魏大木生物秀—专心做生物！ｗｗｗ．ｂｂｉｏｏ．ｃｏｍ生物秀论坛－专注于生命科学！ｗｗｗ．ｂｂｉｏｏ．ｃｏｍ／ｂｂｓ／西南交通大学生物工程系2004年9月目录第一章 计算机应用基础知识1字处理软件——Word2003的使用2 Excel基础知识与使用3 Foxmail的设置与使用第二章分子生物学软件的使用1序列的格式及其转换——Seqverter 1.3的使用2引物设计软件——Primer Premier4.0的使用3DNA多态性分析软件——DNAsp的使用第三章生物信息学资源挖掘1 多序列比对——Clustal X1.8.1的使用4蛋白质结构分析——RasMol2.7.2.1的使用5系统发育树软件——TreeView的使用第四章生物信息学网络资源的应用1 生物信息学数据库的使用——G enBank的使用2 生物信息学数据库的使用——EMBL的使用第一篇计算机应用基础知识一、字处理软件——Word 2003的使用1、软件的基本功能：Word 是功能极强的文字处理和版面编排软件，它简单易学，操作界面好、智能化程度高，Microsoft Word 20003作为Word 的新版本，保持了以前版本的优点，同时具有更强大的网络功能和通信功能。

Word可以编辑各种各样的文档（如报告、文章、演讲稿等）以及对文档各段落的设置；可以打开原先编辑的文档，可以进行新的文档编辑；在进行文档编辑时，可以设置字体，编辑各种格式的文档。

2、基本操作：⑴ 文件的打开、关闭与保存和页面设置。

⑵ 对文字和段落格式的设定。

⑶ 在文档中插入并制作表格。

⑷ 文档编辑中修改。

⑴文件的打开、关闭和页面设置：①新建文档：用鼠标点击Word图标，选择图1中“文件”菜单中的“新建”命令即可；图1②打开文档：如图1，打开已存在的文件则选择“文件”菜单中的“打开”，选择要打开文件的存放路径。

同时，单击，可以回到目前所处文件夹的上一层文件夹之中。

植物基于转录组基因构建系统发育树的流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!构建植物转录组基因系统发育树的流程解析在现代生物学研究中，系统发育树的构建是一项关键任务，它能帮助我们理解物种间的进化关系。

生物信息学札记（第4版）樊龙江浙江大学作物科学研究所浙江大学生物信息学研究所浙江大学IBM生物计算实验室2017年9月本材料已由浙江大学出版社出版：《生物信息学》，樊龙江主编，2017部分内容可通过下列网址获得：/bioinplant/札记前言第一版这份材料是我学习和讲授《生物信息学》课程时的备课笔记，材料大多是根据当时收集的一些外文资料翻译编辑而成。

学生在学习过程中经常要求我给他们提供一些中文的讲义或材料，这促使我把我的这份笔记整理并放到网上，供大家参考。

要提醒使用者的是，这份材料仅是根据我对生物信息学的一些浮浅的认识整理而成，其中的错误和偏颇只能请读者自鉴了。

2001年6月第二版自1999年开始接触生物信息学以来，一晃已近六年，而本札记也近四岁了。

2001和2002年中国科学院理论物理所的郝柏林院士在浙江大学首次开设生物信息学研究生课程，我作为他的助教系统地学习了生物信息学；同时，借着我国水稻基因组测序计划的机遇，在他的带领下从2001年开始从事水稻基因组分析，从此自己便完全投入到这一崭新、引人入胜的领域中来。

不断有来信向我索要本札记的电子版文件，同时在不少网站上看到推荐该札记的内容。

生物信息学、基因组学等发展很快，现在再回头审看该札记，有些部分已惨不忍读，这促使我下决心更新它。

但因时间和学识问题，还是有不少部分自己不甚满意，就只有待日后再努力了。

欢迎告诉我札记中的BUG，我的信箱*************.cn或******************.cn。

2005年3月30日第三版近年来高通量测序技术产生的序列数据大量出现（如小RNA和大规模群体SNP数据），本次更新根据这一进展增加了两章内容，分别是第七章有关小RNA的分析和第八章遗传多态性及正向选择检测。

