系统进化树

Question

如题所述

Answer 1

系统进化树，如同生命的大树，以根、节点和分支编织出物种间的演化交织。根，象征着所有生命的共同起源，每个节点，无论是外部的叶（代表物种）还是内部（序列），都在讲述一段演化故事。进化分支犹如时间的线索，连接着生物与它们遥远的祖先。

构建这棵进化树，关键在于基因序列数据的准备和分析。多序列比对工具如MEGA、Clustal X、Muscle或Phylip，它们犹如艺术家的手，精细雕琢比对结果。Gblock和MEME则扮演着筛选保守位点的角色，为树的构建提供坚实的基础。选择替代模型时，既要考虑碱基替换的倾向，还要留意位点间的速率差异，如rRNA保守序列在某些情况下能揭示更微妙的进化历程。

评估位点差异的方法多种多样，有非参数的MP法和ML不可行的不变式模型，后者固定部分位点，其余变化按固定概率。而Gamma模型，以其Gamma分布的特性，如JC、F81等，为我们提供了灵活的DNA替代模型。模型选择需兼顾参数数量与似然比检验，常用软件如ModelTest，如同一个丰富的模型库，帮助我们作出明智的选择。

在实际建树过程中，我们需通过评估模型的优劣，如LRT、AIC、BIC等指标，来确定最佳策略。构建方法繁多，有独立元素法（如UPGMA）、距离法（如ME、NJ、MP、ML）以及相容性分析。UPGMA，就像一个简单的拼图，通过计算距离来编织枝叶，而最大简约法（如奥卡姆剃刀）和最大似然法（如费雪爵士的洞察）则在复杂性和准确性之间寻求平衡。

值得注意的是，长枝吸引问题可能影响树的精确性，因此，选择NJ（如PHYLIP或MEGA）、MP（PAUP）或ML（PHYML或Tree-puzzle）等方法时，要兼顾软件支持的统计原理。至于树的可靠性，序列重排检验至关重要。通过多次随机排列位点重建树，自展值越高，分支的可信度越强。低自展值可能揭示序列相似性过强或差异过大，这时需要仔细分析，或者更换序列或提升实验技术，甚至通过构建多棵树来确认可靠性。