两章内容由我的博士生王煜为主编写，李泽峰和刘云参与了文献整理。

另外还更新了第四章有关水稻基因组分析一节。

2010年1月第四版2014年浙江大学开展本科生教材建设工作，我当时作为系主任要带头，就承诺编写我主讲的《生物信息学》教材。

多基因串联构建进化树的经典文献1. Felsenstein, J. (1985). Confidence limits on phylogenies: An approach using the bootstrap. Evolution, 39(4), 783-791.这篇经典文献提出了一种使用bootstrap方法构建进化树并计算置信区间的方法。

作者通过模拟数据集并进行重复抽样，得到了进化树的置信度评估。

2. Nei, M., & Kumar, S. (2000). Molecular evolution and phylogenetics. Oxford university press.这本经典教材详细介绍了使用多基因串联数据构建进化树的方法。

作者解释了不同的进化模型和计算方法，并提供了计算进化树的实例和案例研究。

3. Yang, Z. (2006). Computational molecular evolution. Oxford university press.这本经典教材介绍了使用多基因串联数据进行计算机模拟和进化树构建的方法。

作者详细解释了常用的进化模型、计算方法和统计推断，以及如何评估进化树的可靠性。

4. Rannala, B., & Yang, Z. (1996). Probability distribution of molecular evolutionary trees: A new method of phylogenetic inference. Journal of molecular evolution, 43(3), 304-311.这篇经典文献提出了一种基于贝叶斯统计的方法，用于构建进化树并估计参数。

作者通过模拟数据集，比较了该方法与传统方法的性能，并证明了其在多基因串联数据中的有效性。

5. Wiens, J. J., & Moen, D. S. (2008). Missing data and the accuracy of Bayesian phylogenetics. Journal of Systematics and Evolution, 46(3), 307-314.这篇经典文献探讨了在多基因串联数据中缺失数据的影响，并提出了一种贝叶斯方法来处理缺失数据问题。

从基因库中获得某基因序列：1.到NCBI上获得其序号，如NM_0020262.在MATLAB中操作，依次输入指令3.g=getgenbank(’NM_002026‘)4.seq=g.Sequence从获得的基因序列中提取出目的的编码序列：1.g.CDS.indices2.cds=g.Sequence(g.CDS.indices(1):g.CDS.indices(2))3.若已知其起始位置及终止位置，可直接输入cds=g.Sequence(start:end)对序列中的4种碱基进行统计并作出密度分布图：1.bases=basecount(seq)2.d=ntdensity(seq)从得到的编码序列中分析出各种密码子的种类及数量并获得直观图：1.codons=codoncount(cds)2.codons=codoncount(cds,’Figure’,true)计算基因序列中的AT或者CG的百分比：1.cgpercent=(bases.C+bases.G)/length(seq)2.atpercent=(bases.A+bases.T)/length(seq)codonbias 密码子偏倚性，即同一氨基酸有多种密码子对应获得各种氨基酸的碱基序列及各种组合的比例并做成饼图：1.cb=codonbias(cds)2.cb=codonbias(cds,’PIE’,true)3.若只想看某种的氨基酸及编码该氨基酸的多种密码子的比例,如Ala则输入cb.Ala开放阅读框（Open Reading Frame ,ORF）是结构基因的正常核苷酸序列，从起始密码子到终止密码子的阅读框可编码完整的多肽链，其间不存在使翻译中断的终止密码子。

对orf进行一系列操作：1.显示出orf在整段序列中的图谱orf=seqshoworfs(seq)得到的图谱中，会显示此软件预测的orf，真核生物的mRNA的orf通常较靠前2.显示各段orf的起始及终止位置orf(1)3.取得当中某段orf，如第2段orf1=seq(orf(1).Start(2):orf(1).Stop(2))氨基酸（amino acids ，aa）计算出mRNA序列中aa的数量和种类并以柱状图表示：1.aa=nt2aa(orf1)2.AA=aacount(aa)3.AA=aacount(aa, ’chart’,’BAR’)统计出aa中主要元素(C、H、N、O、S)的含量：1.atoms=atomiccomp(aa)运用所算出的主要元素含量来估计等电点pI值并在表上表示出来：1.[pI, charge]=isoelectric(aa)2.[pI, charge]=isoelectric(aa,'chart',true)计算分子量：1.mw=molweight(aa)展示出不同蛋白质结构（α-螺旋、β-折叠）的图谱：1.proteinplot(aa)fasta文件，专用于核酸序列ACTG的文档，写法如下:(>后为序列名称，下一行为序列，一个fasta文件可以包含多个序列）>Sequence1atggccgctttcga从蛋白质数据库（Protein Data Bank, PDB）获取蛋白质的结构信息：1.获取目的蛋白质的代号，如2UXT2.P=getpdb('2UXT')numel，number of elementsCtrl+n 打开程序编辑器，输入一下指令后运行（kk=ref.Sequence）n=numel(ref);l=zeros([n 1]);for i=1:nl(i)=length(kk);enda=zeros([n 1]);c=zeros([n 1]);g=zeros([n 1]);t=zeros([n 1]);for i=1:nbases=basecount(kk);a(i)=bases.Ac(i)=bases.Cg(i)=bases.Gt(i)=bases.Tend动态规划（Dynamic Programming）：目的寻找最优路径。

生物信息学复习资料第一章1、什么是生物信息学？生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义2、BIOINFORMATICS这个词是谁提出的？林华安3、生物信息学的发展经过了哪些阶段？前基因组时代、基因组时代、后基因组时代4、HGP是什么意思？什么时候开始？什么时候全部结束？人类基因组计划、1990.10、20035、生物信息学的研究对象是什么？6、生物信息学的研究内容有哪些？获取人和各种生物的完整基因组、新基因的发现、SNP分析（单核苷酸多态性：single nucleotide polymorphism,SNP）、非编码区信息结构与分析、生物进化；全基因组的比较研究、蛋白质组学研究、基因功能预测、新药设计、遗传疾病的研究以及关键基因鉴定、生物芯片7、学习生物信息学的目的是什么？阐明和理解大量数据所包含的生物学意义第二章1、生物信息数据库有哪些要求？时间性、注释、支撑数据、数据质量、集成性2、生物信息数据库分为哪几级，每一级是如何让定义的，每一级各包含哪些数据库？一级数据库二级数据库；一级数据库：数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释二级数据库：对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的一级数据库：包括基因组数据库、核酸和蛋白质一级结构数据库、生物大分子(主要是蛋白质)三维空间结构数据库二级数据库：根据生命科学不同研究领域的实际需要，对基因组图谱、核酸和蛋白质序列、蛋白质结构以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释，构建具有特殊生物学意义和专门用途的数据库3、请列出至少三个国际知名生物信息中心网站、至少三个核酸数据库、至少三个蛋白数据库。

网站：NCBI、EBI、SIB、HGMP、CMBI、ANGIS、NIG、BIC核酸数据库：EMBL、DDBJ、GenBank蛋白质序列数据库：PIR（Protein Information Resource）、SWISS-PROT、TrEMBL、UniProt、NCBI生物大分子数据库：PDB（Protein Data Bank）蛋白质结构分类数据库SCOP、蛋白质二级结构数据库DSSP、蛋白质同源序列比对数据库HSSP4、NCBI和EBI使用的搜索引擎分别是什么？NCBI提取工具：Entrez EBI提取工具：SRS65、GENBANK使用的基本信息单位是什么，包括哪几个部分，最后以什么字符结尾？基本信息单位：GBFF（GenBank flatfile, GenBank平面文件）格式：GBFF是GenBank数据库的基本信息单位，是最为广泛使用的生物信息学序列格式之一哪几个部分：头部包含整个记录的信息（描述符）、第二部分包含了注释这一记录的特性、第三部分是核苷酸序列本身最后字符：所有序列数据库记录都在最后一行以“//”结尾6、什么是Refseq？The Reference Sequence database 参考序列数据库RefSeq数据库，即RefSeq参考序列数据库，美国国家生物信息技术中心（NCBI）提供的具有生物意义上的非冗余的基因和蛋白质序列7、FASTA格式有哪些部分组成，以什么字符开始？8.NCBI的在线和离线序列提交软件是什么？在线提交软件：Bankit 离线提交软件:Sequin第三章1、什么是同源、直系同源、旁系同源？同源性和相似性有什么区别？同源性：两条序列有一个共同的进化祖先，那么它们是同源的相似性：序列间相似性的量度同源性和相似性的区别：同源性是序列同源或者不同源的一种论断，而相似性或者一致性是一个序列相关性的量化，是两个不同的概念直系同源（orthology）：不同物种内的同源序列旁系同源（paralogy）：同一物种内的同源序列2、什么是序列比对、全局比对、局部比对？序列比对的关键问题是什么？序列比对：根据特定的计分规则，将两个或多个符号序列按位置比较排列后，得到最具相似性的排列的过程。

1.简述PCR引物设计的基本原则。

你知道哪种PCR设计软件？(1. 引物应用核酸系列保守区内设计并具有特异性。

2.产物不能形成二级结构。

3. 引物长度一般在15~30碱基之间。

4. G+C含量在40%~60%之间。

5. 碱基要随机分布。

6. 引物自身不能有连续4个碱基的互补。

7. 引物之间不能有连续4个碱基的互补。

8. 引物5′端可以修饰。

9. 引物3′端不可修饰。

10. 引物3′端要避开密码子的第3位。

Primo Pro 3.4: PCR Primer Design，AutoPrime)2. 你知道哪些中文文献数据库？（《万方数据库》、《中国期刊网》、《维普中文科技期刊数据库》《国研报告》、《中经专网》、《中国资讯行》、《中宏数据库》）3. 分子生物学数据库有哪些类型？各有何特点？(1.基因组数据库:基因组数据库的主体是模式生物基因组数据库，其中最主要的是由世界各国的人类基因组研究中心、测序中心构建的各种人类基因组数据库。

2.蛋白质数据库：蛋白质数据库（HPDB），建于2004年5月，动态展示生物大分子立体结构，鼠标点击放大分子结构、原子定位、测定原子之间距离，可用于教学或科研。

服务对象是能够熟练使用中文的生命科学、医学、药学、农学、林学等领域的大中专学生、教师及科技工作者。

3.核酸数据库：DNA、RNA序列的资料库，主要包括已知序列名称、DNA或RNA全序列及其特性，如启动区、起始和终止密码的位置、编码区、限制酶切位点以及推导的翻译产物蛋白质序列等。

)4. 列举2个常用的生物信息学软件，并做简单介绍(Primer Premier是一款由由加拿大的Premier公司开发的专业用于PCR或测序引物以及杂交探针的设计，评估的软件，主要功能分四种，即引物设计、限制性内切酶位点分析、DNA 基元(motif)查找和同源性分析功能。

MEGA 的全称是Molecular Evolutionary Genetics Analysis 分子进化遗传分析。

生物信息学实验报告班级：：学号：日期：实验一核酸和蛋白质序列数据的使用实验目的了解常用的序列数据库，掌握基本的序列数据信息的查询方法。

教学基本要求了解和熟悉NCBI 核酸和蛋白质序列数据库，可以使用BLAST进行序列搜索，解读BLAST 搜索结果，可以利用PHI-BLAST 等工具进行蛋白质序列的结构域搜索，解读蛋白质序列信息，可以在蛋白质三维数据库中查询相关结构信息并进行显示。

实验容提要在序列数据库中查找某条基因序列（BRCA1），通过相关一系列数据库的搜索、比对与结果解释，回答以下问题：1. 该基因的基本功能？2. 编码的蛋白质序列是怎样的？3. 该蛋白质有没有保守的功能结构域 (NCBI CD-search)？4. 该蛋白质的功能是怎样的？5. 该蛋白质的三级结构是什么？如果没有的话，和它最相似的同源物的结构是什么样子的？给出示意图。

实验结果及结论1. 该基因的基本功能？This gene encodes a nuclear phosphoprotein that plays a role in maintaining genomic stability, and it also acts as a tumor suppressor. The encoded protein combines with other tumor suppressors, DNA damagesensors, and signal transducers to form a large multi-subunit protein complex known as the BRCA1-associated genome surveillance complex (BASC). This gene product associates with RNA polymerase II, and through the C-terminal domain, also interacts with histone deacetylase complexes. This protein thus plays a role in transcription, DNA repair of double-stranded breaks, and recombination. Mutations in this gene are responsible for approximately 40% of inherited breast cancers and more than 80% of inherited breast and ovarian cancers. Alternative splicing plays a role in modulating the subcellular localization and physiological function of this gene. Many alternatively spliced transcript variants, some of which are disease-associated mutations, have been described for this gene, but the full-length natures of only some of these variants has been described. A related pseudogene, which is also located on chromosome 17, has been identified. [provided by RefSeq, May 2009]2. 编码的蛋白质序列是怎样的？[Homo sapiens]1 mdlsalrvee vqnvinamqk ilecpiclel ikepvstkcd hifckfcmlk llnqkkgpsq61 cplcknditk rslqestrfs qlveellkii cafqldtgle yansynfakk ennspehlkd121 evsiiqsmgy rnrakrllqs epenpslqet slsvqlsnlg tvrtlrtkqr iqpqktsvyi181 elgsdssedt vnkatycsvg dqellqitpq gtrdeislds akkaacefse tdvtntehhq241 psnndlntte kraaerhpek yqgssvsnlh vepcgtntha sslqhenssl lltkdrmnve301 kaefcnkskq pglarsqhnr wagsketcnd rrtpstekkv dlnadplcer kewnkqklpc361 senprdtedv pwitlnssiq kvnewfsrsd ellgsddshd gesesnakva dvldvlnevd421 eysgssekid llasdpheal ickservhsk svesniedki fgktyrkkas lpnlshvten481 liigafvtep qiiqerpltn klkrkrrpts glhpedfikk adlavqktpe minqgtnqte541 qngqvmnitn sghenktkgd siqneknpnp ieslekesaf ktkaepisss isnmelelni601 hnskapkknr lrrksstrhi halelvvsrn lsppnctelq idscssseei kkkkynqmpv661 rhsrnlqlme gkepatgakk snkpneqtsk rhdsdtfpel kltnapgsft kcsntselke721 fvnpslpree keekletvkv snnaedpkdl mlsgervlqt ersvesssis lvpgtdygtq781 esisllevst lgkaktepnk cvsqcaafen pkglihgcsk dnrndtegfk yplghevnhs 841 retsiemees eldaqylqnt fkvskrqsfa pfsnpgnaee ecatfsahsg slkkqspkvt 901 feceqkeenq gknesnikpv qtvnitagfp vvgqkdkpvd nakcsikggs rfclssqfrg 961 netglitpnk hgllqnpyri pplfpiksfv ktkckknlle enfeehsmsp eremgnenip 1021 stvstisrnn irenvfkeas ssninevgss tnevgssine igssdeniqa elgrnrgpkl 1081 namlrlgvlq pevykqslpg snckhpeikk qeyeevvqtv ntdfspylis dnleqpmgss 1141 hasqvcsetp ddllddgeik edtsfaendi kessavfsks vqkgelsrsp spfththlaq 1201 gyrrgakkle sseenlssed eelpcfqhll fgkvnnipsq strhstvate clsknteenl 1261 lslknslndc snqvilakas qehhlseetk csaslfssqc seledltant ntqdpfligs 1321 skqmrhqses qgvglsdkel vsddeergtg leennqeeqs mdsnlgeaas gcesetsvse 1381 dcsglssqsd ilttqqrdtm qhnliklqqe maeleavleq hgsqpsnsyp siisdssale 1441 dlrnpeqsts ekavltsqks seypisqnpe glsadkfevs adsstsknke pgversspsk 1501 cpslddrwym hscsgslqnr nypsqeelik vvdveeqqle esgphdltet sylprqdleg 1561 tpylesgisl fsddpesdps edrapesarv gnipsstsal kvpqlkvaes aqspaaahtt 1621 dtagynamee svsrekpelt astervnkrm smvvsgltpe efmlvykfar khhitltnli 1681 teetthvvmk tdaefvcert lkyflgiagg kwvvsyfwvt qsikerkmln ehdfevrgdv 1741 vngrnhqgpk raresqdrki frgleiccyg pftnmptdql ewmvqlcgas vvkelssftl 1801 gtgvhpivvv qpdawtedng fhaigqmcea pvvtrewvld svalyqcqel dtylipqiph 1861 shy3. 该蛋白质有没有保守的功能结构域 (NCBI CD-search)？有保守的供能结构域。

評估RF距離之演化樹建構工具The Evolutionary Tree Construction Tool of Measuring RF Distance吳哲賢中華大學生物資訊學系************.tw摘要建構演化樹是分析物種間演化過程，最基本及重要的工具。

現今的演化樹建構工具相當豐富，但是不同工具得到的演化樹也不盡相同。

本篇論文首先選出十個目前大家常用的演化樹建構工具，及十個不同的物種群。

利用演化樹RF距離演算法，評估出PHYLIP及ClustalW為最佳的兩個演化樹建構工具。

接著設計演化樹合併演算法，合併上述兩個工具所得到的演化樹，並証明所得到的新演化樹，評估RF距離為最佳。

最後利用實驗的結果，驗證我們的演化樹建構工具，為評估RF距離之有效率演化樹建構工具。

關鍵詞：演化樹、RF距離Jer-Shyan WuChung-Hua University / Bioinformatics Department Chung Hua************.twAbstractConstruction of evolutionary tree is the most basic and important tool to analyze the evaluated process among objects. There are many tools of evolutionary tree construction, each tool does not construct the same evolutionary tree. In this paper, we first select 10 popular tools of evolutionary tree construction and 10 groups of objects, measure their RF distances to decide that the first two efficient tools are PHYLIP and ClustalW. And then we derive algorithm to combine the above two evolutionary trees, and prove the combined tree is the op-timal one among theses three trees of measuring RF distance. The experimental results finally show that our tool is more efficient.Keyword: Evolutionary Tree, RF distance1. 簡介對於生物之間的演化關係是現今生物學家最關切的探討問題所在。

分子进化树构建及数据分析的简介mediocrebeing, rodger, lylover1, 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。

《生物信息学》第四章：分子进化与系统发生系统发生树：系统发生树的种类系统发生树还分为有根树和无根树（图1）。

顾名思义，有根树就是有根，无根树就是无根。

其实两者是可以互换的。

如果我们按住无根树上某一个点，然后用把梳子将树上所有的枝条都以这个点为中心向右梳理，就能把它梳成有根树的样子。

按住的这个点就是根。

所以对于一棵树来说，根的位置是主观的，你想让他在哪它就在哪里。

但是你不能随意指定哪个内节点当根，毕竟根有其自身的生物学意义，它应该是所有叶子的共同祖先。

那么我们如何确定根的位置呢？可以通过外类群（outgroup）来确定，从而把无根树变成有根树。

图1. 无根树和有根树有根树反映了树上基因或蛋白质进化的时间顺序,通过分析有根树的树枝的长度，可以了解不同的基因或蛋白质以什么方式和速率进化。

而无根树只反映分类单元之间的距离,而不涉及谁是谁的祖先问题。

做有根树需要指定外类群。

所谓外类群，就是你所研究的内容之外的一个群。

比如你要分析某一个基因在不同人种间的进化关系，那就可以额外选择黑猩猩加入进来，作为外类群一同参与建树。

或者你要分析哺乳动物，那就可以选鳄鱼、乌龟之类的。

总之，保证外类群在你要研究的内容之外，但又不能太远。

外类群可以不只是一个物种，而是多个，但也不要太多，两三个即可。

为什么有了外类群之后，做出来的树就是有根树了呢？因为你知道外类群和你研究的内容一定不是一伙的，所以外类群分支出的那个内节点就是根。

1998年，伍斯提出了一个涵盖整个生命界的系统树（图2），也叫物种树。

之后这棵树被后人不管的补充，不断的修改，不断的完善，变得无比常庞大。

物种树勾画了生物进化的大致轮廓。

从完全版的物种树上，可以找到目前人类已发现的所有有生命的东西。

图2. 物种树模型我们这里讲的分子树跟物种树是有本质区别的。

物种树是基于每个物种整体的进化关系，也就是基于整个基因组构建的，而分子树是基于不同物种里某一个基因或蛋白质序列之间的关系构建的。

文献检索科目：生物信息学专业：生物工程班级：xxxxxx姓名：xxx学号：xxxxxxxxxxxxxx目录：1. 生物信息学的简介；2. 生物信息学的产生和发展；3.生物信息学的主要研究内容4.生物信息数据库5.生物信息学的现状及展望6. 参考文献摘要：本文阐述了生物信息学的产生和发展，生物学数据库，生物信息学的主要研究内容，以及生物信息学的简单介绍等内容，展望了其未来并提出了若干在我国发展生物信息学的建议。

着重指出，理解大量生物学数据所包括的生物学意义已成为后基因组时代极其重要的课题。

生物信息学的作用将日益重要。

有理由认为，今日生物学数据的巨大积累将导致重大生物学规律的发现。

生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段。

因此，这是我国生物学赶超世界先进水平的一个百年一遇的极好机会关键词：生物信息学，人类基因组计划，数据库，，基因组.生物信息学的简介生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。

具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。

基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。

从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：（1）新算法和统计学方法研究；（2）各类数据的分析和解释；（3）研制有效利用和管理数据新工具。

生物信息学是在生物研究领域的许多方面起中心作用的一个广泛的领域，在这些生物研究领域中最重要的就是基因组学，更明确地说就是基因测序、基因图谱的绘制、基因注释和多种基因的比较等；同时，生物信息学对于转录组学也是比较重要的；此外，生物信息学在分析应用生物芯片方法或者样本基因序列的某些形式测量得到的基因表达数据方面起着重要作用；生物信息学在蛋白质组学中的应用也是十分广泛，它可以分析蛋白质序列（比如说测定活性中心），进行蛋白质多样性研究（所使用的典型测量方法是双向凝胶和质谱分析），通过计算和实验的方法来判断蛋白质的结构，生物信息学在分析蛋白质蛋白质相互作用和作用的分子路径以及在基因修正的系统研究中也起了关键作用；它在遗传学研究领域也有其重要的地位，它既可以用来发现新的分子遗传标志（比如单核甘酸的多态性），也可以应用新发现的及现有的遗传标志来研究疾病和其它显型的遗传基础。

系统发育树构建方法及其应用简介：系统发育树（Phylogenetic tree）是生物学中常用的工具，用于表示不同物种之间的进化关系。

构建一个准确的系统发育树对于研究生物进化历史、分类和演化过程有着重要的意义。

本文将介绍系统发育树的构建方法以及其在生物学研究中的应用。

一、系统发育树构建方法1. 分子系统发育树构建方法分子系统发育树是通过比较不同物种基因或蛋白质序列的差异性来构建的。

常用的分子系统发育树构建方法包括：(1) 距离法（Distance-based methods）：通过计算不同物种之间的序列相似性距离来构建系统发育树。

这种方法基于假设，认为进化关系越近，序列之间的相似性越高。

(2) 个体基因树法（Gene tree methods）：通过基因序列的比对和进化关系的推断来构建系统发育树。

这种方法通常被用于研究基因家族在不同物种之间的进化关系。

(3) 群体基因树法（Coalescent-based methods）：通过比较人口遗传学和种族学数据来构建系统发育树。

这种方法可以帮助我们理解不同群体之间的种群历史和迁移模式。

2. 形态系统发育树构建方法形态系统发育树是通过比较不同物种形态特征的异同来构建的。

常用的形态系统发育树构建方法包括：(1) 分离法（Cladistic methods）：通过对比物种形态特征的共性和差异性来构建系统发育树。

这种方法基于假设，认为进化趋势是分支与分化的结果。

(2) 综合法（Integrated methods）：结合形态特征和分子遗传学数据，综合分析不同物种间的形态和分子演化关系。

二、系统发育树的应用1. 生物分类学系统发育树为生物分类学提供了关键的工具。

通过构建系统发育树，我们可以清晰地了解不同物种之间的亲缘关系，进而对它们进行分类和命名。

2. 进化历史研究系统发育树可以帮助研究者重建物种的进化历史，并揭示不同物种之间的共同祖先及其衍生物的关系。

这有助于我们理解生物进化的模式和过程。

1.什么是生物信息学，如何理解其含义？答：生物信息学有三个方面的含义：1)生物信息学是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。

2)生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码区的实质；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测；其本质是识别基因信号。

3)生物信息学的研究目标是揭示“基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”。

它是当今自然科学和技术科学领域中“基因组、“信息结构”和“复杂性”这三个重大科学问题的有机结合。

怎样理解生物信息学：生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区；同时阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA 序列中的遗传语言规律：在此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白谱数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。

其还利用基因组中编码区信息进行蛋白空间结构模拟和蛋白功能预测，并将此类信息与生物体和生命过程中的生理生化信息结合，阐明其分子机制，最终进行蛋白、核酸分子设计、药物设计、个体化医疗保健设计。

2.如何利用数据库信息发现新基因，基本原理？答：利用数据库资源发现新基因，根据数据源不同，可分2种不同的查找方式：1)从大规模基因组测序得到的数据出发，经过基因识别发现新基因：利用大规模拼接好的基因组，使用不同数据方法，进行标识查找，并将找到的可能的新基因同数据库中已有的基因对比，从而确定是否为新基因。

可分为：①基于信号，如剪切位点、序列中的启动子与终止子等。

②基于组分，即基因家族、特殊序列间比较，Complexity analysis，Neural Network2)利用EST数据库发现新基因和新SNPs：数据来源于大量的序列小片段，EST较短，故关键在正确拼接。

方法有基因组序列比对、拼接、组装法等。